=======
- Hiểu chi tiết về RNN, LSTM, GRU, viết tài liệu về các phần này ra sau này sẽ đưa vào đồ án
- Hiểu chi tiết về bài toán, viết tài liệu
- Hiểu chi tiết về dữ liệu, viết tài liệu
- Đề xuất giải pháp
- Thử nghiệm cần đánh giá chi tiết, cẩn thận
- Cần hiểu rõ những gì mình viết, khi làm cần nắm được mục đích làm, và vì sao làm thế
- Tìm hiểu kĩ RNN, LSTM, GRU
- Tìm hiểu về NLP
- Sơ qua về CNN nếu đủ thời gian
- Tìm hiểu về dữ liệu sử dụng
- Đưa ra ý tưởng
- Cài đặt và thử nghiệm
- Thời gian dự định: 3 tuần cho mục 1,2,3 | 1 tuần cho mục 4,5 | 2 tuần cho mục 6
- Chú ý: mục 4 khi tìm hiểu cần hiểu rõ vì sao dữ liệu này lại được phân loại vào lớp này, và tìm ra các tri thức có thể bổ sung, với mục 5 khi đưa ra ý tưởng cần phân tích kĩ ý tưởng có thỏa mãn, có thêm tri thức và làm bộ phân loại học tốt hơn
- Thời gian biểu:
- Ngày đi làm: chiều 6h20 về, nghỉ ngơi, tập thể dục đến 7h tắm rửa và ăn cơm
- Ngày ở nhà: sáng dậy 7h20 ăn uống,8h học tập đến 11h30 nghỉ ngơi ăn cơm, chiều 1h30 dậy, học đến 5h30. nghỉ ngơi tập thể dục đến 6h30. Hoặc nấu cơm. Tối học từ 8h đến 11h30
- Ngày lên lab: sáng dậy 7h20 học ở nhà, chiều 1h30 lên lab,6h30 về tắm rửa ăn cơm. Tối học từ 8h đến 11h30
- Tối đi ngủ từ 11h45 phút.
- Thời gian học sẽ gồm: học tiếng anh, làm đồ án và thêm về big data
- Ngày 07/07/2017 Hoàn thiện cơ bản các mục 1,2,3,4,5
- Riêng phần viết tài liệu chưa hoàn thành
- Riêng mục 5 phần ý tưởng đã chuyển hướng và đang viết tài liệu và đánh giá cho ý tưởng mới này, dự tính sẽ hoàn thiện công việc này trước ngày 09/07/2017
Vũ Minh Đức - Đại Học Bách Khoa Hà Nội
Email: duc0103195@gmail.com
Sdt: 0972 329 079