Chuyển đến nội dung chính
Trang chủPyTorch

Lộ trình

Học sâu trong Python

Đã cập nhật tháng 03, 2026
Tiếp tục hành trình học máy của quý vị sang lĩnh vực học sâu. Sử dụng thư viện PyTorch để xây dựng mạng nơ-ron nhằm mô hình hóa các loại dữ liệu khác nhau.
Bắt Đầu Track Miễn Phí

Bao gồm vớiCao cấp or Đội nhóm

PyTorchTrí tuệ nhân tạo18 giờ15,679

Tạo tài khoản miễn phí

hoặc

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 yêu thích bởi học viên tại hàng nghìn công ty

Group

Đào tạo 2 người trở lên?

Thử DataCamp for Business

Mô tả track

Học sâu trong Python

Khám phá học sâu và tìm hiểu cách nhánh của học máy này đang thay đổi thế giới. Hãy tham gia vào cuộc cách mạng học sâu ngay hôm nay!Nếu quý vị đã quen thuộc với học máy truyền thống và muốn bắt đầu hành trình khám phá học sâu, đây là điểm khởi đầu lý tưởng. Quý vị sẽ tìm hiểu các trường hợp sử dụng của học sâu và làm quen với khung công tác PyTorch phổ biến để xây dựng các mô hình học sâu trong Python.Quý vị sẽ học cách xây dựng các mô hình để giải quyết nhiều vấn đề thực tế liên quan đến các loại dữ liệu khác nhau. Quý vị sẽ dự đoán xem nước có thể uống được hay không, dự đoán mức tiêu thụ điện từ tập dữ liệu chuỗi thời gian, phân loại các loại mây khác nhau từ hình ảnh, và xác định ngôn ngữ và ký tự được sử dụng trong văn bản viết tay.Quý vị sẽ tìm hiểu về các kiến trúc nâng cao và các mô hình được huấn luyện sẵn cho các tác vụ xử lý hình ảnh khác, bao gồm nhận dạng đối tượng, phân đoạn hình ảnh và tạo hình ảnh.Cuối cùng, quý vị sẽ học các kỹ thuật học sâu để xử lý dữ liệu văn bản. Quý vị sẽ xử lý và mã hóa văn bản để xây dựng mô hình, đồng thời khám phá những ưu điểm của các kiến trúc và mô hình được huấn luyện sẵn khác nhau cho việc phân loại và tạo văn bản. Quý vị cũng sẽ bắt đầu sử dụng một trong những kiến trúc tiên tiến nhất hiện nay: kiến trúc Transformers, nền tảng cho các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT.Khi hoàn thành khóa học, quý vị sẽ nắm vững các khái niệm cơ bản về học sâu và có khả năng áp dụng chúng vào nhiều tình huống khác nhau trong Python.

Điều kiện tiên quyết

Không có điều kiện tiên quyết cho track này

  • Course

    1

    Introduction to Deep Learning with PyTorch

    Learn how to build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems in PyTorch.

  • Project

    thưởng

    Building an E-Commerce Clothing Classifier Model

    Automate e-commerce processes with image classification.

  • Course

    4

    Deep Learning cho Ảnh với PyTorch

    Áp dụng PyTorch vào xử lý hình ảnh và sử dụng các mô hình học sâu để phát hiện đối tượng với khung giới hạn và tạo phân đoạn hình ảnh.

Học sâu trong Python
5 Khóa học
Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của ban

Bao gồm vớiCao cấp or Đội nhóm

Đăng Ký Ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Học sâu trong Python ngay hôm nay!

Tạo tài khoản miễn phí

hoặc

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.