Mô hình học sâu ứng dụng

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): DNN-Based Anomaly Detection trình bày cách ứng dụng mạng nơ-ron sâu trong việc phát hiện bất thường. Nội dung bao gồm các thuật toán phổ biến, mô hình autoencoder, Anogan và các tình huống áp dụng thực tế. Đây là phương pháp hiện đại giúp tăng cường độ chính xác trong việc phân tích bất thường dữ liệu phức tạp. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!

42p hoatrongguong03 15-05-2025 1 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 1: Bài mở đầu là chuyên đề giới thiệu tổng quan về môn học và lĩnh vực học sâu. Bài giảng sẽ trình bày lịch sử hình thành, những thành tựu nổi bật của Trí tuệ Nhân tạo và ôn tập các kiến thức nền tảng toán học cần thiết. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

59p hoatrongguong03 15-05-2025 1 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 2: Mô hình máy học đi sâu vào các mô hình học máy cơ bản, tạo nền tảng cho học sâu. Chuyên đề này bao gồm mô hình hồi quy tuyến tính, hồi quy luận lý, softmax regression và giới thiệu về mạng nơ-ron truyền thống. Nắm vững các mô hình này là yếu tố then chốt để bạn hiểu cách học sâu hoạt động. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

34p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 3: Mạng Convolutional Neural Network tập trung vào một trong những kiến trúc mạng nơ-ron mạnh mẽ nhất, đặc biệt hiệu quả trong xử lý ảnh. Chuyên đề này giới thiệu về CNN, cách thức hoạt động và hướng dẫn cài đặt CNN sử dụng thư viện Tensorflow. Đây là kiến thức cốt lõi để bạn xây dựng các ứng dụng thị giác máy tính. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

37p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 4: Các kiến trúc xử lý ảnh phổ biến tiếp tục khám phá các mô hình CNN tiên tiến và ứng dụng thực tế. Chuyên đề này ôn lại kiến trúc CNN, giới thiệu các mô hình xử lý ảnh phổ biến và kỹ thuật học chuyển tiếp (Transfer Learning) mạnh mẽ. Nắm vững các kiến trúc này giúp bạn giải quyết nhiều bài toán thị giác máy tính phức tạp. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

39p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 5: Học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên Word2Vec là chuyên đề đi sâu vào ứng dụng học sâu trong lĩnh vực Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP). Bài giảng giới thiệu tổng quan về NLP và đặc biệt tập trung vào mô hình Word2Vec, một kỹ thuật tạo biểu diễn vector cho từ. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

33p hoatrongguong03 15-05-2025 1 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 6: Recurrent Neural Network giới thiệu về mạng nơ-ron hồi quy (RNN), một kiến trúc mạnh mẽ cho dữ liệu trình tự. Chuyên đề này phân tích mô hình ngôn ngữ và các bài toán trong NLP, đồng thời đi sâu vào giới thiệu về RNN cùng những vấn đề và hướng giải quyết thường gặp. Đây là kiến thức cốt lõi để xử lý các chuỗi dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

37p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 7: Các biến thể của Recurrent Neural Network tiếp tục khám phá các kiến trúc RNN tiên tiến hơn để giải quyết những hạn chế của mô hình cơ bản. Chuyên đề này trình bày Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), Bidirectional RNN và Deep-stacked RNN. Nắm vững các biến thể này giúp bạn xử lý hiệu quả các chuỗi dài và phức tạp. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

36p hoatrongguong03 15-05-2025 1 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 8: Mô hình Sequence-to-Sequence đi sâu vào một kiến trúc quan trọng cho các bài toán chuyển đổi trình tự. Chuyên đề này giới thiệu về dịch máy (Machine Translation), mô hình ngôn ngữ điều kiện và kiến trúc mã hóa-giải mã (Encoder-Decoder Architecture). Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

11p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 9: Cơ chế Attention trong Mô hình Seq2Seq giới thiệu một kỹ thuật đột phá giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình Seq2Seq. Chuyên đề này sẽ làm rõ cơ chế Attention, cách nó cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng của dữ liệu đầu vào khi tạo đầu ra.

12p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Lý thuyết điều khiển cung cấp kiến thức nền tảng và chuyên sâu về lĩnh vực điều khiển tự động. Bài giảng hệ thống hóa từ cơ sở phân tích thiết kế, mô tả hệ thống, các khâu động học cơ bản đến các thuật toán điều khiển và kỹ thuật phân tích, thiết kế bộ điều khiển trong cả miền thời gian lẫn không gian trạng thái. Đây là tài liệu then chốt giúp người học nắm vững lý thuyết để ứng dụng vào việc mô hình hóa và điều khiển các hệ thống thực tế. Mời các bạn cùng khám phá các nội dung chi tiết để xây dựng kiến thức vững chắc về lý thuyết điều khiển.

