Lập Trình Deep Learning Cho Người Mới Bắt Đầu (Tensorflow)

Lập Trình Deep Learning Cho Người Mới Bắt Đầu (Tensorflow)

TensorFlow là một thư viện Deep learning được phát triển bởi Google và là một trong những thư viện phổ biến nhất để nghiên cứu và phát triển những sản phẩm về AI. Trong video này, mình sẽ cũng các bạn sẽ cùng nhau tìm hiểu và xây dựng một mô hình deep learning về bài toán phân loại hình ảnh (image classification) dựa trên tập dataset Fashion MNIST.

Thông qua đó, mình muốn giới thiệu đến các bạn cách để tạo nên một mạng nhân thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Network) với Tensorflow, hay cụ thể là Keras API, cũng như cách để compile model với Loss Function và Optimiser để train và evaluate một mô hình deep learning cho bài toán phân loại hình ảnh (multi-class image classification)

[0:00] Lập Trình Deep Learning Cho Người Mới Bắt Đầu (Tensorflow)
[1:30] Giới thiệu về dataset Fashion MNIST
[2:40] Import tensorflow, keras, và dataset Fashion MNIST
[15:10] Hướng dẫn về Image Pre-processing
[22:00] Hướng dẫn về cách xây dựng Artificial Neural Network (ANN)
[31:44] Giới thiệu về Loss Function & Optimizer
[33:50] Giới thiệu về hàm tính loss Cross Entropy
[35:20] Hướng dẫn về train Deep Learning model (epoch, batch, batch size)
[45:00] Hướng dẫn về evaluate Deep Learning model

Những tài liệu liên quan tới video:
– Fashion MNIST dataset từ Tensorflow docs:
– Tìm hiểu thêm về Image:
– Tìm hiểu thêm về Data Normalization:
– Jupyter Notebook:

Theo dõi CodeXplore tại:
► Facebook fanpage:
► Tiktok:
► Github:
► Instagram:

Link để tham gia Discord Community:

#deeplearning #tensorflow #googlecolab

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *