Khóa học
Nhập môn Deep Learning với PyTorch
Trung cấpTrình độ kỹ năng
Đã cập nhật tháng 01, 2026
PyTorchArtificial Intelligence4 gio16 video49 Bài tập3,900 XP86,141Giấy chứng nhận Thành tích
Tạo Tài Khoản Miễn Phí
Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọnhoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.
Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích
Đào tạo một đội ngũ?
Dùng thử cho Doanh nghiệpMô tả khóa học
Hiểu rõ sức mạnh của Học sâu
Học sâu hiện diện ở khắp mọi nơi: trong camera điện thoại thông minh, trợ lý giọng nói và xe tự lái. Nó thậm chí còn hỗ trợ trong việc phát hiện cấu trúc protein và vượt qua con người trong trò chơi cờ vây. Khám phá công nghệ mạnh mẽ này và tìm hiểu cách tận dụng nó thông qua PyTorch, một trong những thư viện học sâu phổ biến nhất.Hãy đào tạo mạng nơ-ron đầu tiên của quý vị
Trước tiên, hãy làm rõ sự khác biệt giữa học sâu và học máy truyền thống. Quý vị sẽ tìm hiểu về quy trình đào tạo của mạng nơ-ron và cách viết vòng lặp đào tạo. Để thực hiện điều này, quý vị sẽ tạo ra các hàm mất mát cho các vấn đề hồi quy và phân loại, đồng thời sử dụng PyTorch để tính toán đạo hàm của chúng.Đánh giá và tối ưu hóa mô hình của quý vị
Trong phần sau, quý vị sẽ tìm hiểu về các siêu tham số khác nhau mà quý vị có thể điều chỉnh để cải thiện mô hình của mình. Sau khi tìm hiểu về các thành phần khác nhau của mạng thần kinh, quý vị sẽ có khả năng tạo ra các kiến trúc lớn hơn và phức tạp hơn. Để đánh giá hiệu suất mô hình của bạn, bạn sẽ sử dụng TorchMetrics, một thư viện PyTorch dành cho việc đánh giá mô hình.Sau khi hoàn thành, quý vị sẽ có khả năng sử dụng PyTorch để giải quyết các vấn đề phân loại và hồi quy trên cả dữ liệu bảng và dữ liệu hình ảnh bằng cách áp dụng học sâu. Một kỹ năng quan trọng đối với các chuyên gia dữ liệu có kinh nghiệm mong muốn phát triển sự nghiệp của mình.
Điều kiện tiên quyết
Supervised Learning with scikit-learnIntroduction to NumPyPython Toolbox1
Giới thiệu PyTorch, một thư viện Deep Learning
Xe tự lái, điện thoại thông minh, công cụ tìm kiếm... Deep learning hiện diện ở khắp nơi. Trước khi bạn bắt đầu xây dựng các mô hình phức tạp, hãy làm quen với PyTorch, một framework deep learning. Bạn sẽ học cách thao tác với tensor, tạo cấu trúc dữ liệu của PyTorch, và xây dựng mạng nơ-ron đầu tiên trong PyTorch với các lớp tuyến tính.
2
Kiến trúc mạng nơ-ron và siêu tham số
Để huấn luyện một mạng nơ-ron trong PyTorch, trước hết bạn cần hiểu các thành phần bổ sung như hàm kích hoạt và hàm mất mát. Sau đó, bạn sẽ thấy rằng việc huấn luyện mạng đòi hỏi phải tối thiểu hóa hàm mất mát đó bằng cách tính gradient. Bạn sẽ học cách dùng các gradient này để cập nhật tham số của mô hình.
3
Huấn luyện mạng nơ-ron với PyTorch
Giờ bạn đã nắm các thành phần chính của mạng nơ-ron, hãy huấn luyện một mạng bằng vòng lặp huấn luyện. Bạn sẽ khám phá các vấn đề tiềm ẩn như gradient tiêu biến và học các chiến lược khắc phục, chẳng hạn dùng hàm kích hoạt thay thế và tinh chỉnh tốc độ học cùng động lượng.
4
Đánh giá và cải thiện mô hình
Huấn luyện một mô hình deep learning là một nghệ thuật, và để đảm bảo mô hình được huấn luyện đúng cách, chúng ta cần theo dõi một số chỉ số trong quá trình huấn luyện, như loss hoặc accuracy. Chúng ta sẽ học cách tính các chỉ số này và cách giảm overfitting.
Nhập môn Deep Learning với PyTorch
Hoàn Thành
Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành
Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của banChia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay
Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Nhập môn Deep Learning với PyTorch ngay hôm nay!
Tạo Tài Khoản Miễn Phí
Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọnhoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.
Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động
Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.