Chia Sẻ Khóa Học PyTorch - Học Sâu Và Trí Tuệ Nhân Tạo [Khóa 8965 A]
Bạn sẽ tìm hiểu về Mạng thần kinh cho thị giác máy tính, Dự báo chuỗi thời gian (Time Series Forecasting), NLP, GAN, Học tăng cường và hơn thế nữa!
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Artificial Neural Network (ANN) và Deep Neural Network (DNN).
- ✓ Dự đoán lợi nhuận cổ phiếu (Predict Stock Returns).
- ✓ Dự báo chuỗi thời gian (Time Series Forecasting).
- ✓ Thị giác máy tính (Computer Vision).
- ✓ Cách xây dựng một Deep Reinforcement Learning Stock Trading Bot.
- ✓ GAN (Generative Adversarial Network).
- ✓ Recommender System.
- ✓ Nhận dạng hình ảnh (Image Recognition).
- ✓ Convolutional Neural Network (CNN).
- ✓ Recurrent Neural Network (RNN).
- ✓ Natural Language Processing (NLP) với Deep Learning.
- ✓ Chứng minh định luật Moore bằng Code.
- ✓ Transfer Learning để tạo ra các bộ phân loại hình ảnh hiện đại nhất.
Mặc dù thư viện Deep Learning Tensorflow của Google đã trở nên phổ biến trong vài năm qua, nhưng PyTorch vẫn là thư viện được các chuyên gia và nhà nghiên cứu trên toàn cầu lựa chọn cho deep learning và trí tuệ nhân tạo .
Có thể nào Tensorflow phổ biến chỉ vì Google phổ biến và sử dụng cách tiếp thị hiệu quả?
Tại sao Tensorflow lại thay đổi đáng kể giữa phiên bản 1 và phiên bản 2? Có điều gì đó sai sót sâu sắc với nó, và vẫn còn những vấn đề tiềm ẩn?
Ít ai biết rằng PyTorch được hỗ trợ bởi một gã khổng lồ Internet khác, Facebook (cụ thể là Facebook AI Research Lab - FAIR). Vì vậy, nếu bạn muốn có một thư viện học sâu phổ biến được hỗ trợ bởi các công ty hàng tỷ đô la và nhiều hỗ trợ từ cộng đồng, bạn không thể sai lầm với PyTorch. Và có thể đó là một phần thưởng mà thư viện sẽ không làm hỏng hoàn toàn tất cả code cũ của bạn khi nó chuyển sang phiên bản tiếp theo.)
Mặt khác, rất nổi tiếng là tất cả các AI shop hàng đầu (ví dụ: OpenAI, Apple và JPMorgan Chase ) đều sử dụng PyTorch. OpenAI vừa mới chuyển sang PyTorch vào năm 2020, một dấu hiệu mạnh mẽ cho thấy PyTorch đang được đánh giá cao.
Deep Learning đã tạo ra một số thành tựu đáng kinh ngạc gần đây, chẳng hạn như:
- ✓ Tạo ra những hình ảnh đẹp, chân thực về con người và những thứ chưa từng tồn tại (GAN).
- ✓ Đánh bại các nhà vô địch thế giới trong game chiến thuật cờ vây và các trò chơi điện tử phức tạp như CS: GO và Dota 2 (Deep Reinforcement Learning).
- ✓ Ô tô tự lái (Computer Vision).
- ✓ Nhận dạng giọng nói (ví dụ: Siri) và dịch máy (Natural Language Processing).
- ✓ Thậm chí tạo video về những người đang làm và nói những điều họ chưa từng làm (DeepFakes).
- ✓ Trong suốt khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu về tất cả các kiến trúc deep learning chính, như Deep Neural Networks, Convolutional Neural Networks (image processing), và Recurrent Neural Networks (sequence data).
Các dự án bao gồm:
- ✓ Natural Language Processing (NLP).
- ✓ Recommender Systems.
- ✓ Transfer Learning cho Computer Vision
- ✓ Generative Adversarial Networks (GAN).
- ✓ Deep Reinforcement Learning Stock Trading Bot.
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu.
- ✓ 02. Google Colab.
- ✓ 03. Machine Learning và Neurons.
- ✓ 04. Feedforward Artificial Neural Networks.
- ✓ 05. Convolutional Neural Networks.
- ✓ 06. Recurrent Neural Networks, Time Series, và Sequence Data.
- ✓ 07. Natural Language Processing (NLP).
- ✓ 08. Recommender Systems.
- ✓ 09. Transfer Learning cho Computer Vision.
- ✓ 10. GAN (Generative Adversarial Networks).
- ✓ 11. Deep Reinforcement Learning (Theory).
- ✓ 12. Dự án Giao dịch Chứng khoán với Deep Reinforcement Learning.
- ✓ 13. VIP: Uncertainty Estimation..
- ✓ 14. VIP: Facial Recognition.
- ✓ 15. In-Depth: Loss Functions.
- ✓ 16. In-Depth: Gradient Descent.
- ✓ 17. Bổ sung.
- ✓ 18. Thiết lập Môi trường của bạn.
- ✓ 19. Phụ lục và Câu hỏi thường gặp.
MÃ KHÓA HỌC TÌM KIẾM TRÊN DRIVE: 8964
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and Email us, we'll remove relevant links or contents immediately.
Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
