[Pytorch] Xây dựng mô hình Deep Learning sử dụng PyTorch

Học cách trực tiếp xây dựng các mô hình học sâu thông qua PyTorch, một công cụ trực quan và mang phong cách Python (Pythonic). Nội dung đã cập nhật phiên bản PyTorch mới nhất.

(5.0) 11 đánh giá

180 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Artificial Neural Network
Artificial Neural Network
PyTorch
PyTorch
Anaconda
Anaconda
CNN
CNN
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Artificial Neural Network
Artificial Neural Network
PyTorch
PyTorch
Anaconda
Anaconda
CNN
CNN

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

5.0

5.0

sangwook.lee

100% đã tham gia

Cảm ơn thầy đã giảng dạy rộng rãi trong thời gian ngắn, bao gồm cả phần tôi mong muốn. Tôi sẽ thử ứng dụng và thử thách với AI một lần.

5.0

noortwrk

61% đã tham gia

Học dễ hiểu quá~~

5.0

노종문

30% đã tham gia

Cảm ơn sự nỗ lực của bạn.

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Nguyên lý hoạt động của Deep Learning

  • Xây dựng mô hình học sâu sử dụng PyTorch

  • Cơ bản về pandas, numpy, matplotlib

Deep Learning, xu hướng chính là PyTorch!
Hãy học tập một cách hiệu quả thông qua việc tập trung vào thực hành.

Từ nhập môn đến xây dựng Deep Learning,
PyTorch mạnh mẽ và trực quan!

Nghe nói trí tuệ nhân tạo bắt buộc phải giỏi toán, nhưng tôi lại là người mất gốc toán... Tôi có quan tâm đấy nhưng làm thế nào để bắt đầu đây?

Trở thành quản lý cấp trung nên có vẻ tôi cần phải biết một chút về trí tuệ nhân tạo, nhưng không có thời gian riêng để học Python...

Bạn có biết PyTorch, một framework học sâu bằng Python đang rất phổ biến trên toàn thế giới không? Tại Hàn Quốc, hầu hết các bài giảng về học sâu vẫn đang sử dụng TensorFlow, nhưng trên thế giới, xu hướng sử dụng PyTorch đang ngày càng tăng cao. Ở nước ngoài, TensorFlow và PyTorch đã được coi trọng ngang nhau, và một nửa số mã nguồn được công khai trực tuyến cũng đang được viết bằng PyTorch.

Đặc biệt, phương pháp biểu diễn trực quan và đậm chất Python (Pythonic) đang nhận được sự ủng hộ nồng nhiệt từ nhiều nhà nghiên cứu và nhà phát triển về mặt tiện lợi, và các công ty trí tuệ nhân tạo hàng đầu như OpenAI cũng đang chuyển sang phe PyTorch. Ngoài ra, đứng từ góc độ người học, bạn có thể trải nghiệm nhiều ưu điểm hơn hẳn ở PyTorch trong việc hiểu nguyên lý hoạt động của các mô hình học sâu hay giải quyết các vấn đề như gỡ lỗi (debugging). when it comes to understanding how deep learning models work or solving problems such as debugging.

Giờ đây, PyTorch là xu hướng không thể tránh khỏi!

Bạn chỉ biết Tensorflow hay Keras nhưng lại muốn học PyTorch? Bạn cảm thấy những mã nguồn tốt trên mạng được viết bằng PyTorch giống như "bánh vẽ" vì không thể hiểu được? Trong tương lai, sẽ đến lúc PyTorch được coi là yêu cầu bắt buộc chứ không còn là lựa chọn nữa.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ sử dụng PyTorch để hiểu nguyên lý của Deep Learning và viết các mô hình có thể ứng dụng vào thực tế. Ngay cả khi không có kiến thức về toán học, hay chỉ mới có kinh nghiệm sử dụng TensorFlow hoặc Keras, bài giảng này được thiết kế để bất kỳ ai cũng có thể hiểu một cách tự nhiên cách sử dụng PyTorch và những ưu điểm mà nó mang lại. Bạn đã sẵn sàng cùng thử sức chưa?


Khuyên dùng cho những đối tượng sau.

Những người
bắt đầu học Deep Learning lần đầu tiên

Trí tuệ nhân tạo chỉ là giấc mơ xa vời?
Những người đã bỏ cuộc với môn toán

Những người chỉ mới
sử dụng TensorFlow/Keras

📖 Nếu bạn còn thiếu kiến thức cơ bản về Python?


Nâng cao khả năng triển khai!
Chương trình học tập trung vào thực hành.

✅ Chúng tôi đã xây dựng khóa học tập trung vào thực hành triển khai mô hình học sâu thực tế và giảm thiểu tối đa các phần giải thích lý thuyết.
✅ Bạn có thể hiểu và vận dụng tốt các tính năng của thư viện mà PyTorch cung cấp.
✅ Bạn sẽ có khả năng đánh giá hiệu suất của các mô hình trí tuệ nhân tạo học sâu và trực quan hóa kết quả.
✅ Ngoài ra, trình độ sử dụng ngôn ngữ Python của bạn cũng sẽ trở nên chuyên sâu hơn.

Cơ bản về Pytorch

Nguyên lý hoạt động của Deep Learning

Triển khai mô hình Deep Learning

Khóa học được thiết kế để bạn có thể từng bước học hỏi các nguyên lý và thực hành liên quan đến Deep Learning, từ cơ bản về PyTorch, mạng thần kinh và Deep Learning, mô hình phân loại nhị phân/đa lớp, CNN (Mạng thần kinh tích chập), học chuyển tiếp (Transfer Learning), cho đến các mô hình chuỗi trong Deep Learning.


Hãy kiểm tra Q&A nhé! 💬! 💬

Q. Tôi là người mất gốc toán, vậy không biết gì về toán có học được không?

Tôi cũng từng là người mất gốc toán. Đây là bài giảng mà bạn không cần giỏi toán vẫn có thể học được. Những kiến thức toán học cần thiết sẽ được tôi giải thích xen kẽ trong quá trình giảng dạy.

Q. Tôi là sinh viên khối xã hội. Liệu có khó hiểu quá không ạ?

Kiến thức cần thiết nhất để sinh viên khối ngành xã hội có thể tồn tại trong thời đại ngày nay chính là trí tuệ nhân tạo. Hãy thử thách ngay bây giờ!

Xem thêm các bài giảng khác 📺

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người mới bắt đầu tiếp cận Deep Learning

  • Người đã từng sử dụng Tensorflow và Keras

  • Người đã học trước về ngôn ngữ Python

Xin chào
Đây là YoungJea Oh

4,676

Học viên

422

Đánh giá

158

Trả lời

4.7

Xếp hạng

18

Các khóa học

Tôi là một Senior Developer với nhiều năm kinh nghiệm phát triển. Tôi muốn chia sẻ những kiến thức và kinh nghiệm đã tích lũy được trong lĩnh vực IT suốt hơn 30 năm qua, từng làm việc tại phòng máy tính của Hyundai Engineering & Construction, Samsung SDS, công ty thương mại điện tử Xmetrics và bộ phận máy tính của Citibank. Hiện tại, tôi đang giảng dạy về Trí tuệ nhân tạo và Python.

Địa chỉ trang chủ:

https://ironmanciti.github.io/

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

59 bài giảng ∙ (16giờ 58phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

11 đánh giá

5.0

11 đánh giá

  • sangwooklee7998님의 프로필 이미지
    sangwooklee7998

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Cảm ơn thầy đã giảng dạy rộng rãi trong thời gian ngắn, bao gồm cả phần tôi mong muốn. Tôi sẽ thử ứng dụng và thử thách với AI một lần.

    • trimurti
      Giảng viên

      Cảm ơn đánh giá tốt của bạn.

  • alexander님의 프로필 이미지
    alexander

    Đánh giá 7

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    61% đã tham gia

    Học dễ hiểu quá~~

    • trimurti
      Giảng viên

      Cảm ơn về đánh giá tốt.

  • nojm737372님의 프로필 이미지
    nojm737372

    Đánh giá 16

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    30% đã tham gia

    Cảm ơn sự nỗ lực của bạn.

    • yyy1227님의 프로필 이미지
      yyy1227

      Đánh giá 8

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      100% đã tham gia

      Bài giảng hay quá. Nếu xem các bài giảng công khai trên YouTube, có thể bạn sẽ cảm thấy mình đang lãng phí thời gian vì nội dung quá dễ và dài dòng, nhưng bài giảng này chứa nhiều nội dung ngầm ở mức độ khó vừa phải nên bạn có thể học được nhiều điều khi hoàn thành nghiên cứu. Nếu bạn gặp phải phần nào đó không hiểu khi đang nghe bài giảng thì việc đặt câu hỏi trên Chat-GPT sẽ rất hiệu quả. Tôi nghe rõ lắm.

      • seolsa10149569님의 프로필 이미지
        seolsa10149569

        Đánh giá 2

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        100% đã tham gia

        Nhờ đó mà kiến ​​thức của tôi về deep learning đã tăng lên rất nhiều. Cảm ơn

        Khóa học khác của YoungJea Oh

        Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

        Khóa học tương tự

        Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!