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

Tensorflow and Keras For Neural Networks and Deep Learning

Tensorflow và Keras cho Mạng Nơ-ron và Học Sâu

Tensorflow và Keras cho Mạng Nơ-ron và Học Sâu

Thành thạo các Framework Học Sâu quan trọng nhất (Tensorflow & Keras) cho Khoa học Dữ liệu Python

4.4
(546 đánh giá)
11,385 học viên
Giảng viên
Minerva Singh
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
8.0 giờ video
81 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Khai thác sức mạnh của Anaconda/iPython cho Khoa học Dữ liệu thực tế
Hướng dẫn cài đặt và sử dụng Tensorflow trong môi trường Anaconda
Triển khai Thống kê và Máy học với Tensorflow
Xây dựng mô hình Mạng Nơ-ron với Tensorflow & Keras
Triển khai Học không giám sát dựa trên Học Sâu với Tensorflow và Keras
Triển khai Học có giám sát dựa trên Học Sâu với Tensorflow & Keras
Triển khai Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN) với Tensorflow & Keras

Yêu cầu

Có khả năng vận hành và cài đặt phần mềm trên máy tính
Có kiến thức trước về Khoa học Dữ liệu bằng Python sẽ rất hữu ích
Có kiến thức trước về các khái niệm và triển khai Thống kê cơ bản sẽ hữu dụng
Đã làm quen với các thuật ngữ Máy học phổ biến như kiểm định chéo (cross-validation)

Đối tượng phù hợp

Dành cho người quan tâm đến việc học Tensorflow và Keras bằng Python cho các ứng dụng Khoa học Dữ liệu
Dành cho người đã có kiến thức về Lập trình Python và/hoặc các khái niệm Khoa học Dữ liệu
Dành cho người quan tâm đến việc triển khai các mô hình Mạng Nơ-ron và Học Sâu với Tensorflow
Dành cho người quan tâm đến việc triển khai các mô hình Mạng Nơ-ron và Học Sâu với Keras

Nội dung khóa học

13 phần • 81 bài giảng
1 Giới thiệu về khóa học
2 Dữ liệu và mã nguồn cho khóa học
3 Môi trường Khoa học Dữ liệu Python
4 Dành cho người dùng Mac
5 Giới thiệu về IPython
6 Cài đặt Tensorflow
7 Hướng dẫn cài đặt Tensorflow bằng văn bản
8 Cài đặt Keras trên Windows 10
9 Cài đặt Keras trên Mac
10 Hướng dẫn cài đặt Keras bằng văn bản
1 Các gói Python cho Khoa học Dữ liệu
2 Giới thiệu về Numpy
3 Tạo mảng Numpy
4 Các phép toán với Numpy
5 Sử dụng Numpy cho các phép toán Thống kê
6 Giới thiệu về Pandas
7 Đọc dữ liệu từ file CSV
8 Đọc dữ liệu từ file Excel
9 Làm sạch dữ liệu cơ bản
1 Tổng quan nhanh
2 Tổng quan nhanh: Đồ thị tính toán (Computational Graphs)
3 Các toán tử toán học phổ biến trong Tensorflow
4 Một phiên làm việc Tensorflow (Session)
5 Phiên làm việc Tensorflow tương tác
6 Hằng số và Biến số trong Tensorflow
7 Trình giữ chỗ (Placeholders) trong Tensorflow
1 Keras là gì?
1 Lý thuyết Hồi quy Tuyến tính (OLS)
2 OLS từ những nguyên tắc cơ bản
3 Trực quan hóa kết quả của OLS
4 Hồi quy Bội với Tensorflow - Phần 1
5 Ước lượng với Tensorflow Estimators
6 Hồi quy Bội với Tensorflow Estimators
7 Tìm hiểu thêm về Linear Regressor Estimator
8 GLM: Mô hình Tuyến tính Tổng quát
9 Bộ phân loại Tuyến tính cho Bài toán Phân loại Nhị phân
10 Đánh giá Độ chính xác cho Phân loại Nhị phân
11 Phân loại Tuyến tính với Dự đoán Hỗn hợp cho Bài toán Nhị phân
12 Phân loại Softmax với Tensorflow
1 Máy học (Machine Learning) là gì?
2 Lý thuyết đằng sau ANN (Mạng Nơ-ron Nhân tạo) và DNN (Mạng Nơ-ron Sâu)
1 Học không giám sát là gì?
2 Bộ tự mã hóa (Autoencoders) cho Phân loại không giám sát
3 Autoencoders trong Tensorflow (Bài toán Lớp Nhị phân)
4 Autoencoders trong Tensorflow (Nhiều lớp)
5 Autoencoders trong Keras (Ràng buộc Thưa thớt)
6 Autoencoders trong Keras (Đơn giản)
7 Bộ tự mã hóa Sâu (Deep Autoencoder) với Keras
1 Perceptron Đa lớp (MLP) với Tensorflow
2 Perceptron Đa lớp (MLP) với Keras
3 MLP với Keras cho Phân loại Nhị phân
4 MLP với Keras cho Phân loại Đa lớp
5 MLP với Keras cho Hồi quy
1 Trí tuệ Nhân tạo là gì?
2 Bộ phân loại Mạng Nơ-ron Sâu (DNN) với Tensorflow
3 Bộ phân loại Mạng Nơ-ron Sâu (DNN) với Dự đoán Hỗn hợp
4 Hồi quy Mạng Nơ-ron Sâu (DNN) với Tensorflow
5 Học Sâu Rộng & Sâu (Wide & Deep Learning) với Tensorflow
6 Bộ phân loại DNN với Keras
7 Bộ phân loại DNN với Keras - Ví dụ 2
1 Giới thiệu về CNN
2 Triển khai CNN cho Phân loại có giám sát Đa lớp
3 Các hàm Kích hoạt (Activation Functions)
4 Tìm hiểu thêm về CNN
5 Điều kiện tiên quyết để làm việc với Dữ liệu Hình ảnh
6 CNN trên Dữ liệu Hình ảnh - Phần 1
7 CNN trên Dữ liệu Hình ảnh - Phần 2
8 Tìm hiểu thêm về TFLearn
9 Quy trình làm việc với CNN cho Keras
10 CNN với Keras
11 CNN trên Dữ liệu Hình ảnh với Keras - Phần 1
12 CNN trên Dữ liệu Hình ảnh với Keras - Phần 2
1 Autoencoders với CNN - Tensorflow
2 Autoencoders với CNN - Keras
1 Lý thuyết đằng sau RNNs
2 LSTM cho Dữ liệu Chuỗi thời gian
3 LSTM để Dự đoán Giá cổ phiếu
1 Sử dụng Colab cho Khoa học Dữ liệu với Jupyter
2 Github
3 Khoa học Dữ liệu là gì?
4 Tính toán Phân tán (Distributed Computing)

Giới thiệu khóa học

THIS IS A COMPLETE NEURAL NETWORKS & DEEP LEARNING TRAINING WITH TENSORFLOW & KERAS IN PYTHON!

It is a full 7-Hour Python Tensorflow & Keras Neural Network & Deep Learning Boot Camp that will help you learn basic machine learning, neural networks and deep learning  using two of the most important Deep Learning frameworks- Tensorflow and Keras.                         

HERE IS WHY YOU SHOULD ENROLL IN THIS COURSE:

This course is your complete guide to practical machine & deep learning using the Tensorflow & Keras framework in Python..

This means, this course covers the important aspects of Keras and Tensorflow (Google's powerful Deep Learning framework) and if you take this course, you can do away with taking other courses or buying books on Python Tensorflow and Keras based data science.  

In this age of big data, companies across the globe use Python to sift through the avalanche of information at their disposal and advent of Tensorflow and Keras is revolutionizing Deep Learning...

By gaining proficiency in Keras and and Tensorflow, you can give your company a competitive edge and boost your career to the next level.

THIS IS MY PROMISE TO YOU: COMPLETE THIS ONE COURSE & BECOME A PRO IN PRACTICAL KERAS & TENSORFLOW BASED DATA SCIENCE!

But first things first. My name is Minerva Singh and I am an Oxford University MPhil (Geography and Environment) graduate. I recently finished a PhD at Cambridge University (Tropical Ecology and Conservation).

I have several years of experience in analyzing real life data from different sources  using data science related techniques and producing publications for international peer reviewed journals.

 Over the course of my research I realized almost all the Python data science courses and books out there do not account for the multidimensional nature of the topic and use data science interchangeably with machine learning..

This gives students an incomplete knowledge of the subject. My course, on the other hand, will give you a robust grounding in all aspects of data science within the Tensorflow framework.

Unlike other Python courses, we dig deep into the statistical modeling features of Tensorflow & Keras and give you a one-of-a-kind grounding in these frameworks!

DISCOVER 8 COMPLETE SECTIONS ADDRESSING EVERY ASPECT OF PYTHON BASED TENSORFLOW DATA SCIENCE:

• A full introduction to Python Data Science and powerful Python driven framework for data science, Anaconda
• Getting started with Jupyter notebooks for implementing data science techniques in Python
• A comprehensive presentation about Tensorflow & Keras installation and a brief introduction to the other Python data science packages
• Brief introduction to the working of Pandas and Numpy
• The basics of the Tensorflow syntax and graphing environment
• The basics of the Keras syntax
• Machine Learning, Supervised Learning, Unsupervised Learning in the Tensorflow & Keras frameworks
• You’ll even discover how to create artificial neural networks and deep learning structures with Tensorflow & Keras

BUT,  WAIT! THIS ISN'T JUST ANY OTHER DATA SCIENCE COURSE:

You’ll start by absorbing the most valuable Python Tensorflow and Keras basics and techniques.

I use easy-to-understand, hands-on methods to simplify and address even the most difficult concepts.

My course will help you implement the methods using real data obtained from different sources. Many courses use made-up data that does not empower students to implement Python based data science in real -life.

After taking this course, you’ll easily use packages like Numpy, Pandas, and Matplotlib to work with real data in Python along with gaining fluency in Tensorflow and Keras. I will even introduce you to deep learning models such as Convolution Neural network (CNN) !!

The underlying motivation for the course is to ensure you can apply Python based data science on real data into practice today, start analyzing  data for your own projects whatever your skill level, and impress your potential employers with actual examples of your data science abilities.

This course will take students without a prior Python and/or statistics background background from a basic level to performing some of the most common advanced data science techniques using the powerful Python based Jupyter notebooks

It is a practical, hands-on course, i.e. we will spend some time dealing with some of the theoretical concepts related to data science. However, majority of the course will focus on implementing different  techniques on real data and interpret the results..

After each video you will learn a new concept or technique which you may apply to your own projects!

JOIN THE COURSE NOW!

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