https://github.com/ProtonX-AI/machine-learning-with-tensorflow-and-pytorch
- Đang trong tiến trình xây dựng (2020)
Tuần 0 | Giới thiệu khoá học | Github | Nbviewer |
---|---|---|---|
1 | Giới thiệu | ||
2 | Kỹ năng sử dụng Google Search | View | View |
3 | Hướng dẫn sử dụng Python trên Web AIVIETNAM | View | |
4 | Jupyter Notebook và kỹ thuật dùng Markdown | View | View |
5 | Hướng dẫn sử dụng PyCharm | View | View |
6 | Hướng dẫn sử dụng Google Colab | View | View |
7 | Mẹo sử dụng Google Colab | View | View |
8 | Cách học khoá học đạt hiệu quả cao & Hướng dẫn làm bài tập | View | View |
*** | |||
Tuần 1 | Ôn tập kiến thức toán và Python | ||
1 | Đại số tuyến tính cơ bản | View | View |
2 | Giải tích cơ bản | View | View |
3 | Xác suất cơ bản | View | View |
4 | Số liệu thống kê cơ bản | View | View |
5 | Ký hiệu toán thường dùng trong Machine Learning | View | View |
6 | Tài liệu toán cần thiết (Anh Vũ Khắc Tiệp) | View | |
7 | Python cơ bản | View | View |
8 | Những lỗi thường gặp trong Python | View | |
Quiz | Kiến thức toán và Python | View | View |
Assignment | Cài đặt các công thức toán cơ bản bằng Python | View | View |
Assignment | Thực hiện tính hệ số tương quan giữa 2 ảnh bằng Python | View | View |
*** | |||
Tuần 2 | Giới thiệu Machine Learning và Bài toán hồi quy tuyến tính đơn biến (Linear Regression with One Variable) |
||
1 | Giới thiệu về Machine Learning | View | View |
2 | Các nhóm thuật toán trong Machine Learning | View | View |
3 | Linear Regression with One Variable (Hồi quy tuyến tính đơn biến) |
View | View |
4 | Python - Numpy | View | View |
Quiz | Linear Regression with One Variable | View | |
Assignment | (Tuỳ Chọn) Optional - Python Numpy | View | View |
Assignment | Python Basic with Numpy in Machine Learning / Deep Learning | View | View |
Assignment | Linear Regression with One Variable | View | View |
*** | |||
Tuần 3 | Bài toán hồi quy tuyến tính đa biến và Hồi quy đa thức (Linear Regression with Multiple Variables & Polynomial Regression) |
||
1 | Linear Regression with Multiple Variables | View | View |
2 | Feature Normalization | View | View |
3 | Gradient Descent Tips và Normal Equation | View | View |
4 | Polynomial Regression | View | View |
5 | Python - Matplotlib | View | View |
Quiz | Linear Regression with Multiple Variables | View | |
Assignment | Python - Matplotlib | View | View |
Assignment | Linear Regression with Multiple Variables | View | View |
*** | |||
Tuần 4 | Logistic Regression | ||
1 | Logistic Regression | View | View |
2 | Regularization (Linear Regression và Logistic Regression) | View | View |
3 | Phân biệt 2 chữ số viết tay | View | View |
4 | Phân loại nhiều nhóm bằng Logistic Regression (One vs All) | View | View |
Quiz | Logistic Regression | View | |
Assignment | Logistic Regression | View | View |
Assignment | Regularization Logistic Regression | View | View |
*** | |||
Tuần 5 | Softmax Regression & Learning with Large Datasets | ||
1 | Các hàm kích hoạt phổ biến trong Machine Learning | View | View |
2 | Stochastic, Mini-Batch, Batch Gradient Descent | View | View |
3 | Phân loại nhiềm nhóm: Softmax Regression | View | View |
Quiz | Softmax Regression và Learning with Large Datasets | View | |
Assignment | Lập trình các hàm kích hoạt | View | View |
Assignment | Stochastic, Mini-Batch Gradient Descent | View | View |
Assignment | Softmax Regression cho bài toán Mnist Fashion | View | View |
*** | |||
Tuần 6 | Áp dụng Machine Learning | ||
1 | Đánh giá hàm giả thuyết & Lựa chọn mô hình phù hợp | View | View |
2 | Train / Validation / Test Sets | View | View |
3 | Chuẩn đoán Bias vs. Variance & Regularization | View | View |
4 | Learning Curves | View | View |
5 | Machine Learning System Design | View | View |
Quiz | Áp dụng Machine Learning | View | |
*** | |||
Tuần 7 | TensorFlow |
-
Tuần 8: Neural Networks: Representation
- Non-linear Hypotheses
- Multiclass Classification
- Cost Function
- Backpropagation Algorithm
- Gradient Checking
- Random Initialization
-
Tuần 9: Giải thuật Gen di truyền
- Neural Network + GA: https://www.youtube.com/watch?v=aeWmdojEJf0
-
Tuần 1-: Support Vector Machine
-
Tuần 11: Unsupervised Learning
- K-Means Algorithm
- Principal Component Analysis Algorithm
-
Tuần 12: Anomaly Detection & Recommender Systems
-
Kết thúc
Trong quá trình thiết kế và xây dựng khoá học không tránh khỏi những thiếu sót. Rất mong nhận được những ý kiến đóng góp và nhận xét của các bạn để nội dung hoàn thiện hơn nữa. Mọi đóng góp của các bạn sẽ đều được lưu lại tại CONTRIBUTING.md
Trân trọng cảm ơn !
Nếu có bất kỳ thắc mắc, phát hiện lỗi hay nhận xét nào về nội dung, các bạn vui lòng gửi liên hệ qua email hoặc tài khoản xã hội Facebook.