The Concept of DataScience and AI (How to Study)

Chúng tôi trình bày các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản và nhiều tác vụ văn bản khác nhau bằng cách sử dụng học sâu.

Hãy cùng học cách sử dụng MLP, CNN và RNN, những thành phần cơ bản của Deep Learning một cách dễ dàng và nhanh chóng.

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.

Đây là bài giảng lập trình R cơ bản dành cho những bạn chưa biết đọc. Chỉ cần chơi theo hợp âm với tôi hai lần. Bạn sẽ tự nhiên được tái sinh thành một chiếc mũi tốt!

Lý thuyết và thực hành là khác nhau. Chúng tôi sẽ hiểu các khái niệm cơ bản về học máy và giới thiệu các khái niệm và lý thuyết cốt lõi của các mô hình khác nhau mà bạn phải biết. Và trong khi xử lý nhiều loại dữ liệu, chúng tôi chia sẻ nhiều kỹ thuật và bí quyết hữu ích trong thực tế.

Đây là sách giáo khoa PDF chứa cú pháp cơ bản của R, các hàm được sử dụng thường xuyên và các kỹ thuật từ trung cấp đến nâng cao hữu ích.

Khóa học này dành cho những người muốn học máy học nhưng thiếu kiến ​​thức thống kê.

Tìm hiểu cách thu thập và quản lý tất cả các cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán. Thông qua Shiny, chúng tôi thu thập giá cổ phiếu mới hàng ngày thông qua tự động hóa và thậm chí tạo ra một bảng điều khiển có thể xác định xu hướng chứng khoán theo ngành.

Hãy cùng tìm hiểu về GAN (Mạng đối kháng sinh thành) một cách dễ dàng và chính xác.

Bạn sẽ tìm hiểu về Q-learning và Deep Q-learning, đồng thời có thời gian triển khai học tăng cường trong R. Nó bao gồm toàn bộ nội dung học tập tăng cường ngoài mạng Q sâu đến học tự bắt chước và Chưng cất mạng ngẫu nhiên.

Đây là bài giảng về khoa học dữ liệu sử dụng R. Từ việc tải dữ liệu đến xây dựng mô hình và chiến lược thực hiện mô hình, bạn sẽ học từng bước.

Nó bao gồm các hàm được sử dụng thường xuyên và cách viết mã hiệu quả cho lập trình R cũng như các kỹ thuật trung gian.

Tìm hiểu cách vẽ mạng bằng R. Thay vì tự vẽ mạng, trọng tâm là xây dựng dạng dữ liệu sẽ đi vào mạng và cách vẽ mạng đẹp mắt.

Bạn đã học các bài giảng về kiến ​​thức lập trình cơ bản, thu thập thông tin và khai thác văn bản, nhưng bạn có cảm thấy bối rối khi thực sự thực hiện một dự án không? Đây là khóa học mà bạn sẽ làm việc với tôi trong một dự án từ đầu đến cuối.

Đây là một dự án thực tế khai thác văn bản. Đây là bài giảng bao gồm mọi thứ, từ thu thập dữ liệu đến phân tích cảm xúc và trực quan hóa dữ liệu!!

Lớp này được thiết kế để đặt nền tảng về lập trình R cho những người chưa biết gì về lập trình R.

Đây là bài giảng trong đó bạn sẽ tìm hiểu các từ khóa/wordcloud/phân tích tình cảm/mô hình chủ đề hàng đầu của văn bản thông qua R.

Chúng tôi giúp bạn có thể bò tự do. Hầu hết các bài giảng được thực hiện thông qua mã hóa trực tiếp. Hãy theo dõi tôi từng dòng một khi tôi viết mã!

Xây dựng các kỹ năng lập trình R cơ bản và tìm hiểu các kỹ thuật thu thập thông tin cơ bản. Chúng tôi sẽ giải thích từng dòng mã khi bạn tự viết.

