Mô tả vắn tắt học phần

Deep Learning là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) liên quan đến việc xây dựng các mô hình mạng nơ-ron sâu để giải quyết các vấn đề phức tạp, như phân loại ảnh, dịch thuật tự động và phân tích dữ liệu. Deep Learning là một phương pháp học máy dựa trên mạng nơ-ron sâu, trong đó các lớp nơ-ron liên kết với nhau để học từ dữ liệu đầu vào và tạo ra các dự đoán cho dữ liệu mới. Deep Learning là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, từ y tế đến tự động hóa công nghiệp. Nó được xem là một trong những xu hướng quan trọng trong trí tuệ nhân tạo hiện nay. Môn học Deep Learning tập trung vào cách xây dựng và huấn luyện các mô hình mạng nơ-ron sâu, cùng với các kỹ thuật để tối ưu hóa các mô hình này. Các môn học Deep Learning cũng bao gồm việc giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng các mô hình mạng nơ-ron sâu, bao gồm các ứng dụng trong xử lý ảnh, ngôn ngữ tự nhiên và điều khiển robot. Môn học Deep Learning cũng thường đi sâu vào các kỹ thuật lõi của học máy, bao gồm việc tối ưu hóa và điều chuẩn mô hình, xử lý dữ liệu bị thiếu và giảm thiểu overfitting. Một số công cụ phổ biến được sử dụng trong Deep Learning bao gồm TensorFlow, Keras và PyTorch.

Nội dung môn học gồm bốn phần

Chương 1: Introduction to Deep Learning

Chương 2: Neural Networks Basics

Chương 3: Convolutional Neural Networks

Chương 4: Recurrent Neural Networks

Chương 5: Deep Learning for Computer Vision

Chương 6: Natural Language Processing with Deep Learning.

Chương 7: Deep Reinforcement Learning