강의

멘토링

커뮤니티

AI Technology

/

Deep Learning & Machine Learning

Hands-On Machine Learning 2

Đây là bài giảng bao quát nội dung của cuốn sách bán chạy nhất trên Amazon <Hands-On Machine Learning, 2nd Edition>. Bạn sẽ được học về nhiều thuật toán học máy và phương pháp đánh giá khác nhau bằng cách sử dụng Scikit-Learn, một thư viện học máy tiêu biểu. Ngoài ra, chúng ta sẽ cùng củng cố cả lý thuyết lẫn thực hành từ mạng thần kinh nhân tạo đến học tăng cường bằng cách sử dụng TensorFlow và Keras, những thư viện học sâu nổi tiếng nhất. Đây là khóa học chưa hoàn thiện hoàn toàn. Dự kiến mỗi tuần sẽ có thêm từ 1 đến 2 bài giảng mới được cập nhật.

(4.7) 54 đánh giá

6,588 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

  • haesunpark
Tensorflow
Tensorflow
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Keras
Keras
Reinforcement Learning(RL)
Reinforcement Learning(RL)
Tensorflow
Tensorflow
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Keras
Keras
Reinforcement Learning(RL)
Reinforcement Learning(RL)
Thumbnail

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.7

5.0

Seongpil Yim

35% đã tham gia

Bài giảng của giáo sư Hae-sun Park thực sự hữu ích. Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã trình bày việc học máy thực hành như sách giáo khoa trong bài giảng. Chúng tôi sẽ gặp bạn thường xuyên trong tương lai.

5.0

Da Kang

26% đã tham gia

Tôi học tốt hơn sau khi đọc sách do thầy Park Hae-seon dịch. Cảm ơn bạn.

5.0

김영태

35% đã tham gia

Cảm ơn bạn vì bài giảng chi tiết mặc dù đây là bài giảng miễn phí.

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Thực hành học máy và học sâu với Scikit-Learn, TensorFlow và Keras

  • Hồi quy tuyến tính, hồi quy Ridge, hồi quy Lasso, hồi quy Logistic

  • Máy vectơ hỗ trợ, Cây quyết định, Thuật toán Ensemble

  • Các mô hình học tập không giám sát như PCA, Kernel PCA, KMeans, DBSCAN và Gaussian Mixture

  • Mạng thần kinh nhân tạo, CNN, RNN, cơ chế Attention, thuật toán Transformer

  • TF Data, xử lý phân tán, GAN, Autoencoder, thuật toán học tăng cường

Hãy đón xem nội dung của cuốn sách bán chạy nhất trên Amazon, <Hands-On Machine Learning, 2nd Edition> qua video!

Cấu trúc bài giảng📚

PHẦN 1 - Học máy

  • CHƯƠNG 1 Cái nhìn tổng quan về Học máy
  • CHAPTER 2 Dự án học máy từ đầu đến cuối
  • CHƯƠNG 3 Phân loại
  • CHƯƠNG 4 Huấn luyện mô hình
  • CHAPTER 5 서포트 벡터 머신 (Máy vectơ hỗ trợ)
  • CHAPTER 6 Cây quyết định
  • CHƯƠNG 7 Học quần hợp và Rừng ngẫu nhiên
  • CHƯƠNG 8 Giảm chiều dữ liệu
  • CHAPTER 9 비지도 학습

PHẦN 2 - Mạng thần kinh và Học máy

  • CHAPTER 10 Giới thiệu về mạng thần kinh nhân tạo bằng Keras
  • CHƯƠNG 11 Huấn luyện mạng thần kinh sâu
  • CHƯƠNG 12 Mô hình tùy chỉnh và huấn luyện với TensorFlow
  • CHAPTER 13 Tải và tiền xử lý dữ liệu với TensorFlow
  • CHƯƠNG 14 Thị giác máy tính sử dụng mạng thần kinh tích chập
  • CHƯƠNG 15 Xử lý chuỗi bằng RNN và CNN
  • CHAPTER 16 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng RNN và Attention
  • CHAPTER 17 Học tập biểu diễn và học tập tạo sinh bằng cách sử dụng Autoencoder và GAN
  • CHƯƠNG 18 Học tăng cường
  • CHƯƠNG 19 Huấn luyện và triển khai mô hình TensorFlow quy mô lớn

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Tôi đề xuất cuốn sách Hands-On Machine Learning 2 dành cho những ai muốn học lý thuyết và thực hành về Machine Learning và Deep Learning.

  • Những ai muốn tìm hiểu chi tiết về Keras API và TensorFlow

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Python, NumPy

Xin chào
Đây là

22,791

Học viên

395

Đánh giá

131

Trả lời

4.9

Xếp hạng

10

Các khóa học

Mặc dù tốt nghiệp chuyên ngành Kỹ thuật cơ khí, nhưng sau khi ra trường tôi luôn làm công việc đọc và viết mã nguồn. Tôi là Google AI/Cloud GDE và Microsoft AI MVP. Tôi đang vận hành blog TensorFlow (tensorflow.blog), đồng thời viết và dịch các cuốn sách về học máy và học sâu, khám phá ranh giới thú vị giữa phần mềm và khoa học.

 

ml-dl-book-roadmap.png.webp

 

Ông là tác giả của các cuốn sách 『Deep Learning tự học qua thực hành』(Hanbit Media, 2025), 『Tự học Machine Learning+Deep Learning (Bản sửa đổi)』(Hanbit Media, 2025), 『Tự học Phân tích dữ liệu với Python』(Hanbit Media, 2023), 『Kỹ thuật trò chuyện với ChatGPT』(Hanbit Media, 2023) và 『Do it! Nhập môn Deep Learning』(Easys Publishing, 2019).

 

Ông đã dịch sang tiếng Hàn hàng chục cuốn sách, bao gồm các cuốn 『Mô hình ngôn ngữ lớn, nắm bắt nhanh những điểm cốt lõi!』(Insight, 2025), 『Học máy, nắm bắt nhanh những điểm cốt lõi!』(Insight, 2025), 『Học LLM thông qua việc xây dựng từ con số 0』(Gilbut, 2025), 『Hands-On LLM』(Hanbit Media, 2025), 『Machine Learning Q & AI』(Gilbut, 2025), 『Toán học dành cho nhà phát triển』(Hanbit Media, 2024), 『Giải quyết vấn đề ML trong thực tế với Python』(Hanbit Media, 2024), 『Giáo trình Học máy: Phiên bản PyTorch』(Gilbut, 2023), 『Bài giảng về ChatGPT của Stephen Wolfram』(Hanbit Media, 2023), 『Hands-On Machine Learning Ấn bản thứ 3』(Hanbit Media, 2023), 『Học Deep Learning tạo sinh thông qua thực hành Ấn bản thứ 2』(Hanbit Media, 2023), 『Python đánh thức tư duy lập trình』(Hanbit Media, 2023), 『Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Transformers』(Hanbit Media, 2022), 『Học Deep Learning từ người sáng lập Keras Ấn bản thứ 2』(Gilbut, 2022), 『Học máy & Deep Learning dành cho nhà phát triển』(Hanbit Media, 2022), 『Gradient Boosting sử dụng XGBoost và Scikit-Learn』(Hanbit Media, 2022), 『Học Deep Learning từ đội ngũ Google Brain với TensorFlow.js』(Gilbut, 2022), và 『(Ấn bản sửa đổi lần 2) Học máy với các thư viện Python』(Hanbit Media, 2022).

Chương trình giảng dạy

Tất cả

23 bài giảng ∙ (14giờ 36phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

54 đánh giá

4.7

54 đánh giá

  • lsp901104님의 프로필 이미지
    lsp901104

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    35% đã tham gia

    Bài giảng của giáo sư Hae-sun Park thực sự hữu ích. Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã trình bày việc học máy thực hành như sách giáo khoa trong bài giảng. Chúng tôi sẽ gặp bạn thường xuyên trong tương lai.

    • tlsdnr46952888님의 프로필 이미지
      tlsdnr46952888

      Đánh giá 15

      Đánh giá trung bình 4.9

      5

      26% đã tham gia

      Tôi học tốt hơn sau khi đọc sách do thầy Park Hae-seon dịch. Cảm ơn bạn.

      • haesunpark
        Giảng viên

        Tôi rất vui vì bạn thấy nó hữu ích. Cảm ơn bạn đã để lại nhận xét! :)

    • rokmckyt2518님의 프로필 이미지
      rokmckyt2518

      Đánh giá 2

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      35% đã tham gia

      Cảm ơn bạn vì bài giảng chi tiết mặc dù đây là bài giảng miễn phí.

      • haesunpark
        Giảng viên

        Cảm ơn bạn đã để lại một đánh giá tốt! :)

    • hyongsu44님의 프로필 이미지
      hyongsu44

      Đánh giá 868

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      100% đã tham gia

      Cảm ơn bạn vì bài giảng về máy học. Tôi nghĩ tôi đã học được nó một cách dễ dàng nhờ lời giải thích của một cuốn sách quen thuộc.

      • haesunpark
        Giảng viên

        Cảm ơn bạn đã đánh giá tốt!

    • krlim12024814님의 프로필 이미지
      krlim12024814

      Đánh giá 1

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      35% đã tham gia

      Thực sự dễ hiểu..

    Miễn phí

    Khóa học khác của haesunpark

    Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

    Khóa học tương tự

    Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!