Deep Learning Đào tạo tại Việt Nam

Khóa học được hướng dẫn bởi giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia AI ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng TensorFlow Lite cho ứng dụng Edge AI.

Sau khi kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ các nguyên tắc cơ bản của TensorFlow Lite và vai trò của nó trong Edge AI.
• Phát triển và tối ưu hóa các mô hình AI bằng TensorFlow Lite.
• Triển khai các mô hình TensorFlow Lite trên nhiều thiết bị cạnh.
• Sử dụng các công cụ và kỹ thuật để chuyển đổi và tối ưu hóa mô hình.
• Thực hiện các ứng dụng Edge AI thực tế bằng TensorFlow Lite.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, dành cho những chuyên gia cấp cao muốn sâu hơn vào thị giác máy tính và khám phá khả năng của TensorFlow trong việc phát triển các mô hình thị giác phức tạp bằng Google Colab.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng và huấn luyện mạng nơron tích chập (CNN) bằng TensorFlow.
• Tận dụng Google Colab để phát triển mô hình dựa trên đám mây một cách mở rộng và hiệu quả.
• Thực hiện các kỹ thuật tiền xử lý ảnh cho các nhiệm vụ thị giác máy tính.
• Triển khai các mô hình thị giác cho các ứng dụng thực tế.
• Sử dụng chuyển giao học để nâng cao hiệu suất của mô hình CNN.
• Trực quan hóa và giải thích kết quả của các mô hình phân loại ảnh.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này dưới sự hướng dẫn của giảng viên (tại Việt Nam) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển có trình độ trung cấp muốn hiểu và áp dụng kỹ thuật học sâu bằng môi trường Google Colab.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập và điều hướng Google Colab cho các dự án học sâu.
• Hiểu rõ cơ bản về mạng thần kinh.
• Triển khai mô hình học sâu bằng TensorFlow.
• Huấn luyện và đánh giá mô hình học sâu.
• Tận dụng các tính năng nâng cao của TensorFlow cho học sâu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao muốn chuyên sâu về các kỹ thuật học sâu tiên tiến cho NLU.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ sự khác biệt chính giữa các mô hình NLU và NLP.
• Áp dụng các kỹ thuật học sâu tiên tiến vào các tác vụ NLU.
• Khám phá các kiến trúc sâu như transformers và cơ chế attention.
• Tận dụng các xu hướng tương lai trong NLU để xây dựng các hệ thống AI tinh vi.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao muốn khám phá các kỹ thuật XAI (Giải thích trí tuệ nhân tạo) tiên tiến cho mô hình học sâu, với trọng tâm xây dựng các hệ thống AI có thể giải thích được.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được những thách thức của khả năng giải thích trong học sâu.
• Triển khai các kỹ thuật XAI nâng cao cho mạng nơ-ron.
• Giải thích các quyết định được đưa ra bởi mô hình học sâu.
• Đánh giá sự đánh đổi giữa hiệu suất và tính minh bạch.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư máy học, nhà nghiên cứu học sâu và chuyên gia thị giác máy tính ở mức độ trung cấp đến nâng cao muốn mở rộng kiến thức và kỹ năng của họ về học sâu trong lĩnh vực sinh ảnh từ văn bản.

Hoàn thành khóa đào tạo này, người tham dự sẽ có khả năng:

• Nắm vững các kiến trúc và kỹ thuật học sâu tiên tiến cho việc sinh ảnh từ văn bản.
• Triển khai các mô hình phức tạp và các tối ưu hóa để tổng hợp hình ảnh chất lượng cao.
• Tối ưu hóa hiệu năng và khả năng mở rộng cho tập dữ liệu lớn và các mô hình phức tạp.
• Điều chỉnh siêu tham số để cải thiện hiệu năng mô hình và khả năng tổng quát hóa.
• Tích hợp Stable Diffusion với các khung công tác và công cụ học sâu khác.

Khoá đào tạo trực tiếp này ở Việt Nam (trực tuyến hoặc tại địa phương) được thiết kế cho những chuyên gia cấp cao muốn ứng dụng các kỹ thuật AI để cách mạng hóa các quá trình tìm kiếm và phát triển thuốc.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu vai trò của AI trong tìm kiếm và phát triển thuốc.
• Áp dụng các kỹ thuật học máy để dự đoán các đặc tính và tương tác phân tử.
• Sử dụng các mô hình học sâu cho lọc ảo và tối ưu hóa dẫn đầu.
• Tích hợp các phương pháp AI vào quá trình thử nghiệm lâm sàng.

Khóa học đào tạo trực tiếp có hướng dẫn này tại Việt Nam (qua mạng hoặc tại chỗ) nhằm mục đích hỗ trợ các nhà sinh học muốn hiểu rõ cách AlphaFold hoạt động và sử dụng các mô hình AlphaFold làm tài liệu tham chiếu trong các nghiên cứu thực nghiệm của mình.

