Giới thiệu về Học sâu

Học sâu là một nhánh con của học máy, tập trung vào việc học các biểu diễn đặc trưng phức tạp, có cấu trúc phân cấp từ dữ liệu thô bằng mạng nơ-ron nhân tạo. Khóa học bao gồm các nguyên lý nền tảng, toán học cơ sở, các khái niệm tối ưu hóa (giảm dần gradient, truyền ngược gradient), các mô-đun mạng (lớp tuyến tính, lớp tích chập, lớp lấy mẫu) và các kiến trúc phổ biến (CNNs, RNNs). Các ứng dụng được minh họa bao gồm thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học tăng cường. Sinh viên sẽ sử dụng thư viện học sâu PyTorch để triển khai và hoàn thành một dự án cuối khóa trong một tình huống thực tế.

Tóm tắt ngắn gọn về các mục tiêu cốt lõi: Nắm vững lý thuyết học sâu, triển khai mô hình bằng PyTorch, hiểu rõ các kiến trúc chuyên biệt (CNNs, RNNs, Transformers), và áp dụng các khái niệm này vào lĩnh vực thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ra quyết định tuần tự.

1. Giải thích các nền tảng toán học và các kỹ thuật tối ưu hóa cốt lõi (Giảm dần Gradient, Truyền ngược Gradient) cần thiết để huấn luyện mạng nơ-ron sâu.
2. Sử dụng khung học sâu PyTorch để triển khai, huấn luyện và gỡ lỗi hiệu quả các kiến trúc mạng hiện đại bằng cách tận dụng gia tốc CUDA và các kỹ thuật xử lý dữ liệu hiệu quả.
3. Thiết kế và phân tích các kiến trúc chuyên biệt, bao gồm Mạng nơ-ron tích chập (CNNs) cho dữ liệu ảnh và mô hình Transformer cho các mối quan hệ tuần tự.
4. Áp dụng các kỹ thuật học sâu để giải quyết các vấn đề thực tiễn trong các lĩnh vực ứng dụng chính: Thị giác máy tính, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Học tăng cường.
5. Đánh giá mô hình dựa trên độ bền, khả năng giải thích và công bằng đạo đức, so sánh điểm mạnh của các khuôn khổ tiên tiến khác nhau (ví dụ: Mô hình sinh học, Học bán giám sát).