Check with seller Hồ Chí Minh => Cần gấp giảng viên AI dạy về học sâu (Deep Learning) với TensorFlow

Thông tin tuyển dụng, Để giúp bạn xây dựng một cho giảng viên AI về học sâu (Deep Learning) với TensorFlow, một khung sườn chi tiết, bao gồm các module học, nội dung cụ thể, bài tập thực hành và các dự án mẫu.

Tên Khóa Học:

Học Sâu (Deep Learning) với TensorFlow

Mô Tả:

Khóa học này cung cấp một nền tảng vững chắc về học sâu (Deep Learning) sử dụng thư viện TensorFlow. Học viên sẽ học các khái niệm cốt lõi, kiến trúc mạng nơ-ron phổ biến, kỹ thuật huấn luyện mô hình, và cách triển khai các ứng dụng thực tế.

Đối Tượng:

Sinh viên đại học/cao học chuyên ngành khoa học máy tính, toán học, thống kê, hoặc các ngành liên quan.
Kỹ sư phần mềm, nhà khoa học dữ liệu muốn nâng cao kiến thức về học sâu.
Người có kiến thức cơ bản về lập trình Python và đại số tuyến tính.

Yêu Cầu Tiên Quyết:

Kiến thức cơ bản về Python (biến, kiểu dữ liệu, vòng lặp, hàm).
Kiến thức cơ bản về đại số tuyến tính (vector, ma trận, phép nhân ma trận).
Hiểu biết cơ bản về thống kê (phân phối xác suất, trung bình, độ lệch chuẩn).

Thời Lượng:

(Ví dụ) 40 giờ (chia thành các buổi học 2-3 giờ)

Công Cụ:

Python 3.7+
TensorFlow 2.x
Keras (tích hợp trong TensorFlow)
Jupyter Notebook/Google Colab
Thư viện hỗ trợ: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn

Cấu Trúc Khóa Học (Module Chi Tiết):

Module 1: Giới Thiệu Học Sâu (2 giờ)

Nội Dung:

Tổng quan về học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning).
Lịch sử phát triển của học sâu.
Ứng dụng của học sâu trong các lĩnh vực khác nhau (ví dụ: thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, robot học).
Giới thiệu TensorFlow và Keras.
Cài đặt môi trường phát triển (Python, TensorFlow, Keras).

Bài Tập:

Cài đặt TensorFlow và kiểm tra phiên bản.
Viết một chương trình Python đơn giản sử dụng TensorFlow để thực hiện phép toán cơ bản.

Module 2: Mạng Nơ-Ron (Neural Networks) Cơ Bản (6 giờ)

Nội Dung:

Cấu trúc của một nơ-ron (neuron): input, weights, bias, activation function.
Các hàm kích hoạt (activation functions) phổ biến: sigmoid, ReLU, tanh.
Mạng nơ-ron nhiều lớp (Multi-Layer Perceptron - MLP).
Forward propagation (truyền xuôi).
Hàm mất mát (loss functions): mean squared error, cross-entropy.
Backpropagation (truyền ngược) và thuật toán gradient descent.
Tối ưu hóa (optimization): learning rate, momentum, Adam.

Bài Tập:

Xây dựng một mạng nơ-ron đơn giản để giải bài toán XOR.
Huấn luyện mạng nơ-ron để phân loại chữ số viết tay MNIST bằng TensorFlow/Keras.
Thử nghiệm với các hàm kích hoạt và learning rate khác nhau để xem ảnh hưởng đến hiệu suất.

Module 3: Mạng Nơ-Ron Tích Chập (Convolutional Neural Networks - CNNs) (8 giờ)

Nội Dung:

Tổng quan về CNNs và ứng dụng trong thị giác máy tính.
Các lớp (layers) trong CNNs: Convolutional layer, Pooling layer, Activation layer, Fully Connected layer.
Bộ lọc (filters) và feature maps.
Stride và padding.
Các kiến trúc CNNs phổ biến: LeNet-5, AlexNet, VGGNet, ResNet, Inception.
Transfer learning (học chuyển giao) với các mô hình pre-trained.

Bài Tập:

Xây dựng một CNN để phân loại ảnh CIFAR-10.
Sử dụng transfer learning để phân loại ảnh với một tập dữ liệu nhỏ (ví dụ: phân loại chó và mèo).
Visualize các feature maps để hiểu cách CNNs học các đặc trưng.

Module 4: Mạng Nơ-Ron Tuần Hoàn (Recurrent Neural Networks - RNNs) (8 giờ)

Nội Dung:

Tổng quan về RNNs và ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và chuỗi thời gian (time series).
Cấu trúc của RNNs: hidden state, input, output.
Các biến thể của RNNs: LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit).
Bài toán vanishing gradient và exploding gradient.
Ứng dụng RNNs: dự đoán chuỗi thời gian, phân tích cảm xúc, tạo văn bản.

Bài Tập:

Xây dựng một RNN để dự đoán chuỗi thời gian (ví dụ: giá cổ phiếu).
Xây dựng một LSTM để phân tích cảm xúc của văn bản.
Sử dụng RNNs để tạo văn bản (ví dụ: tạo thơ).

Module 5: Autoencoders và Generative Adversarial Networks (GANs) (6 giờ)

Nội Dung:

Autoencoders:
Cấu trúc và ứng dụng của autoencoders.
Các loại autoencoders: Undercomplete autoencoder, Sparse autoencoder, Denoising autoencoder, Variational autoencoder (VAE).
Ứng dụng: giảm chiều dữ liệu, tạo dữ liệu mới, phát hiện anomaly.
GANs:
Tổng quan về GANs và kiến trúc cơ bản (Generator và Discriminator).
Huấn luyện GANs.
Các biến thể của GANs: DCGAN, CycleGAN.
Ứng dụng: tạo ảnh, chuyển đổi ảnh (image-to-image translation).

Bài Tập:

Xây dựng một autoencoder để giảm chiều dữ liệu ảnh.
Xây dựng một GAN đơn giản để tạo ảnh MNIST.
Tìm hiểu và thử nghiệm với các kiến trúc GANs khác nhau.

Module 6: Các Kỹ Thuật Nâng Cao và Triển Khai Mô Hình (8 giờ)

Nội Dung:

Regularization (chuẩn hóa): L1, L2 regularization, dropout.
Batch normalization.
Data augmentation (tăng cường dữ liệu).
Hyperparameter tuning (điều chỉnh siêu tham số): grid search, random search, Bayesian optimization.
Lưu và tải mô hình TensorFlow/Keras.
Triển khai mô hình:
TensorFlow Serving.
TensorFlow Lite (cho thiết bị di động và nhúng).
TensorFlow.js (cho trình duyệt web).

Bài Tập:

Thực hiện regularization và batch normalization để cải thiện hiệu suất mô hình.
Sử dụng hyperparameter tuning để tìm các siêu tham số tốt nhất cho mô hình.
Triển khai mô hình đã huấn luyện lên TensorFlow Serving hoặc TensorFlow Lite.

Dự Án Cuối Khóa (Thực Hiện Theo Nhóm hoặc Cá Nhân):

Học viên sẽ chọn một dự án thực tế liên quan đến học sâu và áp dụng các kiến thức đã học để giải quyết vấn đề. Ví dụ:

Thị giác máy tính:

Phân loại ảnh sản phẩm trên một trang web thương mại điện tử.
Phát hiện đối tượng trong ảnh (ví dụ: phát hiện người đi bộ trong ảnh giao thông).
Nhận dạng khuôn mặt.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên:

Phân loại tin tức theo chủ đề.
Tóm tắt văn bản.
Dịch máy.

Dự đoán chuỗi thời gian:

Dự đoán giá cổ phiếu.
Dự đoán lưu lượng truy cập web.

Đánh Giá:

Bài tập thực hành (40%)
Dự án cuối khóa (60%)

Tài Liệu Tham Khảo:

TensorFlow documentation: [https://www.tensorflow.org/](https://www.tensorflow.org/)
Keras documentation: [https://keras.io/](https://keras.io/)
Deep Learning book by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville.
Các bài báo khoa học liên quan đến học sâu.

Lưu Ý Quan Trọng Dành Cho Giảng Viên:

Cập nhật kiến thức liên tục:

Học sâu là một lĩnh vực phát triển rất nhanh chóng. Giảng viên cần liên tục cập nhật kiến thức mới nhất về các kiến trúc mạng, kỹ thuật huấn luyện và ứng dụng mới.

Tập trung vào thực hành:

Học sâu là một lĩnh vực thực hành. Giảng viên nên dành nhiều thời gian cho các bài tập thực hành và dự án để giúp học viên hiểu rõ hơn các khái niệm.

Khuyến khích tư duy phản biện:

Khuyến khích học viên đặt câu hỏi, thảo luận và thử nghiệm các ý tưởng mới.

Sử dụng các ví dụ thực tế:

Sử dụng các ví dụ thực tế để minh họa các khái niệm và giúp học viên thấy được ứng dụng của học sâu trong đời sống.

Tạo một môi trường học tập tích cực:

Tạo một môi trường học tập thoải mái, thân thiện và khuyến khích sự hợp tác giữa các học viên.

Gợi Ý Thêm:

Sử dụng Google Colab:

Google Colab là một công cụ tuyệt vời để dạy và học học sâu vì nó cung cấp môi trường phát triển miễn phí với GPU và TPU.

Sử dụng các bộ dữ liệu mở:

Sử dụng các bộ dữ liệu mở (ví dụ: MNIST, CIFAR-10, ImageNet) để học viên có thể thực hành và thử nghiệm các mô hình khác nhau.

Mời các diễn giả khách mời:

Mời các chuyên gia trong lĩnh vực học sâu đến nói chuyện với học viên để chia sẻ kinh nghiệm và kiến thức.

Tổ chức các cuộc thi:

Tổ chức các cuộc thi nhỏ để khuyến khích học viên áp dụng các kiến thức đã học để giải quyết các vấn đề thực tế.

Hướng dẫn này cung cấp một khung sườn chi tiết. Bạn có thể tùy chỉnh nó để phù hợp với trình độ của học viên, thời gian và nguồn lực của bạn. Chúc bạn thành công!

Contact seller Share

Comments