Học sâu: Mạng thần kinh tích chập trong Python

Mô tả ngắn khóa học:

Khóa học này sẽ dạy các nguyên tắc cơ bản về tích chập và tại sao nó hữu ích cho việc học sâu và thậm chí cả NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên).

Khóa học sẽ tìm hiểu về các kỹ thuật hiện đại như tăng cường dữ liệu và chuẩn hóa hàng loạt, đồng thời tự mình xây dựng các kiến trúc hiện đại như VGG.

Nội dung khóa học:

Trong khoá học này, bạn sẽ được:

• Hiểu tích chập và tại sao hữu ích cho học sâu
• Hiểu và giải thích kiến trúc của mạng lưới thần kinh tích chập (CNN).
• Triển khai CNN trong TensorFlow 2.
• Áp dụng CNN cho các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh đầy thử thách.
• Áp dụng CNN vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân loại văn bản (ví dụ: Phát hiện thư rác, Phân tích quan điểm)

Kiến thức đầu ra: 

• Cách viết code Python cho Deep Learning
• Cách hoạt động của mạng CNN

Yêu cầu đầu vào:

Để học tốt khóa học này bạn nên có

• Có kiến thức cơ bản về kỹ thuật lập trình
• Có kiến thức nền tảng về CNTT

Khóa học này dành cho ai:

– Sinh viên khối CNTT hay những bạn làm việc trong lĩnh vực Trí Tuệ Nhân Tạo, ML & lập trình viên Python

– Sinh viên có mong muốn làm các công việc về AI Engineer, ML Engineer, Python Engineer

>>> Đăng ký tham gia khoá học ngay tại đây: