Trong những năm gần đây, Deep Learning đã có những thành tựu quạn trọng. Từ việc phân loại hình ảnh và dịch ngôn ngữ đến chế tạo xe tự lái, tất cả các nhiệm vụ này đều được điều khiển bởi máy tính thay vì nỗ lực của con người. Deep Learning đã thâm nhập vào nhiều ngành công nghiệp và đa dạng, và nó tiếp tục phát triển. Vì vậy có thể hiểu được đây là lĩnh vực được rất nhiều người quan. Nhưng bạn nên bắt đầu từ đâu? Bạn nên học gì? Các khái niệm cốt lõi thực sự tạo nên lĩnh vực phức tạp nhưng hấp dẫn này là gì?

Mình rất hào hứng viết ra một loạt các bài báo mà tôi sẽ chia nhỏ các thành phần cơ bản mà mọi người đam mê tìm hiểu sâu nên biết kỹ. Các bài viết này sẽ flow theo khóa học Deep Learning trên cousera, và nhiều tài liệu tham khảo khác, mình sẽ viết ở cuối mỗi bài viết.

Chúng tôi sẽ thực hiện theo cách tiếp cận từ dưới lên trong suốt loạt bài này . Chúng ta phải hiểu các khái niệm cơ bản sau đó mới đi sâu vào trong. Cách tiếp cận này đã được chứng minh là rất hữu ích cho mình.

Prerequisite

Các kiến thức bạn cần có để học đơn giản hơn bao gồm:

• Biết cơ bản về lập trình, trong loạt bài viết này mình sẽ dùng ngôn ngữ thông dụng python
• Các kiến thức về toán như đại số tuyến tính, giải tích, xác xuất thống kê, ...Bạn có thể tham khảo khóa học này
• Biết sử dụng các thư viện cơ bản, framwork như: numpy, matplot, ...
• Có kiến thức nền tảng về machine learning. Các bạn có thể tham khảo tài liệu tiếng việt viết rất chi tiết của anh Tiệp Machine Learning cơ bản

Mình cũng mới tìm hiểu về lĩnh vực Deep Learning này, có gì sai sót, mọi nguời comment để mình biết và rút kinh nghiệm. Nào cùng bắt đâu.