khaihanhdk

Chào các bạn, ngày hôm qua, 22/9 khóa học đầu tiên của Machine Learning Specialization vừa mới bắt đầu.

Machine Learning Specialization này bao gồm series 5 khóa học:

- Course 1: Machine Learning Foundations: A Case Study Approach (bắt đầu ngày 22/9/2015)

- Course 2: Regression (bắt đầu tháng 11/2015)

- Course 3: Classification (bắt đầu tháng 12/2015)

- Course 4: Clustering & Retrieval (bắt đầu tháng 2/2016)

- Course 5: Recommender Systems & Dimensionality Reduction (bắt đầu tháng 3/2016)

Và một capstone project: Machine Learning Capstone: An Intelligent Application with Deep Learning (bắt đầu tháng 4/2016).

Đây là link của Machine Learning Specialization: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning

Đây là link từng khóa học:

- Course 1: https://www.coursera.org/learn/ml-foundations

- Course 2: https://www.coursera.org/learn/ml-regression

- Course 3: https://www.coursera.org/learn/ml-classification

- Course 4: https://www.coursera.org/learn/ml-clustering-and-retrieval

- Course 5: https://www.coursera.org/learn/ml-recommenders

- Capstone project: Chưa thấy link

Nếu các bạn đăng kí trực tiếp trên trang của bộ môn (specialization) thì họ sẽ yêu cầu tính phí để đăng kí học. Do đó các bạn nên search tên từng khóa, bấm enroll, khi đó họ sẽ yêu cầu tính phí, các bạn chọn option: Full Course, No certificate. Như vậy các bạn sẽ được học free khóa này.

Yêu cầu: biết trước Python.

Chúc các bạn đạt được kết quả tốt trong lĩnh vực này.

 

Tăng Khải Hạnh - khaihanhdk

 | 
sieubebuvietnam

Bác có biết khóa nào chuyên về Deep Learning và ứng dụng trong Computer Vision/Graphic không hả bác (không cần coursera cũng được ạ).

Thanks bác

ngmq
Trả lời sieubebuvietnam
  Hiện bài gốc

Deep Learning + Computer Vision thì có khóa này nhé bạn: http://cs231n.stanford.edu/


Prerequisites

    Proficiency in Python, familiarity in C/C++
    All class assignments will be in Python (and use numpy) (we provide a tutorial here for those who aren't as familiar with Python), but some of the deep learning libraries we may look at later in the class are written in C++. If you have a lot of programming experience but in a different language (e.g. C/C++/Matlab/Javascript) you will probably be fine.
    College Calculus, Linear Algebra (e.g. MATH 19 or 41, MATH 51)
    You should be comfortable taking derivatives and understanding matrix vector operations and notation.
    Basic Probability and Statistics (e.g. CS 109 or other stats course)
    You should know basics of probabilities, gaussian distributions, mean, standard deviation, etc.
    Equivalent knowledge of CS229 (Machine Learning)
    We will be formulating cost functions, taking derivatives and performing optimization with gradient descent.

Khóa trên có thể học kèm với bộ video này: https://www.youtube.com/playlist?list=PLE6Wd9FR--EfW8dtjAuPoTuPcqmOV53Fu 

Cá nhân mình thấy học Deep Learning + Machine vision chỉ có tác dụng tốt nhất nếu đã học qua 1 khóa về Image Processing, còn không thì hơi mệt :D

sieubebuvietnam
Trả lời ngmq
  Hiện bài gốc

Thực ra cả Machine Learning và Computer Vision mình đều học course rồi nên cũng không lo lắm. Mình chỉ tìm các course học chuyên sâu để xem thiên hạ nó có ý tưởng gì mới độc đáo để bắt chước thôi vì hiện mình đang làm về Computer Vision/Graphic. Khóa của bạn có vẻ hợp với mình đấy, hôm trước vừa thử implement một bài báo dùng Convolutional Neural Network trong tính depth map của Stereo Vision

Thanks bạn nhé :D

© VNOI Team 2015