Techmaster Việt Nam

Trang chủ Khoá học phòng lab Khoá học Deep Learning 2020 (TensorFlow 2.x, Python 3.7)

Khoá học 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

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.
Đã có kiến thức toán đại số tuyến tính, ma trận, vi phân, đạo hàm. Có thể tự ôn ở đây
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

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

3500000đ

Giảng viên

Nguyễn Chiến Thắng

- Thạc sỹ CNTT Viện Đại Học Mở Hà Nội
- Giám đốc Ngân hàng điện tử SHB
- Founder của Mì AI Blog, blog chia sẻ kinh nghiệm học AI, Deep Learning, Object Detection, NLP…

Đánh giá

5 sao
4 người đánh giá

Nguyễn Tùng

Mong thầy sớm ra khóa tiếp theo

Phạm Công Minh

Cảm ơn thầy Thắng Mì AI rất nhiều, em đã áp dụng được bài học vào thực tế công việc

Đoàn Anh Tuấn

Thầy Thắng dạy rất nhiệt tình

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

3500000đ

Học viên hoàn thành học phí trong một lần