Giới thiệu về học sâu: Mạng nơron, Tầm nhìn máy tính, và NLP

Học sâu là động cơ đằng sau những đột phá AI hiện đại, cung cấp mọi thứ từ trợ lý thông minh đến hệ thống thị giác máy tính phức tạp. Chương trình này cung cấp một nền tảng vững chắc, thực tế trong học sâu, cho phép bạn hiểu cơ học của các mạng nơron và áp dụng chúng trên các ứng dụng đa dạng như nhận dạng hình ảnh, tạo văn bản và xử lý các nguồn dữ liệu kết hợp. Bạn sẽ học được: * Hiểu kiến trúc nền tảng và quá trình huấn luyện của mạng nơron nhân tạo. * Apply Convolutional Neural Networks (CNNs) cho phân loại hình ảnh và các nhiệm vụ thị giác máy tính cơ bản. * Master Recurrent và Transformer networks để xử lý dữ liệu theo trình tự và xử lí ngôn ngữ tự nhiên (NLP). * Phân tích các nguyên tắc đằng sau các hệ thống đa phương thức kết hợp các loại dữ liệu khác nhau (như văn bản và hình ảnh). * Thực hành kỹ thuật kỹ sư cơ bản cần thiết để tương tác với các mô hình sinh sản hiện đại. * Cấu hình các đường ống đơn giản để triển khai và giám sát các mô hình học sâu (MLOp cơ bản). Chương trình học bắt đầu với các khối xây dựng toán học và lý thuyết của mạng nơron trước khi chuyển sang các ứng dụng thực tế trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Cuối cùng, chúng tôi khám phá các khái niệm giới thiệu trong các hệ thống đa phương thức và đa tác nhân. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu quan tâm đến AI và machine learning. Không cần kinh nghiệm học sâu trước hoặc kiến thức toán học tiên tiến. Bắt đầu xây dựng kiến thức cơ bản của bạn trong trí tuệ nhân tạo hôm nay.