Bài giảng Học sâu

Bài giảng học sâu: Giới thiệu về học sâu và ứng dụng - Bài 1

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 1 - Giới thiệu về học sâu

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 1 - Giới thiệu về học sâu" được biên soạn nhằm giúp sinh viên hiểu được khái niệm học sâu và mối liên hệ với trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning); biết được lịch sử phát triển và lý do vì sao học sâu bùng nổ trong thời gian gần đây; nhận biết một số ứng dụng phổ biến của học sâu trong đời sống và công nghệ. Mời các bạn cùng tham khảo!

35 trang

57 lượt xem

1 lượt tải

Bài giảng học sâu: Giới thiệu về mạng nơ-ron và ứng dụng (Bài 2)

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 2 - Giới thiệu về mạng nơ-ron

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 2 - Giới thiệu về mạng nơ-ron" gồm có các nội dung chính sau đây: Mạng nơ-ron và bộ não; một số hàm kích hoạt thường gặp; perceptron đơn giản hóa; mạng nơ-ron một lớp ẩn;... Mời các bạn cùng tham khảo!

37 trang

63 lượt xem

1 lượt tải

Bài giảng Học sâu: Giới thiệu về mạng tích chập Conv Neural Networks (Bài 3) và ứng dụng

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 3 - Giới thiệu về mạng tích chập Conv Neural Networks

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 3 - Giới thiệu về mạng tích chập Conv Neural Networks" nhằm giúp sinh viên làm quen với một trong những kiến trúc học sâu quan trọng nhất – mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNN) – được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực xử lý ảnh và thị giác máy tính.

47 trang

107 lượt xem

1 lượt tải

Bài giảng Học sâu: Bài 4 - Huấn luyện mạng nơ-ron và ứng dụng

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 4 - Huấn luyện mạng nơ-ron

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 4 - Huấn luyện mạng nơ-ron" gồm có các nội dung chính sau đây: Hàm kích hoạt; tiền xử lý dữ liệu; khởi tạo trọng số; các kỹ thuật chuẩn hóa. Mời các bạn cùng tham khảo!

44 trang

51 lượt xem

0 lượt tải

Bài giảng Học sâu: Bài 5 - Huấn luyện mạng nơ-ron và ứng dụng

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 5 - Huấn luyện mạng nơ-ron

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 5 - Huấn luyện mạng nơ-ron" trình bày các nội dung chính sau đây: Các giải thuật tối ưu cho mạng nơ-ron; chiến lược thay đổi tốc độ học; một số kỹ thuật chống overfitting; làm giàu dữ liệu (data augmentation); lựa chọn siêu tham số;... Mời các bạn cùng tham khảo!

61 trang

58 lượt xem

1 lượt tải

Bài giảng Học sâu: Phần cứng và phần mềm cho học sâu (Bài 6) - Ứng dụng và kiến thức chuyên sâu

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 6 - Phần cứng và phần mềm cho học sâu

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 6 - Phần cứng và phần mềm cho học sâu" cung cấp cho sinh viên những kiến thức như: Phần cứng cho học sâu; các nền tảng lập trình cho học sâu; công cụ tăng tốc và nén mạng. Mời các bạn cùng tham khảo!

59 trang

54 lượt xem

1 lượt tải

Ứng dụng Học Sâu trong Thị Giác Máy Tính: Bài giảng Bài 7

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 7 - Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy tính

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 7 - Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy tính" giới thiệu các ứng dụng tiêu biểu của học sâu trong lĩnh vực thị giác máy tính như: phân loại ảnh, phát hiện đối tượng, phân đoạn ảnh và nhận diện khuôn mặt. Qua đó, sinh viên hiểu được cách triển khai các mô hình học sâu cho từng bài toán cụ thể và nắm được các mô hình, công cụ thường dùng trong thực tiễn.

60 trang

85 lượt xem

1 lượt tải

Ứng dụng Học Sâu trong Thị Giác Máy Tính: Bài giảng số 8

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 8 - Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy tính

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 8 - Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy tính" gồm có các nội dung chính sau đây: Giới thiệu bài toán phân đoạn ảnh; hàm mục tiêu; lớp tăng độ phân giải upsampling;... Mời các bạn cùng tham khảo!

40 trang

163 lượt xem

0 lượt tải

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 9 - Mạng hồi quy (Recurrent Neural Network)

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 9 - Mạng hồi quy

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 9 - Mạng hồi quy" cung cấp cho sinh viên những kiến thức như: Bài toán dự đoán chuỗi; mạng hồi quy thông thường; lan truyền ngược theo thời gian ; mạng LSTM và GRU; một số áp dụng. Mời các bạn cùng tham khảo!

