Danh sách chủ đề

[Zoom 24-02-2025] Khai giảng lớp học NLP 05
[Zoom 26-02-2025] Biểu thức chính quy - Regular Expressions
[Zoom 03-03-2025] Chi tiết các thuật toán tách token
[Zoom 05-03-2025] Chuẩn hóa văn bản
[Zoom 10-03-2025] Ôn tập đại số tuyến tính
[Zoom 12-03-2025] Ôn tập học máy, học sâu và các khái niệm liên quan
[Zoom 24-03-2025] Ôn tập quá trình training
[Bổ trợ] Các thuật toán Training
[Zoom 26-03-2025] Vector Semantics và Embeddings
[Zoom 31-03-2025] SkipGram, Glove và FastText
[Zoom 02-04-2025] Mô hình ngôn ngữ
[Zoom 07-04-2025] RNN và LSTM
[Zoom 14-04-2025] Bài toán dịch máy
[Zoom 09-04-2025] Mô hình Transfomer (4 buổi)
[Zoom 28-04-2025] Mô hình Bert và ứng dụng
[Zoom 28-4-2025] Thực hành Bert và ứng dụng với bài toán NER và POS Tag
[Zoom 29-4-2025] Bài toán truy xuất thông tin - Information Retrieval
[Zoom 05-05-2025] Vector Database and RAG
[Zoom 20-05-2025] Transformer Nâng cao
Dự án cuối khóa - 2 tuần
GPT + Đào tạo phân tán

[Zoom 12-03-2025] Ôn tập học máy, học sâu và các khái niệm liên quan

  • Ôn tập học máy,

  • Ôn tập học sâu

  • Khái niệm Overfitting/Underfitting

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 05] Zoom 12-3-2025 - Học máy + Logisitic Regression

Ôn tập học máy + mô hình Logistic Regression

3.6. [NLP 05] Zoom 17-3-2025 - Softmax + mạng nơ ron

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

Bài học