Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 1 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp

Tài liệu này cung cấp cái nhìn tổng quan về các kỹ thuật học sâu và ứng dụng của chúng, đặc biệt là trong bối cảnh môn học CS431 tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM. Tài liệu bao gồm giới thiệu về môn học, lịch sử hình thành và phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), ôn tập các kiến thức toán học nền tảng, và các khái niệm cơ bản về tensor và giải tích.

Sinh viên và nhà nghiên cứu quan tâm đến lĩnh vực học sâu và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo.

Tài liệu này trình bày chi tiết về cấu trúc môn học CS431, bao gồm các chủ đề từ giới thiệu tổng quan đến các kỹ thuật học sâu cụ thể như mạng CNN, RNN, LSTM và Transformer. Lịch sử phát triển của AI được tóm tắt, nhấn mạnh các cột mốc quan trọng và thành tựu đáng chú ý. Phần ôn tập toán học nền tảng tập trung vào đại số tuyến tính, giải thích khái niệm tensor và các phép toán liên quan, cũng như giải tích với các khái niệm đạo hàm và gradient. Các ví dụ minh họa và bài tập thực hành được cung cấp để củng cố kiến thức. Tài liệu cũng đề cập đến các ứng dụng thực tế của AI trong nhiều lĩnh vực như xử lý ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và robot học.