#Topic
1

Giới thiệu học máy/học sâu

Giới thiệu học giám sát, không giám sát và học tăng cường.

2

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

3

Khai giảng

No content
4

MLOps

No content
5

Pytorch + Tensorflow + HuggingFace

  1. Thư viện Tensorflow với bài toán phân loại hình ảnh

  2. Thực hành thư viện Pytorch

  3. Thư viện HuggingFace với bài toán phân loại văn bản

6

MongoDB + Crawl dữ liệu

Cách sử dụng DB lưu trữ dữ liệu hiệu quả

7

CPUs

  • Giới thiệu CPU

  • Tính toán song song trên CPUs

  • Nhiều lệnh song song (ILP)

  • Một lệnh trên nhiều luồng dữ liệu (SIMD)

  • Đa luồng (Multi-thread parallelism)

  • Phân tán (Distributed Compute) - Bài tập: Lập trình multi threading.

8

GPUs

GPUs và TPUs

  • Sự khác biệt giữa CPUs và GPUs (tối ưu cho độ trễ và tối ưu cho băng thông)

  • Chi tiết kiến trúc của GPU

  • Giới thiệu CUDA

  • Lập trình CUDA với C++

  • Song song trên GPUs - Thư viện Numba

9

TPUs - Số thực dấu phẩy động

  • Bàn về các phiên bản của TPUs

  • Tham số đo quan trọng đo lường tốc độ phần cứng

  • TPUs

  • Số thực dấu phẩy động

10

Học máy chính xác thấp

  • Lượng tử hóa mô hình

  • ONNX

11

Chắt lọc tri thức + TensorRT

  • Chắt lọc tri thức

  • TensorRT

12

Docker + Cloud

  • Docker là gì?

  • Phân biệt image và container

  • Cài đặt Docker

  • Xây dựng Docker Image và chạy docker Container

  • Docker container

13

Triton Inference Server - Phần 1

- Tại sao cần dùng Intriton Inference Server?

- Cách Deploy mô hình ONNX

- Cách Deploy mô hình Pytorch

- Cách Deploy mô hình Tensorflow

- Concurrent Model Execution

- Instance group

- Dynamic Batching

- Stateful vs Stateless Model

- Migrate từ Flask sang Triton Server

14

Triton Inference Server - Phần 2

  • Ôn tập deploy trên GG Cloud

  • Ôn tập deploy tên AWS

15

Machine Learning CI/CD

Tự động hóa Machine Learng Pipeline bao gồm Continuous Integration (CI) để kiểm thử hệ thống và Continous Delivery (CD) để tự động đưa ứng dụng lên production.

16

Project - Thực hành chắt lọc tri thức

No content
17

Đào tạo phân tán

  • Đào tạo phân tán với Pytorch

  • Đào tạo phân tán với Keras

18

Deploy mô hình trên Jetson Nano

Deploy mô hình trên Jetson Nano

19

Dự án cuối khóa

No content