Mô tả

Khoá học Deep Learning cho người mới bắt đầu,

Khoá học sẽ giới thiệu các bạn đến với một chân trời mới - Trí tuệ nhân tạo. Các bạn sẽ hiểu được các bài toán, khái niệm và các vấn đề cơ bản của Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine learning) và Học sâu (Deep learning). Khoá học sẽ giúp các bạn nắm được và ứng dụng được các mạng neuron cơ bản như mạng Dense Neural Network, Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network vào thực tế.

Khoá học được xây dựng theo hướng thực hành, học viên sẽ được học lý thuyết kết hợp với thực hành và bài tập tự luyện xuyên suốt khoá học. Toàn bộ tài liệu, source code, data... sẽ được chia sẻ cho học viên.

Sau khi kết thúc khoá học, học viên có thể tự tin giải được các bài toán hồi quy, phân loại, nhận diện ảnh, dự đoán tương lai,...

Khoá học không yêu cầu học viên cần có kiến thức quá sâu về lập trình hay AI, thay vào đó khoá học sẽ trang bị thêm kiến thức về lập trình và toán học cần thiết cho học viên.

Khoá học phù hợp với các đối tượng là sinh viên, học sinh, những người muốn mở rộng thêm kiến thức trong mảng AI, và các doanh nghiệp muốn đào tạo nội bộ về AI cho nhân viên.


Bạn sẽ học được gì

Nắm được các thuật toán Machine Learning cơ bản

Thực hành các phương pháp Hồi quy (Regression) trong Machine Learning

Nắm được các vấn đề cơ bản của lĩnh vực Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning

Nắm được ngôn ngữ lập trình Python và thư viện Keras

Hiểu được cơ chế và xây dựng được các mạng neuron cơ bản như Dense Neural Network, Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network

Nắm được các phương pháp xử lý dữ liệu bằng công cụ Python và các thư viện Nympy, Pandas...

Thực hành các mạng neuron cơ bản: Dense Neural Network, Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network

Biết cách sử dụng mạng neuron trong bài toán phân loại, nhận diện ảnh, dự đoán...

Ứng dụng được mạng neuron trong bài toán với time series (dự đoán giá cổ phiếu, phân loại video...)

Yêu cầu

  • Không cần có kiến thức hay kinh nghiệm về AI, khoá học này sẽ mang đến cho bạn tất cả những thứ căn bản nhất
  • Biết cơ bản về lập trình (không cần biết chuyên sâu về Python)
  • Nên có kiến thức về 2 môn: Xác suất thống kê và Đại số tuyến tính (chỉ cần biết về ma trận cơ bản). Khoá học sẽ giới thiệu lại kiến thức này cho bạn

Nội dung khoá học

7 sections

Giới thiệu

4 lectures
Giới thiệu khoá học
01:33
Download tài liệu cần thiết
00:39
Cài đặt Anaconda
01:41
Cài đặt môi trường
02:34

Kiến thức cơ bản

15 lectures
Hướng dẫn sử dụng Jupyter Notebook
06:19
Python cơ bản - Kiểu số, chuỗi (xâu)
05:39
Python cơ bản - Kiểu list
04:54
Python cơ bản - Kiểu dict, hàm
05:40
Python cơ bản - Lệnh rẽ nhánh, lặp
04:18
Numpy cơ bản
04:56
Numpy cơ bản 2 (tt)
04:10
Numpy cơ bản 3 (tt)
04:40
Numpy cơ bản 4 (tt)
06:21
Matplotlib cơ bản
05:54
Matplotlib cơ bản (tt)
03:44
Pandas cơ bản
08:09
Pandas cơ bản 2 (tt)
04:01
Pandas cơ bản 3 (tt) và Seaborn
04:05
Xác suất, tương quan
06:19

Machine Learning cơ bản

16 lectures
Machine Learning cơ bản
06:28
Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
06:42
Hồi quy tuyến tính - R bình phương
03:16
Hồi quy tuyến tính - Gradient descense
04:07
Hồi quy tuyến tính - Thực hành (Phần 1)
10:40
Hồi quy logic (Logistic regression)
06:46
Hồi quy logic - Confusion matrix
03:49
Hồi quy logic - ROC, AUC
03:05
Quá khớp (Overfitting)
05:56
Tiền xử lý dữ liệu
06:38
Hồi quy tuyến tính - Thực hành (phần 2)
05:46
Hồi quy logic - thực hành
13:20
Hồi quy tuyến tính - Giải bài tập
02:26
Hồi quy logic - Giải bài tập
03:55
Chính quy hoá
03:22
Optimizer
06:11

Dense Neural Network

16 lectures
Neuron nhân tạo
04:04
Khái niệm Dense Neural Network
04:43
Giới thiệu Keras
04:08
Activation function
06:04
Tensorflow playground
06:05
Lan truyền ngược (Backpropagation)
13:09
Hồi quy với Dense Neural Network
05:25
Dense Neural Network - Thực hành
22:45
Dense Neural Network - Giải bài tập
05:02
Phân loại nhị phân với mạng DNN - Lý thuyết, thực hành
10:35
Phân loại nhị phân với DNN - Giải bài tập
07:29
Phân loại đa lớp với DNN - lý thuyết, Softmax
06:22
Phân loại đa lớp với DNN - lý thuyết, F1 score
05:00
Dummy hoá dữ liệu
02:18
Phân loại đa lớp với DNN - thực hành
11:40
Phân loại đa lớp với DNN - giải bài tập
04:23

Tính năng mở rộng (tuỳ chọn)

3 lectures
Giới thiệu về chương này
01:16
Chạy code trên cloud
07:07
Chạy Tensorflow trên GPU
09:41

Convolutional Neural Network

11 lectures
Ảnh kỹ thuật số
03:47
Tích chập, Kernel
04:44
Padding, Strike
03:18
Convolutional layer
06:08
Pooling layer
03:16
Flatten layer
00:54
Convoltional Neural Network - lý thuyết
04:52
Nhận diện ảnh bằng Dense Neural Network - thực hành
07:33
Nhận diện ảnh bằng Convolutional Neural Network - thực hành
08:16
Tiền xử lý ảnh
03:22
Nhận diện ảnh bằng CNN - giải bài tập
10:21

Recurrent Neural Network

8 lectures
Sequence
04:31
Vanilla Recurrent Neural Network
04:27
Long-Short Term Memory
06:40
Gated Recurrent Unit
02:57
Rolling Window
02:02
Recurrent Neural Network - thực hành
16:34
Recurrent Neural Network - giải bài tập
09:59
Tạm biệt
06:33

Đánh giá của học viên

Chưa có đánh giá
Course Rating
5
0%
4
0%
3
0%
2
0%
1
0%

Bình luận khách hàng

Viết Bình Luận

Bạn đánh giá khoá học này thế nào?

image

Đăng ký get khoá học Udemy - Unica - Gitiho giá chỉ 50k!

Get khoá học giá rẻ ngay trước khi bị fix.