Tensorflow là một thư viện mã nguồn mở mạnh mẽ cho machine learning được phát triển bởi các nhà cứu của Google. Thư viên này có rất nhiều các hàm được xây dựng sẵn cho từng bài toán cho phép xây dựng nhiều mạng neural network khác nhau. Tensorflow cũng cho phép tính toán song song trên nhiều máy tính khác nhau, tất nhiên là cũng có thể trên nhiều CPU, GPU trong cùng một máy. Tensorflow cung cấp các api làm việc với Python, C++. Tại tutorial này, tôi sẽ sử dụng Python.
Tutorial này sẽ trình bày lý thuyết và cách sử dụng thư viện Tensorflow phục vụ bài toán deep learning. Các khái niệm cơ bản trong tensorflow, cách tự xây dựng một mô hình học máy sử dụng tensorflow từ mô hình đơn giản như linear regressioin đến các mô hình CNN, RNN. Giải quyết các bài toán như word embedding, dịch máy, nhận dạng chữ viết, học tăng cường.
Điều kiện để tham gia khóa học
Có khả năng đọc hiểu ngôn ngữ lập trình Python
Có hiểu biết căn bản về machine learning
Có kiến thức cơ bản về mạng neural network: feed-forward, convnet, LSTM, sequence to sequence.
Cài đặt Tensorflow
Cài đặt Python
Để có thể sử dụng tensorflow, bạn cần cài môi trường làm việc với Python trước tiên. Tutorial này sẽ sử dụng python 3.
Bạn đọc có thể tải và cài đặt Python tại trang chủ
Lưu ý với Windows:
Với các bạn sử dụng windows, hiện tại tensorflow chỉ hỗ trợ Python 3.5.x và Python 3.6.x bản 64 bit.
Khi cài, nhớ tick chọn option Add python 3.x to Path(x là version python mà bạn cài). Việc này sẽ giúp bạn có thể run python và pip trong command line.
Cài đặt Tensorflow
Tensorflow đã cung cấp một tài liệu hướng dẫn cài đặt đầy đủ tại đây. Bạn đọc hãy chọn hệ điều hành mình đang sử dụng và làm theo hướng dẫn. Hãy lưu ý nếu máy tính bạn có GPU thì bạn hãy cài Tensorflow with GPU support. Ngược lại, hãy cài Tensorflow with CPU support only.
Xem bài học tiếp theo: Tổng quan về thư viện Tensorflow
Danh sách các bài học trong khóa học Tensorflow đã đăng
Bài 0. Giới thiệu về khóa học Tensorflow(Bài viết này)
Bài 1. Tổng quan về thư viện Tensorflow
Bài 2. Các toán tử cơ bản trong Tensorflow
Bài 3. Xây dựng mô hình linear regression sử dụng Tensorflow
Bài 4. Xây dựng mô hình logistic regression sử dụng Tensorflow
Bài 5. Xây dựng mô hình neural network sử dụng Tensorflow
To be continue…
Các tài liệu tham khảo thêm
Dưới đây là danh sách các tài liệu khác để bạn tham khảo thêm. Đây cũng là những tài liệu được tôi tham khảo và sử dụng để tạo nên tutorial này. Ngoài ra, nếu các bạn biết các tài liệu nào liên quan mà bạn thấy hay có thể chia sẻ ở dưới phần bình luận để mình bổ sung nhé.
http://web.stanford.edu/class/cs20si/
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
https://www.tensorflow.org/
Tutorial của anh Phạm Văn Toàn – Framgia AI Engineer trên Youtube
Mọi thắc mắc về thông tin bài học, nội dung bài học hay bất cứ câu hỏi nào liên quan đến bài học, các bạn hãy để lại bình luận phía cuối mỗi bài. Chúng tôi sẽ phản hồi và giúp bạn tốt nhất có thể.
Nguồn : nguyenvanhieu.vn
