List of topics
Các thông tin quan trọng của lớp
Biểu thức chính quy - Regular Expressions
Chi tiết các thuật toán tách token
Chuẩn hóa văn bản
Ôn tập đại số tuyến tính
Ôn tập học máy, học sâu và các khái niệm liên quan
Ôn tập quá trình training
Ôn tập softmax + mạng nơ ron
[Bổ trợ] Các thuật toán Training
Vector Semantics và Embeddings
SkipGram, Glove và FastText
Mô hình ngôn ngữ
RNN và LSTM
Bài toán dịch máy
Mô hình Transfomer (4 buổi)
Mô hình Bert và ứng dụng
Thực hành Bert và ứng dụng với bài toán NER và POS Tag
GPT + Đào tạo phân tán
Bài toán truy xuất thông tin - Information Retrieval
Vector Database and RAG
Transformer Nâng cao

Ôn tập học máy, học sâu và các khái niệm liên quan

  • Học máy là gì

  • Mô hình học máy cơ bản

  • Giới thiệu học sâu

  • Mạng nơ ron chi tiết

3. Video trên lớp

3.1. [NLP 03 1-10-2024] Zoom - Ôn tập Toán

3.2. [NLP 03 5-10-2024] Softmax Regression

  • Công thức mô hình Softmax

  • Ứng dụng vào bài Toán nhận diện chữ số viết tay

3.3. [NLP 04 9-12-2024] Zoom - Học máy + Logistic Regression

  • Khái niệm học máy

  • Mô hình Logistic Regression

3.4. [NLP 04 11-12-2024] Mô hình Softmax và mạng nơ ron

3.5. [NLP 06 27-05-2025] Học máy + Logistic Regression

4. [Video từ TF 09] Các model AI cơ bản

4.1. 1. Hồi quy tuyến tính

4.2. 2. Sigmoid + Softmax model

4.3. 3. Mạng nơ ron

1. Yêu cầu
1.1. Xem các video Toán nền tảng
2. Các model AI đơn giản
2.1. Thực hành
3. Video trên lớp
3.1. [NLP 03 1-10-2024] Zoom - Ôn tập Toán
3.2. [NLP 03 5-10-2024] Softmax Regression
3.3. [NLP 04 9-12-2024] Zoom - Học máy + Logistic Regression
3.4. [NLP 04 11-12-2024] Mô hình Softmax và mạng nơ ron
3.5. [NLP 06 27-05-2025] Học máy + Logistic Regression
4. [Video từ TF 09] Các model AI cơ bản
4.1. 1. Hồi quy tuyến tính
4.2. 2. Sigmoid + Softmax model
4.3. 3. Mạng nơ ron