Back to Khoá học
Deep Learning Bootcamp
0% Hoàn thành
0/0 Bài
-
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
-
Bài học
-
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
-
Bài học
-
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 AIQuiz: 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
-
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
Bài học 42 of 76
Đang học