비전공자/입문자를 위한 Data Science(DS)와 AI 학습 & 취업 가이드

Bạn sẽ học từng bước từ các khái niệm cơ bản về LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) cho đến cách tinh chỉnh mô hình Llama 2, LLM hiệu suất cao, trên tập dữ liệu bạn chọn.

AI Agent – tổng hợp công nghệ AI tiên tiến nhất! Qua việc hiện thực hóa các AI Agent đa dạng, cùng tìm hiểu cách tự tạo AI Agent bằng LangGraph.

Đây là khóa học tìm hiểu khái niệm và cách ứng dụng thư viện LangChain, đồng thời tự tạo ChatGPT của riêng mình bằng thư viện LangChain.

Đây là khóa học tất cả trong một cho phép bạn tìm hiểu toàn bộ quá trình từ kiến ​​thức cơ bản về học sâu/TensorFlow/thị giác máy tính đến các ứng dụng thực tế cùng một lúc thông qua dự án thực tế nhận dạng biển số xe. Thông qua nhiều bài tập khác nhau, bạn có thể phát triển các kỹ năng thực tế để áp dụng các mô hình deep learning mới nhất vào các tập dữ liệu tùy chỉnh.

Khóa học hướng dẫn cách xây dựng hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) thực tiễn khi tạo chatbot tổng đài AI (AICC).

Đây là bài giảng trong đó bạn tìm hiểu khái niệm về mô hình Gemini của Google và cách sử dụng API Gemini cũng như tạo các ứng dụng AI khác nhau bằng Streamlit.

Trong quá trình thực hiện các dự án triển khai nhiều AI Agent khác nhau bằng LangGraph, tôi học được cách tạo ra một AI Agent thực tế bằng LangGraph.

Đây là bài giảng nơi bạn có thể học các kỹ năng triển khai luận án deep learning bằng cách triển khai luận án YOLO (Bạn chỉ nhìn một lần) từ đầu bằng cách sử dụng TensorFlow 2.0.

Đây là khóa học giúp bạn tìm hiểu các phương pháp tự động hóa công việc đa dạng sử dụng ChatGPT (Excel, PPT, crawling, xử lý ảnh) và kiến thức cơ bản về Python để tự động hóa công việc. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi do ChatGPT tạo ra.

Học các kỹ thuật Context Engineering để tạo ra AI agent chất lượng cao thông qua thực hành.

Đây là khóa học giúp bạn nắm bắt vibe coding - hình ảnh tương lai của nhà phát triển - thông qua việc tự tạo máy chủ MCP của riêng mình với Cursor.

Tìm hiểu tất cả các quy trình cần thiết từ A đến Z để tạo và vận hành một coinbot giao dịch tiền điện tử tự động. (Thông tin cơ bản về cách sử dụng API trao đổi, phân phối bằng AWS) Bạn cũng có thể tìm hiểu các chiến lược đầu tư (chẳng hạn như sử dụng Kimchi premium) có thể tạo ra lợi nhuận không rủi ro khoảng 10% mỗi năm bằng cách sử dụng các đặc điểm cấu trúc của thị trường tiền điện tử.

Đây là bài giảng nơi bạn có thể tìm hiểu các lý thuyết cốt lõi về học sâu và cách triển khai mã học sâu bằng cách sử dụng TensorFlow 2.0 mới nhất.

Đây là khóa học giúp bạn học cách phân tích dữ liệu bằng ChatGPT và cách sử dụng Pandas. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi do ChatGPT mang lại.

Từ những kiến ​​thức cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong học sâu cho đến các mô hình mới nhất, Transformer và BERT, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc và phương pháp ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong học sâu (NLP) thông qua nhiều ví dụ khác nhau và thực hành triển khai mã.

Thông qua nhiều hoạt động khác nhau, Git & Đây là khóa học nơi bạn có thể học cách sử dụng GitHub từng bước từ nội dung cơ bản đến nâng cao. Hiểu các nguyên tắc thông qua các ví dụ trực quan và sử dụng Git & Tìm hiểu cách sử dụng GitHub.

Trong bài giảng này, bạn sẽ tìm hiểu cách thực hiện phát hiện đối tượng bằng mô hình deep learning hiệu suất cao mới nhất bằng API phát hiện đối tượng TensorFlow thông qua thực hành Colab đơn giản và tìm hiểu các nguyên tắc của các mô hình phát hiện đối tượng deep learning mới nhất.

Đây là khóa học giúp bạn tìm hiểu phương pháp cào dữ liệu trang web sử dụng ChatGPT. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi mà ChatGPT sẽ tạo ra.

Đây là khóa học giúp bạn học cách tạo ra nhiều chiến lược đầu tư định lượng khác nhau bằng ChatGPT. Hãy thử tạo chiến lược đầu tư định lượng của riêng bạn bằng ChatGPT.

Đây là bài giảng về cách tạo bot giao dịch chứng khoán tự động bằng cách sử dụng API xing của eBest Investment & Securities. Tạo bot giao dịch chứng khoán tự động của riêng bạn tự động giao dịch 365 ngày một năm.

Khóa học này dành cho học sinh không chuyên hoặc học sinh trung học lần đầu tiên học về khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu các khái niệm về trí tuệ nhân tạo và học máy, đồng thời cho bạn biết bạn cần nỗ lực gì để có được công việc liên quan.

Khóa giải đề thi AWS Certified AI Practitioner là khóa học tổng hợp trọng tâm giúp bạn đạt được chứng chỉ. Đầu tiên, bạn sẽ nhanh chóng ôn tập các khái niệm cơ bản về AI/ML và AI tạo sinh, đồng thời tìm hiểu chức năng và trường hợp sử dụng của các dịch vụ AI chính của AWS (ví dụ: SageMaker, Rekognition, Polly, v.v.) thường xuất hiện trong đề thi. Dựa trên cơ sở này, bạn sẽ luyện tập cách xác định giải pháp AI phù hợp cho các tình huống vấn đề thực tế khác nhau, đồng thời cũng sẽ đề cập đến việc sử dụng AI model một cách có trách nhiệm và các nội dung liên quan đến bảo mật dữ liệu. Cuối cùng, bạn sẽ nắm vững các chiến lược giải đề theo từng dạng câu hỏi và chuẩn bị cho kỳ thi thông qua các bài thi thử thực tế. Thông qua khóa học này, bạn có thể chuẩn bị cho kỳ thi một cách hiệu quả trong thời gian ngắn.

Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, bí quyết phát triển Deep Learning thực tế thông qua các bài toán thực tế, Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về công nghệ CNN Deep Learning dựa trên Pytorch, hãy tham gia khóa học này :)

Đây là khóa học giúp bạn thực hiện dự án Amenity Detection của nhóm Khoa học dữ liệu Airbnb (điển hình về ứng dụng TensorFlow) dưới dạng dự án nhân bản, tổng hợp kinh nghiệm lên blog GitHub và tạo danh mục đầu tư AI.

Tổng hợp khoảng 130 câu hỏi và đáp án phỏng vấn ML/AI Engineer được tích lũy qua khoảng 20 cuộc phỏng vấn

ADsP Tóm tắt + Giải đề thi. Phản ánh kỳ thi lần thứ 46 tháng 8/2025! (Cập nhật thường xuyên!)

Đây là khóa học để học các phương pháp vi phân cơ bản cần thiết để bắt đầu với deep learning và tính năng Autograd của PyTorch.

Bạn có muốn trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu trong tương lai không? Hãy nắm bắt cơ hội đó ngay bây giờ! Đây là cơ hội đặc biệt để khám phá những khả năng vô hạn và tìm hiểu cách rút ra những hiểu biết sâu sắc thông qua công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến và dữ liệu lớn.

"LoRA 기반 경량 파인튜닝으로 나만의 맞춤형 LLM을 만들어보는 첫걸음!" Đây là khóa học thực hành nhập môn được thiết kế để ngay cả những người mới tiếp xúc với LLM lần đầu cũng có thể dễ dàng theo kịp. Giảm thiểu lý thuyết phức tạp, hướng dẫn từng bước toàn bộ quy trình từ tải mô hình → áp dụng dữ liệu → huấn luyện → so sánh kết quả. Trong thời gian ngắn, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm quy trình của các kỹ thuật fine-tuning nhẹ mới nhất như LoRA·QLoRA, và có thể nắm bắt được cảm giác "À, fine-tuning LLM hoạt động như thế này". Hãy trực tiếp cảm nhận thành tựu tạo ra LLM chuyên biệt cho lĩnh vực của riêng bạn, ngay cả khi không có nhiều tài nguyên!

ADsP 자격증 All-In-One 강의! Hoàn thành siêu nhanh! Phản ánh kỳ thi lần thứ 46 tháng 8/2025! (Cập nhật thường xuyên!)

Đây là một bài giảng về máy học được viết giống như một câu chuyện bằng ngôn ngữ dễ hiểu, không có công thức phù hợp với trình độ mắt của sinh viên các môn nghệ thuật tự do!

Bài giảng nhập môn AI phù hợp với người mới bắt đầu! Các khái niệm cốt lõi từ dữ liệu đến AI tạo sinh được tổng hợp dễ hiểu. Mục tiêu là hiểu biết thực tiễn ở mức có thể đặt câu hỏi và giải thích, không phải tạo AI.

Từ Multi Head Attention đến mô hình Original Transformer, BERT, mô hình dịch MarianMT dựa trên Encoder-Decoder, bạn sẽ học hiểu sâu sắc về Transformer thông qua việc trực tiếp triển khai bằng code.

Khóa học này là một masterclass thực chiến tập trung vào việc chinh phục hoàn toàn quá trình tiến hóa của Diffusion Model thông qua các bài báo và mã nguồn. Học viên sẽ học từ nguyên lý bài báo đến việc trực tiếp triển khai các mô hình cốt lõi của AI sinh tạo như DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model) và DDIM. Khóa học phân tích từng bước bối cảnh xuất hiện của từng mô hình, công thức toán học, cấu trúc mạng (U-Net, VAE, Transformer), quá trình học (Noise Schedule, Denoising Step), và những ý tưởng dẫn đến cải thiện hiệu suất. Học viên sẽ trực tiếp lập trình tất cả các mô hình dựa trên PyTorch, không chỉ dừng lại ở việc hiểu bài báo mà còn có được 'khả năng thực tế để tái tạo và ứng dụng'. Ngoài ra, thông qua việc so sánh sự khác biệt và dòng chảy phát triển giữa các mô hình, học viên sẽ hiểu rõ cách chúng được mở rộng. Khóa học này kết hợp lý thuyết·mã nguồn·thực hành thành một, cung cấp hành trình để nghiên cứu viên·nhà phát triển·nhà sáng tạo đều có thể học hỏi một cách có hệ thống về sự tiến hóa của mô hình sinh tạo. Hãy bắt đầu ngay bây giờ trải nghiệm vượt qua việc 'đọc' bài báo, trực tiếp triển khai để 'hiểu và tái sáng tạo'.