Category: Bài giảng Học sâu cơ bản

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

Giới thiệu Học sâu dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo


    “Nếu không bay được thì chạy, nếu không chạy được thì đi, nếu không đi được thì bò, nhưng bất luận bạn làm gì, hãy luôn tiến về phía trước.”
― Martin Luther King Jr.
Continue reading “Giới thiệu Học sâu dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo”