Nội dung khóa học

  • 1

    Khái quát về khóa học

  • 2

    Tuần 1: Giới thiệu chung và ôn tập toán nền tảng

    • Giới thiệu khóa học

    • Syllabus

    • Đại số tuyến tính (p.1)

    • Đại số tuyến tính (p.2)

    • Đại số tuyến tính (p.3)

    • Quiz: Đại số tuyến tính

    • Giải tích

    • Quiz: Giải tích

    • Xác suất thống kê (p.1)

    • Xác suất thống kê (p.2)

    • Xác suất thống kê (p.3)

    • Quiz: Xác suất thống kê

    • Webinar 19:30 thứ 7 hàng tuần (19:30 ngày 17/9/2022)

    • Bản ghi webinar tuần 1 (Video)

    • Bản ghi webinar tuần 1 (tối thứ 7) (Video)
  • 3

    Tuần 2: Lập trình với Python

    • Giới thiệu nội dung tuần 2

    • Giới thiệu chung Python

    • Kiểu dữ liệu cơ bản

    • Cấu trúc dữ liệu cơ bản

    • Cấu trúc rẽ nhánh và lặp

    • Hàm

    • Lớp đối tượng

    • Tổng kết Python

    • Giới thiệu NumPy

    • NumPy Array

    • Các thao tác trên Array

    • Tổng kết NumPy

    • Giới thiệu Matplotlib

    • Các loại biểu đồ đơn

    • Biểu đồ phức

    • Tổng kết Matplotlib

    • Giới thiệu Pandas

    • Khái niệm cơ bản trong Pandas

    • Thao tác với trường dữ liệu trong Pandas

    • Tổng kết Pandas

    • Giới thiệu Google Colab

    • Thao tác tập tin văn bản thô

    • Thao tác tập tin ảnh

    • Tensorflow - Chuẩn bị dữ liệu

    • Tensorflow - Tiền xử lý dữ liệu và phân chia các tập

    • Tensorflow - Xây dựng mô hình

    • Tensorflow - Huấn luyện và đánh giá mô hình

    • Tensorflow - Thử nghiệm với CNN

    • Bài tập 1 - Lập trình Python căn bản

    • Bản ghi webinar tuần 2 (Video)
  • 4

    Tuần 3: Máy học và Bài toán Hồi quy

    • Giới thiệu về máy học

    • Phương pháp Học có giám sát

    • Bài toán Hồi quy

    • Lựa chọn và biến đổi Đặc trưng

    • Quiz: Thuật toán máy học

    • Quiz: Mô hình máy học có giám sát và không giám sát

    • Quiz: Mô hình hồi quy

    • Quiz: Lựa chọn đặc trưng

    • Bài tập 2 - Mô hình Linear Regression với Numpy

    • Hướng dẫn lập trình với Google Colab và Tensorflow

    • Bài tập 2 - Cài đặt mô hình Linear Regression với Tensorflow

    • Webinar 3 19h30 thứ 7 hàng tuần ngày 1/10/2022

    • Bản ghi webinar tuần 3 (Video)
  • 5

    Tuần 4: Bài toán Phân loại nhị phân

    • Dữ liệu trong thực tế

    • Bài toán Phân loại Nhị phân

    • Quiz: Mô hình phân lớp nhị phân

    • Đánh giá mô hình

    • Quiz: Đánh giá mô hình

    • Overfitting và Hiệu chỉnh mô hình

    • Quiz: Overfitting và Regularization

    • Bài tập 3 - Logistic Regression

    • Webniar 19h30 thứ 7, 25/12/2021

    • Bản ghi webinar tuần 4 (Video)
  • 6

    Tuần 5: Bài toán Phân loại đa lớp

    • Giới thiệu phân loại đa lớp

    • Mô hình OvR Logistic Regression

    • Mô hình Softmax Regression

    • Mô hình KMeans

    • Đánh giá bằng Accuracy

    • Đánh giá bằng Precision-Recall-F1 Score

    • Quiz: Phân loại đa lớp

    • Bài tập 4 - Softmax Regression

    • Bản ghi webinar tuần 5 (Video)
  • 7

    Tuần 6: Giới thiệu mạng Neuron và một số kinh nghiệm xây dựng mô hình

    • Giới thiệu mở đầu

    • Vấn đề các mô hình tuyến tính

    • Khái niệm nền tảng trong mạng nơ-ron sâu

    • Huấn luyện mạng nơ-ron sâu

    • Tutorial DNN-CIFAR Tiền xử lý dữ liệu

    • Tutorial DNN-CIFAR Xây dựng mô hình

    • Tutorial DNN-CIFAR Huấn luyện, đánh giá và trực quan hoá kết quả

    • Nhân tố phát triển mạng nơ-ron sâu hiện đại

    • Thành tựu mạng nơ-ron sâu hiện đại

    • Tutorial CNN-CIFAR Tiền xử lý dữ liệu

    • Tutorial CNN-CIFAR Xây dựng mô hình

    • Tutorial CNN-CIFAR Huấn luyện, đánh giá và trực quan hoá kết quả

    • Quiz: Học máy hiện đại với mô hình nơ-rơn học sâu

    • Bài tập 5 - Neural network hiện đại (optional)

    • Bản ghi Webinar tuần 6 (Video)

    • Record guest lecture 22/10/2022