Deep Learning

Nâng cao

Deep Learning & Neural Network Architectures

Master advanced deep learning concepts từ CNN, RNN đến Transformers. Hiểu về backpropagation, gradient descent và optimization techniques cho production AI systems.

240 phút

Nâng cao

Deep Learning

Mục tiêu học tập

Understand neural network architectures: CNN, RNN, LSTM, GRU, Transformers

Master backpropagation algorithm và gradient descent optimization

Implement deep learning models using TensorFlow và PyTorch

Optimize model performance với regularization techniques và hyperparameter tuning

Kiến thức cần có

Strong programming skills trong Python

Linear algebra và calculus knowledge

Basic machine learning concepts

Statistics và probability theory

Bài tập thực hành

CNN Image Classification với Vietnam Dataset

Nâng cao

Build convolutional neural network để classify Vietnamese cultural artifacts và landmarks.

Các bước thực hiện:

1Prepare và preprocess Vietnamese landmark image dataset
2Design CNN architecture với appropriate conv layers
3Implement data augmentation để improve generalization
4Train model với transfer learning từ pre-trained models
5Evaluate performance using accuracy, precision, recall metrics
6Deploy model cho real-time image classification

Kết quả mong đợi:

95%+ accuracy trên test set với real-time inference capability

Xem hướng dẫn chi tiết & phân tích

Use transfer learning với ResNet-50 backbone, data augmentation, và proper regularization

Vietnamese Text Generation với Transformer

Nâng cao

Implement Transformer model để generate Vietnamese text và poetry.

Các bước thực hiện:

1Tokenize Vietnamese text using appropriate tokenizer
2Implement Transformer architecture từ scratch
3Train model trên Vietnamese literature corpus
4Fine-tune for poetry generation
5Implement beam search decoding
6Evaluate generation quality và coherence

Kết quả mong đợi:

Coherent Vietnamese text generation với proper grammar và cultural context

Xem hướng dẫn chi tiết & phân tích

Use attention mechanisms, positional encoding, và proper Vietnamese language preprocessing

Ứng dụng thực tế

1Medical image analysis cho Vietnamese healthcare systems

2Vietnamese language processing cho government digitization

3Agricultural monitoring using satellite imagery trong Mekong Delta

4Traffic pattern analysis trong Vietnamese cities

5Financial fraud detection cho Vietnamese banking

Trò chơi học tập

🔬

Phòng Nghiên Cứu AI Tiên Tiến

Nâng cao🏆 180

⏱️ 40-45 phút

Xem tất cả trò chơi

Nghiên cứu tình huống

VinAI Research - Vietnamese Language Model

VinGroup AI Research

Vấn đề:

Develop state-of-the-art Vietnamese language understanding cho enterprise applications

Giải pháp:

Create PhoBERT - Vietnamese pre-trained language model với domain-specific fine-tuning

Tác động:

Improved Vietnamese NLP accuracy by 15-20% across multiple tasks

Đổi mới chính:

BERT
Transformer
Vietnamese Corpus
Transfer Learning

Bài tiếp theo

Tài nguyên bổ sung

VinAI Research Publications

Research Papers

Tiến độ khóa học

Deep Learning & Neural Network Architectures

240 phút • Nâng cao

Computer Vision & Image Processing Applications

220 phút • Nâng cao

Natural Language Processing & Large Language Models

200 phút • Nâng cao

Reinforcement Learning & Autonomous Systems

190 phút • Nâng cao

AI Ethics, Bias & Production Deployment

170 phút • Nâng cao

Vietnam Geography App

Bài tập thực hành

CNN Image Classification với Vietnam Dataset

Nâng cao

Build convolutional neural network để classify Vietnamese cultural artifacts và landmarks.

Các bước thực hiện:

1Prepare và preprocess Vietnamese landmark image dataset
2Design CNN architecture với appropriate conv layers
3Implement data augmentation để improve generalization
4Train model với transfer learning từ pre-trained models
5Evaluate performance using accuracy, precision, recall metrics
6Deploy model cho real-time image classification

Kết quả mong đợi:

95%+ accuracy trên test set với real-time inference capability

Xem hướng dẫn chi tiết & phân tích

Use transfer learning với ResNet-50 backbone, data augmentation, và proper regularization

Vietnamese Text Generation với Transformer

Nâng cao

Implement Transformer model để generate Vietnamese text và poetry.

Các bước thực hiện:

1Tokenize Vietnamese text using appropriate tokenizer
2Implement Transformer architecture từ scratch
3Train model trên Vietnamese literature corpus
4Fine-tune for poetry generation
5Implement beam search decoding
6Evaluate generation quality và coherence

Kết quả mong đợi:

Coherent Vietnamese text generation với proper grammar và cultural context

Xem hướng dẫn chi tiết & phân tích

Use attention mechanisms, positional encoding, và proper Vietnamese language preprocessing

Nghiên cứu tình huống

VinAI Research - Vietnamese Language Model

VinGroup AI Research

Vấn đề:

Develop state-of-the-art Vietnamese language understanding cho enterprise applications

Giải pháp:

Create PhoBERT - Vietnamese pre-trained language model với domain-specific fine-tuning

Tác động:

Improved Vietnamese NLP accuracy by 15-20% across multiple tasks

Đổi mới chính:

BERT
Transformer
Vietnamese Corpus
Transfer Learning