Sau khi hoàn thành khóa học này, học viên sẽ có khả năng:

• Hiểu các nguyên lý cơ bản của AlphaFold.
• Nắm vững cách thức hoạt động của AlphaFold.
• Học cách diễn giải các kết quả và dự đoán từ AlphaFold.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn cho nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển bao gồm một LLM phổ biến.
• Tạo một LLM cơ bản và tinh chỉnh nó trên một tập dữ liệu tùy chỉnh.
• Sử dụng LLM cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau như tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, tạo văn bản, v.v.
• Gỡ lỗi và đánh giá LLM bằng các công cụ như TensorBoard, PyTorch Lightning và Hugging Face Datasets.

Chương trình đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại địa điểm) hướng đến các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và nhà nghiên cứu thị giác máy tính, những người mong muốn tận dụng Stable Diffusion để tạo ra các hình ảnh chất lượng cao cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.

Ở cuối khóa đào tạo này, người tham dự sẽ có khả năng:

• Hiểu các nguyên tắc của Stable Diffusion và cách nó hoạt động để tạo ảnh.
• Xây dựng và huấn luyện các mô hình Stable Diffusion cho các nhiệm vụ tạo ảnh.
• Áp dụng Stable Diffusion vào nhiều tình huống tạo ảnh khác nhau, chẳng hạn như điền vào khoảng trống (inpainting), mở rộng ảnh (outpainting) và chuyển đổi từ ảnh sang ảnh.
• Tối ưu hóa hiệu suất và độ ổn định của các mô hình Stable Diffusion.

Trong khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn tại Việt Nam, người tham gia sẽ học những kỹ thuật học máy tiên tiến và phù hợp nhất bằng Python khi họ xây dựng một loạt các ứng dụng mẫu liên quan đến hình ảnh, âm nhạc, văn bản và dữ liệu tài chính.

Sau khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Triển khai các thuật toán và kỹ thuật học máy để giải quyết các vấn đề phức tạp.
• Áp dụng học sâu và học bán giám sát cho các ứng dụng liên quan đến hình ảnh, âm nhạc, văn bản và dữ liệu tài chính.
• Tối ưu hóa thuật toán Python đến mức tối đa.
• Sử dụng thư viện và gói như NumPy và Theano.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) cung cấp một giới thiệu về lĩnh vực nhận dạng mẫu và học máy. Khóa học đề cập đến các ứng dụng thực tế trong thống kê, khoa học máy tính, xử lý tín hiệu, thị giác máy tính, khai thác dữ liệu và tin sinh học.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Áp dụng các phương pháp thống kê cốt lõi vào nhận dạng mẫu.
• Sử dụng các mô hình chính như mạng nơ-ron và phương pháp kernel để phân tích dữ liệu.
• Triển khai các kỹ thuật nâng cao để giải quyết các vấn đề phức tạp.
• Cải thiện độ chính xác dự đoán bằng cách kết hợp các mô hình khác nhau.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho nhà phát triển phần mềm, nhà phân tích dữ liệu và chuyên gia kỹ thuật muốn sử dụng TensorFlow 2.x và Keras để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học sâu phục vụ thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các ứng dụng đa phương thức.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng TensorFlow để phân tích dữ liệu gian lận tiềm ẩn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo một mô hình phát hiện gian lận trong Python và TensorFlow.
• Xây dựng các hồi quy tuyến tính và mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán gian lận.
• Phát triển một ứng dụng AI hoàn chỉnh để phân tích dữ liệu gian lận.

Trong buổi đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này, người tham dự sẽ học cách sử dụng MATLAB để thiết kế, xây dựng và trực quan hóa mạng nơ-ron tích chập cho nhận dạng hình ảnh.

Kết thúc khóa đào tạo, người tham dự sẽ có khả năng:

• Xây dựng mô hình học sâu
• Tự động hóa việc gán nhãn dữ liệu
• Làm việc với các mô hình từ Caffe và TensorFlow-Keras
• Huấn luyện dữ liệu sử dụng nhiều GPU, đám mây hoặc cụm máy chủ

Đối tượng tham dự

• Phát triển viên (Developer)
• Kỹ sư
• Chuyên gia lĩnh vực (Domain expert)

Định dạng khóa học

• Kết hợp giữa bài giảng và thảo luận, kèm theo bài tập và thực hành chi tiết

Khóa đào tạo trực tiếp có giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà phát triển và khoa học dữ liệu mong muốn sử dụng TensorFlow 2.x để xây dựng các bộ dự đoán, bộ phân loại, mô hình sinh, mạng nơ-ron, v.v.

Trong suốt khóa đào tạo, học viên sẽ có khả năng:

• Cài đặt và cấu hình TensorFlow 2.x.
• Hiểu được các lợi ích của TensorFlow 2.x so với các phiên bản trước.
• Xây dựng các mô hình học sâu.
• Triển khai một bộ phân loại hình ảnh tiên tiến.
• Triển khai mô hình học sâu lên cloud, thiết bị di động và thiết bị IoT.