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

Deep Learning with TensorFlow 2.0

Deep Learning với TensorFlow 2.0

Deep Learning với TensorFlow 2.0

Xây dựng thuật toán Deep Learning bằng TensorFlow 2.0, Đi sâu vào Mạng nơ-ron và Ứng dụng Kỹ năng của bạn trong một Tình huống Kinh doanh

4.5
(4,408 đánh giá)
25,441 học viên
Giảng viên
365 Careers
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 1.189.000đ -96%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
6.0 giờ video
111 bài giảng
15 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 18/03/2026

Bạn sẽ học được gì

Hiểu sâu về TensorFlow - Framework Deep Learning tiên tiến của Google
Xây dựng thuật toán Deep Learning từ đầu bằng Python sử dụng NumPy và TensorFlow
Tạo sự khác biệt với Kinh nghiệm thực hành về Deep Learning và Machine Learning
Nắm vững Toán học đằng sau các thuật toán Deep Learning
Hiểu về Lan truyền ngược, Hạ dốc ngẫu nhiên, Phân lô, Động lượng và Lịch trình Tốc độ học
Hiểu rõ về Underfitting, Overfitting, Huấn luyện, Xác thực, Kiểm thử, Dừng sớm và Khởi tạo
Thực hiện thành thạo Tiền xử lý, Chuẩn hóa, Chuẩn hóa dạng chuẩn và Mã hóa One-Hot

Yêu cầu

Một số kỹ năng lập trình Python cơ bản
Bạn cần cài đặt Anaconda. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách cài đặt trong một trong những bài giảng đầu tiên của khóa học.
Tất cả phần mềm và dữ liệu sử dụng trong khóa học đều miễn phí.

Đối tượng phù hợp

Những người mong muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu
Những người quan tâm đến Học máy, Học sâu, Kinh doanh và Trí tuệ nhân tạo
Bất kỳ ai muốn học cách viết mã và xây dựng thuật toán học máy, học sâu từ đầu

Nội dung khóa học

16 phần • 111 bài giảng
1 Gặp gỡ giảng viên và lý do bạn nên học học máy?
2 Khóa học bao gồm những gì?
3 Tải xuống Tất cả Tài nguyên và Câu hỏi Thường gặp Quan trọng
1 Giới thiệu về mạng nơ-ron
2 Huấn luyện mô hình
3 Các loại hình học máy
4 Mô hình tuyến tính
5 Cần trợ giúp về Đại số Tuyến tính?
6 Mô hình tuyến tính. Nhiều đầu vào
7 Mô hình tuyến tính. Nhiều đầu vào và nhiều đầu ra
8 Biểu diễn đồ họa
9 Hàm mục tiêu
10 Mất mát chuẩn L2
11 Mất mát entropy chéo
12 Hạ dốc gradient một tham số
13 Hạ dốc gradient N-tham số
1 Thiết lập môi trường - Giới thiệu - Vui lòng không bỏ qua!
2 Tại sao là Python và tại sao là Jupyter?
3 Cài đặt Anaconda
4 Bảng điều khiển Jupyter - phần 1
5 Bảng điều khiển Jupyter - phần 2
6 Phím tắt Jupyter
7 Cài đặt TensorFlow 2
8 Cài đặt gói - bài tập
9 Cài đặt gói - lời giải
1 Ví dụ tối giản - phần 1
2 Ví dụ tối giản - phần 2
3 Ví dụ tối giản - phần 3
4 Ví dụ tối giản - phần 4
5 Ví dụ tối giản - Bài tập
1 Tổng quan về TensorFlow
2 Giới thiệu TensorFlow 2
3 Lưu ý về Lập trình trong TensorFlow
4 Các định dạng tệp trong TensorFlow và xử lý dữ liệu
5 Bố cục mô hình - đầu vào, đầu ra, mục tiêu, trọng số, độ lệch, bộ tối ưu và hàm mất mát
6 Diễn giải kết quả và trích xuất trọng số và độ lệch
7 Tùy chỉnh mô hình của bạn
8 Ví dụ tối giản với TensorFlow - Bài tập
1 Các lớp
2 Mạng sâu là gì?
3 Hiểu sâu về mạng sâu
4 Tại sao chúng ta cần tính phi tuyến?
5 Hàm kích hoạt
6 Kích hoạt Softmax
7 Lan truyền ngược
8 Lan truyền ngược - biểu diễn trực quan
1 Lan truyền ngược. Một cái nhìn vào Toán học của Tối ưu hóa
1 Underfitting và Overfitting
2 Underfitting và Overfitting - phân loại
3 Huấn luyện và xác thực
4 Huấn luyện, xác thực và kiểm thử
5 Xác thực chéo N-fold
6 Dừng sớm
1 Khởi tạo - Giới thiệu
2 Các loại khởi tạo đơn giản
3 Khởi tạo Xavier
1 Hạ dốc ngẫu nhiên
2 Cạm bẫy của hạ dốc gradient
3 Động lượng
4 Lịch trình tốc độ học
5 Lịch trình tốc độ học. Minh họa
6 Lịch trình tốc độ học thích ứng
7 Ước lượng mô men thích ứng
1 Giới thiệu tiền xử lý
2 Tiền xử lý cơ bản
3 Chuẩn hóa
4 Xử lý dữ liệu phân loại
5 Mã hóa One-hot và nhị phân
1 Bộ dữ liệu
2 Cách tiếp cận MNIST
3 Nhập các gói cần thiết và tải dữ liệu
4 Tiền xử lý dữ liệu - tạo tập dữ liệu xác thực và chia tỷ lệ dữ liệu
5 Tiền xử lý dữ liệu - chia tỷ lệ dữ liệu kiểm thử
6 Tiền xử lý dữ liệu - xáo trộn và phân lô dữ liệu
7 Tiền xử lý dữ liệu - xáo trộn và phân lô dữ liệu
8 Phác thảo mô hình
9 Chọn hàm mất mát và bộ tối ưu
10 Học
11 MNIST - bài tập
12 MNIST - lời giải
13 Kiểm thử mô hình
1 Khám phá tập dữ liệu và xác định biến dự đoán
2 Phác thảo giải pháp cho tình huống kinh doanh
3 Cân bằng tập dữ liệu
4 Tiền xử lý dữ liệu
5 Bài tập tiền xử lý
6 Tải dữ liệu đã tiền xử lý
7 Tải dữ liệu đã tiền xử lý - Bài tập
8 Học và diễn giải kết quả
9 Thiết lập cơ chế dừng sớm
10 Thiết lập cơ chế dừng sớm - Bài tập
11 Kiểm thử mô hình
12 Bài tập cuối cùng
1 Ma trận là gì?
2 Vô hướng và Vectơ
3 Đại số Tuyến tính và Hình học
4 Vô hướng, Vectơ và Ma trận trong Python
5 Tensor
6 Phép cộng và trừ Ma trận
7 Lỗi khi Cộng Ma trận
8 Chuyển vị của Ma trận
9 Tích vô hướng của Vectơ
10 Tích vô hướng của Ma trận
11 Tại sao Đại số Tuyến tính hữu ích?
1 Xem bạn đã học được bao nhiêu
2 Những gì còn ở phía trước trong thế giới học máy và học sâu
3 Tổng quan về CNN
4 Cách DeepMind sử dụng học sâu
5 Tổng quan về RNN
6 Tổng quan về các phương pháp không phải mạng nơ-ron
1 Bài giảng bổ sung: Các bước tiếp theo

Giới thiệu khóa học

Data scientists, machine learning engineers, and AI researchers all have their own skillsets. But what is that one special thing they have in common?

They are all masters of deep learning.

We often hear about AI, or self-driving cars, or the ‘algorithmic magic’ at Google, Facebook, and Amazon. But it is not magic - it is deep learning. And more specifically, it is usually deep neural networks – the one algorithm to rule them all.

Cool, that sounds like a really important skill; how do I become a Master of Deep Learning?

There are two routes you can take:

The unguided route – This route will get you where you want to go, eventually, but expect to get lost a few times. If you are looking at this course you’ve maybe been there.

The 365 route – Consider our route as the guided tour. We will take you to all the places you need, using the paths only the most experienced tour guides know about. We have extra knowledge you won’t get from reading those information boards and we give you this knowledge in fun and easy-to-digest methods to make sure it really sticks.

Clearly, you can talk the talk, but can you walk the walk? – What exactly will I get out of this course that I can’t get anywhere else?

Good question! We know how interesting Deep Learning is and we love it! However, we know that the goal here is career progression, that’s why our course is business focused and gives you real world practice on how to use Deep Learning to optimize business performance.

We don’t just scratch the surface either – It’s not called ‘Skin-Deep’ Learning after all. We fully explain the theory from the mathematics behind the algorithms to the state-of-the-art initialization methods, plus so much more.

Theory is no good without putting it into practice, is it? That’s why we give you plenty of opportunities to put this theory to use. Implement cutting edge optimizations, get hands on with TensorFlow and even build your very own algorithm and put it through training!

Wow, that’s going to look great on your resume!

Speaking of resumes, you also get a certificate upon completion which employers can verify that you have successfully finished a prestigious 365 Careers course – and one of our best at that!

Now, I can see you’re bragging a little, but I admit you have peaked my interest. What else does your course offer that will make my resume shine?

Trust us, after this course you’ll be able to fill your resume with skills and have plenty left over to show off at the interview.

  • Of course, you’ll get fully acquainted with Google’ TensorFlow and NumPy, two tools essential for creating and understanding Deep Learning algorithms.

  • Explore layers, their building blocks and activations – sigmoid, tanh, ReLu, softmax, etc.

  • Understand the backpropagation process, intuitively and mathematically.

  • You’ll be able to spot and prevent overfitting – one of the biggest issues in machine and deep learning

  • Get to know the state-of-the-art initialization methods. Don’t know what initialization is? We explain that, too

  • Learn how to build deep neural networks using real data, implemented by real companies in the real world. TEMPLATES included!

  • Also, I don’t know if we’ve mentioned this, but you will have created your very own Deep Learning Algorithm after only 1 hour of the course.

  • It’s this hands-on experience that will really make your resume stand out

This all sounds great, but I am a little overwhelmed, I’m afraid I may not have enough experience.

We admit, you will need at least a little understanding of Python programming but nothing to worry about. We start with the basics and take you step by step toward building your very first (or second, or third etc.) Deep Learning algorithm – we program everything in Python and explain each line of code.

We do this early on and it will give you the confidence to carry on to the more complex topics we cover.

All the sophisticated concepts we teach are explained intuitively. Our beautifully animated videos and step by step approach ensures the course is a fun and engaging experience for all levels.

We want everyone to get the most out of our course, and the best way to do that is to keep our students motivated. So, we worked hard to ensure that students with varying skills are challenged without being overwhelmed. Each lecture builds upon the last and practical exercises mean that you can practice what you’ve learned before moving on to the next step.

And of course, we are available to answer any queries you have. In fact, we aim to answer any and all question within 1 business day. We don’t just chuck you in the pool then head to the bar and let you fend for yourself.

Remember, we don’t just want you to enrol – we want you to complete the course and become a Master of Deep Learning.

OK, awesome! I feel much better about my level of experience now, but we haven’t discussed yours! How do I know you can teach me to become a Master of Deep Learning?

That’s an understandable worry, but it’s one we have no problem removing.

We are 365 Careers and we’ve been creating online courses for ages. We have over 3,000,000 students and enjoy high ratings for all our Udemy courses. We are a team of experts who are all, at heart, teachers. We believe knowledge should be shared and not just through boring text books but in engaging and fun ways.

We are well aware how difficult it is to build your knowledge and skills in the data science field, it’s so new and has grown so fast that the education sector has struggled to keep up and offer any substantial methods of teaching these topic areas. We wanted to change things – to rock the boat – so we developed our unique teaching style, one that countless students have enjoyed and thrived with.

And between us, we think this course is one of our favourites, so if this is your first time with us, you’re in for a treat. If it’s not and you’ve taken one of our courses before, then, you’re still in for a treat!

I’ve been hurt before though, how can I be sure you won’t let me down?

Easy, with Udemy’s 30-day money back guarantee. We strive for the best and believe that our courses are the best out there. But you know what, everyone is different, and we understand that. So, we have no problem offering this guarantee, we want students who will complete and get the most out of this course. If you are one of the few who finds this course not what you wanted or expected then, get your money back. No questions, no risk, no problem.

Great, that takes a load of my shoulders. What next?

Click on the ‘Buy now’ button and take that first step toward a satisfying data science career and becoming a Master of Deep Learning.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Python
Hiển thị tất cả khoá học Tensorflow
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