Deep Learning Bootcamp - DevUP

Trang chủ » Khoá học » Deep Learning Bootcamp

Khoá Deep Learning Bootcamp được thiết kế với mục tiêu:

Giúp học viên nắm được các kỹ thuật nền tảng & quan trọng trong AI, Machine Learning, Deep Learning
Giúp học viên có được định hướng trở thành AI Engineer
Giúp học viên nắm được quy trình, các kỹ thuật chuyên sâu trong AI, Machine Learning, Deep Learning
Giúp học viên lập trình, phát triển & triển khai thực tế được các giải pháp AI thực tế
Giúp học viên hiểu và nắm được các kỹ thuật trong các công nghệ mới nhất trong lĩnh vực AI như Generative AI, LLM…

Nội dung Khoá học

Phần 1: Tổng quan về AI & Lập trình Python

2.1: Giới thiệu chương trình máy tính, NNLT Python

3.2: Thu thập dữ liệu trong trang web tĩnh

3.2: Biểu đồ phân phối

3.3: Biểu đồ thể hiện quan hệ tương quan

4.1: Xử lí dữ liệu hình ảnh

4.2: Xử lí văn bản dữ liệu chữ

CHƯƠNG 5: NỀN TẢNG KIẾN THỨC HỌC SÂU VÀ CÁC FRAMEWORK CẦN THIẾT

5.1: Các khái niệm trong học sâu và mạng truyền thẳng

5.2: Thuật toán Optimization

6.1: Phân loại hình ảnh – Image Classification trong máy học

6.2: Phân loại hình ảnh – Image Classification trong học sâu

6.3: Phát hiện đối tượng – Object Detection

6.4: Tăng cường dữ liệu trong thị giác máy tính

7.1: Phân loại văn bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

7.2: Truy xuất thông tin trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

7.3: Tóm tắt văn bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

7.4: Tăng cường dữ liệu trong ngôn ngữ tự nhiên

8.1: Tổng quan về mạng đối nghịch tạo sinh (Generative Adversarial Networks)

8.2: Cấu trúc Deep Convolutional GANs

8.3: Loss function trong bài toán GAN

3.1: Giới thiệu về thu thập dữ liệu qua Internet

Quiz: Thu thập dữ liệu trong trang web tĩnh

Phần 2: Toán học nền tảng trong AI

Quiz: Biểu đồ phân phối

Quiz: Biểu đồ thể hiện quan hệ tương quan

Quiz: Xử lý dữ liệu hình ảnh

Quiz: Xử lí văn bản dữ liệu chữ

Quiz: Các khái niệm trong học sâu và mạng truyền thẳng

Quiz: Thuật toán Optimization

Quiz: Phân loại hình ảnh – Image Classification trong máy học

Quiz: Phân loại hình ảnh – Image Classification trong học sâu

Quiz: Phát hiện đối tượng – Object Detection

Quiz: Tăng cường dữ liệu trong thị giác máy tính

Quiz: Phân loại văn bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Quiz: Truy xuất thông tin trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Quiz: Tóm tắt văn bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Quiz: Tăng cường dữ liệu trong ngôn ngữ tự nhiên

Quiz: Tổng quan về mạng đối nghịch tạo sinh (Generative Adversarial Networks)

Quiz: Cấu trúc Deep Convolutional GANs

Quiz: Loss function trong bài toán GAN

1.1: Tổng quan về Deep Learning và khóa học Học trải nghiệm

1.2: Thực hành tạo môi trường

1.3: Giới thiệu chương trình máy tính và ngôn ngữ lập trình Python

1.4: Các khái niệm cơ bản trong lập trình Python

1.5: Thực hành 1 – Các khái niệm cơ bản trong lập trình Python

1.6: Thực hành 2 – Các khái niệm cơ bản trong lập trình Python

1.7: Vòng lặp (If-else, for-else, while-else)

1.8: Thực hành 1 – Vòng lặp (If-else, for-else, while-else)

1.9: Thực hành 2 – Vòng lặp (If-else, for-else, while-else)

1.10: Kiểu dữ liệu chuỗi, dictionary, danh sách

1.11: Thực hành 1 – Kiểu dữ liệu chuỗi, dictionary, danh sách

1.12: Thực hành 2 – Kiểu dữ liệu chuỗi, dictionary, danh sách

1.13: Hàm cơ bản trong Python

1.14: Thực hành 1 – Hàm cơ bản trong Python

1.15: Thực hành 2 – Hàm cơ bản trong Python

1.16: Lập trình hướng đối tượng – Phần 1

1.17: Thực hành 1 – Lập trình hướng đối tượng – Phần 1

1.18: Thực hành 2 – Lập trình hướng đối tượng – Phần 1

1.19: Lập trình hướng đối tượng – Phần 2

1.20: Thực hành 1 – Lập trình hướng đối tượng – Phần 2

1.21: Thực hành 2 – Lập trình hướng đối tượng – Phần 2

1.22: Pandas, Numpy

1.23: Thực hành 1 – Pandas, Numpy

1.24: Thực hành 2 – Pandas, Numpy

2.1. Ôn tập Đại số tuyến tính

2.2: Ôn tập Giải tích

2.3: Gradient Descent

2.4: Thuật toán truyền ngược

2.5: Bài toán hồi quy tuyến tính

2.6: Bài toán hồi quy logistic

2.7: Ôn tập Xác suất thống kê

2.8: Ước lượng tham số – Phần 1

2.9: Ước lượng tham số – Phần 2

2.10: Lý thuyết thông tin – Phần 1

2.11: Lý thuyết thông tin – Phần 2