Deep Learning là một là một chi của ngành máy học. Nó cho phép chúng ta huấn luyện một AI có thể dự đoán được các đầu ra dựa vào một tập các đầu vào. Cả hai phương pháp có giám sát và không giám sát đều có thể sử dụng để huấn luyện.
Deep learning lấy ý tưởng từ việc cố gắng dùng các kí hiệu toán học, các thuật toán để mô tả lại hoạt động của bộ não sinh học con người, bộ não người có các nơ ron và liên kết giữa chúng thì mạng deep learning cũng có các nơ ron (nơi tính toán các trọng số) và liên kết giữa chúng (đại diện bởi các trọng số).
Deep learning được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực hiện nay như thị giác máy tính (computer vision), nhận diện tiếng nói (speech recognition), xử lí ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing – NLP)…
Qua quá trình nghiên cứu và làm việc mình quyết định viết các bài viết này để giới thiệu các kiến thức cơ bản về Deep Learning mục đích chủ yếu là để chia sẻ và giúp cho những người mới tìm hiểu về lĩnh vực này có thêm một nguồn tiếng việt để tham khảo, mọi ý kiến đóng góp của mọi người có thể bình luận bên dưới để mình có thể cải thiện được bài viết được tốt hơn.
Mục lục:
Bài 1. Giới thiệu cơ bản về deep learning
Bài 2. Tìm cực trị
Bài 3. Logistic regression
Bài 4. Neural network
Bài 5. Convolution neural network (CNN)
Bài 6. Một số mạng CNN cổ điển
Bài 7. Object detection
Bài 8. YOLO model
Bài 9. Recurrent neural network (RNN)
Bài 10. Gated recurrent unit (GRU)
Bài 11. Long short term memory (LSTM)
