Lectures and Projects




Lectures


Đại số tuyến tính
(2018)

  • Trần Hoàng Bảo Linh, National University of Singapore
  • Nguyễn Trung Nghĩa, ​HCMC University of Science
  • Cấn Trần Thành Trung, Caltech
Download

Tối ưu hóa
(2018)

  • Phạm Hoàng Nhật, University of Washington
Download

Giải tích
(2018)

  • Dương Đình Trọng, International University, VNU
  • Trần Hoàng Bảo Linh, National University of Singapore
Download

Xác suất và phân phối
(2018)

  • Vũ Lê Thế Anh, HCMC University of Science
  • Trần Hoàng Bảo Linh, National University of Singapore
  • Phạm Nguyễn Mạnh, Minerva Schools at KGI
Download

Vài mạng học sâu và ứng dụng (CNN và RNN)

  • Vương Nguyễn Thùy Dương, Massachusetts Institute of Technology, USA
Download

Xác suất có điều kiện, Công thức Bayes, Xác suất tiền / hậu nghiệm

  • Nguyễn Nguyễn, HCMC University of Science
  • Trần Hoàng Bảo Linh, National University of Singapore
Download

Ánh xạ tuyến tính

  • Trần Minh Nguyên, HCMC University of Science
Download

Neural Network

  • Vương Nguyễn Thùy Dương, Massachusetts Institute of Technology, USA
Download

Tối ưu hóa

  • Lê Thiện, Massachusetts Institute of Technology, USA
Download

MLE và MAP

  • Nguyễn Nguyễn, HCMC University of Science
Download

Giới thiệu Máy học

  • Lê Thiện, Massachusetts Institute of Technology, USA
Download

Giải tích hàm đa biến

  • Nguyễn Minh Huy, HCMC University of Science
Download

Giải tích hàm đơn biến

  • Nguyễn Minh Huy, HCMC University of Science
Download

Biến ngẫu nhiên

  • Lâm Hữu Phúc, University of Rochester, USA
Download

Xác suất và biến cố

  • Nguyễn Nguyễn, HCMC University of Science
Download

Vector và ma trận

  • Trần Minh Nguyên, HCMC University of Science
Download

Không gian vector và cơ sở

  • Lâm Hữu Phúc, University of Rochester, USA
Download


Projects


Conjugate
Gradient Descent

Conjugate Gradient Descent (CGD) là một phiên bản phức tạp của hơn của Gradient Descent, phỏng theo thuật toán xấp xỉ nghiệm của hệ phương trình tuyến tính. Trong dự án này, chúng ta sẽ tìm hiểu trước CGD cho hàm bậc 2 nhiều biến (quadratic function) và tổng quát hóa ý tưởng này cho một hàm số khả vi bất kì.

Download

Image Classification

Image Classification là một trong những bài toán khá quan trọng và điển hình trong xử lí ảnh. Image Classification cùng với object recognition và image segmentation là nền tảng cho ngành Thị giác Máy tính (computer vision) và mang nhiều ý nghĩa rất quan trọng. Mục tiêu của bài toán này là phân lớp đối tượng trong ảnh (ví dụ như nhận vào một bức ảnh và cho biết trong ảnh là chó hay mèo).

Download

Image Segmentation

Image Segmentation là một trong những bài toán khá quan trọng và điển hình trong xử lí ảnh. Image Segmentation cùng với object recognition và image classification là nền tảng cho ngành computer vision và mang nhiều ý nghĩa rất quan trọng. Mục tiêu của bài toán này là phân chia bức ảnh ra thành các vùng, trong đó các điểm ảnh thuộc mỗi vùng mang cùng một màu sắc tương ứng với nhãn dán của đối tượng đó, các vùng kề nhau mang màu sắc tương phản khá rõ rệt, tìm được đúng hình dạng của các đối tượng.

Download

Object Recognition

Image Recognition là một trong những bài toán khá quan trọng và điển hình trong xử lí ảnh. Object Recognition cùng với image classification và image segmentation là nền tảng cho ngành Thị giác Máy tính (computer vision) và mang nhiều ý nghĩa rất quan trọng. Mục tiêu của bài toán này là xác định (các) đối tượng trong ảnh, trong đó việc xác định được định nghĩa là (1) Xác định vị trí đối tượng và (2) Xác định lớp (class) của đối tượng.

Download

Sentimental Analysis

Một trong những tính chất đặc thù của dữ liệu dạng văn bản đó chính là tính chất phụ thuộc của mỗi từ vào các từ trước đó. Giả sử chúng ta có câu ”Tôi thích đọc”, từ tiếp theo khả năng sẽ là ”sách” hoặc ”truyện”, mà không phải là ”thịt bò”. Tính chất này đưa đến cho chúng ta ý tưởng xây dựng một mô hình cho dữ liệu văn bản.

Download