Math and Architectures of Deep Learning (Krishnendu Chaudhury)

Cuốn sách Math and Architectures of Deep Learning là tài liệu chuyên sâu dành cho mọi kỹ sư và nhà khoa học muốn khám phá nền tảng toán học và các kiến trúc phức tạp của Học sâu (Deep Learning). Nếu anh/chị là dân công nghệ nghiêm túc muốn hiểu sâu sắc cách các mô hình AI tiên tiến hoạt động và tự tin xây dựng chúng, đây chính là cẩm nang không thể thiếu.

Bạn sẽ học được gì để làm chủ Toán học và Kiến trúc Học sâu?

• Nền tảng toán học: Đi sâu vào các khái niệm toán học thiết yếu (đại số tuyến tính, giải tích, xác suất) làm nền tảng cho Học sâu.
• Kiến trúc Học sâu: Khám phá các kiến trúc mạng nơ-ron phổ biến như CNN, RNN, Transformers và hiểu cách chúng được thiết kế.
• Xây dựng mô hình từ gốc: Nắm vững cách các thành phần của mô hình Học sâu hoạt động cùng nhau, giúp bạn có thể tự xây dựng và tùy chỉnh.
• Tư duy thiết kế AI: Phát triển tư duy thiết kế các hệ thống AI phức tạp, sẵn sàng cho những job xịn trong lĩnh vực AI/Data Science.

Đầu tư vào Math and Architectures of Deep Learning là đầu tư vào tri thức chuẩn mực, giúp bạn nâng tầm kỹ năng và sẵn sàng cho những job xịn trong các lĩnh vực tiên tiến của AI.