DEEP LEARNING

Chi tiết khóa học

Deep Learning (DL) là gì?

  • Vì sao Deep Learning?
  • Tác nhân thúc đẩy Deep Learning?

Ôn tập Đại số tuyến tính

  • Vector, cộng vector, nhân vô hướng, tích vector
  • Ma trận, định thức, nhân ma trận, ma trận nghịch đảo
  • Giá trị riêng, vector riêng, phân tích thành phần chính

Giới thiệu về Mạng Neuron

  • Neuron, cách hoạt động
  • Hàm activation
  • Mạng Neuron (NN) hoạt động thế nào?
  • Mạng Neuron Ảo (ANN) học thế nào?
  • Gradient Descent là gì?
  • Gradient Descent ngẫu nhiên là gì?
  • Lan truyền ngược (Backpropagation) là gì?
  • Thực hành xây dựng NN với python và keras
  • Đánh giá, cải tiến và tinh chỉnh mạng NN: Hyperparameter tuning, Regularization và Optimization

Mạng Neuron Tích chập (CNN)

  • CNN là gì? Vì sao?
  • Cách hoạt động của CNN
  • Hàm ReLu
  • Pooling, Flattening, Full Connection là gì?
  • Softmax và Cross-Entropy?
  • Thực hành xây dựng CNN

Mạng Neuron Hồi quy (RNN)

  • Đánh giá, cải tiến và tinh chỉnh mạng CNN
  • Ý tưởng của mạng RNN
  • Vấn đề suy biến đạo hàm (Vanishing Gradient)
  • Mạng bộ nhớ dài-ngắn (Long Short Term Memory networks)
  • Thực hành xây dựng RNN
  • Đánh giá, cải tiến và tinh chỉnh mạng RNN

Mạng neural tự tổ chức SOM (Self-Organizing Map)

  • Ý tưởng của SOMs là gì?
  • SOMs hoạt động thế nào?
  • Liên hệ với K-Mean
  • Thực hành xây dựng SOM
  • Đánh giá, cải tiến và tinh chỉnh mạng SOM

Mạng AutoEncoders

  • Ý tưởng của AutoEncoders là gì?
  • AutoEncoders hoạt động thế nào?
  • Các biến thể của AutoEncoders