Mạng neuron (Neural Network) là một mô hình học máy lấy cảm hứng từ cấu trúc và cách hoạt động của não bộ con người, được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dự đoán thông tin. Công nghệ này ngày càng đóng vai trò quan trọng, thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo. Để khám phá tiềm năng này, việc tham gia các khóa học chuyên sâu là một lựa chọn hữu ích. Dưới đây là danh sách các khóa học về mạng neuron mà độc giả quan tâm có thể tham khảo, cập nhật đến thời điểm cuối 2024. Những khóa học này, từ cơ bản đến nâng cao, không chỉ cung cấp kiến thức lý thuyết mà còn hướng dẫn thực hành thông qua các dự án và dữ liệu thực tế. Lưu ý, đây chỉ là gợi ý mang tính cá nhân của người viết bài và có thể không phù hợp với tất cả nhu cầu học tập.
-
- Neural Networks and Deep Learning – Coursera
- Convolutional Neural Networks – Coursera
- Sequence Models – Coursera
- Deep Learning – Udacity
- Deep Learning: Convolutional Neural Networks in Python– Udemy
- Deep Learning A-Z 2024: Neural Networks, AI & ChatGPT Prize – Udemy
- Deep Learning in Python – Datacamp
- Introduction to Deep Learning & Neural Networks with Keras – Coursera
- Intro to Deep Learning with PyTorch – Udacity (Miễn phí)
- Intro to TensorFlow for Deep Learning – Udacity (Miễn phí)
1. Neural Networks and Deep Learning – Coursera
✓ Nhà cung cấp: deeplearning.ai
✓ Giảng viên: Andrew Ng, Younes Bensouda Mourri, Kian Katanforoosh
✓ Đánh giá: 4.9/5
✓ Yêu cầu đầu vào: có kiến thức cơ bản về học máy (Machine Learning) và lập trình Python.
Đây là khóa học đầu tiên trong chương trình chuyên sâu về học sâu (Deep Learning Specialization), được xem là một trong những khóa học tốt nhất để bắt đầu hành trình tìm hiểu về Deep Learning.
Trong khóa học này, bạn sẽ hiểu các xu hướng công nghệ chính, các tham số quan trọng trong kiến trúc mạng neuron, cách xây dựng, huấn luyện và áp dụng các mạng neuron liên kết đầy đủ (fully connected neural networks), v.v.
Link khóa học tại đây.
2. Convolutional Neural Networks – Coursera
✓ Nhà cung cấp: deeplearning.ai
✓ Giảng viên: Andrew Ng, Younes Bensouda Mourri, Kian Katanforoosh
✓ Đánh giá: 4.9/5
✓ Thời gian hoàn thành: 35 giờ
✓ Yêu cầu đầu vào: có kiến thức cơ bản về học máy (Machine Learning) và lập trình Python.
Khóa học này là khóa thứ tư của Deep Learning Specialization, giúp bạn nắm vững các đặc điểm và khái niệm quan trọng để xây dựng mạng neuron tích chập (Convolutional Neural Network – CNN). Bạn sẽ học cách áp dụng CNN vào các nhiệm vụ nhận diện và phát hiện hình ảnh.
Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có thể xây dựng một mạng CNN, bao gồm các biến thể hiện đại như Residual Networks áp dụng cho thị giác máy tính, tạo ra tác phẩm nghệ thuật bằng Neural Style Transfer và áp dụng các thuật toán này cho dữ liệu hình ảnh, video, hoặc dữ liệu 2D/3D khác.
Link khóa học tại đây.
3. Sequence Models – Coursera
✓ Nhà cung cấp: deeplearning.ai
✓ Giảng viên: Andrew Ng, Younes Bensouda Mourri, Kian Katanforoosh
✓ Đánh giá: 4.8/5
✓ Thời gian hoàn thành: 37 giờ
✓ Yêu cầu đầu vào: có kiến thức cơ bản về học máy (Machine Learning) và lập trình Python.
Khóa học này là khóa cuối cùng trong Deep Learning Specialization. Bạn sẽ khám phá các mô hình tuần tự (Sequence Models) và ứng dụng trong nhận dạng giọng nói, tổng hợp âm nhạc, chatbot, dịch máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP), và nhiều lĩnh vực khác.
Kết thúc khóa học, bạn sẽ có thể xây dựng và huấn luyện mạng neuron hồi tiếp (Recurrent Neural Network – RNN) và các biến thể phổ biến như GRU và LSTM, áp dụng RNN vào mô hình hóa ngôn ngữ ở cấp ký tự, cũng như thực hiện các bài toán về xử lý ngôn ngữ tự nhiên sử dụng các tokenizer và mô hình Transformer.
Link khóa học tại đây.
4. Deep Learning – Udacity
✓ Đánh giá: 4.7/5
✓ Thời gian hoàn thành: 3 tháng (nếu học 10-12 giờ/tuần)
✓ Yêu cầu đầu vào: có kinh nghiệm với Python, có kiến thức về ma trận và đại số tuyến tính.
Chương trình Nano-Degree của Udacity này sẽ mang đến cho bạn một cái nhìn toàn diện về Deep Learning. Trong chương trình này, bạn sẽ học cách triển khai phương pháp tối ưu hóa gradient descent và lan truyền ngược (backpropagation) trên ma trận NumPy, xây dựng các mạng CNN, RNN, mạng đối ngẫu tạo sinh (Generative Adversarial Networks – GAN).
Thông qua các dự án thực tế, bạn sẽ thực hành với PyTorch và các kỹ thuật huấn luyện nâng cao nhằm tạo ra các mô hình phân loại hình ảnh, phân tích cảm xúc và sinh ảnh khuôn mặt.
Link khóa học tại đây.
5. Deep Learning: Convolutional Neural Networks in Python– Udemy
✓ Nhà cung cấp: Lazy Programmer Inc.
✓ Đánh giá: 4.6/5
✓ Thời gian hoàn thành: 13.5 giờ video
✓ Yêu cầu đầu vào: có kiến thức cơ bàn về ma trận, lập trình Python
Là một trong những bestseller trên Udemy, khóa học này tập trung vào CNN, các khái niệm cơ bản về CNN, các kỹ thuật tăng cường dữ liệu (data augmentation), batch normalization, và cách xây dựng mô hình bằng TensorFlow 2.
Ngoài ra, khóa học hướng dẫn triển khai bài toán phân loại hình ảnh bằng TensorFlow 2 và sử dụng Embeddings cho các ứng dụng NLP. Trong khóa học, bạn sẽ làm việc với các thư viện như NumPy, Matplotlib và TensorFlow, với cách tiếp cận thực hành giúp bạn áp dụng trực tiếp kiến thức vào các bài toán thực tế.
Link khóa học tại đây.
6. Deep Learning A-Z 2024: Neural Networks, AI & ChatGPT Prize – Udemy
✓ Đánh giá: 4.6/5
✓ Thời gian hoàn thành: 20 giờ
✓ Yêu cầu đầu vào: có kiến thức cơ bản về toán phổ thông và lập trình Python.
Đây cũng là một khóa học bestseller. Trong khóa học này, bạn sẽ học về mạng neuron nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN), CNN, RNN, mạng tự tổ chức (Self-Organizing Maps), máy Boltzmann (Boltzmann Machines), AutoEncoders, các khái niệm cơ bản về hồi quy và phân lớp.
Khóa học cũng bao gồm việc giải quyết các bài toán kinh doanh bằng các bộ dữ liệu thực tế, như: bài toán giữ chân khách hàng (Customer Churn Problem), nhận diện hình ảnh (Image Recognition), dự đoán giá cổ phiếu (Stock Price Prediction), phát hiện gian lận (Fraud Detection), và hệ khuyến nghị (Recommender Systems).
Link khóa học tại đây.
7. Deep Learning in Python – Datacamp
✓ Thời gian hoàn thành: 16 giờ
✓ Hình thức: Skill track
✓ Yêu cầu đầu vào: có kiến thức về Machine Learning và lập trình Python
Đây là một lộ trình kỹ năng do DataCamp cung cấp, bao gồm 5 khóa học. Bạn sẽ tìm hiểu Deep Learning và làm quen với PyTorch. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng các mô hình để giải quyết nhiều vấn đề thực tế liên quan đến các loại dữ liệu khác nhau.
Bạn cũng sẽ khám phá các kiến trúc nâng cao và mô hình được huấn luyện sẵn (pretrained models) cho các tác vụ hình ảnh và dữ liệu văn bản, chẳng hạn như Transformers, nền tảng của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT.
Link skilltrack tại đây.
8. Introduction to Deep Learning & Neural Networks with Keras – Coursera
✓ Nhà cung cấp: IBM
✓ Đánh giá: 4.7/5
✓ Thời gian hoàn thành: 8 giờ
Khóa học này được thiết kế dành cho những người bắt đầu làm quen với Deep Learning, bao gồm các khái niệm cơ bản về học sâu và ANN. Các bài giảng sẽ lần lượt hướng dẫn bạn cách xây dựng mô hình Deep Learning đầu tiên của mình bằng thư viện Keras.
Nội dung khóa học và link:
- Introduction to Neural Networks and Deep Learning
- Artificial Neural Networks
- Keras and Deep Learning Libraries
- Deep Learning Models
- Course Project
9. Intro to Deep Learning with PyTorch – Udacity (Miễn phí)
✓ Yêu cầu đầu vào: quen với lập trình Python
Khóa học này bao gồm 9 bài học, bắt đầu với các khái niệm cơ bản về mạng neuron và PyTorch. Tiếp theo, bạn sẽ học về CNN, bao gồm các ứng dụng, tối ưu hóa và hàm mất mát (Loss & Optimization), và xây dựng mạng CNN trong PyTorch. Phần sau của khóa học tập trung vào mạng RNN và xây dựng mô hình phân tích cảm xúc trong văn bản (sentiment prediction).
Nhìn chung đây là một khóa học chi tiết về Deep Learning với PyTorch, không chỉ tập trung vào lý thuyết mà còn bao gồm nhiều bài kiểm tra và bài tập thực hành.
10. Intro to TensorFlow for Deep Learning – Udacity (Miễn phí)
✓ Yêu cầu đầu vào: quen với lập trình Python
Khóa học bắt đầu với các khái niệm cơ bản về học máy, sau đó giới thiệu bộ dữ liệu Fashion MNIST và cách xây dựng mạng neuron.
Bạn sẽ tiếp tục tìm hiểu chi tiết về CNN, học chuyển giao (Transfer Learning), dự báo chuỗi thời gian (Time-Series Forecasting), NLP, và TensorFlow Lite. Trong đó, TensorFlow Lite được giới thiệu để phát triển các ứng dụng học máy trên các thiết bị Android, iOS và IoT.
Phần kết
Việc học và hiểu về mạng neuron thông qua các khóa học phù hợp không chỉ giúp bạn nắm vững lý thuyết mà còn phát triển kỹ năng thực hành cần thiết. Người viết hy vọng rằng, với danh sách gợi ý ở trên, độc giả có thể tìm được khóa học phù hợp để bắt đầu hành trình khám phá mạng neuron và khai thác tiềm năng không giới hạn của trí tuệ nhân tạo.
Bài viết tham khảo từ mltut.com
