Chia Sẻ Khóa Học Python Cho Deep Learning Và Trí Tuệ Nhân Tạo 2023 [Khóa 7266 A]
Neural Networks, TensorFlow, ANN, CNN, RNN, LSTM, Auto Encoders, GAN, Transfer Learning, Triển khai các mô hình Deep Learning.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Cơ bản về ngôn ngữ lập trình Python.
- ✓ Các khái niệm nền tảng về deep learning và neural networks.
- ✓ Cách xây dựng một neural network từ đầu bằng Python.
- ✓ Các kỹ thuật nâng cao trong deep learning sử dụng TensorFlow 2.0.
- ✓ Convolutional neural networks (CNN) cho image classification và object detection.
- ✓ Recurrent neural networks (RNN) cho sequential data như time series và natural language processing.
- ✓ Generative adversarial networks (GAN) để generating các mẫu dữ liệu mới.
- ✓ Transfer learning trong deep learning.
- ✓ Reinforcement learning và các ứng dụng của nó trong AI.
- ✓ Các tùy chọn triển khai cho các mô hình deep learning.
- ✓ Các ứng dụng deep learning trong AI, chẳng hạn như computer vision, natural language processing, và speech recognition.
- ✓ Các xu hướng hiện tại và tương lai về deep learning và AI, cũng như các tác động về đạo đức và xã hội.
Khóa học toàn diện này bao gồm những tiến bộ mới nhất trong deep learning và trí tuệ nhân tạo sử dụng Python. Được thiết kế cho cả sinh viên mới bắt đầu và sinh viên nâng cao, khóa học này dạy cho bạn các khái niệm nền tảng và kỹ năng thực tế cần thiết để xây dựng và triển khai các mô hình học sâu.
Module 1: Giới thiệu về Python và Deep Learning:
- ✓ Tổng quan về ngôn ngữ lập trình Python.
- ✓ Giới thiệu về deep learning và neural networks.
Module 2: Neural Network Fundamentals:
- ✓ Tìm hiểu các activation function, loss function và các kỹ thuật tối ưu hóa.
- ✓ Tổng quan về supervised và unsupervised learning.
Module 3: Xây dựng một Neural Network từ đầu:
- ✓ Bài tập coding thực hành để xây dựng một neural network đơn giản từ đầu bằng Python.
Module 4: TensorFlow 2.0 cho Deep Learning:
- ✓ Tổng quan về TensorFlow 2.0 và các tính năng dành cho deep learning.
- ✓ Bài tập coding thực hành để triển khai các mô hình học sâu bằng TensorFlow.
Module 5: Kiến trúc Neural Network nâng cao:
- ✓ Nghiên cứu các kiến trúc neural network khác nhau như feedforward, recurrent, và convolutional network.
- ✓ Bài tập coding thực hành để triển khai các mô hình neural network nâng cao.
Module 6: Convolutional Neural Networks (CNN):
- ✓ Tổng quan về convolutional neural network và các ứng dụng của chúng.
- ✓ Bài tập coding thực hành để triển khai CNN cho nhiệm vụ phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng.
Module 7: Recurrent Neural Networks (RNN) [Sắp ra mắt]:
- ✓ Tổng quan về recurrent neural network và các ứng dụng của chúng.
- ✓ Bài tập coding thực hành để triển khai RNN cho sequential data như chuỗi thời gian và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ hiểu rõ về Deep learning và các ứng dụng của nó trong AI, đồng thời có khả năng xây dựng và triển khai các mô hình deep learning bằng Python và TensorFlow 2.0. Khóa học này sẽ là tài sản quý giá cho bất kỳ ai muốn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực AI hoặc chỉ đơn giản là mở rộng kiến thức của họ trong lĩnh vực thú vị này.
Mục lục:
- ✓ 01. Thiết lập khóa học.
- ✓ 02. Python cho Deep Learning.
- ✓ 03. Giới thiệu về Machine Learning.
- ✓ 04. Giới thiệu về Deep Learning và TensorFlow.
- ✓ 05. End to End Deep Learning Project.
- ✓ 06. Giới thiệu về Computer Vision với Deep Learning.
- ✓ 07. Giới thiệu về Convolutional Neural Networks [Lý thuyết và trực giác].
- ✓ 08. Horses vs Humans Classification với Simple CNN.
- ✓ 09. Xây dựng Cats và Dogs Classifier với Regularized CNN.
- ✓ 10. Flowers Classification với Transfer Learning và CNN.
- ✓ 11. Giới thiệu về NLP.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và kỹ sư muốn mở rộng kiến thức và kỹ năng về machine learning.
- ✓ Các nhà phát triển và lập trình viên muốn tìm hiểu cách xây dựng và triển khai các mô hình machine learning trong môi trường sản xuất.
- ✓ Các nhà nghiên cứu và học giả muốn hiểu những phát triển và ứng dụng mới nhất của machine learning.
- ✓ Các nhà quản lý và chuyên gia kinh doanh muốn tìm hiểu cách áp dụng công nghệ machine learning để giải quyết các vấn đề thực tế trong tổ chức của họ.
- ✓ Sinh viên và sinh viên mới tốt nghiệp muốn đạt được nền tảng vững chắc về machine learning và theo đuổi sự nghiệp trong khoa học dữ liệu hoặc trí tuệ nhân tạo.
- ✓ Bất kỳ ai tò mò về machine learning và muốn tìm hiểu thêm về các ứng dụng của nó cũng như cách nó được sử dụng trong ngành.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU