Đào tạo mô hình AI thực chiến

Tách từ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Tokenization in NLP

Notebook tách từ

Đường dẫn dataset

Tách từ

Mô hình ngôn ngữ và mạng nơ ron hồi quy (Language Model and Recurrent Neural Network)

Slide

Mô hình ngôn ngữ

Xây dựng mạng SimpleRNN, LSTM, Bi-directional

Notebook mạng RNN, LSTM, Bi-directional

Mạng Deep Bidirectional và tính toán số lượng tham số trong mạng RNN

Mạng RNN

Đề bài cho bài toán sinh từ

Chữa bài toán sinh từ

Notebook bài toán sinh từ

Bài toán sinh từ

Giới thiệu ngôn ngữ tự nhiên cơ bản và công cụ tách từ.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản

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




Giới thiệu học máy/học sâu

<ul><li>Giới thiệu bài toán Grab</li><li>Quá trình xây dựng một mô hình</li><li>Mô hình hồi quy tuyến tính</li><li>Thuật toán Gradient Descent</li><li>Lập trình hồi quy tuyến tính một biến</li></ul>

Mô hình hồi quy tuyến tính

- 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
- Thực hành lập trình mạng Nơ ron

Mạng nơ ron

- 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.

Mạng tích chập - Convolutional neural network

Cùng lập trình bằng Python mạng tích chập

Lập trình mạng tích chập

Thực hành lập trình mô hình nhận diện ảnh với dữ liệu thực tế.

Model nhận diện ảnh trong thực tế

Cùng sử dụng tri thức của toàn nhân loại với Transfer learning

Transfer Learning

Khám phá hai mạng nổi tiếng: ResNet và InceptionNet

VGG, ResNet và InceptionNet

Lập trình mô hình nhận diện biển báo giao thông

Bài toán nhận diện biển báo giao thông

Mô hình LSTM 

- Mô hình Seq2seq
- Cơ chế Attention

Mô hình Seq2Seq và cơ chế Attention

Khám phá dữ liệu thời gian và xây dựng mô hình tương ứng

Danh sách chủ đề

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản

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

Bài học