Chia Sẻ Khóa Học Deep Learning Từ A Đến Z [2026] - DL, AI Trong Python & AWS + LLM [Update 6/2026] [Khóa 5069 A]
Học cách xây dựng và huấn luyện các mô hình Deep Learning bằng Python từ hai chuyên gia Machine Learning & AI. Bao gồm các code template.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Học và thực hành Supervised Deep Learning cho Regression, Classification, Computer Vision và Time Series Analysis.
- ✓ Học và thực hành Unsupervised Deep Learning cho Fraud Detection, Anomaly Detection và các Recommender System.
- ✓ Phát triển tư duy sâu sắc đằng sau Artificial Neural Network.
- ✓ Thực hành Artificial Neural Network cho Regression & Classification.
- ✓ Xây dựng Artificial Neural Network với Python & AWS.
- ✓ Phát triển tư duy sâu sắc đằng sau Convolutional Neural Networks.
- ✓ Thực hành Convolutional Neural Network cho Computer Vision & Object Recognition.
- ✓ Xây dựng Convolutional Neural Network với Python & AWS.
- ✓ Phát triển tư duy sâu sắc đằng sau Recurrent Neural Networks.
- ✓ Thực hành Recurrent Neural Networks cho Time Series Analysis.
- ✓ Xây dựng Recurrent Neural Network với Python & AWS.
- ✓ Phát triển tư duy sâu sắc đằng sau Self-Organizing Maps.
- ✓ Xây dựng Self-Organizing Maps với Python và thực hành chúng cho Fraud Detection.
- ✓ Phát triển tư duy sâu sắc đằng sau Boltzmann Machines.
- ✓ Xây dựng Boltzmann Machines với PyTorch và thực hành chúng cho các Recommender System dự đoán binary rating ("Like" hoặc "Not Like").
- ✓ Phát triển tư duy sâu sắc đằng sau AutoEncoders.
- ✓ Xây dựng AutoEncoders với PyTorch và thực hành chúng cho các Recommender System dự đoán xếp hạng từ 1 đến 5.
- ✓ Xây dựng một Recommender System cho Thương mại điện tử với AWS.
- ✓ Xây dựng một Recommender System cho Movie Recommendation với AWS.
Chào mừng bạn đến với khóa học Deep Learning từ A đến Z!
Khóa học này được chia thành 6 phần:
- ✓ Phần 1. Artificial Neural Network: ANN Intuition, ANN với Python, ANN với AWS.
- ✓ Phần 2. Convolutional Neural Network: CNN Intuition, CNN với Python, CNN với AWS.
- ✓ Phần 3. Recurrent Neural Network: RNN Intuition, RNN với Python, RNN với AWS.
- ✓ Phần 4. Self Organizing Map: SOM Intuition, Xây dựng một SOM với Python, Hybrid Deep Learning Model với Python.
- ✓ Phần 5. Boltzmann Machines: Boltzmann Machines Intuition, Xây dựng một Boltzmann Machine với PyTorch.
- ✓ Phần 6. AutoEncoders: AutoEncoders Intuition, Xây dựng một AutoEncoder với PyTorch, Xây dựng 2 Recommender System cho E-Commerce và Movie Recommendation với AWS.
Trí tuệ nhân tạo đang phát triển theo cấp số nhân, đó là điều không thể bàn cãi. Xe tự lái đã đi được hàng triệu dặm, IBM Watson chẩn đoán bệnh nhân giỏi hơn cả đội ngũ bác sĩ, và AlphaGo của Google DeepMind đã đánh bại nhà vô địch thế giới môn cờ vây - một game đòi hỏi trực giác cao độ.
Tuy nhiên, AI càng tiến xa, các vấn đề cần giải quyết càng trở nên phức tạp. Chỉ có Deep Learning mới giải quyết được những bài toán phức tạp như vậy, và đó chính là lý do công nghệ này nằm ở cốt lõi của Trí tuệ nhân tạo.
Tại sao lại chọn Deep Learning từ A đến Z?
Dưới đây là 5 lý do khiến khóa học này thực sự khác biệt và nổi bật:
1. Cấu trúc vững chắc: Deep Learning rất rộng và phức tạp. Để không bị lạc lối, bạn cần một tầm nhìn tổng quan và rõ ràng. Đó là lý do tại sao khóa học được nhóm thành 2 tập đại diện cho 2 nhánh nền tảng: Supervised Deep Learning và Unsupervised Deep Learning, mỗi tập tập trung vào 3 thuật toán khác nhau. Chúng tôi nhận thấy đây là cấu trúc tốt nhất để nắm vững Deep Learning.
2. Hướng dẫn trực giác (Intuition): Thay vì nhồi nhét lý thuyết, toán học và code khô khan, khóa học tập trung phát triển khả năng cảm nhận trực quan cho bạn hiểu bản chất tại sao mình lại làm như vậy trước khi bước vào thực hành lập trình.
