Nội dung khóa học

• Buổi 1: Giới thiệu về Deep Learning và Mạng Nơ-ron
Chủ đề:

Cơ bản về Deep Learning và Neural Networks

Mục tiêu:

Hiểu rõ cấu trúc và nguyên lý hoạt động của mạng nơ-ron.

Ứng dụng:

Ứng dụng cơ bản trong phân tích dữ liệu.

Case Study:

Phân tích dữ liệu khách hàng.

• Buổi 2: Computer Vision và CNN
Chủ đề:

Computer Vision và Convolutional Neural Networks

Mục tiêu:

Hiểu về CNN và ứng dụng trong xử lý ảnh.

Ứng dụng:

Phân loại và phân tích hình ảnh

Case Study:

Phân loại ảnh

• Buổi 3: Mô hình Image Classification
Chủ đề:

Xây dựng mô hình Image Classification

Mục tiêu:

Tạo mô hình phân loại ảnh chính xác.

Ứng dụng:

Nhận dạng hình ảnh tự động.

Case Study:

Nhận dạng khuôn mặt

• Buổi 4: NLP và RNN
Chủ đề:

NLP và Recurrent Neural Networks

Mục tiêu:

Hiểu về RNN và ứng dụng trong NLP.

Ứng dụng:

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Case Study:

Phân tích cảm xúc từ văn bản.

• Buổi 5: Mô hình Text Classification
Chủ đề:

Xây dựng mô hình Text Classification

Mục tiêu:

Tạo mô hình phân loại văn bản

Ứng dụng:

Phân loại tin tức, email

Case Study:

Phân loại tin tức giả mạo

• Buổi 6: Audio Processing và Spectrogram
Chủ đề:

Xử lý Âm thanh và Spectrogram

Mục tiêu:

Hiểu cách xử lý âm thanh

Ứng dụng:

Nhận dạng âm thanh, phân tích âm nhạc

Case Study:

Phân loại thể loại âm nhạc

• Buổi 7: Mô hình Speech-to-Text
Chủ đề:

Speech-to-Text

Mục tiêu:

Xây dựng mô hình chuyển đổi giọng nói thành văn bản

Ứng dụng:

Trợ lý ảo, nhập liệu tự động

Case Study:

Hệ thống ghi chú từ giọng nói

• Buổi 8: Time Series và mô hình ARIMA
Chủ đề:

Phân Tích Time Series và ARIMA

Mục tiêu:

Hiểu cách phân tích và dự báo Time Series

Ứng dụng:

Dự báo tài chính, thời tiết

Case Study:

Dự báo giá cổ phiếu

• Buổi 9: Thực hành với ARIMA và LSTM
Chủ đề:

Xây dựng mô hình ARIMA và LSTM

Mục tiêu:

Tạo mô hình dự báo chính xác hơn

Ứng dụng:

Dự báo kinh tế, thị trường

Case Study:

Dự báo nhu cầu sử dụng điện.

• Buổi 10: Reinforcement Learning
Chủ đề:

Giới thiệu về Reinforcement Learning

Mục tiêu:

Tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và quyết định giá cả.
Cải thiện quy trình xử lý hình ảnh và phân tích văn bản.

Ứng dụng:

Tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và quyết định giá cả.
Cải thiện quy trình xử lý hình ảnh và phân tích văn bản.

Case Study:

Sử dụng Reinforcement Learning để tối ưu hóa chiến lược giá cả trong thương mại điện tử.

• Buổi 11: Gradient Descent và các biến thể
Chủ đề:

Gradient Descent

Mục tiêu:

Gradient Descent
Momentum Gradient Descent
Adaptive Gradient Algorithm

Ứng dụng:

Hiểu biết về các kỹ thuật tối ưu hóa và cải tiến trong học máy.

Case Study:

Tối ưu hóa một mô hình học máy sử dụng các kỹ thuật Gradient Descent khác nhau.

• Buổi 12: Project cuối khóa
Chủ đề:

Giải bài tập và trả lời câu hỏi.

Mục tiêu:

Giải đáp các case study

Ứng dụng:

Áp dụng kiến thức đã học vào việc giải quyết các vấn đề cụ thể.

Case Study:

Áp dụng kiến thức đã học để giải quyết một vấn đề cụ thể hoặc xây dựng một ứng dụng thực tế.