Step-by-Step: Vision Transformer
tháng 6 2025
Tài liệu này minh họa chi tiết từng bước hoạt động của mô hình Vision Transformer, hay còn gọi là ViT. Chúng ta sẽ phân tích chi tiết cơ chế hoạt động và thảo luận từng bước thực hiện của mô hình này.
Step-by-Step Simple Linear Regression
tháng 6 2025
Tài liệu này minh họa chi tiết từng bước hoạt động của phương pháp hồi quy tuyến tính với bài toán dự đoán lương nhân viên, một mô hình đơn giản được dùng phổ biến trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau.
Giải thuật di truyền (Genetic algorithm)
tháng 5 2025
Tài liệu này minh họa chi tiết từng bước hoạt động của giải thuật di truyền, một phương pháp tối ưu hóa được dùng phổ biến trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau.
Phân loại văn bản dùng lớp fully-connected (mô hình cơ bản nhất của deep learning)
tháng 3 2025
Text Classification (phân loại văn bản) dùng mô hình machine learning cơ bản (cũng là mô hình nền tảng của deep learning). Mô hình này là mô hình nền tảng để xây dựng các mô hình deep learning (học sâu) như multi-layer perceptron, CNN, RNN hay transformer sau này. Đây là bài đầu trong chuỗi các bài học thuộc khoá học AI online dùng machine learning và deep learning.
Về AI VIET NAM
AI VIET NAM là cộng đồng nghiên cứu và đào tạo chuyên sâu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, dành cho những người đam mê AI ở mọi cấp độ.
Nghiên cứu
Semi-Supervised Histopathology Image Segmentation with Feature Diversified Collaborative Learning
Nguyen Lan Vi Vu, Thanh-Huy Nguyen et al.
AAAI
HDC Hierarchical Distillation for Multi-level Noisy Consistency
Tran Quoc Khanh Le, Nguyen Lan Vi Vu et al.
CVPR-W
Iterative Global-Local Feature Learning with Dual-Teacher Semantic Segmentation Framework under Limited Annotation Scheme
Dinh Dai Quan Tran, Hoang-Thien Nguyen et al.
CVPR-W
Semi-Supervised Skin Lesion Segmentation under Dual Mask Ensemble with Feature Discrepancy Co-Training
Thanh-Huy Nguyen, Hoang-Thien Nguyen et al.
MIDL
