nducthang / nckh_2020

Repository Nghiên cứu khoa học

MỤC LỤC

Chương 2: Mở đầu về NLP

[Hoàn Thành] 01. Regular expression
[Hoàn Thành] 02. One-hot encoding và Bag of words
[Hoàn Thành] 03. Một số khái niệm trong NLP
Solution: Bài 1 | Bài 2
[Hoàn Thành] 04. VADER và Naive Bayes
Solution: Bài 1 | Bài 2 | Bài 3 | Bài 4 | Bài 5

Chương 3: Scrapy và TF-IDF

[Hoàn Thành] 05. Scrapy
[Hoàn Thành] 06. TF-IDF

Chương 4: Phân tích ngữ nghĩa trong NLP

[Hoàn Thành] 07. Phân tích ngữ nghĩa (SVD, PCA, LSA, LDA, LDiA)
Solution: Bài 1 | Bài 2 | Bài 3

Chương 5: Mạng Neural và giới thiệu Tensorflow 1

[Hoàn Thành] 08. Tensorflow và các kiến thức cơ bản
[Hoàn Thành] 09. Thực hành xây dựng mô hình Linear Regression với Tensorflow
Solution: Bài 1 | Bài 2 | Bài 3a | Bài 3b | Bài 4 | Bài 5
[Hoàn Thành] 10. Neural network
Solution: Bài 1 | Bài 2 | Bài 3
[Hoàn Thành] 11. Xây dựng mạng neural với Tensorflow
Solution: Bài 1

Chương 6: Word Embedding

[Hoàn Thành] 12. Co-occurrence matrix, Word2Vec, Glove, Fasttext, Doc2Vec
[Hoàn Thành] 13. Xây dựng mô hình Word2Vec với Tensorflow

Chương 7: Mô hình mạng CNN

[Hoàn Thành] 14. CNN
[Hoàn Thành] 15. Xây dựng mô hình CNN với Tensorflow
Solution: Bài 1 | Bài 2 | Bài 3 | Bài 4 | Bài 5

Chương 8: Mô hình mạng RNN

[Hoàn Thành] 16. RNN

Chương 9: Mô hình mạng LSTM và mở rộng

[Hoàn Thành] 17. LSTM
[Hoàn Thành] 18. LSTM với Tensorflow
[Hoàn Thành] 19. Bi-LSTM với Tensorflow

Chương 10: Mô hình Sequence to Sequence

[Hoàn Thành] 20. Seq2Seq
[Hoàn Thành] 21. Cơ chế Attention

Chương 11: POS Tagging

[Hoàn Thành] 22. Project 1 - Bài toán gán nhãn từ loại trong câu (sử dụng Tensorflow)

Chương 12: Chatbot

[Chưa Hoàn Thành] 23. Project 2 - Chatbot

Chương 13: Tối ưu

[Hoàn Thành] 24. Các phương pháp tối ưu Gradient Descent
[Chưa Hoàn Thành] 25. Xử lý tối ưu trong NLP

Chương 14: Machine learning

[Chưa Hoàn Thành] 14.1 Giới thiệu về Machine Learning và bài toán phân lớp
[Chưa Hoàn Thành] 14.2 Linear Regression và Logistic Regress và các mở rộng
[Chưa Hoàn Thành] 14.3 Support Vector Machine (SVM)
[Chưa Hoàn Thành] 14.4 Decision Tree và Random Forest
[Chưa Hoàn Thành] 14.5 Các phương pháp giảm chiều dữ liệu
[Chưa Hoàn Thành] 14.6 Học không giám sát
[Chưa Hoàn Thành] 14.7 Một số vấn đề về mạng Neural

Chương 15: OpenCV

[Hoàn Thành] 15.1 Các đặc trưng của GUI trong OpenCV
Solution: Bài 1 | Bài 2 | Bài 3
[Hoàn Thành] 15.2 Các toán tử
[Chưa Hoàn Thành] 15.3 Xử lý ảnh trong OpenCV
[Chưa Hoàn Thành] 15.4 Trích xuất đặc trưng và mô tả
[Chưa Hoàn Thành] 15.5 Phân tích video
[Chưa Hoàn Thành] 15.6 Hiệu chỉnh camera và tái tạo 3D
[Chưa Hoàn Thành] 15.7 Machine Learning với OpenCV
[Chưa Hoàn Thành] 15.8 Các kỹ thuật khác
[Chưa Hoàn Thành] 15.9 Trích xuất đối tượng (Object Detection)

