DPL303m - Học sâu

DPL303m - Học sâu (Deep Learning) là môn 3 tín chỉ bậc cử nhân của Đại học FPT. Môn tập trung vào mạng nơ-ron tích chập và bài toán thị giác máy tính — mảng mà học sâu chứng minh được sức mạnh sớm nhất và cũng là mảng gắn trực tiếp nhất với robot, nơi camera thường là giác quan chính. Cách dựng môn khác hẳn lối giảng lý thuyết thuần: mỗi khối kiến thức đều đi kèm một dự án có hướng dẫn và một vòng rà soát, nên người học cài đặt được ngay thứ vừa học thay vì để dồn tới cuối kỳ. Chặng nền dựng các khối cơ bản của mạng tích chập: phép tích chập làm gì với một bức ảnh, vì sao chia sẻ trọng số lại giảm được số tham số, và các lớp gộp hoạt động ra sao. Chặng kiến trúc khảo sát những mạng tích chập sâu đã thành chuẩn mực, qua đó rút ra các nguyên tắc thiết kế thay vì học thuộc từng mạng. Chặng phát hiện đối tượng chuyển từ câu hỏi ảnh này là gì sang câu hỏi khó hơn là trong ảnh có những gì và nằm ở đâu, kèm một bài thực hành phát hiện xe. Chặng ứng dụng đặc thù gồm nhận dạng khuôn mặt và chuyển phong cách ảnh bằng mạng nơ-ron. Xuyên suốt là ba dự án có hướng dẫn trên một khung học sâu phổ biến. Học xong, người học huấn luyện và tinh chỉnh được một mô hình thị giác trên dữ liệu của mình, và quan trọng hơn, biết chẩn đoán khi mô hình không hội tụ. Một điểm nữa đáng kể: môn đặt nặng việc đọc kết quả huấn luyện. Biết nhìn đường cong mất mát rồi suy ra mô hình đang thiếu dữ liệu, học thuộc lòng tập huấn luyện hay đặt sai tốc độ học là kỹ năng tách người dùng được công cụ khỏi người chỉ chạy được đoạn mã mẫu.