Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Deep Learning and NLP: Seq2Seq Model Theory + ChatGPT Prizes

Deep Learning và NLP: Lý thuyết Mô hình Seq2Seq + Phần thưởng ChatGPT

Deep Learning và NLP: Lý thuyết Mô hình Seq2Seq + Phần thưởng ChatGPT

Học Lý thuyết Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên sâu với mô hình Seq2Seq và nhận nhiều phần thưởng ChatGPT ở cuối khóa!

4.4
(4,918 đánh giá)
33,509 học viên
Giảng viên
Hadelin de Ponteves
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 1.639.000đ -97%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
8.5 giờ video
64 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Tại sao nội dung này quan trọng
Các loại Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên
Mô hình Cổ điển vs. Mô hình Học sâu
Mô hình Học sâu End-to-End
Kiến trúc & Huấn luyện Seq2Seq
Giải mã Beam Search

Yêu cầu

Chỉ cần kiến thức toán cấp 3
Kiến thức lập trình Python cơ bản

Đối tượng phù hợp

Sinh viên đại học muốn bắt đầu sự nghiệp Khoa học Dữ liệu
Người đam mê Khoa học Dữ liệu
Người muốn tự tạo ChatBot cho riêng mình
Người quan tâm đến Trí tuệ Nhân tạo, Học máy hoặc Học sâu và ứng dụng của chúng

Nội dung khóa học

8 phần • 62 bài giảng
1 Thử thách Mở đầu!
2 Hãy hào hứng lên nào!
3 Các buổi thực hành được khuyến nghị trước khi bắt đầu!
1 Những gì bạn cần cho phần này
2 Kế hoạch tiếp cận
3 Các loại Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên
4 Mô hình Cổ điển vs Mô hình Học sâu
5 Mô hình Học sâu End-to-end
6 Mô hình Bag-of-words
7 Kiến trúc Seq2Seq (Phần 1)
8 Kiến trúc Seq2Seq (Phần 2)
9 Huấn luyện Seq2Seq
10 Giải mã Beam Search
11 Cơ chế Attention (Phần 1)
12 Cơ chế Attention (Phần 2)
1 Bước 1 - Chào mừng đến với Hoạt động Thực hành
2 Bước 2 - Lấy tập dữ liệu
3 Bước 3 - Lấy mã nguồn
1 Chào mừng đến Phần 1 - Tiền xử lý Dữ liệu
2 Bước 4 - Tiền xử lý Dữ liệu
3 Bước 5 - Tiền xử lý Dữ liệu
4 Bước 6 - Tiền xử lý Dữ liệu
5 Bước 7 - Tiền xử lý Dữ liệu
6 Bước 8 - Tiền xử lý Dữ liệu
7 Bước 9 - Tiền xử lý Dữ liệu
8 Bước 10 - Tiền xử lý Dữ liệu
9 Bước 11 - Tiền xử lý Dữ liệu
10 Bước 12 - Tiền xử lý Dữ liệu
11 Bước 13 - Tiền xử lý Dữ liệu
12 Bước 14 - Tiền xử lý Dữ liệu
13 Bước 15 - Tiền xử lý Dữ liệu
14 Bước 16 - Tiền xử lý Dữ liệu
15 Bước 17 - Tiền xử lý Dữ liệu
1 Chào mừng đến Phần 2 - Xây dựng Mô hình Seq2Seq
2 Bước 18 - Xây dựng Mô hình Seq2Seq
3 Bước 19 - Xây dựng Mô hình Seq2Seq
4 Bước 20 - Xây dựng Mô hình Seq2Seq
5 Bước 21 - Xây dựng Mô hình Seq2Seq
6 Bước 22 - Xây dựng Mô hình Seq2Seq
7 Bước 23 - Xây dựng Mô hình Seq2Seq
8 Bước 24 - Xây dựng Mô hình Seq2Seq
1 Chào mừng đến Phần 3 - Huấn luyện Mô hình Seq2Seq
2 Bước 25 - Huấn luyện Mô hình Seq2Seq
3 Bước 26 - Huấn luyện Mô hình Seq2Seq
4 Bước 27 - Huấn luyện Mô hình Seq2Seq
5 Bước 28 - Huấn luyện Mô hình Seq2Seq
6 Bước 29 - Huấn luyện Mô hình Seq2Seq
7 Bước 30 - Huấn luyện Mô hình Seq2Seq
8 Bước 31 - Huấn luyện Mô hình Seq2Seq
9 Bước 32 - Huấn luyện Mô hình Seq2Seq
10 Bước 33 - Huấn luyện Mô hình Seq2Seq
11 Bước 34 - Huấn luyện Mô hình Seq2Seq
12 Bước 35 - Huấn luyện Mô hình Seq2Seq
13 Bước 36 - Huấn luyện Mô hình Seq2Seq
1 Chào mừng đến Phần 4 - Kiểm thử Mô hình Seq2Seq
2 Bước 37 - Kiểm thử Mô hình Seq2Seq
3 Bước 38 - Kiểm thử Mô hình Seq2Seq
4 Bước 39 - Kiểm thử Mô hình Seq2Seq
5 Bước 40 - Kiểm thử Mô hình Seq2Seq
1 Video CẢM ƠN
2 Chúc mừng nồng nhiệt vì đã hoàn thành thử thách!
3 Bài giảng Bổ sung

Giới thiệu khóa học

Learn the theory of Seq2Seq in only 2 hours! A straight to the point course for those of you who don't have a lot of time.

Embark on an academic adventure with our specialized online course, meticulously designed to illuminate the theoretical aspects of Seq2Seq (Sequence to Sequence) models within the realms of Deep Learning and Natural Language Processing (NLP).

What This Course Offers:

  • Exclusive Focus on Seq2Seq Model Theories: Our course curriculum is devoted to exploring the intricacies and theoretical foundations of Seq2Seq models. Delve into the principles and mechanics that make these models a cornerstone in NLP and Deep Learning.

  • In-Depth Conceptual Insights: We take you through a comprehensive journey, dissecting the core concepts, architectures, and training of Seq2Seq models. Our focus is on fostering a deep understanding of these complex theories.

  • Theory-Centric Approach: Emphasizing theoretical knowledge, this course intentionally steers away from practical coding exercises. Instead, we concentrate on building a robust conceptual framework around Seq2Seq models.

  • Ideal for Theoretical Enthusiasts: This course is perfectly suited for students, educators, researchers, and anyone with a keen interest in the theoretical aspects of Deep Learning and NLP, specifically in the context of Seq2Seq models.

Join us to master the theoretical nuances of Seq2Seq models in Deep Learning and NLP. Enroll now for an enlightening journey into the heart of these transformative technologies!

And last but not least you will get a great series of Prizes providing extra case studies in Artificial Intelligence made by ChatGPT.

Can't wait to see you inside the class,

Kirill & Hadelin

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Deep Learning
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Natural Language Processing
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