3.Các Project thực tế thú vị: Khóa học giải quyết các bài toán kinh doanh thực tế với dữ liệu thật (không dùng bộ dữ liệu iris hay phân loại chữ số nhàm chán):
- ✓ Artificial Neural Network để giải quyết bài toán Customer Churn.
- ✓ Convolutional Neural Network cho Image Recognition (nhận diện chó/mèo hoặc khối u trên ảnh y tế).
- ✓ Recurrent Neural Network để dự đoán giá cổ phiếu.
- ✓ Self-Organizing Maps để điều tra gian lận thẻ tín dụng.
- ✓ Boltzmann Machines để tạo một Recomender System.
- ✓ Stacked Autoencoders để tham gia thử thách giải thưởng Netflix 1 triệu đô la.
Stacked Autoencoders là một kỹ thuật hoàn toàn mới trong Deep Learning, thậm chí còn chưa tồn tại cách đây vài năm. Chúng tôi chưa thấy phương pháp này được giải thích đầy đủ ở bất kỳ nơi nào khác.
4. Thực hành coding từ con số 0 & AWS: Mọi bài hướng dẫn thực hành đều bắt đầu từ một trang code trắng. Bạn sẽ viết từng dòng code, hiểu rõ ý nghĩa của nó, biết cách áp dụng vào dự án riêng và triển khai mô hình trên AWS (Cloud Computing).
5. Hỗ trợ trong khóa học: Đội ngũ chuyên gia Data Science luôn sẵn sàng giải đáp mọi thắc mắc của bạn trong vòng tối đa 48 giờ.
Các công cụ được sử dụng:
TensorFlow & PyTorch: Hai thư viện mã nguồn mở phổ biến nhất cho Deep Learning. Khóa học sẽ dạy bạn cả hai, giúp bạn hiểu khi nào nên dùng TensorFlow và khi nào nên chọn PyTorch.
Theano & Keras: Keras đóng vai trò là một wrapper cho Theano và TensorFlow, giúp xây dựng các mô hình phức tạp chỉ với vài dòng code rõ ràng, trực quan.
Scikit-learn: Thư viện Machine Learning thực tiễn nhất dùng để đánh giá hiệu suất (k-Fold Cross Validation), tối ưu hóa tham số (Parameter Tuning) và tiền xử lý dữ liệu.
Python, NumPy, Matplotlib, Pandas: Nền tảng lập trình chính cùng các thư viện tính toán mảng đa chiều, vẽ biểu đồ và xử lý dữ liệu hiệu quả.
Mục lục:
- ✓ 01. Chào mừng bạn đến với khóa học!
- ✓ 02. Phần 1: Artificial Neural Networks:
- ✓ 03. ANNs Intuition.
- ✓ 04. ANN với Python.
- ✓ 05. ANN với AWS.
- ✓ 06. Phần 2: Convolutional Neural Networks:
- ✓ 07. CNN Intuition.
- ✓ 08. CNN với Python.
- ✓ 09. CNN với AWS.
- ✓ 10. Phần 3: Recurrent Neural Networks:
- ✓ 11. RNN Intuition.
- ✓ 12. RNN với Python.
- ✓ 13. RNN với AWS.
- ✓ 14. Phần 4: Self Organizing Maps:
- ✓ 15. SOM Intuition.
- ✓ 16. Xây dựng một SOM.
- ✓ 17. Mega Case Study.
- ✓ 18. Phần 5: Boltzmann Machines:
- ✓ 19. Boltzmann Machine Intuition.
- ✓ 20. Xây dựng một Boltzmann Machine.
- ✓ 21. Phần 6: AutoEncoders:
- ✓ 22. AutoEncoders Intuition.
- ✓ 23. Xây dựng một AutoEncoder.
- ✓ 24. Các Recommender System với AWS.
- ✓ 25. Phần Phụ lục: Kiến thức Machine Learning cơ bản:
- ✓ 26. Regression & Classification Intuition.
- ✓ 27. Data Preprocessing.
- ✓ 28. Data Preprocessing trong Python.
- ✓ 29. Logistic Regression.
- ✓ 30. Chúc mừng!! Đừng quên nhận quà của bạn!
Khóa học này dành cho:
- ✓ Người mới bắt đầu muốn tìm hiểu về Deep Learning từ con số không với phương pháp tiếp cận trực quan.
- ✓ Người đã có kiến thức cơ bản về Machine Learning hoặc AI muốn nâng cao tay nghề.
- ✓ Sinh viên chuyên ngành Khoa học dữ liệu hoặc các nhà phân tích dữ liệu muốn thăng tiến trong sự nghiệp.
- ✓ Chủ doanh nghiệp hoặc nhà sáng lập muốn ứng dụng công nghệ Deep Learning để tạo giá trị đột phá cho tổ chức.