Trang chủ › Khóa học › deep-learning

DEEP LEARNING

deep-learning · 748 Máy tính và công nghệ thông tin

☆☆☆☆☆ 0 đánh giá

Đang mở🏷 748 Máy tính và công nghệ thông tin

0Sinh viên

0Bài test

0Tài liệu

Đăng ký / Vào lớp

Giảng viên

Chưa phân công giảng viên

Giới thiệu khóa học

KẾ HOẠCH HỌC TẬP MÔN "DEEP LEARNING"

Giới thiệu môn học

Môn học Deep Learning sẽ đưa bạn vào một trong những lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ và có ảnh hưởng sâu rộng nhất trong ngành trí tuệ nhân tạo. Deep Learning là một phần của học máy, nơi các mô hình học sâu (deep neural networks) có thể học và rút ra các đặc trưng từ dữ liệu mà không cần đến sự can thiệp thủ công. Trong môn học này, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng các mô hình mạng nơ-ron phức tạp, từ các kiến thức cơ bản đến các kỹ thuật hiện đại như mạng nơ-ron tích chập (CNN), mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN), và các mô hình học sâu như GANs (Generative Adversarial Networks). Môn học sẽ giúp bạn phát triển khả năng xây dựng, huấn luyện và tối ưu hóa các mô hình deep learning, từ đó có thể giải quyết các vấn đề phức tạp như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và nhiều ứng dụng AI khác.

Mục tiêu môn học

Hiểu về mạng nơ-ron và kiến trúc học sâu: Cung cấp cho sinh viên nền tảng về các loại mạng nơ-ron, bao gồm mạng nơ-ron đầy đủ, CNN, RNN, LSTM, và GANs.
Xây dựng và huấn luyện mô hình học sâu: Sinh viên sẽ học cách triển khai các mô hình deep learning từ cơ bản đến phức tạp, huấn luyện và tối ưu hóa mô hình.
Tối ưu hóa mô hình học sâu: Sử dụng các phương pháp tối ưu hóa để nâng cao hiệu suất mô hình, bao gồm các thuật toán tối ưu như Adam, SGD, và các phương pháp regularization.
Ứng dụng Deep Learning vào các bài toán thực tế: Sinh viên sẽ học cách áp dụng Deep Learning vào các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và các hệ thống gợi ý.
Phát triển các dự án AI thực tế: Sinh viên sẽ thực hành trên các bài toán thực tế và phát triển các dự án học sâu có thể triển khai trong ngành công nghiệp.

Kiến thức tiên quyết

Để học tốt môn học Deep Learning, bạn cần nắm vững các kiến thức cơ bản sau:

Học máy cơ bản: Kiến thức về các thuật toán học máy cơ bản như hồi quy tuyến tính, cây quyết định, và các mô hình học máy như SVM, KNN.
Đại số tuyến tính và xác suất: Kiến thức vững về đại số tuyến tính (ma trận, vector) và các khái niệm xác suất thống kê sẽ rất quan trọng trong việc hiểu các mô hình học sâu.
Lập trình Python và thư viện deep learning: Kiến thức cơ bản về Python và các thư viện như TensorFlow, Keras hoặc PyTorch là cần thiết để xây dựng và huấn luyện các mô hình học sâu.
Kiến thức về học máy không giám sát và học sâu cơ bản: Nắm vững các kỹ thuật học máy không giám sát và có thể ứng dụng deep learning vào các bài toán xử lý dữ liệu phức tạp.

Giai đoạn học tập theo 15 tuần

Tuần	Nội dung học tập	Ghi chú
Tuần 1	Giới thiệu về Deep Learning và Mạng nơ-ron nhân tạo - Tổng quan về deep learning, mạng nơ-ron và ứng dụng trong AI.	Đảm bảo hiểu về các kiến thức nền tảng của deep learning.
Tuần 2	Cấu trúc mạng nơ-ron cơ bản (Feedforward Neural Networks) - Cấu trúc, thuật toán lan truyền ngược (Backpropagation) và Gradient Descent.	Học cách xây dựng mạng nơ-ron cơ bản và huấn luyện mô hình.
Tuần 3	Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNN) - Cấu trúc CNN, áp dụng trong nhận diện hình ảnh.	Tìm hiểu cách xây dựng và huấn luyện các mô hình CNN để phân loại ảnh.
Tuần 4	Kỹ thuật tối ưu hóa trong deep learning - Gradient Descent, Adam Optimizer, learning rate scheduling, Regularization.	Làm quen với các phương pháp tối ưu hóa để cải thiện quá trình huấn luyện.
Tuần 5	Mạng nơ-ron hồi tiếp (Recurrent Neural Networks - RNN) - Cấu trúc RNN, LSTM, GRU, ứng dụng trong chuỗi dữ liệu.	Học cách sử dụng RNN để xử lý dữ liệu chuỗi như văn bản, âm thanh.
Tuần 6	Transfer Learning - Sử dụng mô hình đã huấn luyện cho bài toán mới.	Ứng dụng transfer learning để sử dụng các mô hình đã huấn luyện cho các nhiệm vụ khác nhau.
Tuần 7	Generative Adversarial Networks (GANs) - Khám phá GANs và ứng dụng trong tạo dữ liệu, ảnh giả.	Tìm hiểu cách GANs hoạt động và ứng dụng trong tạo dữ liệu mới.
Tuần 8	Autoencoders và ứng dụng trong giảm chiều dữ liệu - Phương pháp giảm chiều dữ liệu bằng Autoencoders.	Làm quen với Autoencoders để giảm chiều dữ liệu và học biểu diễn dữ liệu.
Tuần 9	Deep Reinforcement Learning - Kết hợp học sâu và học tăng cường.	Học cách xây dựng mô hình học sâu có thể ra quyết định trong môi trường phức tạp.
Tuần 10	Lập trình với TensorFlow/Keras/PyTorch - Làm việc với thư viện deep learning phổ biến.	Cải thiện kỹ năng lập trình và triển khai mô hình học sâu với các thư viện.
Tuần 11	Phân tích và tối ưu hóa mô hình học sâu - Các kỹ thuật để cải thiện độ chính xác và hiệu suất của mô hình.	Áp dụng các phương pháp tối ưu hóa để giảm thiểu sai số và tăng cường hiệu suất.
Tuần 12	Ứng dụng trong nhận dạng hình ảnh - Các mô hình deep learning trong nhận dạng đối tượng và phân loại hình ảnh.	Thực hành xây dựng các hệ thống nhận dạng hình ảnh và phân loại đối tượng.
Tuần 13	Ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) - Các mô hình học sâu trong NLP, Word2Vec, BERT, GPT.	Sử dụng deep learning cho các bài toán NLP như phân tích cảm xúc, dịch máy.
Tuần 14	Thực hành dự án Deep Learning - Áp dụng kiến thức vào một dự án thực tế.	Thực hiện một dự án deep learning từ đầu đến cuối.
Tuần 15	Tổng kết và đánh giá - Thảo luận kết quả và đánh giá các mô hình học sâu.	Đánh giá và tổng kết các kiến thức đã học trong khóa học.

Ứng dụng thực tế của môn học

Nhận dạng hình ảnh và video: Sinh viên sẽ có khả năng xây dựng các hệ thống nhận diện hình ảnh mạnh mẽ, như nhận diện khuôn mặt, phân loại đối tượng trong ảnh.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Với kiến thức về NLP, sinh viên có thể xây dựng các hệ thống chatbot, dịch ngôn ngữ tự động, phân tích cảm xúc.
Generative Models: Sinh viên sẽ có thể sử dụng GANs để tạo ra dữ liệu mới từ mô hình đã học, ứng dụng trong nghệ thuật, sản xuất dữ liệu giả.
Học sâu trong AI ứng dụng thực tế: Sinh viên có thể áp dụng các kỹ thuật deep learning vào các bài toán thực tế trong ngành công nghiệp như y tế, giao thông, tài chính.

← Về trang chủ