Danh sách chủ đề

Khai giảng
Giới thiệu học máy/học sâu
Mô hình hồi quy tuyến tính
Chữa bài hồi quy tuyến tính - Hồi quy tuyến tính với Tensorflow
Mô hình hồi quy tuyến tính với dữ liệu nhiều cột
Stochastic Gradient Descent - SGD
Ôn tập SGD + Hiện tượng Overfitting
Bài toán phân loại nhị phân
Chữa bài mô hình phân loại + Đánh giá chất lượng mô hình
Bài toán phân loại nhiều lớp
Ôn tập bài toán phân loại nhiều lớp
Mạng nơ ron (Neural Network)
Thuật toán lan truyền ngược
Ôn tập Mạng nơ ron - Các kỹ thuật training hiệu quả
Các thuật toán Training
Ôn tập các thuật toán đào tạo mô hình
Mạng tích chập - Convolutional neural network
Transfer Learning và ResNet và InceptionNet
Ôn tập mạng CNN - Hướng dẫn đọc Paper
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Word2Vec
Chữa bài tập mạng nơ ron
Mô hình ngôn ngữ + RNN
Lập trình LSTM từ đầu
Mạng RNN sâu
Dữ liệu Time series và cách xây dựng mô hình
Dự án cuối khóa
Timeseries cơ bản

Dự án cuối khóa

1. Buổi 1 - Git và github

1.1. Nội dung

Bắt buộc

  1. Xem trước khi tham gia lớp học

  1. Các hoạt động trong lớp học

Giảng viên sẽ tạo ra một dự án chung và thêm các thành viên của lớp học vào trong dự án này. Giảng viên sẽ ra những thử thách nhỏ như

  • Yêu cầu tạo Branch và upload code lên branch

  • Yêu cầu tạo pull request và yêu cầu người đánh giá (Reviewers)

  • Yêu cầu người đánh giá đánh giá code và đồng ý merge Pull request

  • Mô phỏng việc Code lỗi và revert Pull request

Học viên cần theo dõi chi tiết các nội dung trên.

1.2. Git + GitHub

Click to view morearrow_forward

1.3. [TF-09] Giới thiệu Git + Github

1.4. [TF-10] Giới thiệu Git + Github

2. Buổi 2 - Cách thiết kế một project AI

2.1. Code TF 09

2.2. [Zoom TF-09] Cách tổ chức một dự án AI

  • Tổ chức code cho project AI

2.3. Code TF 10

2.4. [Zoom TF-10] Cách tổ chức một dự án AI

3. Hướng dẫn

3.1. Danh sách các dự án

Chi tiết: https://docs.google.com/presentation/d/1m-IKX98xqG3ssAHHKFWb7qlVpyKbzYfEeyvQLdLGsyc/edit?usp=sharing

Bài học