Khóa học này được thiết kế để người học có thể đồng thời phát triển lý thuyết cơ bản và khả năng ứng dụng thực tế nhằm thực hiện thành thạo các dự án mô hình hóa AI trong công việc. Người học sẽ hiểu được luồng tổng thể của dự án AI và trải nghiệm từng bước quy trình từ định nghĩa vấn đề → thiết kế mô hình → thu thập và tiền xử lý dữ liệu → trích xuất đặc trưng → huấn luyện và xác thực mô hình cùng với các bài thực hành. Ngoài ra, thông qua việc học cách lựa chọn và quản lý mô hình AI tối ưu trong các tình huống khác nhau, người học có thể xây dựng năng lực thực tế về AI có thể áp dụng vào môi trường kinh doanh thực tế. Thông qua khóa học này, người học có thể hiểu một cách có hệ thống toàn bộ quy trình dự án mô hình hóa AI và dựa trên đó tăng cường khả năng giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu.

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.

Đây là một buổi chuyên đề cung cấp nền tảng lý thuyết để đồng thời chuẩn bị cho chứng chỉ Microsoft AZ-900, với tư cách là nội dung mới nhất phản ánh phạm vi thi dựa trên tháng 5 năm 2025. Các nội dung liên quan đến giải thích khái niệm Cloud, giải thích kiến trúc và dịch vụ Azure, giải thích quản lý và quản trị Azure được cung cấp dưới hình thức kết hợp giữa lý thuyết và thực hành.

Hãy tìm hiểu về việc phân tích các vị trí nghề nghiệp liên quan đến Data Science (DS) và Artificial Intelligence (AI), cũng như lộ trình học tập và tuyển dụng để xây dựng sự nghiệp trong các lĩnh vực liên quan.

Hãy tạo ra video AI chất lượng cao bằng Midjourney & Runway. Đạo diễn 김동아, người đã hợp tác với Samsung, sẽ trực tiếp hướng dẫn bạn từng bước quy trình sản xuất video AI dựa trên một thương hiệu ảo.

Tìm hiểu về các ứng dụng hoặc dịch vụ web có thể được xây dựng bằng cách sử dụng LLM.

Giải thích các nguyên lý cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, tập trung vào lý thuyết.

Hiểu về hiện tại và tương lai của công nghệ AI, trải nghiệm quy trình kiểm thử các mô hình AI như machine learning, và học vai trò của người kiểm thử. Học một cách sâu rộng từ việc xây dựng chiến lược kiểm thử hệ thống dựa trên AI, thiết kế và thực hiện các trường hợp kiểm thử, cho đến cách ứng dụng AI để hỗ trợ kiểm thử. Khóa học này được tiến hành dựa trên giáo trình AI Testing của ISTQB, cung cấp cơ hội để chuẩn bị hoàn hảo cho kỳ thi chứng chỉ ISTQB AI Testing.

Hướng dẫn thành thạo ứng dụng AI dành cho lập trình viên Java! Khóa học này phá vỡ định kiến rằng AI chỉ là lĩnh vực của Python, và trao cho ứng dụng Java của bạn khả năng nhìn, nghe, nói và lập trình của AI. Hãy phát triển thành kiến trúc sư AI dựa trên OpenAI API. Trực tiếp phát triển các chuyên gia AI đa dạng như nhà văn AI, dịch giả, họa sĩ, đồng nghiệp lập trình, và tạo ra trợ lý AI đa chức năng tích hợp các tính năng cốt lõi như tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc, giải thích hình ảnh, tạo mã Java, chuyển đổi giọng nói/văn bản, tạo hình ảnh/phụ đề. Đây là cơ hội tuyệt vời để tối đa hóa khả năng cạnh tranh của hệ thống Java hiện có bằng cách gán vai trò cho AI thông qua system message và học cả việc kiểm duyệt nội dung có hại.

ChatGPT và các AI tương tự dựa trên công nghệ cốt lõi LLM và Agent. LLM là công nghệ đã tiến gần nhất đến AGI tại thời điểm hiện tại. Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ LLM và Agent từ góc nhìn của người dùng phổ thông.

