🧠 Tổng quan về Deep Learning

Chào mừng bạn đến với khóa học Deep Learning Fundamentals! Khóa học này sẽ giúp bạn hiểu sâu về Neural Networks và các kiến trúc Deep Learning phổ biến.

Deep Learning là gì?

Deep Learning là một nhánh của Machine Learning sử dụng Neural Networks với nhiều layers (deep neural networks) để học các patterns phức tạp từ dữ liệu.

Sự khác biệt với Machine Learning truyền thống

graph LR
    subgraph "Traditional ML"
        A[Raw Data] --> B[Feature Engineering]
        B --> C[ML Algorithm]
        C --> D[Prediction]
    end
    
    subgraph "Deep Learning"
        E[Raw Data] --> F[Deep Neural Network]
        F --> G[Prediction]
    end

Ứng dụng của Deep Learning

Computer Vision

• 🖼️ Image Classification
• 🔍 Object Detection
• 🎭 Face Recognition
• 🚗 Self-driving Cars
• 🏥 Medical Image Analysis

NLP (Natural Language Processing)

• 💬 Chatbots & Virtual Assistants
• 🌐 Machine Translation
• 📝 Text Summarization
• 😊 Sentiment Analysis
• 🤖 Large Language Models (GPT, BERT)

Các ứng dụng khác

• 🎵 Speech Recognition
• 🎮 Game AI (AlphaGo)
• 🧬 Drug Discovery
• 📈 Time Series Forecasting
• 🎨 Generative AI (DALL-E, Stable Diffusion)

Kiến trúc Neural Network cơ bản

graph LR
    subgraph Input Layer
        I1((x₁))
        I2((x₂))
        I3((x₃))
    end
    
    subgraph Hidden Layer
        H1((h₁))
        H2((h₂))
        H3((h₃))
        H4((h₄))
    end
    
    subgraph Output Layer
        O1((ŷ))
    end
    
    I1 --> H1
    I1 --> H2
    I1 --> H3
    I1 --> H4
    I2 --> H1
    I2 --> H2
    I2 --> H3
    I2 --> H4
    I3 --> H1
    I3 --> H2
    I3 --> H3
    I3 --> H4
    
    H1 --> O1
    H2 --> O1
    H3 --> O1
    H4 --> O1

Yêu cầu tiên quyết

Nội dung khóa học

1. Neural Networks Basics - Perceptron, Activation functions, Backpropagation
2. Deep Neural Networks - Multi-layer networks, Regularization, Optimization
3. CNNs - Convolutional layers, Pooling, Architectures (VGG, ResNet)
4. RNNs & LSTMs - Sequence modeling, Time series, Text
5. Practical Projects - Image classification, NLP tasks
6. Transfer Learning - Using pretrained models

Công cụ sử dụng

• PyTorch - Framework chính
• Google Colab - Free GPU
• Weights & Biases - Experiment tracking
• Hugging Face - Pretrained models