Giới Thiệu Khóa Học Deep Learning Specialization [Update Tháng 1-2024] [Mã - 6858 A]
Trở thành một chuyên gia Machine Learning. Nắm vững các nền tảng của deep learning và đột nhập vào AI. Cập nhật gần đây với các kỹ thuật tiên tiến nhất!
Những gì bạn sẽ học?
- ✓ Build và train deep neural networks, xác định các architecture parameter chính, triển khai các vectorized neural network và deep learning vào các ứng dụng.
- ✓ Train test sets, analyze variance cho các ứng dụng DL, sử dụng các kỹ thuật tiêu chuẩn và thuật toán tối ưu hóa, đồng thời build neural network trong TensorFlow.
- ✓ Xây dựng một CNN và áp dụng nó cho các nhiệm vụ phát hiện và nhận dạng, sử dụng neural style transfer để generate art và áp dụng các thuật toán cho dữ liệu hình ảnh và video.
- ✓ Build và train RNN, làm việc với NLP và Word Embeddings, đồng thời sử dụng HuggingFace tokenizers và các transformer model để thực hiện NER và Trả lời câu hỏi.
Kỹ năng bạn sẽ đạt được:
- ✓ Recurrent Neural Network.
- ✓ Tensorflow.
- ✓ Convolutional Neural Network.
- ✓ Artificial Neural Network.
- ✓ Transformers.
Chuyên ngành này bao gồm series 5 khóa học:
Deep Learning Specialization là một chương trình nền tảng sẽ giúp bạn hiểu được khả năng, thách thức và ảnh hưởng của deep learning và chuẩn bị cho bạn tham gia vào việc phát triển công nghệ AI hàng đầu.
Trong Chuyên ngành này, bạn sẽ xây dựng và đào tạo các neural network architecture như Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTM, Transformers và tìm hiểu cách làm cho chúng tốt hơn với các chiến lược như Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, v.v. Hãy sẵn sàng nắm vững các khái niệm lý thuyết và các ứng dụng công nghiệp của chúng bằng Python và TensorFlow và giải quyết các trường hợp trong thế giới thực như nhận dạng giọng nói, tổng hợp âm nhạc, machine translation, natural language processing, v.v.
AI đang biến đổi nhiều ngành công nghiệp. Deep Learning Specialization cung cấp một lộ trình để bạn thực hiện bước đi dứt khoát trong thế giới AI bằng cách giúp bạn có được kiến thức và kỹ năng để thăng cấp sự nghiệp của mình. Trên đường đi, bạn cũng sẽ nhận được lời khuyên nghề nghiệp từ các chuyên gia deep learning từ ngành công nghiệp và học viện.
Project ứng dụng học tập:
Cuối cùng, bạn sẽ có thể:
- ✓ Xây dựng và đào tạo các deep neural network, triển khai các vectorized neural network, identify architecture parameter và áp dụng DL cho các ứng dụng của bạn.
- ✓ Sử dụng các phương pháp hay nhất để đào tạo và phát triển các test set và analyze bias/variance để xây dựng các ứng dụng DL, sử dụng các kỹ thuật NN tiêu chuẩn, áp dụng các thuật toán tối ưu hóa và triển khai một neural network trong TensorFlow.
- ✓ Sử dụng các chiến lược để giảm lỗi trong các hệ thống ML, hiểu các ML settings phức tạp và apply end-to-end, transfer, và multi-task learning.
- ✓ Xây dựng một Convolutional Neural Network, áp dụng nó cho các nhiệm vụ phát hiện và nhận dạng trực quan, sử dụng neural style transfer để generate art và áp dụng các thuật toán này cho hình ảnh, video và dữ liệu 2D/3D khác.
- ✓ Xây dựng và đào tạo Recurrent Neural Networks và các biến thể của nó (GRU, LSTM), áp dụng RNN để character-level language modeling, làm việc với NLP và Word Embeddings, đồng thời sử dụng HuggingFace tokenizers và transformers để thực hiện Named Entity Recognition và Question Answering.
Chuyên ngành này bao gồm 5 khóa học:
- ✓ 1. Neural Networks and Deep Learning.
- ✓ 2. Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization.
- ✓ 3. Structuring Machine Learning Projects.
- ✓ 4. Convolutional Neural Networks.
- ✓ 5. Sequence Models.
