Deep Learning cơ bản V2 - Nguyễn Thanh Tuấn
- ページ数
- 301
- 形式
- サイズ
- 34.9 MB
- 言語
- VI · Tiếng Việt
- 年
- 2019
- Trường
- Đại học Bách khoa Hà Nội
- 閲覧数
- 0
- コメント
- 0
- Lượt tải
- 0
プレビューを生成中...
Cuốn sách giới thiệu kiến thức cơ bản về Deep Learning, các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực và nền tảng toán học cho sinh viên. Mục tiêu là giúp người đọc áp dụng Deep Learning vào thực tế và nghiên cứu.
- ドキュメント名
- Deep Learning cơ bản V2 - Nguyễn Thanh Tuấn
- 学校 / コース
- Đại học Bách khoa Hà Nội · Deep learning
- 内容
- Cuốn sách cung cấp kiến thức cơ bản về AI, ML và DL, giải thích lý do DL phát triển mạnh mẽ. Tác giả hướng đến việc giúp người đọc có kiến thức chuyên môn hoặc sinh viên có thể tự áp dụng DL vào lĩnh vực của mình.
- 目次
- Lời mở đầu
- Giới thiệu về Deep Learning
- Hình 1: Mối quan hệ AI, ML và DL [3]
- Ý tưởng và mục đích của cuốn sách
- ページ数
- 301 ページ
- アップロード者
- Uni24h
説明
Trích nội dung tài liệu
Copyright © 2019 Nguyễn Thanh Tuấn NTTUAN 8. COM The Legrand Orange Book Template by Mathias Legrand is used The book cover is designed by Nguyễn Thanh Tú Version 2, last update, August 2020 3 Lời mở đầu Giới thiệu về Deep Learning Những năm gần đây, AI - Artificial Intelligence (Trí Tuệ Nhân Tạo), và cụ thể hơn là Machine Learning (Máy Học) nổi lên như một minh chứng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (1 động cơ hơi nước, 2 - năng lượng điện, 3 - công nghệ thông tin). AI hiện diện trong mọi lĩnh vực của đời sống con người, từ kinh tế, giáo dục, y khoa cho đến những công việc nhà, giải trí hay thậm chí là trong quân sự. Những ứng dụng nổi bật trong việc phát triển AI đến từ nhiều lĩnh vực để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau. Nhưng những đột phá phần nhiều đến từ Deep Learning (học sâu) một mảng nhỏ đang mở rộng dần đến từng loại công việc, từ đơn giản đến phức tạp. Deep Learning đã giúp máy tính thực thi những việc tưởng chừng như không thể vào 15 năm trước: phân loại cả ngàn vật thể khác nhau trong các bức ảnh, tự tạo chú thích cho ảnh, bắt chước giọng nói và chữ viết của con người, giao tiếp với con người, hay thậm chí cả sáng tác văn, phim, ảnh, âm nhạc. Bùng nổ dữ liệu: Deep learning khai thác được Big Data (dữ liệu lớn) cùng với độ chính xác cao hơn hẳn so với các phương pháp Machine Learning khác trên tập dữ liệu đặc biệt là đối với ảnh. Cụ thể là năm 2012, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, và người hướng dẫn là Hinton, submit một model làm bất ngờ những người làm việc trong ngành AI, và sau này là cả thế giới khi đạt top-5 error là 16% trong cuộc thi ILSVRC2012. Đây là lần đầu tiên một model Artificial Neural Network (ANN) đạt kết quả state-of-the-art (SOTA). 4 Phần cứng phát triển: Sự xuất hiện của GPU GTX 10 series của NVIDIA ra mắt năm 2014 với hiệu năng tính toán cao cũng như giá thành rẻ có thể tiếp cận với hầu hết với mọi người dẫn đến việc nghiên cứu Deep Learning không còn là những bài toán chỉ được nghiên cứu trong các phòng lab đắt t
よくある質問
このドキュメントは無料ですか?
はい。「Deep Learning cơ bản V2 - Nguyễn Thanh Tuấn」は無料です。ログインして「ダウンロード」をクリックするだけで、元のファイルを取得できます。
このドキュメントは何ページありますか?
このドキュメントは 301 ページあります(Deep learning コース用)。ダウンロードする前にオンラインでプレビューできます。
ダウンロードする前にプレビューできますか?
