Deep Learning lang:vie
[DL101] Chương 11: Reinforcement Learning (Học Tăng Cường)
Giới thiệu về Reinforcement Learning, Q-Learning và Deep Q-Networks (DQN)
Read more
Blog
In-depth articles on machine learning, deep learning architectures, and large language models. From theory to practical implementations.
Deep Learning lang:vie
[DL101] Chương 10: Autoencoders, GANs, và Diffusion Models
Mô hình sinh: Autoencoders, Generative Adversarial Networks (GANs) và Diffusion
Read more
Deep Learning LLMs lang:vie
[DL101] Chương 9: Tăng tốc Transformers
Các kỹ thuật tối ưu hóa và tăng tốc mô hình Transformer
Read more
Deep Learning LLMs lang:vie
[DL101] Chương 8: Các mô hình Transformer cho Thị giác và Đa phương thức
Vision Transformers (ViT) và các mô hình đa phương thức (Multimodal)
Read more
Deep Learning LLMs lang:vie
[DL101] Chương 7: Transformer cho Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên và Chatbot
Kiến trúc Transformer, BERT, GPT và cách xây dựng Chatbot
Read more
Deep Learning lang:vie
[DL101] Chương 6: Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) với RNN và Attention
Ứng dụng RNN trong NLP, mô hình Encoder-Decoder và cơ chế Attention
Read more
Deep Learning lang:vie
[DL101] Chương 5: Xử lý dữ liệu dạng chuỗi sử dụng RNN và CNN
Recurrent Neural Networks (RNN), LSTM, GRU và xử lý dữ liệu chuỗi
Read more
Deep Learning lang:vie
[DL101] Chương 4: Thị giác máy tính sử dụng Mạng nơ-ron tích chập (CNNS)
Kiến trúc CNN cơ bản, các mạng CNN nổi tiếng (ResNet, VGG) và ứng dụng
Read more
Deep Learning lang:vie
[DL101] Chương 3: Huấn luyện Mạng Neron Sâu (Deep Neural Networks)
Các kỹ thuật huấn luyện mạng nơ-ron sâu: Vanishing Gradients, Optimizers, Regularization
Read more
Deep Learning lang:vie
[DL101] Chương 2: Xây dựng Mạng Nơ-ron với PyTorch
Hướng dẫn sử dụng PyTorch để xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron
Read more
Deep Learning lang:vie
[DL101] Chương 1: Giới thiệu về Mạng Nơ-ron Nhân tạo (Artificial Neural Networks)
Khái niệm cơ bản về Mạng Nơ-ron Nhân tạo, Perceptron và MLP
Read more
Machine Learning lang:vie
[ML101] Chương 8: Học Không Giám Sát (Unsupervised Learning)
K-Means, DBSCAN và các thuật toán clustering
Read more
Machine Learning lang:vie
[ML101] Chương 7: Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)
PCA, LLE và các kỹ thuật giảm chiều dữ liệu
Read more
Machine Learning lang:vie
[ML101] Chương 6: Học kết hợp và Rừng ngẫu nhiên
Ensemble Learning, Random Forests và các phương pháp boosting
Read more
Machine Learning lang:vie
[ML101] Chương 5: Cây Quyết Định (Decision Trees)
Giới thiệu thuật toán Cây Quyết Định và cách hoạt động
Read more
Machine Learning lang:vie
[ML101] Chương 4: Huấn luyện Mô hình (Training Models)
Các phương pháp huấn luyện mô hình Machine Learning, gradient descent và regularization
Read more
Machine Learning lang:vie
[ML101] Chương 3: Bài toán Phân loại (Classification)
Tìm hiểu về bài toán phân loại trong Machine Learning với các thuật toán phổ biến
Read more
Machine Learning lang:vie
[ML101] Chương 2: Dự án Machine Learning đầu tiên
Hướng dẫn từng bước xây dựng dự án Machine Learning đầu tiên với Python
Read more
Machine Learning lang:vie
[ML101] Chương 1: Tổng quan về Machine Learning
Giới thiệu tổng quan về Machine Learning, các loại hình học máy và ứng dụng thực tế
Read more