Deep Learning 2020 (TensorFlow 2.x, Python 3.7)

 

Khoá học Deep Learning dành  cho lập trình viên, sinh viên CNTT đã lập trình Python tương đối thành thạo, đã tự ôn lại kiến thức đại số tuyến tính. Khoá học gồm các bài thực hành với mạng Convolution Network, Neural Network, kỹ thuật xử lý ảnh, nhận dạng vật thể, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hướng đến xây dựng Chatbot.

Khóa học sẽ kết hợp hài hòa giữa lý thuyết và thực hành để học viên có thể hiểu được bản chất thuật toán và các kĩ năng xây dựng, huấn luyên và triển khai mô hình trên thực tế.

Thời lượng 12 buổi x 3 tiếng. Giáo trình gồm slide, mã nguồn. Giáo trình có thể điều chỉnh theo khả năng tiếp thu của học viên.

Giảng viên

  • Thầy Nguyễn Chiến Thắng, giám đốc phòng công nghệ thông tin ngân hàng SHB
  • Founder trang https://miai.vn

YÊU CẦU

  1. Sinh viên đã lập trình Python căn bản, phân tích dữ liệu sử dụng Numpy, Pandas, Matplotlib. Máy tính cài đặt Python 3.7.4.
  2. Đã có kiến thức toán đại số tuyến tính, ma trận, vi phân, đạo hàm. Có thể tự ôn ở đây
  3. Sinh viên sẽ phải làm bài tập ở nhà, và đọc thêm tài liệu tiếng Anh.

 

Giáo trình
0. Linear Regression
  • Bài toán dự đoán quan hệ dữ liệu tuyến tính bằng thuật toán Linear Regression
  • Gradient Descent là gì.
  • Sử dụng Scikit Learn để dự đoán.
  • Sử dụng TensorFlow để dự đoán.
1. Giới thiệu về mạng MLP
  • Bài toán mô phỏng logic AND, OR, XOR bằng mạng neural network đơn giản
  • Tác dụng của hidden layers
  • Quá trình lan truyền thuận (feed forward)
  • Quá trình lan truyền ngược (back propagation)
  • Kiến trúc mạng MLP
  • Các hàm activation
  • Huấn luyện mô hình MLP
2. Giới thiệu Convolution Network
  • Giới thiệu chung về các tác vụ trong xử lý ảnh.
  • Tích chập là gì và cách tính tích chập.
  • Các bộ lọc trong CNN.
  • Mạng Neural Network.
  • Kiến trúc cơ bản của mạng CNN.
3. Kiến trúc mạng Neural Network
  • Quá trình hình thành và phát triển của các mạng neural network.
  • Ưu nhược điểm của từng mạng neural.
  • Fine tuning và Transfer learning.
4. Tiền xử lý ảnh
  • Các phương pháp image preprocessing.
  • Thực hành tiền xử lý ảnh trên opencv, tensorflow keras.
  • Kinh nghiệm xây dựng các mô hình CNN hiệu quả.
5. Object Detection
  • Quá trình hình thành và phát triển của các thuật toán object detection.
  • Giới thiệu về thuật toán YOLO.
  • Thực hành xây dựng thuật toán YOLO.
6. Tìm kiếm hình ảnh
  • Xây dựng một model encoder.
  • Phương pháp index nội dung một hình ảnh.
  • Cách thức tìm hình ảnh tương đồng.
7. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  • Giới thiệu về các bài toán trong NLP.
  • Giới thiệu về một số tiền xử lý cơ bản cho dữ liệu dạng văn bản, cơ bản về regex.
  • Biểu diễn từ và câu văn dạng vector(BoW, TFIDF, word2vec, fastText, doc2vec).
  • Thực hành với Gensim, word visualization, áp dụng bài toán hệ gợi ý theo contentbased RS
8. Recurrent neural network (GRU, LSTM)
  • Giới thiệu về RNN(GRU, LSTM)
  • Giới thiệu Bidirectional LSTM
  • Áp dụng RNN vào bài toán Phân loại văn bản (Vietnamese sentiment analysis)
9. Senquence to Sequence, sequence tagging, Attention layers
  • Giới thiệu về bài toán Seq2Seq, Sequence Tagging
  • Giới thiệu và thực hành với Attention
  • Ứng dụng vào bài toán Dịch máy/Thêm dấu cho tiếng Việt không dấu
10. ConvNets for NLP, Pretrained, Transfer learning, Finetuning in NLP
  • Áp dụng mô hình Convolution neural network cho các bài toán NLP
  • Thiết kế Convolutional LSTM
  • Thực hành 1D CNN for text Classification
  • Cách thiết kế mạng kết hợp CNN, LSTM, giới thiệu các layer thông dụng khác trong Deep learning
11. Các kỹ thuật chống overfiting, Deploy model với Tensorflow serving
  • Các kỹ thuật chống hiện tượng overfiting.
  • Thực hành, thử nghiệm chống overfit.
  • Deploy model Deep learning với Tensorflow serving.
  • Đưa 1 số ứng dụng và cách giải quyết bằng các mô hình Deep learning đã học
Deep Learning  2020 (TensorFlow 2.x, Python 3.7)
3000000đ
12 buổi thực hành tại phòng lab - Mỗi buổi 3 tiếng
- Giảng viên hướng dẫn chữa bài
- Nghỉ giữa giờ 15 phút
Đánh giá
5 sao
4 người đánh giá
Đoàn Anh Tuấn
Đoàn Anh Tuấn
Thầy Thắng dạy rất nhiệt tình
Phạm Công Minh
Phạm Công Minh
Cảm ơn thầy Thắng Mì AI rất nhiều, em đã áp dụng được bài học vào thực tế công việc
Nguyễn Tùng
Nguyễn Tùng
Mong thầy sớm ra khóa tiếp theo
Phạm Văn Tài
Phạm Văn Tài
Tôi hi vọng sau khoá này trung tâm sẽ còn ra khoá học nâng cao hơn nữa. Cám ơn thầy Cường rất nhiều
Gói học phí
Bạn có thắc mắc
Nhận hỗ trợ
Để lại thông tin, chúng tôi sẽ liên hệ với bạn
Đóng trọn gói
3000000đ
Học viên hoàn thành học phí trong một lần