Back to Khoá học

Deep Learning Bootcamp

0% Hoàn thành
0/0 Bài
  1. Phần 1: Tổng quan về AI & Lập trình Python

    2.1: Giới thiệu chương trình máy tính, NNLT Python
  2. 3.2: Thu thập dữ liệu trong trang web tĩnh
  3. 3.2: Biểu đồ phân phối
  4. 3.3: Biểu đồ thể hiện quan hệ tương quan
  5. Bài học
  6. 4.1: Xử lí dữ liệu hình ảnh
  7. 4.2: Xử lí văn bản dữ liệu chữ
  8. CHƯƠNG 5: NỀN TẢNG KIẾN THỨC HỌC SÂU VÀ CÁC FRAMEWORK CẦN THIẾT
  9. 5.1: Các khái niệm trong học sâu và mạng truyền thẳng
  10. 5.2: Thuật toán Optimization
  11. 6.1: Phân loại hình ảnh - Image Classification trong máy học
  12. 6.2: Phân loại hình ảnh - Image Classification trong học sâu
  13. 6.3: Phát hiện đối tượng - Object Detection
  14. 6.4: Tăng cường dữ liệu trong thị giác máy tính
  15. 7.1: Phân loại văn bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  16. 7.2: Truy xuất thông tin trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  17. Bài học
  18. 7.3: Tóm tắt văn bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  19. 7.4: Tăng cường dữ liệu trong ngôn ngữ tự nhiên
  20. 8.1: Tổng quan về mạng đối nghịch tạo sinh (Generative Adversarial Networks)
  21. 8.2: Cấu trúc Deep Convolutional GANs
  22. 8.3: Loss function trong bài toán GAN
  23. 3.1: Giới thiệu về thu thập dữ liệu qua Internet
  24. Quiz: Thu thập dữ liệu trong trang web tĩnh
  25. Phần 2: Toán học nền tảng trong AI
    Quiz: Biểu đồ phân phối
  26. Quiz: Biểu đồ thể hiện quan hệ tương quan
  27. Quiz: Xử lý dữ liệu hình ảnh
  28. Quiz: Xử lí văn bản dữ liệu chữ
  29. Quiz: Các khái niệm trong học sâu và mạng truyền thẳng
  30. Quiz: Thuật toán Optimization
  31. Quiz: Phân loại hình ảnh - Image Classification trong máy học
  32. Quiz: Phân loại hình ảnh - Image Classification trong học sâu
  33. Quiz: Phát hiện đối tượng - Object Detection
  34. Quiz: Tăng cường dữ liệu trong thị giác máy tính
  35. Quiz: Phân loại văn bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  36. Quiz: Truy xuất thông tin trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  37. Quiz: Tóm tắt văn bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  38. Quiz: Tăng cường dữ liệu trong ngôn ngữ tự nhiên
  39. Quiz: Tổng quan về mạng đối nghịch tạo sinh (Generative Adversarial Networks)
  40. Quiz: Cấu trúc Deep Convolutional GANs
  41. Quiz: Loss function trong bài toán GAN
  42. 1.1: Tổng quan về Deep Learning và khóa học
  43. 1.2: Thực hành tạo môi trường
  44. 1.3: Giới thiệu chương trình máy tính và ngôn ngữ lập trình Python
  45. 1.4: Các khái niệm cơ bản trong lập trình Python
  46. 1.5: Thực hành 1 - Các khái niệm cơ bản trong lập trình Python
  47. 1.6: Thực hành 2 - Các khái niệm cơ bản trong lập trình Python
  48. 1.7: Vòng lặp (If-else, for-else, while-else)
  49. 1.8: Thực hành 1 - Vòng lặp (If-else, for-else, while-else)
  50. 1.9: Thực hành 2 - Vòng lặp (If-else, for-else, while-else)
  51. 1.10: Kiểu dữ liệu chuỗi, dictionary, danh sách
  52. 1.11: Thực hành 1 - Kiểu dữ liệu chuỗi, dictionary, danh sách
  53. 1.12: Thực hành 2 - Kiểu dữ liệu chuỗi, dictionary, danh sách
  54. 1.13: Hàm cơ bản trong Python
  55. 1.14: Thực hành 1 - Hàm cơ bản trong Python
  56. 1.15: Thực hành 2 - Hàm cơ bản trong Python
  57. 1.16: Lập trình hướng đối tượng - Phần 1
  58. 1.17: Thực hành 1 - Lập trình hướng đối tượng - Phần 1
  59. 1.18: Thực hành 2 - Lập trình hướng đối tượng - Phần 1
  60. 1.19: Lập trình hướng đối tượng - Phần 2
  61. 1.20: Thực hành 1 - Lập trình hướng đối tượng - Phần 2
  62. 1.21: Thực hành 2 - Lập trình hướng đối tượng - Phần 2
  63. 1.22: Pandas, Numpy
  64. 1.23: Thực hành 1 - Pandas, Numpy
  65. 1.24: Thực hành 2 - Pandas, Numpy
  66. 2.1. Ôn tập Đại số tuyến tính
  67. 2.2: Ôn tập Giải tích
  68. 2.3: Gradient Descent
  69. 2.4: Thuật toán truyền ngược
  70. 2.5: Bài toán hồi quy tuyến tính
  71. 2.6: Bài toán hồi quy logistic
  72. 2.7: Ôn tập Xác suất thống kê
  73. 2.8: Ước lượng tham số - Phần 1
  74. 2.9: Ước lượng tham số - Phần 2
  75. 2.10: Lý thuyết thông tin - Phần 1
  76. 2.11: Lý thuyết thông tin - Phần 2
Bài học 42 of 76
Đang học

1.1: Tổng quan về Deep Learning và khóa học