Lớp học TF 06

#	Topic
1	Khai giảng lớp học TF 06 Lời chào từ giảng viên + trợ giảng Giới thiệu nội dung chi tiết lớp học + thi chứng chỉ Tensorflow Giới thiệu về Project cuối khóa + điều kiện tham gia.
2	Sách bổ trợ cho lớp học No content
3	Giới thiệu về Học máy/Học sâu Giới thiệu học giám sát, không giám sát và học tăng cường.
4	Mô hình hồi quy tuyến tính Giới thiệu bài toán Grab Quá trình xây dựng một mô hình Mô hình hồi quy tuyến tính Thuật toán Gradient Descent Lập trình hồi quy tuyến tính một biến
5	Hồi quy tuyến tính với Tensorflow Ôn tập hồi quy tuyến tính Thực hành hồi quy tuyến với Tensorflow
6	Mô hình hồi quy tuyến tính với dữ liệu nhiều cột Bộ dữ liệu giá nhà Phân tích dữ liệu và các vấn đề sẽ gặp khi xử lý dữ liệu Hồi quy tuyến tính trên bộ dữ liệu này
7	Ôn tập hồi quy tuyến tính với nhiều cột Ôn tập hồi quy tuyến tính với nhiều cột, thực hành với Tensorflow
8	Stochastic Gradient Descent - SGD Tại sao chúng ta không dùng Gradient Descent Stochastic Gradient Descent Lập trình SGD với bài toán Grab Nâng cao - Khả năng hội tụ của SGD
9	Bài toán phân loại nhị phân Bài toán phân loại nhị phân Bài toán phát hiện rủi ro Mô hình hồi quy Logistic theo chiều thuận
10	Ôn tập hồi quy Logistic Ôn luyện mô hình Lập trình với Tensorflow
11	Bài toán phân loại nhiều lớp Softmax Regression Chứng minh công thức Categorical cross entropy
12	Ôn tập Softmax - Maximum Likelihood Estimation Ôn tập Softmax - Maximum Likelihood Estimation
13	Hiệu chỉnh mô hình L1/L2 Giới thiệu hiện tượng Underfitting và Overfitting Ví dụ Overfitting với bài toán phân loại Cách khắc phục hiện tượng Overfitting
14	Các chỉ số đánh giá mô hình Các chỉ số đánh giá mô hình cơ bản Precision Recall F1
15	Mạng nơ ron (Neural Network) Giới thiệu mạng nơ ron Diễn giải lớp ẩn, nơ ron Hàm tuyến tính, phi tuyến Các vấn đề hay gặp khi đào tạo mạng nơ ron
16	Ôn tập Mạng nơ ron lan truyền thuận + Thực hành với Tensorflow Ôn tập Mạng nơ ron lan truyền thuận Thực hành với Tensorflow
17	Thuật toán lan truyền ngược Mô phỏng mạng nơ ron Ý tưởng thuật toán lan truyền ngược Chứng minh lan truyền ngược trên một tham số
18	Mạng tích chập - Convolutional neural network Giới thiệu về hình ảnh, cấu trúc của hình ảnh Giới thiệu về Filter, một số filter cơ bản để xử lý ảnh Cấu trúc mô hình CNN, các đặc điểm vượt trội so với mạng Neural Network.
19	Đọc nghiên cứu và trả lời câu hỏi Học cấu trúc phổ biến của một bài báo nghiên cứu, cách đọc hiệu quả. Cùng đọc một số nghiên cứu nổi tiếng trong thị giác máy tính Sử dụng các mô hình đã được xây dựng và đào tạo trên những bộ dữ liệu lớn để cho bài toán với số lượng nhãn nhỏ hơn. Đây là một trong những kỹ thuật quan trọng và được sử dụng rộng rãi trong hầu hết các bài toán AI hiện tại.
20	ResNet và InceptionNet Cấu trúc ResNet và InceptionNet
21	Ôn tập đọc nghiên cứu + đề thi Tensorflow 03 Ôn tập đọc nghiên cứu Đề thi Tensorflow 03
22	Đọc nghiên cứu và trả lời câu hỏi Học cấu trúc phổ biến của một bài báo nghiên cứu, cách đọc hiệu quả. Cùng đọc một số nghiên cứu nổi tiếng trong thị giác máy tính Sử dụng các mô hình đã được xây dựng và đào tạo trên những bộ dữ liệu lớn để cho bài toán với số lượng nhãn nhỏ hơn. Đây là một trong những kỹ thuật quan trọng và được sử dụng rộng rãi trong hầu hết các bài toán AI hiện tại.
23	Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Word2Vec No content
24	Các thuật toán Training Tối ưu lồi Vấn đề của SGD SGD với quán tính AdaGrad AdaDelta và RMSProp
25	Mô hình ngôn ngữ + RNN Mô hình ngôn ngữ SimpleRNN LSTM
26	Deep RNN LSTM Deep RNN
27	Ôn tập LSTM + Kỹ thuật training Ôn tập LSTM Kỹ thuật training Dropout Batch Norm Early Stopping (Dừng sớm) Multi Task Learning
28	Timeseries cơ bản Giới thiệu Timeseries Xây dựng bộ dữ liệu đơn giản Xây dựng mô hình dự đoán với mạng nơ ron
29	Timeseries trong thực tế Xử lý timeseries trong thực tế Bí kíp thi bài 5 trong đề thi Tensorflow
30	Luyện thi chứng chỉ Tensorflow Cấu trúc đề thi Đề thi mẫu Một số chú ý quan trọng khi thi
31	Cùng nhau làm Project No content