Chương 16: Computer Vision

[Chưa Hoàn Thành] 16.1 Các kiến trúc mạng CNN (AlexNet, VggNet, GooLeNet, ResNet, SqueezeNet)
[Chưa Hoàn Thành] 16.2 Transfer learning
[Hoàn Thành] 16.3 Lý thuyết: Faster R-CNNs, Mask R-CNN
[Chưa Hoàn Thành] 16.4 Code: Faster R-CNN, Mask R-CNN
[Chưa Hoàn Thành] 16.5 SSDs
[Hoàn Thành] 16.6 YOLO

Chương 17: Dịch sách Speech and Language Processing

[Hoàn Thành] 17.1 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Phần 1)

Nội dung:

• Biểu thức chính quy, chuẩn hoá văn bản, khoảng cách Edit Distance
• Mô hình ngôn ngữ N-grams
• Sửa lỗi chính tả và kênh gây nhiễu
• Naive Bayes và bài toán phân loại cảm xúc
• Hồi quy Logistic
• Mạng Neural

[Hoàn Thành] 17.2 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Phần 2)

Nội dung:

• Mô hình Markov ẩn
• Bài toán POS Tagging
• Văn phạm và ngữ pháp trong tiếng Anh
• Phân tích cú pháp
• Phân tích cú pháp thống kê
• Phân tích cú pháp phụ thuộc

[Hoàn Thành] 17.3 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Phần 3)

Nội dung:

• Vector sematics
• Sematics with Dense vectors
• Computing with word Senses
• Lexicons for Sentiment and Affect Extraction

[Hoàn Thành] 17.4 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Phần 4)

Nội dung:

• Trích xuất thông tin
• Gán nhãn vai trò
• Trả lời câu hỏi
• Hệ thống Dialog và Chatbot
• Hệ thống Dialog nâng cao

Chương 18: Tạp nham

[Hoàn Thành] 18.1 Thuật toán Pagerank
[Hoàn Thành] 18.2 Project - Phân loại sắc thái bình luận trong Tiếng Việt
[Hoàn Thành] 18.3 Các công cụ cho Data Science
[Hoàn Thành] 18.4 Thống kê mô tả
[Hoàn Thành] 18.5 Data Mining
[Hoàn Thành] 18.6 Khai thác luật kết hợp Apriori | Báo cáo tham khảo
[Hoàn Thành] 18.7 K-Fold Cross Validation
[Hoàn Thành] 18.8 Họ mô hình ngôn ngữ BERT và ứng dụng
[Hoàn Thành] 18.9 Word2vec (Tham khảo) - TS. Đặng Minh Tuấn
[Hoàn Thành] 18.10 Streamlit - Get Staterd
[Hoàn Thành] 18.11 Streamlit - Data Exploer
[Hoàn Thành] 18.12 Streamlit Cheat sheet | Code
[Chưa Hoàn Thành] 18.13 Thuật toán phân cụm Annoy
[Chưa Hoàn Thành] 18.14 Thuật toán Beam Search và ứng dụng bài toán sửa lỗi chính tả tiếng Việt
[Chưa Hoàn Thành] 18.15 Grid Search CV
[Chưa Hoàn Thành] 18.16 Light-GBM
[Chưa Hoàn Thành] 18.17 Crawl dữ liệu với Scrapy kết hợp Splash
[Chưa Hoàn Thành] 18.18 Crawl dữ liệu với Request và Bautifulsoup
[Chưa Hoàn Thành] 18.19 Self-training và Co-training cho học bán giám sát
[Chưa Hoàn Thành] 18.20 Polynote
[Đang tiến hành] 18.21 Tensor Flow 2.0

Chương 19: Pytorch

[Hoàn Thành] 19.1 Các khái niệm cơ bản trong Pytorch
[Hoàn Thành] 19.2 Xây dựng mô hình CNN cho phân loại ảnh với Pytorch
[Hoàn Thành] 19.3 Hook trong Pytorch
[Hoàn Thành] 19.4 Datasets và DataLoaders
[Hoàn Thành] 19.5 Tensorboard với Pytorch
[Hoàn Thành] 19.6 Pytorch cheat sheet

Chương 20: Research paper

01. Attention is not Explanation
02. Simple and Effective Few-Shot Named Entity Recognition with Structured Nearest Neighbor Learning
03. Understanding black-box predictions via Influence Functions
04. FASTIF: Scalable Influence Functions for Efficient Model Interpretation and Debugging