Deep Learning with PyTorch: A Practical Python-First Guide (bằng tiếng Anh).

Học sâu là nguồn năng lượng cho những bước đột phá công nghệ thú vị nhất ngày nay, nhưng việc bắt đầu thường cảm thấy quá sức vì toán học dày đặc hay mã quá phức tạp. Bạn sẽ chuyển đổi một cách trơn tru từ các khái niệm lập trình cơ bản đến việc huấn luyện các mạng nơron của riêng bạn. Bằng cách tập trung vào sự tiến triển logic của các mô hình - bắt đầu với sự hồi quy đơn giản và xây dựng lên các mạng đa lớp - bạn sẽ hiểu chính xác cách và tại sao học sâu hoạt động. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của tenxơ, gradient, và đồ thị tính toán - Tạo và huấn luyện mô hình hồi quy tuyến tính và logistic từ đầu bằng PyTorch - Thiết kế mạng nơron đa lớp cho các nhiệm vụ phân loại và hồi quy - Thực hiện các vòng lặp huấn luyện hiện đại, các hàm mất, và các thuật toán tối ưu - Ứng dụng các thực hành mã hóa độc lập với thiết bị để chạy mô hình trên CPU, CUDA, hoặc Apple Silicon - Tận dụng học chuyển giao với các mô hình được huấn luyện trước để giải quyết các vấn đề phân loại Chuyến đi bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và cơ học của tenxơ, trước khi tiến hành từng bước qua mô hình hồi quy, mạng nơron nhân tạo, và các luồng công việc hiện đại để lưu mô hình. Bạn sẽ đọc những lời giải thích rõ ràng và nghiên cứu những đoạn mã có cấu trúc tốt, được thiết kế để làm cho các khái niệm phức tạp trở nên trực quan. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, nhà phát triển phần mềm, và các nhà khoa học dữ liệu tham vọng muốn có một sự giới thiệu thực tế về học sâu bằng Python, mà không cần một nền tảng toán học tiên tiến. Bắt đầu hành trình học sâu của bạn hôm nay và xây dựng một nền tảng vững chắc trong PyTorch.