Bài giảng học sâu cơ bản

  1. Giới thiệu: slide
  2. Hồi qui tuyến tính (Linear Regression): slide
  3. Đạo hàm (Derivatives): slide
  4. Hồi qui logistic (Logistic Regression): slide
  5. Đồ thị tính toán (Computational Graph): slide
  6. Hàm kích hoạt (Activation Function): slide
  7. Véc-tơ hoá: slide
  8. Giới thiệu Jupyter Notebook và Python: slide
  9. Mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks): slide
  10. Hồi qui softmax: slide
  11. Chuẩn hoá khối (Batch Normalization): slide
  12. Quá khớp và chỉnh hoá (Overfitting and Regularization): slide
  13. Các giải thuật huấn luyện (Các phương pháp tối ưu – Optimization Methods): slide
  14. Phân chia dữ liệu và đánh giá mô hình: slide
  15. Giới thiệu PyTorch: slide