Sách Deep Learning cơ bản

4
• Phần cứng phát triển: Sự xuất hiện của GPU GTX 10 series của NVIDIA ra mắt năm 2014
với hiệu năng tính toán cao cũng như giá thành rẻ có thể tiếp cận với hầu hết với mọi người
dẫn đến việc nghiên cứu Deep Learning không còn là những bài toán chỉ được nghiên cứu
trong các phòng lab đắt tiền của các trường Đại học danh giá và các công ty lớn.
Theo thống kê trên trang paperswithcode hiện có 16 tasks lớn mà Machine Learning có thể thực
hiện trong đó có tới trên 8 tasks Deep learning đạt kết quả SOTA phải kể đến như:
• Computer Vision
• Natural Language Processing
• Medical
• Methodology
• Speech
• Time Series
• Audio
• Music
Ý tưởng và mục đích của cuốn sách
Hồi đầu năm 2019, khi nghiên cứu ứng dụng về Deep Learning trong ngành Y, tôi nhận ra là mặc
dù bản thân mình là kỹ sư có khả năng lập trình Deep Learning nhưng lại thiếu kiến thức chuyên
môn ngành Y để phát triển ứng dụng chuyên sâu. Ngược lại, các bác sĩ hiểu được các vấn đề chuyên
môn thì lại thiếu các kỹ năng lập trình cần thiết.
Thế nên tôi quyết định viết loạt bài viết này để giới thiệu các kiến thức cơ bản về Deep Learning
cũng như các ứng dụng của nó để mọi người có kiến thức chuyên môn, có dữ liệu trong các ngành
khác như y tế, ngân hàng, nông nghiệp,. . . có thể tự áp dụng được Deep Learning trong lĩnh vực
của họ.
Thêm vào đó tôi muốn cung cấp một nền tảng về toán và Deep Learning cơ bản cho các bạn
học sinh, sinh viên có thể làm được ứng dụng và đào sâu nghiên cứu về deep learning trong môi
trường học thuật.
Vì hướng tới nhiều độc giả với các background khác nhau nên khi viết tôi giải thích toán chi
tiết nhưng đơn giản và dễ hiểu. Bên cạnh đó tôi cũng có các bài ứng dụng Deep Learning trong
thực tế xen kẽ giữa các nội dung lý thuyết để bạn đọc dễ tiếp thu hơn.
Cuối cùng, hy vọng qua cuốn sách, bạn đọc có được những kiến thức cơ bản về Deep Learning
và thấy được các ứng dụng của nó. Để rồi áp dụng các ý tưởng vào start-up, công ty để có các
ứng dụng hay, thiết thực cho xã hội. Bên cạnh đó mong rằng cuấn sách là bệ phóng cho các bạn
sinh viên Việt Nam nghiên cứu thêm về Deep Learning để có các nghiên cứu, thuật toán mới.
Yêu cầu
Vì cuốn sách này tôi muốn viết cho tất cả mọi người nên tôi sẽ giải thích tất cả mọi thứ chi tiết nhất
có thể. Một số yêu cầu để có thể theo nội dung sách:
• Kiến thức về toán cơ bản cấp ba: hàm số, đạo hàm.
• Kiến thức cơ bản về lập trình Python: biến, vòng lặp (tôi có giới thiệu ở phần dưới)
• Ý thức tự học hỏi kiến thức mới.
Nội dung
Chương I, tôi giới thiệu về cách cài đặt môi trường với Anaconda để chạy code Python cơ bản.
Ngoài ra tôi cũng hướng dẫn sử dụng Google Colab, với GPU Tesla K80 được Google cung cấp