namkuner

Tránh chướng ngại vật & Điều khiển thích nghi: Bài giảng 7

Học và Điều khiển thích nghi: Điều chế học cho hệ thống động

Hệ Thống Động Lực: Giới thiệu và Ổn Định (Bài Giảng)

Khởi đầu: Robot học và điều khiển thích nghi (Công nghiệp 4.0)

AI Tuyển Dụng: Cách AI Quyết Định Ai Được Thuê!

Bài giảng 1 - Học DS từ các bài trình diễn Phần 2

Bài giảng 1 - Học DS từ các bài trình diễn Phần 1

9. Huấn luyện & Kiểm tra LSTM: So sánh RNN - [LSTM from Scratch]

8. Tối Ưu Hóa LSTM: Lý Thuyết & Thực Hành - [LSTM from Scratch]

7. Lan Truyền Ngược LSTM: Lý Thuyết & Code Chi Tiết - [LSTM from Scratch]

6. BPTT & LSTM: Triển khai mã chi tiết (Tiếng Việt) - [LSTM from Scratch]

5. Toán học về lan truyền ngược qua thời gian (BPTT) - [LSTM from Scratch]

4. Ô LSTM (Code) - Phần 2: Giải thích chi tiết - [LSTM from Scratch]

3. LSTM: Ô LSTM- Lý thuyết (Phần 1) - [LSTM from Scratch]

2. LSTM: Cấu Trúc Chi Tiết - [LSTM from Scratch]

1. Giới thiệu LSTM: Lý thuyết và Code (từ A đến Z) - [LSTM from Scratch]

"Vật chất tối" của trí tuệ nhân tạo

Ngộ nhận suýt khiến AI không thể phát triển

Mô hình Khuếch Tán: DDPM | Minh Hoạ Bằng Hoạt Hình

Giải thích về BERT: huấn luyện, suy luận, so sánh BERT với GPT/LLama, tinh chỉnh, và token [CLS]

Attention is all you need - Giải thích mô hình (bao gồm cả toán học), Suy luận và Huấn luyện

Lớp tích chập (DL 13)

Lập trình Transformer từ đầu bằng PyTorch, kèm theo giải thích đầy đủ, huấn luyện và suy luận.

MIT 6.S184: - Lecture 2 - Thiết lập mục tiêu huấn luyện Flow & Diffusion

MIT 6.S184: Khởi đầu với AI tạo sinh bằng Flow & Diffusion

Hiểu về Flow Matching: Bí mật của mô hình tạo sinh

Flow Matching: Giải thích & Thực thi với PyTorch

Code YOLOV3 từ ban đầu

Hộp Neo (Anchor Boxes) trong Nhận diện đối tượng YOLOv5

Mô Hình Text to Speech siêu nhanh (so sánh với XTTS)