PiMA Summer Camp 2019

• Trần Hoàng Bảo Linh, National University of Singapore
• Nguyễn Trung Nghĩa, VNUHCM University of Science, Vietnam
• Cấn Trần Thành Trung, Caltech

• Phạm Hoàng Nhật, University of Washington

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

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

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

• Nguyễn Nguyễn, VNUHCM University of Science, Vietnam
• Trần Hoàng Bảo Linh, National University of Singapore

• Trần Minh Nguyên, VNUHCM University of Science, Vietnam

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

• Lê Thiện, Massachusetts Institute of Technology, USA

• Nguyễn Nguyễn, VNUHCM University of Science, Vietnam

• Lê Thiện, Massachusetts Institute of Technology, USA

• Nguyễn Minh Huy, VNUHCM University of Science, Vietnam

• Nguyễn Minh Huy, VNUHCM University of Science, Vietnam

• Lâm Hữu Phúc, University of Rochester, USA

• Nguyễn Nguyễn, VNUHCM University of Science, Vietnam

• Trần Minh Nguyên, VNUHCM University of Science, Vietnam

• Lâm Hữu Phúc, University of Rochester, USA

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.

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).

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.

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.

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.