Deep Learning cơ bản V2 - Nguyễn Thanh Tuấn
- 페이지 수
- 301
- 형식
- 크기
- 34.9 MB
- 언어
- VI · Tiếng Việt
- 연도
- 2019
- Trường
- Đại học Bách khoa Hà Nội
- 조회수
- 0
- 댓글
- 0
- Lượt tải
- 0
미리보기 생성 중...
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.
- 문서명
- Deep Learning cơ bản V2 - Nguyễn Thanh Tuấn
- 학교 / 강의
- Đại học Bách khoa Hà Nội · Deep learning
- 내용
- 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.
- 목차
- 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
- 페이지 수
- 301 페이지
- 업로더
- Uni24h
설명
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
자주 묻는 질문
이 문서는 무료인가요?
네. “Deep Learning cơ bản V2 - Nguyễn Thanh Tuấn” 문서는 무료입니다. 로그인 후 '다운로드'를 클릭하여 원본 파일을 받으세요.
이 문서는 몇 페이지로 되어 있나요?
이 문서는 301페이지입니다, Deep learning 과정용. 다운로드하기 전에 온라인으로 미리 볼 수 있습니다.
다운로드하기 전에 미리 볼 수 있나요?
네. 이 페이지의 온라인 리더를 통해 문서를 미리 본 후 다운로드 여부를 결정할 수 있습니다.
Deep Learning cơ bản V2 - Nguyễn Thanh Tuấn
미리보기 생성 중...
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
- 문서명
- Deep Learning cơ bản V2 - Nguyễn Thanh Tuấn
- 학교 / 강의
- Đại học Bách khoa Hà Nội · Deep learning
- 내용
- 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.
- 목차
- 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
- 페이지 수
- 301 페이지
- 업로더
- Uni24h
댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!
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)
Intro to Ensemble Learning (Lecture 7) (Cơ bản về học tập hợp thành)
Supervised Machine Learning Decision Trees via ID3 (Lecture 7) (Cây quyết định và thuật toán ID3 trong học máy có giám sát)
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

댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!