Tổng khai giảng khóa học Lập trình và CSDL
Khóa học lập trình viên Python
Khóa học lập trình web
Khóa học lập trình viên javascript

Deep Learning với Python

  • Khóa học cung cấp cho học viên các kiến thức cần thiết về Deep Learning, một nhánh rất “hot” của Machine Learning.
  • Trang bị kiến thức và kỹ năng vận dụng các thuật toán quan trọng thuộc nhóm Supervised Learning (Artificial Neural Network (ANN) – mạng neuron nhân tạo, Convolutional Neural Network (CNN) – mạng neuron tích chập, Recurrent neural network (RNN) - mạng neuron hồi quy), Unsupervised Learning (Self-Organizing Map (SOM) – mạng tự tổ chức, Deep Boltzmann Machine (DBM)), Deep Learning và Computer Vision (Face detection – nhận diện khuôn mặt, Object detection - nhận diện vật thể, Generative Adversarial Networks (GANs)) thông qua việc sử dụng các bộ thư viện, công cụ mạnh mẽ, mã nguồn mở như Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, sklearn, TensorFlow, Keras…
  • Thực hiện các project cụ thể trong bối cảnh giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu hấp dẫn
  • Xây dựng nền tảng vững chắc về Deep Learning với Python, tạo tiền đề cho việc tìm hiểu kiến thức Deep Learning nâng cao. 
 
  • HV đã tham gia khóa “Machine Learning Nâng Cao với Python” hoặc có kiến thức tương đương
  • HV muốn áp dụng Machine Learning vào công việc
  • HV có định hướng sẽ làm việc trong lĩnh vực Machine Learning với Python
 
Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ đạt được các kỹ năng:
  • Lựa chọn, áp dụng và triển khai các thuật toán trong nhóm Supervised Learning, Unsupervised Learning, Deep Learning và Computer Vision một cách thích hợp dựa trên yêu cầu công việc.
  • Hiểu và vận dụng các thuật toán Deep Learning trong việc giải quyết các vấn đề thực tế, cụ thể
 
  • Tổng số giờ: 48 giờ
  • Học phí: 3.700.000đ (có chế độ miễn giảm của mỗi khóa, xem chi tiết trong Thời Khóa Biểu)
  • Tổng quan Deep Learning
    • Giới thiệu, phân loại Deep Learning
    • Phạm vi áp dụng, so sánh Machine Learning và Deep Learning
    • Thư viện hỗ trợ Deep Learning: TensorFlow, Keras…
    • Làm việc với TensorFlow và Keras
  • Artificial Neural Network (ANN) – mạng neuron nhân tạo
    • Giới thiệu: Biological Neuron Network - mạng neuron sinh học, ANN, perceptron, thuật ngữ
    • Tính toán logic với Neurons
    • Hoạt động của Neural
    • Neural network học như thế nào?
    • Activation Function: Linear, Sigmoid, TanH, Softmax, rectified linear unit (ReLU)
    • Back propagation
    • Loss function, Optimizers
    • Gradient Descent, Stochastic Gradian Descent
    • Xây dựng ANN, đánh giá và tinh chỉnh ANN
  • Convolutional Neural Network (CNN) – mạng neuron tích chập
    • Giới thiệu CNN, đặc điểm, ứng dụng
    • Convolution Operation
    • Pooling
    • ReLU layer
    • Flattening
    • Full connection
    • Softmax
    • Cross entropy
    • Xây dựng CNN, đánh giá và tinh chỉnh CNN
  • Recurrent neural network (RNN) - mạng neuron hồi quy
    • Giới thiệu RNN, đặc điểm, ứng dụng
    • Computational Graph
    • Vanishing Gradient Descent
    • Long Short Term Memory (LSTM), LSTM Variation
    • Xây dựng RNN, đánh giá và tinh chỉnh RNN
  • Self-Organizing Map (SOM) hoặc Self-Organizing Feature map (SOFM) – mạng tự tổ chức
    • Giới thiệu, đặc điểm, ứng dụng
    • K-means Clustering
    • SOM learn, Advanced SOM
    • Xây dựng SOM
  • Deep Boltzmann Machine (DBM)
    • Giới thiệu, đặc điểm, ứng dụng
    • Energy based models (EBM)
    • Restricted Boltzmann Machine (RBM)
    • Contrastive Divergence
    • Deep Belief Network (DBN)
    • Xây dựng BOM
  • Face detection - Nhận diện khuôn mặt
    • Viola Jones algorithm
    • Haar- like features
    • LBP cascade classifier
    • So sánh Haar và LBP
    • Intergral Image
    • Training classifier
    • AdaBoost
    • Cascading
    • Xây dựng face detection với OpenCV
    • Đối phó với False Positives (nhận diện sai)
  • Object detection - nhận diện vật thể
    • Single Shot MultiBox Detector (SSD)
    • Multi-box concept
    • Dự đoán object position
    • Scale problem
    • Xây dựng object detection với SSD
  • Generative Adversarial Networks (GANs)
    • Giới thiệu, đặc điểm
    • Cách thức hoạt động của GANs
    • Ứng dụng GANs
    • Tạo ảnh với GANs
 

Học viên thi đạt kết quả cuối môn học sẽ được cấp chứng chỉ "Deep Learning với Python" do Trung Tâm Tin Học - Trường ĐH Khoa Học Tự Nhiên cấp.

LỊCH KHAI GIẢNG Xem thêm
Deep Learning với Python - 48 giờ (5 tuần)
Học phí : 3.700.000 đ

Điều kiện: HV đã tham gia khóa “Machine Learning Nâng Cao với Python” hoặc có kiến thức tương đương

LớpThời gianNgày khai giảngĐịa điểm học 
LDL1_246C7NThứ 7 (13.00 - 17.45) + Chủ Nhật (13.00 - 17.45)29/12/2018137E Nguyễn Chí Thanh, Q5Đăng ký
CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO