Math and Architectures of Deep Learning (Krishnendu Chaudhury, 2024) là tài liệu chuyên sâu dành cho AI engineer, data scientist, researcher, backend developer, sinh viên IT tại Việt Nam muốn hiểu cặn kẽ toán học nền tảng cũng như kiến trúc, mô hình deep learning hiện đại – từ lý thuyết tới ứng dụng thực tế.
Toán học nền tảng cho deep learning:
Trình bày chi tiết các chủ đề linear algebra, giải tích, xác suất thống kê, tối ưu hóa – giúp data scientist Việt Nam hiểu sâu cấu trúc mô hình, gradient, loss function, regularization.
Phân tích kiến trúc các mô hình deep learning hiện đại:
Giải thích kỹ về CNN, RNN, LSTM, Transformer, attention, GAN, autoencoder… kèm code minh họa và ứng dụng thực tiễn vào computer vision, NLP, generative AI.
Best practice huấn luyện, tối ưu & triển khai mô hình:
Hướng dẫn chiến lược tối ưu hyperparameter, tránh overfitting, scaling model, deployment lên cloud – phục vụ vận hành AI/ML tại doanh nghiệp Việt Nam.
Case study thực tế & project mẫu:
Đầy đủ bài tập thực chiến, workflow minh họa các dự án AI ở lĩnh vực tài chính, y tế, sản xuất, marketing tại TP.HCM, Hà Nội.
Trang bị nền tảng toán học & kỹ thuật deep learning chuẩn quốc tế:
Giúp AI engineer, data scientist, researcher Việt Nam tự tin nghiên cứu, phát triển và triển khai AI/ML thực tế, nâng tầm chuyển đổi số doanh nghiệp.
Nên đọc cùng:
“Deep Learning” (Ian Goodfellow), “Mathematics for Machine Learning”, “Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow”, “Transformers for Natural Language Processing”.
AI Engineer, Data Scientist
Backend Developer, Researcher
Sinh viên IT, học viên AI/ML
Product Manager, Analyst
Math and Architectures of Deep Learning là tài liệu “must-have” cho cộng đồng AI, Data Việt Nam muốn hiểu sâu về toán, kiến trúc và ứng dụng deep learning, chuẩn bị sẵn sàng cho mọi dự án AI thực chiến.
