Buổi 1 - Giới thiệu Machine Learning + Các bài toán ứng dụng
Giới thiệu học giám sát, không giám sát và học tăng cường
Buổi 2 - Xây dựng mô hình đầu tiên
Hướng dẫn xây dựng mô hình nhận diện hình ảnh đầu tiên
Buổi 3 - Đại số tuyến tính
Vector, Ma trận và các phép tính toán. Ứng dụng của đại số tuyến tính trong AI.
Buổi 4 - Mô hình hồi quy tuyến tính
Mô hình cơ bản trong học máy, áp dụng vào các bài toán dữ liệu có cấu trúc, đầu ra là một chuỗi số vô hạn.
Buổi 5 - Đạo hàm một biến
Đạo hàm và ứng dụng của nó trong tối ưu các bài toán học giám sát, cụ thể đi tìm cực trị của hàm mất mát
Các tài liệu cho Học máy
Các đầu sách quan trọng:
- Sách thuật toán
- Sách đại số tuyến tính
- Sách xác suất
- Sách học máy cơ bản
- Sách học sâu
- Nguồn cập nhật bài báo
Các Tips thi đỗ chứng chỉ Tensorflow
Các Tips được tổng hợp từ các bạn đã thi đỗ chứng chỉ
Đề thi Tensorflow mẫu
Cùng nhau làm Project
Buổi 25 - Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các kỹ thuật cơ bản
Buổi 26 - Mạng RNN
Buổi 27 - Deep RNN + LSTM
Transformer
Bài toán Time series
Timeseries trong thực tế
Luyện thi chứng chỉ Tensorflow