Nếu bạn có sự tò mò mơ hồ về AI tạo sinh nhưng không biết nên bắt đầu từ đâu, thì chính khóa học này là câu trả lời đúng đắn. Tôi đã cấu trúc khóa học để giải thích các nguyên lý cốt lõi của công nghệ AI một cách rõ ràng và súc tích, giúp bất kỳ ai cũng có thể nhanh chóng nắm bắt được bản chất. Chúng ta sẽ không chỉ dừng lại ở việc biết 'nó là gì', mà còn đi sâu tìm hiểu tại sao nó hoạt động như vậy và làm thế nào để ứng dụng hiệu quả. Khóa học này sẽ trở thành điểm khởi đầu chắc chắn nhất giúp các bạn có thể tự tin và chủ động tận dụng công nghệ trong thời đại AI đang thay đổi nhanh chóng này.

Lớp học về bí quyết thiết kế AI để tạo ra những tác phẩm có độ hoàn thiện cao Bắt đầu thiết kế ngay với Midjourney & Photoshop mà ai cũng có thể sử dụng

Trong kỷ nguyên mà dữ liệu bùng nổ và xử lý thời gian thực trở nên quan trọng, điện toán biên (edge computing) đã trở thành một công nghệ thiết yếu, không còn là lựa chọn. Khóa học này được thiết kế để bạn có thể học một cách có hệ thống mọi thứ, từ các khái niệm cốt lõi của điện toán biên đến các chiến lược triển khai để áp dụng vào môi trường kinh doanh thực tế. Thông qua khóa học này, các học viên sẽ nắm vững các nguyên tắc cơ bản của điện toán biên, và tiếp thu kiến thức cùng bí quyết thực tiễn để áp dụng vào công việc và dự án. Để trở thành chuyên gia về điện toán biên – công nghệ cốt lõi của môi trường CNTT tương lai, hãy thực hiện bước đi vững chắc nhất!

Thông qua bài giảng này, bạn có thể tìm hiểu toàn bộ quy trình và phương pháp chuẩn bị cho kỳ thi tuyển sinh vào trường sau đại học ngành trí tuệ nhân tạo từ đầu đến cuối! Tôi cũng sẽ chia sẻ những nội dung hay giúp tăng khả năng đậu!

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

"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!

Trí tuệ nhân tạo, AI, Agent… nghe có vẻ ghê gớm, nhưng khi bắt tay vào làm thì không có gì to tát như bạn nghĩ. Do đó, tự tay hiện thực hóa các chức năng đơn giản là rất quan trọng. Thông qua các dự án thiết thực có thể ứng dụng thực tế tại công ty, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm đa dạng use case, đồng thời học được cách khai thác và vận dụng AI Agent.

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.

Học sâu (Deep learning) là kỹ thuật học dữ liệu thông qua mạng nơ-ron được tạo nên từ sự kết hợp của các hàm phức tạp. Trong khóa học này, chúng ta sẽ hiểu các khái niệm cốt lõi của học sâu một cách toán học và phân tích chúng dưới góc độ các phép toán ma trận. Đặc biệt, sử dụng thư viện NumPy của Python, chúng ta sẽ tự tay cài đặt quá trình lan truyền thuận và lan truyền ngược của học sâu, đồng thời trực quan hóa cách các tham số được cập nhật. Cấu trúc mạng nơ-ron tưởng chừng phức tạp cũng trở nên rõ ràng khi được giải quyết bằng các phép toán ma trận. Khóa học này chú trọng vào việc hiểu khái niệm hơn là lập trình, phù hợp với những sinh viên muốn nắm vững nguyên lý của học sâu một cách toán học và trực quan.

Lý do khóa học này đặc biệt: Các ưu điểm chính • Trực quan hóa dễ hiểu: Tự mình xem hoạt động thuật toán trực tiếp theo thời gian thực qua mô phỏng Pygame 2D • Kinh nghiệm thực tế: Vượt lý thuyết, tự tay lập trình để nắm vững thuật toán tự hành • Làm chủ thuật toán cốt lõi: Tập trung học các thuật toán cần thiết như Dijkstra, Pure Pursuit, ICP, v.v. • Học chuyên sâu theo từng bước: Cấu trúc độ khó có hệ thống từ cơ bản đến SLAM • SLAM dựa trên Lidar: Thực hành xây dựng bản đồ và ước tính vị trí trong môi trường chưa biết