[Sách hay miễn phí] Đắm mình vào Học Sâu

Giới thiệu về cuốn sách

“Đắm mình vào Học Sâu” là một tài liệu toàn diện và hiện đại dành cho những ai muốn học sâu — từ khái niệm cơ bản cho đến việc lập trình mô hình thực tế. Cuốn sách không chỉ giải thích rõ ràng các lý thuyết, thuật toán mà còn lồng ghép mã nguồn Python, giúp người đọc dễ dàng thực hành và hiểu sâu hơn. Trong suốt nội dung, các khái niệm trừu tượng như đại số tuyến tính, xác suất, giải tích, cũng như các thuật toán học sâu đều được minh họa bằng cách thực thi trực tiếp, giúp người đọc cảm nhận rõ ràng cách các mô hình được xây dựng, huấn luyện và tối ưu.

Một điểm mạnh nổi bật của cuốn sách là cách trình bày đa dạng phương tiện: lý thuyết được viết bằng ngôn ngữ toán học rõ ràng, mã nguồn thể hiện bằng Python, và các bài giảng được tối ưu để đọc trên web (HTML) hoặc tải về PDF. Nhóm tác giả sử dụng thư viện MXNet và Gluon để xây dựng ví dụ mã, đồng thời cung cấp song song hai cách tiếp cận: một là hiện thực mọi thứ từ đầu (dùng Numpy, tự tính gradient), hai là dùng Gluon để viết mã ngắn gọn và hiệu quả hơn.

Cuốn sách được tổ chức thành ba phần chính:

Kiến thức nền tảng: Bao gồm đại số tuyến tính, xác suất, xử lý dữ liệu… — những kiến thức cần thiết để bắt đầu với học sâu. Xem tại đây
Kỹ thuật học sâu cơ bản: Từ hồi quy tuyến tính, perceptron đa lớp, dropout, khởi tạo trọng số, cho đến mạng tích chập. Xem tại đây
Mô hình tiên tiến: Những kiến trúc sâu hơn như mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN, LSTM), mô hình Transformer, các kỹ thuật tối ưu hóa, cũng như triển khai mô hình sâu trên GPU. Xem tại đây

Độc giả mục tiêu là sinh viên đại học, kỹ sư phần mềm, hoặc các nhà nghiên cứu mới bắt đầu tiếp cận học sâu: bạn có thể chưa có nền chuyên sâu về học máy, nhưng chỉ cần có kiến thức cơ bản về đại số tuyến tính, Python, và xác suất là đã có thể theo kịp. Xem tại đây

Bên cạnh nội dung học thuật, nhóm dịch và phát triển cuốn sách cũng xây dựng một diễn đàn thảo luận trực tuyến — nơi người đọc có thể hỏi đáp, trao đổi kinh nghiệm khi làm bài tập hoặc thực hành mô hình.