ManuAI
EN

Lộ trình kỹ thuật · 8 bước · 82 phút

Deep Learning (học sâu)

“Tôi muốn tự xây và huấn luyện mạng nơ-ron”

Mạng nơ-ron học như thế nào, CNN và transformer hoạt động ra sao, và các model ngôn ngữ, model tạo ảnh ngày nay được huấn luyện thế nào. Dành cho bạn đã biết chút Python và muốn tự huấn luyện model thật trên GPU miễn phí.

3–4 giờ mỗi tuần, trong 6 tuần

Bắt đầu bước 1 Đã tích 0/8 bước

01

Các bước

Dấu tích và điểm số chỉ lưu trong trình duyệt này. Không cần tài khoản.

  1. 01Hiểu mạng nơ-ron bằng trực giácBạn giải thích được nơ-ron, layer, loss, gradient descent và backpropagation bằng lời đơn giản.
  2. 02Huấn luyện trong thực tếBạn đọc được đường cong huấn luyện, nhận ra overfitting và biết các cách khắc phục thường dùng.
  3. 03CNN cho hình ảnhBạn hiểu vì sao mạng tích chập hợp với ảnh và cách tận dụng một model đã huấn luyện sẵn.
  4. 04Chuỗi, attention và transformerBạn giải thích được attention làm gì và vì sao transformer thay thế các model chuỗi đời cũ.
  5. 05LLM được huấn luyện như thế nàoBạn mô tả được pretraining, fine-tuning và preference tuning, và mỗi giai đoạn thay đổi điều gì.
  6. 06Diffusion và ảnh tạo sinhBạn hiểu ở mức tổng quan cách các công cụ tạo ảnh biến nhiễu thành bức tranh.
  7. 07PyTorch và GPU miễn phíBạn viết được một vòng lặp huấn luyện PyTorch cơ bản và chạy nó trên GPU đám mây miễn phí, biết rõ giới hạn.
  8. 08Dự án portfolio của bạnBạn lên kế hoạch, xây dựng và trình bày được một dự án deep learning cho thấy năng lực thật.

02

Bài kiểm tra và chứng nhận

Bài kiểm tra lộ trình Deep Learning (học sâu)

Tích xong mọi bước, rồi làm bài kiểm tra 10 câu và đạt từ 80% trở lên. Chứng nhận đi kèm một đường link ai cũng kiểm tra được.

  • Đã tích 0/8 bước
  • Đạt bài kiểm tra lộ trình từ 80%
Làm bài kiểm tra lộ trình Chứng nhận chưa mở khóa

03

Học tiếp ở đâu

Tài liệu miễn phí, uy tín để đi sâu hơn. Các link mở sang trang khác.