Thời lượng: 36 giờ
Chứng chỉ: Deep Learning with Python do IT Viet Academy cấp
Giảng viên: IT Viet Academy
Mô tả: Cung cấp các kiến thức cần thiết về Deep Learning và kỹ năng vận dụng các thuật toán quan trọng như Artificial Neural Network (ANN) – mạng neuron nhân tạo, Convolutional Neural Network (CNN) – mạng neuron tích chập, Transfer Learning từ Pre-trained model, Recurrent neural network (RNN) – mạng neuron hồi quy, AutoEncoder – mạng tự mã hóa, Generative Adversarial Networks (GANs); Deep Learning và Natural Language Processing (NLP) như Text Classification, Name Entity Recognition; Deep Learning và Computer Vision như Face detection – nhận diện khuôn mặt, Object detection .
Nội dung khóa học:
- 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
- TensorFlow
- Giới thiệu
- Tensor
- TensorFlow cơ bản
- Constants, Placeholder, Variables
- Operators
- 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
- Cải thiện model với Dropout, GridSearchCV
- Convolutional Neural Network (CNN) – mạng neuron tích chập
- Giới thiệu CNN, đặc điểm, ứng dụng
- Convolution Operation
- ReLU layer
- Pooling
- 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
- Transfer Learning từ Pre-trained model
- Giới thiệu Transfer Learning
- Lý do nên áp dụng pre-trained model
- Tiến trình Transfer Learning
- Bộ dữ liệu ImageNet/ ILSVRC
- Pre-trained model trong Keras: VGG, ResNet, MobileNet, Inception50
- Sử dụng pre-trained model
- Triển khai transfer learning với pre-trained model
- Natural Language Processing (NLP) với Deep Learning
- Giới thiện NLP: ngôn ngữ tự nhiên, thách thức của ngôn ngữ tự nhiên…
- Basic Tranformation: Tokenization, CountVectorizer, Tf-Idf (Term frequency-inverse document frequency), HashingVectorizer, Keras text_to_word_sequence, Keras one_hot, Keras Tokenizer API
- Text Classification với RNN
- Name Entity Recognition với LSTM-CRF
- AutoEncoder
- Giới thiệu, đặc điểm, ứng dụng
- AutoEncoder: Encoder, Decoder
- Loss function
- Xây dựng AutoEncoder: Simple AutoEncoder, Deep AutoEncoder, CNN AutoEncoder
- 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