- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 10 - Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 10 - Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên" cung cấp cho sinh viên những kiến thức như: Tổng quan về xử lý ngôn ngữ tự nhiên; biểu diễn từ và văn bản; thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên và một số mô hình huấn luyện sẵn. Mời các bạn cùng tham khảo!
47 p actvn 30/03/2026 44 0
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Biểu diễn từ, Biểu diễn văn bản, Vai trò của học sâu
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 11 - Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 11 - Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên" được biên soạn gồm các nội dung chính sau: Bài toán sinh văn bản: Character-RNN; giới thiệu về bài toán dịch má' mô hình NMT; cơ chế chú ý (attention). Mời các bạn cùng tham khảo!
72 p actvn 30/03/2026 37 0
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Biểu diễn từ, Bài toán sinh văn bản, Bài toán dịch máy
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 12 - Mô hình sinh dữ liệu
Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 12 - Mô hình sinh dữ liệu" nhằm giúp sinh viên tìm hiểu về các mô hình học sâu có khả năng tạo sinh dữ liệu mới một cách tự động, như hình ảnh, văn bản, âm thanh,... dựa trên phân phối của dữ liệu huấn luyện. Đây là một trong những hướng nghiên cứu hiện đại và ứng dụng mạnh mẽ của học sâu.
63 p actvn 30/03/2026 33 0
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Mô hình sinh dữ liệu, Mô hình tự mã hóa Autoencoder, mạng sinh dữ liệu
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 1 - Giới thiệu về học sâu
Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 1 - Giới thiệu về học sâu" được biên soạn nhằm giúp sinh viên hiểu được khái niệm học sâu và mối liên hệ với trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning); biết được lịch sử phát triển và lý do vì sao học sâu bùng nổ trong thời gian gần đây; nhận biết một số ứng dụng phổ biến của học sâu trong...
35 p actvn 30/03/2026 43 0
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Giới thiệu về học sâu, Trí tuệ nhân tạo, Học máy có giám sát, Phân lớp tuyến tính, Hàm mục tiêu
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 2 - Giới thiệu về mạng nơ-ron
Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 2 - Giới thiệu về mạng nơ-ron" gồm có các nội dung chính sau đây: Mạng nơ-ron và bộ não; một số hàm kích hoạt thường gặp; perceptron đơn giản hóa; mạng nơ-ron một lớp ẩn;... Mời các bạn cùng tham khảo!
37 p actvn 30/03/2026 41 0
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Giới thiệu về mạng nơ-ron, Mạng nơ-ron, Mạng nơ-ron một lớp ẩn, Mạng nơ-ron nhiều lớp, Định lý xấp xỉ tổng quát
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 3 - Giới thiệu về mạng tích chập Conv Neural Networks
Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 3 - Giới thiệu về mạng tích chập Conv Neural Networks" nhằm giúp sinh viên làm quen với một trong những kiến trúc học sâu quan trọng nhất – mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNN) – được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực xử lý ảnh và thị giác máy tính.
47 p actvn 30/03/2026 40 0
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Mạng tích chập Conv Neural Networks, Mạng tích chập, Lớp tích chập, Phép toán tích chập
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 4 - Huấn luyện mạng nơ-ron
Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 4 - Huấn luyện mạng nơ-ron" gồm có các nội dung chính sau đây: Hàm kích hoạt; tiền xử lý dữ liệu; khởi tạo trọng số; các kỹ thuật chuẩn hóa. Mời các bạn cùng tham khảo!
44 p actvn 30/03/2026 42 0
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Huấn luyện mạng nơ-ron, Hàm kích hoạt, Tiền xử lý dữ liệu, Khởi tạo trọng số, Các kỹ thuật chuẩn hóa
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 5 - Huấn luyện mạng nơ-ron
Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 5 - Huấn luyện mạng nơ-ron" trình bày các nội dung chính sau đây: Các giải thuật tối ưu cho mạng nơ-ron; chiến lược thay đổi tốc độ học; một số kỹ thuật chống overfitting; làm giàu dữ liệu (data augmentation); lựa chọn siêu tham số;... Mời các bạn cùng tham khảo!
61 p actvn 30/03/2026 35 0
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Huấn luyện mạng nơ-ron, Kỹ thuật chống overfitting, Làm giàu dữ liệu, Lựa chọn siêu tham số
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 6 - Phần cứng và phần mềm cho học sâu
Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 6 - Phần cứng và phần mềm cho học sâu" cung cấp cho sinh viên những kiến thức như: Phần cứng cho học sâu; các nền tảng lập trình cho học sâu; công cụ tăng tốc và nén mạng. Mời các bạn cùng tham khảo!
59 p actvn 30/03/2026 37 0
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Phần cứng cho học sâu, Phần mềm cho học sâu, Các nền tảng lập trình cho học sâu, Công cụ tăng tốc mạng
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 7 - Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy tính
Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 7 - Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy tính" giới thiệu các ứng dụng tiêu biểu của học sâu trong lĩnh vực thị giác máy tính như: phân loại ảnh, phát hiện đối tượng, phân đoạn ảnh và nhận diện khuôn mặt. Qua đó, sinh viên hiểu được cách triển khai các mô hình học sâu cho từng bài toán cụ thể và...
60 p actvn 30/03/2026 27 0
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Thị giác máy tính, Bài toán phát hiện đối tượng, Mục tiêu của thị giác máy tính, Các bài toán thị giác máy tính
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 8 - Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy tính
Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 8 - Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy tính" gồm có các nội dung chính sau đây: Giới thiệu bài toán phân đoạn ảnh; hàm mục tiêu; lớp tăng độ phân giải upsampling;... Mời các bạn cùng tham khảo!
40 p actvn 30/03/2026 39 0
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Thị giác máy tính, Bài toán phân đoạn ảnh, Hàm mục tiêu, Lớp tăng độ phân giải upsampling
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 9 - Mạng hồi quy
Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 9 - Mạng hồi quy" cung cấp cho sinh viên những kiến thức như: Bài toán dự đoán chuỗi; mạng hồi quy thông thường; lan truyền ngược theo thời gian ; mạng LSTM và GRU; một số áp dụng. Mời các bạn cùng tham khảo!
56 p actvn 30/03/2026 35 0
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Mạng hồi quy, Bài toán dự đoán chuỗi, Mạng hồi quy thông thường, Lan truyền ngược theo thời gian
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật