🧠 Deep Learning Blueprint

🎓 Blueprint Overview — Enterprise Edition

Deep Learning Blueprint là thư viện tra cứu chuẩn hóa cho Deep Learning Engineer, tập trung vào kiến thức thực chiến về training, debugging, và deploying neural networks at scale.

🏢 Enterprise Enhancements:

• ✅ Operational Checklists cho mỗi trang
• 🔍 Failure Modes & Debugging Patterns
• 📈 Cost Controls & Scaling Strategies
• ⚡ Inference Optimization & SLO Gates

Level: Foundation Solves: Cung cấp reference library cho việc xây dựng production-ready deep learning systems, từ training foundations đến inference optimization

🎯 Mục tiêu Blueprint

Sau khi sử dụng Blueprint này, bạn sẽ có khả năng:

• Nắm vững Training Foundations với optimization, regularization, initialization, và loss functions
• Hiểu sâu Architectures với CNN/RNN/Attention/Transformers ở engineer level
• Thực hiện Debugging Training với failure modes, data issues, silent bugs, gradient problems
• Triển khai Scaling Training với hardware selection, distributed training, cost control
• Tối ưu Inference với latency, throughput, quantization, pruning concepts
• Quản lý Model Ops với model registry, versioning, monitoring integration

📚 Nội dung Blueprint

📚 Nền Tảng (Foundation)

Trang	Mô tả	Level
Training Foundations	Optimization, regularization, initialization, loss functions	Foundation

💾 Cốt Lõi (Core)

Trang	Mô tả	Level
Architectures Overview	CNN/RNN/Attention/Transformers at engineer level	Core

🔴 Nâng Cao (Advanced)

Trang	Mô tả	Level
Debugging Training	Failure modes, data issues, silent bugs, gradient problems + checklist	Advanced
Scaling Training	Hardware, distributed training, cost controls + checklist	Advanced

⚙️ Vận Hành (Ops)

Trang	Mô tả	Level
Inference Optimization	Latency, throughput, quantization, SLO gates + checklist	Ops
Model Ops	Model registry, versioning, monitoring integration	Ops

🗺️ Learning Path

🔗 Cross-References

Blueprint này liên kết chặt chẽ với:

• 📎 Machine Learning Blueprint - Classical ML và problem framing (Deep learning as ML subset)
• 📎 LLM Engineering Blueprint - Transformer → LLM applications
• 📎 System Design - Deep learning system architecture
• 📎 AWS Compute - Cloud GPU options cho training
• 📎 GCP Compute - GCP GPU instances

🚀 Prerequisites

Trước khi sử dụng Blueprint này, bạn nên:

• Có kiến thức cơ bản về linear algebra và calculus
• Hiểu các concepts cơ bản về machine learning (supervised/unsupervised learning)
• Có kinh nghiệm với Python và deep learning frameworks (PyTorch/TensorFlow)
• Có mindset sẵn sàng cho experimentation và debugging

💡 Cách sử dụng Blueprint

Blueprint này được thiết kế như reference library, không phải tutorial tuần tự. Hãy sử dụng như tài liệu tra cứu khi cần giải quyết vấn đề cụ thể về deep learning engineering trong dự án của bạn.