Mạng xã hội chia sẻ tài liệu
Bài giảng Học máy có giám sát
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 1 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 1: Bài mở đầu là chuyên đề giới thiệu tổng quan về môn học và lĩnh vực học sâu. Bài giảng sẽ trình bày lịch sử hình thành, những thành tựu nổi bật của Trí tuệ Nhân tạo và ôn tập các kiến thức nền tảng toán học cần thiết. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!59 trang
158 lượt xem
2 lượt tải
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 2 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 2: Mô hình máy học đi sâu vào các mô hình học máy cơ bản, tạo nền tảng cho học sâu. Chuyên đề này bao gồm mô hình hồi quy tuyến tính, hồi quy luận lý, softmax regression và giới thiệu về mạng nơ-ron truyền thống. Nắm vững các mô hình này là yếu tố then chốt để bạn hiểu cách học sâu hoạt động. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!34 trang
132 lượt xem
2 lượt tải
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 3 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 3: Mạng Convolutional Neural Network tập trung vào một trong những kiến trúc mạng nơ-ron mạnh mẽ nhất, đặc biệt hiệu quả trong xử lý ảnh. Chuyên đề này giới thiệu về CNN, cách thức hoạt động và hướng dẫn cài đặt CNN sử dụng thư viện Tensorflow. Đây là kiến thức cốt lõi để bạn xây dựng các ứng dụng thị giác máy tính. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!37 trang
187 lượt xem
2 lượt tải
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 4 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 4: Các kiến trúc xử lý ảnh phổ biến tiếp tục khám phá các mô hình CNN tiên tiến và ứng dụng thực tế. Chuyên đề này ôn lại kiến trúc CNN, giới thiệu các mô hình xử lý ảnh phổ biến và kỹ thuật học chuyển tiếp (Transfer Learning) mạnh mẽ. Nắm vững các kiến trúc này giúp bạn giải quyết nhiều bài toán thị giác máy tính phức tạp. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!39 trang
110 lượt xem
2 lượt tải
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 5 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 5: Học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên Word2Vec là chuyên đề đi sâu vào ứng dụng học sâu trong lĩnh vực Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP). Bài giảng giới thiệu tổng quan về NLP và đặc biệt tập trung vào mô hình Word2Vec, một kỹ thuật tạo biểu diễn vector cho từ. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!33 trang
105 lượt xem
2 lượt tải
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 6 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 6: Recurrent Neural Network giới thiệu về mạng nơ-ron hồi quy (RNN), một kiến trúc mạnh mẽ cho dữ liệu trình tự. Chuyên đề này phân tích mô hình ngôn ngữ và các bài toán trong NLP, đồng thời đi sâu vào giới thiệu về RNN cùng những vấn đề và hướng giải quyết thường gặp. Đây là kiến thức cốt lõi để xử lý các chuỗi dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!37 trang
132 lượt xem
2 lượt tải
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 7 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 7: Các biến thể của Recurrent Neural Network tiếp tục khám phá các kiến trúc RNN tiên tiến hơn để giải quyết những hạn chế của mô hình cơ bản. Chuyên đề này trình bày Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), Bidirectional RNN và Deep-stacked RNN. Nắm vững các biến thể này giúp bạn xử lý hiệu quả các chuỗi dài và phức tạp. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!36 trang
111 lượt xem
2 lượt tải
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 8 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 8: Mô hình Sequence-to-Sequence đi sâu vào một kiến trúc quan trọng cho các bài toán chuyển đổi trình tự. Chuyên đề này giới thiệu về dịch máy (Machine Translation), mô hình ngôn ngữ điều kiện và kiến trúc mã hóa-giải mã (Encoder-Decoder Architecture). Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!11 trang
92 lượt xem
2 lượt tải
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 9 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 9: Cơ chế Attention trong Mô hình Seq2Seq giới thiệu một kỹ thuật đột phá giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình Seq2Seq. Chuyên đề này sẽ làm rõ cơ chế Attention, cách nó cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng của dữ liệu đầu vào khi tạo đầu ra.12 trang
112 lượt xem
2 lượt tải
Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà
Doanh nghiệp quản lý: Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na - GCN ĐKDN: 0307893603
Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn
Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015