I. Tổng quan

Khóa học “Deep learning nâng cao và Computer Vision” này bao gồm các ứng dụng thực tế của computer vision, GAN, điện toán phân tán và song song với GPU và triển khai các mô hình deep learning trên đám mây. 

II. Thời lượng: 40h

III. Mục tiêu:

• Làm việc với GAN
• Mã hóa, giải mã và làm màu denoise hình ảnh với autoencoders
• Hiểu cấu trúc và chức năng của mạng nơ-ron tích chập CNNs
• Phát hiện các đối tượng trong hình ảnh với YOLO v4
• Tìm hiểu cách triển khai các mô hình deep learning trên Docker, Kubernetes và trong môi trường đám mây

IV. Đối tượng tham gia:

Với nhu cầu về việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo trong các ngành khác nhau như ngân hàng, tài chính, sản xuất, vận tải và hậu cần, chăm sóc sức khỏe, khóa học Trí tuệ nhân tạo phù hợp cho nhiều đối tượng khác nhau như:

• Kỹ sư công nghệ thông tin mong muốn trở thành “Kỹ sư trí tuệ nhân tạo”
• Cấp quản lý đang lãnh đạo các nhà phân tích dữ liệu và phân tích kinh doanh.
• Sinh viên đã tốt nghiệp muốn phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy học
• Các nhà phân tích dữ liệu/ phân tích kinh doanh mong muốn áp dụng trí tuệ nhân tạo trong môi trường công việc

V. Nội dung khóa học:

• Phần 1 - Course Introduction
• Phần 2 - Prerequisites for the course
• Phần 3 - RBM and DBNs
• Phần 4 - Variational AutoEncoder
• Phần 5 - Working with Deep Generative Models
• Phần 6 - Applications: Neural Style; Transfer and Object Detection
• Phần 7 - Distributed & Parallel; Computing for Deep Learning Models
• Phần 8 - Reinforcement Learning
• Phần 9 - Deploying Deep Learning Models and Beyond Lesson