Mạng xã hội chia sẻ tài liệu
Bài giảng Học sâu
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
83 lượt xem
2 lượt tải
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
95 lượt xem
2 lượt tải
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
168 lượt xem
2 lượt tải
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
102 lượt xem
2 lượt tải
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
104 lượt xem
2 lượt tải
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
114 lượt xem
2 lượt tải
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
206 lượt xem
1 lượt tải
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
78 lượt xem
2 lượt tải
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
72 lượt xem
2 lượt tải
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
84 lượt xem
2 lượt tải
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
116 lượt xem
2 lượt tải
Bài giảng môn Tương tác người - máy
Cùng nắm kiến thức trong bài giảng môn Tương tác người - máy thông qua tìm hiểu nội dung các chương học sau: chương 1 giới thiệu chung, chương 2 tổ chức tương tác, chương 3 thiết kế tương tác người - máy, chương 4 mô hình hệ thống, chương 5 đánh giá hệ thống, chương 6 thiết kế giao diện người dùng.515 trang
245 lượt xem
28 lượt tải
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
108 lượt xem
4 lượt tải
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
97 lượt xem
5 lượt tải
![Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 10 từ ĐH Bách khoa Hà Nội [Mới nhất]](https://cdn.tailieu.vn/images/document/thumbnail/2021/20211117/tomjerry005/135x160/4901637123707.jpg)
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
144 lượt xem
5 lượt tải
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
140 lượt xem
7 lượt tải
![Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 12 - ĐH Bách khoa Hà Nội [Mới nhất]](https://cdn.tailieu.vn/images/document/thumbnail/2021/20211117/tomjerry005/135x160/8601637123702.jpg)
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