List of topics
Giới thiệu học máy/học sâu
Mô hình hồi quy tuyến tính
Mạng nơ ron
Mạng tích chập - Convolutional neural network
Lập trình mạng tích chập
Model nhận diện ảnh trong thực tế
Transfer Learning
VGG, ResNet và InceptionNet
Bài toán nhận diện biển báo giao thông
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản
Mô hình LSTM
Mô hình Seq2Seq và cơ chế Attention
Dữ liệu theo thời gian
Mô hình Graph Neural Network
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản
Giới thiệu ngôn ngữ tự nhiên cơ bản và công cụ tách từ.
1. Tách từ
1.1. Tách từ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Tokenization in NLP
1.2. Notebook tách từ
Click to view more
1.3. Đường dẫn dataset
Click to view more
2. Mô hình ngôn ngữ
2.1. Mô hình ngôn ngữ và mạng nơ ron hồi quy (Language Model and Recurrent Neural Network)
2.2. Slide
Click to view more
3. Mạng RNN
3.1. Xây dựng mạng SimpleRNN, LSTM, Bi-directional
3.2. Notebook mạng RNN, LSTM, Bi-directional
Click to view more
3.3. Mạng Deep Bidirectional và tính toán số lượng tham số trong mạng RNN
4. Bài toán sinh từ
4.1. Đề bài cho bài toán sinh từ
4.2. Chữa bài toán sinh từ
4.3. Notebook bài toán sinh từ
Click to view more
1. Tách từ
1.1. Tách từ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Tokenization in NLP
1.2. Notebook tách từ
1.3. Đường dẫn dataset
2. Mô hình ngôn ngữ
2.1. Mô hình ngôn ngữ và mạng nơ ron hồi quy (Language Model and Recurrent Neural Network)
2.2. Slide
3. Mạng RNN
3.1. Xây dựng mạng SimpleRNN, LSTM, Bi-directional
3.2. Notebook mạng RNN, LSTM, Bi-directional
3.3. Mạng Deep Bidirectional và tính toán số lượng tham số trong mạng RNN
4. Bài toán sinh từ
4.1. Đề bài cho bài toán sinh từ
4.2. Chữa bài toán sinh từ
4.3. Notebook bài toán sinh từ