56 trang

53 lượt xem

1 lượt tải

Ứng dụng Học Sâu trong Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên: Bài giảng số 10

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 10 - Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 10 - Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên" cung cấp cho sinh viên những kiến thức như: Tổng quan về xử lý ngôn ngữ tự nhiên; biểu diễn từ và văn bản; thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên và một số mô hình huấn luyện sẵn. Mời các bạn cùng tham khảo!

47 trang

44 lượt xem

1 lượt tải

Ứng dụng Học Sâu trong Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên: Bài giảng Học Sâu và Ứng dụng - Bài 11

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 11 - Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 11 - Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên" được biên soạn gồm các nội dung chính sau: Bài toán sinh văn bản: Character-RNN; giới thiệu về bài toán dịch má' mô hình NMT; cơ chế chú ý (attention). Mời các bạn cùng tham khảo!

72 trang

50 lượt xem

1 lượt tải

Mô hình sinh dữ liệu trong Học sâu và ứng dụng: Bài giảng Bài 12

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 12 - Mô hình sinh dữ liệu

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 12 - Mô hình sinh dữ liệu" nhằm giúp sinh viên tìm hiểu về các mô hình học sâu có khả năng tạo sinh dữ liệu mới một cách tự động, như hình ảnh, văn bản, âm thanh,... dựa trên phân phối của dữ liệu huấn luyện. Đây là một trong những hướng nghiên cứu hiện đại và ứng dụng mạnh mẽ của học sâu.

63 trang

58 lượt xem

1 lượt tải

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 8 từ ĐH Bách khoa Hà Nội

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 8 - ĐH Bách khoa Hà Nội

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 8 Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy cung cấp cho người học những kiến thức như: Giới thiệu bài toán phân đoạn ảnh; Lớp tăng độ phân giải upsampling; Hàm mục tiêu; Một số mạng phân đoạn ảnh tiêu biểu. Mời các bạn cùng tham khảo!

46 trang

87 lượt xem

4 lượt tải

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 9 từ ĐH Bách khoa Hà Nội

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 9 - ĐH Bách khoa Hà Nội

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 9 Mạng hồi quy, cung cấp cho người học những kiến thức như: Bài toán dự đoán chuỗi; Mạng hồi quy thông thường; Lan truyền ngược theo thời gian (BPTT); Mạng LSTM và GRU; Một số áp dụng. Mời các bạn cùng tham khảo!

58 trang

72 lượt xem

5 lượt tải

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 10 từ ĐH Bách khoa Hà Nội [Mới nhất]

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 10 - ĐH Bách khoa Hà Nội

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 10 Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cung cấp cho người học những kiến thức như: Tổng quan về xử lý ngôn ngữ tự nhiên; Biểu diễn từ và văn bản; Thư viện Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và một số mô hình huấn luyện sẵn. Mời các bạn cùng tham khảo!

49 trang

117 lượt xem

5 lượt tải

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 11 từ ĐH Bách khoa Hà Nội

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 11 - ĐH Bách khoa Hà Nội

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 11 Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (tiếp theo), cung cấp cho người học những kiến thức như: Bài toán sinh văn bản: Character-RNN; Giới thiệu về bài toán dịch máy; Mô hình NMT; Cơ chế chú ý (attention).

74 trang

121 lượt xem

7 lượt tải

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 12 - ĐH Bách khoa Hà Nội [Mới nhất]

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 12 - ĐH Bách khoa Hà Nội

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 12 Mô hình sinh dữ liệu, cung cấp cho người học những kiến thức như: Giới thiệu về mô hình sinh; Mô hình tự mã hóa Autoencoder; GANs. Mời các bạn cùng tham khảo!

65 trang

84 lượt xem

5 lượt tải

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 1 - ĐH Bách khoa Hà Nội [Mới nhất]

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 1 - ĐH Bách khoa Hà Nội

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 1 Giới thiệu về học sâu, cung cấp cho người học những kiến thức như: Thế nào là học sâu; Tại sao cần học sâu; Tại sao giờ mới bùng nổ học sâu; Học máy có giám sát; Hiện tượng overfit và underfit;...Mời các bạn cùng tham khảo!

34 trang

102 lượt xem

8 lượt tải

Chủ đề liên quan

Học sâu

Bài giảng Học sâu

36

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

Zalo/Tel:

093 303 0098

Email:

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

chứng nhận

Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.

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