Deep Learning cơ bản
Nội dung đang được chuẩn bị.
Neural Network
Perceptron, MLP, backpropagation và cách mạng nơ-ron học từ dữ liệu bằng Gradient Descent.
hình: lan truyền xuôi và lan truyền ngược
CNN
Mạng tích chập cho Computer Vision — cách phát hiện đặc trưng cục bộ và phân loại ảnh.
Embeddings
Biểu diễn dữ liệu dạng vector dày đặc (dense vector) — nền tảng của NLP hiện đại và Semantic Search.
RNN và Sequence Model
Xử lý dữ liệu có thứ tự (văn bản, chuỗi thời gian) với RNN và LSTM.
Attention và Transformers
Cơ chế Attention, kiến trúc Transformer — nền tảng của mọi LLM hiện đại.
Fine-tuning
Tận dụng model pretrained, tinh chỉnh cho bài toán cụ thể — tiết kiệm dữ liệu và thời gian.
Mục tiêu sau module
Sau module này bạn hiểu cách Deep Learning model được train, biết dùng PyTorch để làm project image classification hoặc text classification.