Khóa học Deep Learning cho người mới bắt đầu

Tài liệu HUST (tailieuhust.com) chia sẻ cho các bạn Khóa học Deep Learning cho người mới bắt đầu hoàn toàn miễn phí. Khóa học giúp bạn bắt đầu khám phá thế giới Deep Learning, Machine Learning và Artificial Intelligence từ con số 0

Nội dung khóa học Deep Learning cho người mới bắt đầu

Khóa học sẽ mở ra cho bạn một thế giới mới – Trí tuệ nhân tạo. Bạn sẽ được giới thiệu đến các bài toán, khái niệm và vấn đề cơ bản của Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine learning) và Học sâu (Deep learning). Khóa học sẽ hỗ trợ bạn nắm vững và áp dụng thành thạo các mạng neuron cơ bản như Dense Neural Network, Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network trong thực tế.

Khóa học được thiết kế theo hướng thực hành, bạn sẽ học lý thuyết kết hợp với thực hành và được thực hiện các bài tập tự luyện suốt quá trình học. Tất cả tài liệu, mã nguồn, dữ liệu… sẽ được chia sẻ đến học viên.

Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ tự tin giải quyết được các bài toán hồi quy, phân loại, nhận diện ảnh, và dự đoán tương lai trong lĩnh vực này.

Lợi ích từ khóa học

• Làm chủ các thuật toán Machine Learning cơ bản.
• Áp dụng phương pháp Hồi quy (Regression) trong Machine Learning.
• Hiểu rõ các vấn đề cơ bản của Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning.
• Sử dụng thành thạo ngôn ngữ lập trình Python và thư viện Keras.
• Xây dựng các mạng neuron cơ bản như Dense Neural Network, Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network và hiểu cơ chế hoạt động của chúng.
• Thực hành xử lý dữ liệu bằng Python và các thư viện Nympy, Pandas.
• Thực hành triển khai các mạng neuron cơ bản: Dense Neural Network, Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network.
• Sử dụng mạng neuron trong các bài toán phân loại, nhận diện ảnh, dự đoán.
• Ứng dụng mạng neuron trong bài toán với dữ liệu chuỗi thời gian (time series) như dự đoán giá cổ phiếu, phân loại video…

Nội dung khóa học

Nội dung bao gồm

ồm:

Tải khóa học Deep Learning cho người mới bắt đầu

Lưu ý: Khóa học được sưu tầm trên mạng nên không thể tránh những thiếu xót và đã cũ nên các bạn thông cảm.

Mọi vấn đề liên quan tới bản quyền, xin vui lòng liên hệ qua email [email protected] để được hỗ trợ nhanh chóng, kịp thời. Xin cảm ơn!