Học Deep Learning với thư viện Numpy trong Python

Khóa học này sẽ giúp bạn làm quen và thành thạo các kiến thức cơ bản về Deep Learning – lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang phát triển mạnh mẽ, ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp hiện nay. Thay vì chỉ sử dụng các thư viện “đóng gói” sẵn, bạn sẽ được hướng dẫn xây dựng các thuật toán học sâu bằng cách sử dụng trực tiếp Numpy Stack – tập hợp các thư viện tính toán khoa học mạnh mẽ trong Python.

Thông qua khóa học, bạn sẽ hiểu rõ cách thức hoạt động bên trong của các mô hình Deep Learning, nắm vững các phép toán ma trận, vectơ và cách tối ưu hóa thuật toán một cách chi tiết. Đây là bước đệm quan trọng giúp bạn phát triển kỹ năng lập trình AI từ nền tảng, và chuẩn bị tốt cho việc sử dụng các framework phổ biến như TensorFlow hoặc PyTorch.

Bạn sẽ học được gì:

• Cách cài đặt và sử dụng các thư viện trong Numpy Stack (NumPy, SciPy, Matplotlib)

• Kiến thức nền tảng về toán học và đại số tuyến tính trong Deep Learning

• Xây dựng từ đầu các mạng nơ-ron nhân tạo đơn giản

• Tối ưu hóa mô hình bằng các thuật toán gradient descent

• Trực quan hóa dữ liệu và quá trình huấn luyện mô hình

• Hiểu rõ cấu trúc và cách vận hành của các thành phần Deep Learning

Khóa học dành cho ai:

• Người mới bắt đầu muốn tìm hiểu sâu về AI và Deep Learning

• Lập trình viên Python muốn nâng cao kiến thức về học máy

• Sinh viên ngành công nghệ thông tin, khoa học dữ liệu

• Những ai muốn xây dựng nền tảng vững chắc trước khi học các framework lớn

Yêu cầu trước khi học:

• Có kiến thức cơ bản về Python và lập trình

• Hiểu biết sơ bộ về đại số tuyến tính là lợi thế

• Máy tính có môi trường Python được cài đặt (Anaconda hoặc pip)

• Đam mê học hỏi và sẵn sàng thực hành

Chứng nhận hoàn thành:

Bạn sẽ nhận được chứng chỉ hoàn thành khóa học xác nhận kỹ năng và kiến thức nền tảng về Deep Learning với Numpy Stack, làm bàn đạp cho các khóa học nâng cao hơn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.