はい。このページにあるオンラインリーダーでドキュメントをプレビューし、その後ダウンロードするかどうかを決めることができます。
Deep Learning cơ bản V2 - Nguyễn Thanh Tuấn
プレビューを生成中...
Trích nội dung tài liệu
Copyright © 2019 Nguyễn Thanh Tuấn NTTUAN 8. COM The Legrand Orange Book Template by Mathias Legrand is used The book cover is designed by Nguyễn Thanh Tú Version 2, last update, August 2020 3 Lời mở đầu Giới thiệu về Deep Learning Những năm gần đây, AI - Artificial Intelligence (Trí Tuệ Nhân Tạo), và cụ thể hơn là Machine Learning (Máy Học) nổi lên như một minh chứng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (1 động cơ hơi nước, 2 - năng lượng điện, 3 - công nghệ thông tin). AI hiện diện trong mọi lĩnh vực của đời sống con người, từ kinh tế, giáo dục, y khoa cho đến những công việc nhà, giải trí hay thậm chí là trong quân sự. Những ứng dụng nổi bật trong việc phát triển AI đến từ nhiều lĩnh vực để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau. Nhưng những đột phá phần nhiều đến từ Deep Learning (học sâu) một mảng nhỏ đang mở rộng dần đến từng loại công việc, từ đơn giản đến phức tạp. Deep Learning đã giúp máy tính thực thi những việc tưởng chừng như không thể vào 15 năm trước: phân loại cả ngàn vật thể khác nhau trong các bức ảnh, tự tạo chú thích cho ảnh, bắt chước giọng nói và chữ viết của con người, giao tiếp với con người, hay thậm chí cả sáng tác văn, phim, ảnh, âm nhạc. Bùng nổ dữ liệu: Deep learning khai thác được Big Data (dữ liệu lớn) cùng với độ chính xác cao hơn hẳn so với các phương pháp Machine Learning khác trên tập dữ liệu đặc biệt là đối với ảnh. Cụ thể là năm 2012, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, và người hướng dẫn là Hinton, submit một model làm bất ngờ những người làm việc trong ngành AI, và sau này là cả thế giới khi đạt top-5 error là 16% trong cuộc thi ILSVRC2012. Đây là lần đầu tiên một model Artificial Neural Network (ANN) đạt kết quả state-of-the-art (SOTA). 4 Phần cứng phát triển: Sự xuất hiện của GPU GTX 10 series của NVIDIA ra mắt năm 2014 với hiệu năng tính toán cao cũng như giá thành rẻ có thể tiếp cận với hầu hết với mọi người dẫn đến việc nghiên cứu Deep Learning không còn là những bài toán chỉ được nghiên cứu trong các phòng lab đắt t
- ドキュメント名
- Deep Learning cơ bản V2 - Nguyễn Thanh Tuấn
- 学校 / コース
- Đại học Bách khoa Hà Nội · Deep learning
- 内容
- Cuốn sách cung cấp kiến thức cơ bản về AI, ML và DL, giải thích lý do DL phát triển mạnh mẽ. Tác giả hướng đến việc giúp người đọc có kiến thức chuyên môn hoặc sinh viên có thể tự áp dụng DL vào lĩnh vực của mình.
- 目次
- Lời mở đầu
- Giới thiệu về Deep Learning
- Hình 1: Mối quan hệ AI, ML và DL [3]
- Ý tưởng và mục đích của cuốn sách
- ページ数
- 301 ページ
- アップロード者
- Uni24h
コメント (0)
まだコメントはありません。最初のコメントを書きましょう!
Artificial Intelligence II - Applied Machine Learning (Lecture 2) (Cây quyết định ID3 và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh)
Software Engineering I (Lectures 0 to 9) (Kỹ sư phần mềm I)
[Luận văn] Deep learning-based accident detection system using existing CCTV infrastructure - TG.Nadeeshan I.U.N
Intro to Ensemble Learning (Lecture 7) (Cơ bản về học tập hợp thành)
Blind vs Heuristic Search Strategies Sheets 1 to 4 (Lecture 4) (Giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm)
Tổng hợp Đề Toán 5 - Luyện thi vào Lớp 6 - CLB EMath
Bài giảng vật lý đại cương (Chương 3) - Đỗ Ngọc Uấn
Chương 8.Nguyên tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 7.Cơ học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 6.Quang học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang

コメント (0)
まだコメントはありません。最初のコメントを書きましょう!