354p hoatrongguong02 15-05-2025 5 1   Download

Bài giảng Phương pháp mô hình hóa: Các phương pháp mô hình hoá (Phần 2: Một số khái niệm về mô hình hoá) tiếp tục trình bày sâu hơn về các loại mô hình, nguyên lý mô hình hoá và cách đánh giá một mô hình. Bài giảng giúp người học hiểu rõ hơn về ngôn ngữ mô hình hoá và ứng dụng thực tiễn của các mô hình toán học. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

73p hoatrongguong03 15-05-2025 2 1   Download

Bài giảng "Hóa đại cương – Chương 9: Trạng thái khí" trình bày các đặc trưng của chất khí, phương trình trạng thái khí lý tưởng, định luật khí (Boyle, Charles, Gay-Lussac), và khái niệm khí thực. Bài học giúp người học hiểu sâu hơn về ứng dụng mô hình khí lý tưởng trong các phản ứng hóa học và điều kiện môi trường thực tế.

15p phongtrongkim0906 16-05-2025 1 1   Download

Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 5 - Hồi quy tuyến tính, cung cấp kiến thức cơ bản và chuyên sâu về mô hình hồi quy tuyến tính – một thuật toán học máy nền tảng trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI). Nội dung bao gồm cách xây dựng mô hình hồi quy, hàm mất mát, phương pháp tối ưu hóa gradient descent, cũng như đánh giá và kiểm định mô hình bằng các chỉ số thống kê. Bài giảng phù hợp cho sinh viên ngành CNTT, Khoa học dữ liệu, và những ai quan tâm đến ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu thực tế.

29p phongtrongkim0906 16-05-2025 2 1   Download

Bài giảng Mô hình động vật bệnh lý giới thiệu mô hình chuột nhồi máu cơ tim được sử dụng trong nghiên cứu tim mạch. Nội dung trình bày phương pháp gây nhồi máu cơ tim ở chuột, kỹ thuật can thiệp, đánh giá tổn thương và ứng dụng trong nghiên cứu cơ chế bệnh sinh, điều trị và phục hồi chức năng tim. Tài liệu chuyên sâu dành cho sinh viên y dược, nhà khoa học và các phòng thí nghiệm sinh học thực nghiệm.

42p hatrongkim0609 08-05-2025 1 1   Download

Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật "Tự động hoá quá trình đo và đánh giá sai số chế tạo các thông số ăn khớp của bánh răng trụ trên máy đo toạ độ 3 chiều CMM 544 Mitutoyo" trình bày các nội dung chính sau: Tổng quan đo các thông số bánh răng trụ; Một số mô hình toán học áp dụng khi đo 3D; Phần mềm tính sai số bánh răng trụ dùng ngôn ngữ lập trình JavaScript; Ứng dụng chương trình đo sai số bánh răng trụ răng thẳng.

141p vimitsuki 06-05-2025 1 1   Download

Mục đích của nghiên cứu này là phát triển và đánh giá sáu mô hình học máy, gồm có: Cây quyết định (Decision Tree – DT), Rừng cây ngẫu nhiên (Random Forest - RT), Tăng cường thích ứng (Adaptive Boosting – Ada), Tăng cường độ dốc (Gradient Boosting - GB), Cây bổ sung (Extra Trees - ET) và Máy Vector hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM).

12p bachlapkim01 09-05-2025 1 1   Download

Quá trình nghiên cứu đã lựa chọn được 17 tiêu chí đánh giá hiệu quả ứng dụng mô hình câu lạc bộ cầu lông Trường Đại học Lâm nghiệp. Sau một năm học ứng dụng mô hình đã xây dựng vào phong trào tập luyện Cầu lông trong nhà trường đã phát triển mạnh mẽ; sinh viên và huấn luyện viên, hướng dẫn viên rất hài lòng khi tham gia hoạt động ngoại khóa môn Cầu lông dưới hình thức câu lạc bộ.

7p visarada 28-04-2025 3 1   Download

Mục tiêu của nghiên cứu là so sánh và đánh giá hiệu suất của các biến thể Transformer như Reformer, Informer, Autoformer, và PatchTST, nhằm cải thiện độ chính xác và tính ứng dụng trong dự báo lưu lượng nước.

3p vimaito 11-04-2025 3 1   Download

Bài viết này được tổ chức thành năm phần bao gồm cả phần giới thiệu. Trong phần 2, chúng tôi trình bày về dữ liệu của quảng cáo hiển thị và giảm chiềuvector đặc trưng bằng kĩ thuật băm. Sau đó, kết quả thực nghiệm về mô hình SVM sẽ được trình bày trong phần 3. Cuối cùng, kết luận về bài báo được chúng tôi trình bày trong phần 4. Phần cuối cùng là tài liệu tham khảo liên quan.

4p vimaito 11-04-2025 4 1   Download