Học sâu trong Python

Đã cập nhật tháng 05, 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.

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
Nhập môn Deep Learning với PyTorch
Học cách xây dựng mạng nơ-ron đầu tiên của bạn, điều chỉnh các tham số siêu (hyperparameters) và giải quyết các vấn đề phân loại và hồi quy trong PyTorch.
Course
2
Deep Learning nâng cao với PyTorch
Tìm hiểu các kiến trúc deep learning cơ bản như CNNs, RNNs, LSTMs và GRUs để mô hình hóa dữ liệu hình ảnh và chuỗi.
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.
Course
5
Deep Learning cho Văn bản với PyTorch
Course
6
Các mô hình Transformer với PyTorch
Điều gì làm cho LLMs hoạt động? Khám phá cách transformer đã cách mạng hóa mô hình hóa văn bản và khởi động làn sóng bùng nổ AI tạo sinh.

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 banĐăng ký ngay

Học sâu trong Python

Đào tạo một đội ngũ?

Mô tả track

Học sâu trong Python

Điều kiện tiên quyết

Nhập môn Deep Learning với PyTorch

Deep Learning nâng cao với PyTorch

Building an E-Commerce Clothing Classifier Model

Deep Learning cho Ảnh với PyTorch

Deep Learning cho Văn bản với PyTorch

Các mô hình Transformer với PyTorch

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

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

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Mô tả track

Học sâu trong Python

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Tham gia cùng .css-nklxlk{color:var(--wf-brand--main, #03EF62);}hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Học sâu trong Python ngay hôm nay!

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

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