Bài giảng Máy học nâng cao: Deep learning - An introduction - Trịnh Tấn Đạt (2024)

Sách 'Giới thiệu về Deep Learning' là một công trình viết bởi Trịnh Tấn Đạt, Khoa CNTT - Đại Học Sài Gòn. Nó giúp học viên tìm hiểu về học sâu (Deep Learning) và các ứng dụng của nó trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Sách chia sẻ về lý thuyết và thực hành của học sâu, bao gồm convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), và generative adversarial networks (GANs).

Học viên, nhà nghiên cứu về lĩnh vực AI

Sách 'Giới thiệu về Deep Learning' là một công trình chuyên sâu về học sâu và các ứng dụng của nó trong lĩnh vực AI. Nó bắt đầu với một quan sát tổng quan về học sâu, sau đó giúp học viên hiểu rõ các thành phần chính trong một mạng neural network, bao gồm layers và activation functions. Từ đó, nó giới thiệu về các loại mạng neural network khác nhau, như convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), và generative adversarial networks (GANs). Sách cũng thảo luận về vấn đề overfitting, cách xử lý nó, và các ứng dụng của học sâu trong lĩnh vực nhận dạng hình ảnh, phát hiện đối tượng,.segmentation instance, và siêu phân giải. Cuối cùng, sách giới thiệu về các framework phầm mềm cho học sâu, bao gồm TensorFlow, Keras, PyTorch, MxNet, và cung cấp một số ví dụ về cách cài đặt chương trình demo MNIST - image classification dùng CNN.