(First Steps in Deep Learning Modeling) Master the Core Theory of Deep Learning from Gradient Descent to Backpropagation with Formulas and Code!

Numpy và Pandas là nền tảng cơ bản của phân tích dữ liệu và là cơ sở của các framework AI, tôi đã tích lũy những kinh nghiệm ứng dụng cốt lõi từ công việc thực tế và giảng dạy. Khóa học được thiết kế tập trung vào thực hành để các marketer, người lập kế hoạch và nhà phân tích mới bắt đầu có thể dễ dàng theo dõi những phần làm sạch và xử lý dữ liệu mà họ thường gặp khó khăn nhất. Thông qua khóa học này, bất kỳ ai cũng có thể trang bị kỹ năng tự xử lý dữ liệu và tạo ra kết quả phân tích mà không cần sự trợ giúp của lập trình viên.

Khám phá các khóa học Python cao cấp đã nhận được xếp hạng cao từ Mootsaja, Fast Campus và Cloud tại Inflearn. Bạn có muốn học Python không? Chúng tôi đã chuẩn bị một bài giảng cho những người mới làm quen với việc viết mã hoặc những người đang gặp khó khăn trong việc hiểu ngữ pháp Python. Học lập trình không bao giờ có thể bị chinh phục chỉ bằng cách nhìn vào nó. Vậy chúng ta nên làm gì? Bạn có thể tìm ra bí mật thông qua bài giảng của tôi. Chỉ cần làm theo hướng dẫn trong bài giảng, bạn sẽ có thể củng cố nền tảng ngữ pháp Python của mình. Không bao giờ bỏ cuộc!!!

Tại sao Attention lại cần thiết và cách thức hoạt động của nó được hiểu thông qua 'việc triển khai trực tiếp bằng code'. Khóa học này xuất phát từ những hạn chế cấu trúc của mô hình RNN và Seq2Seq, xác minh thông qua thí nghiệm vấn đề nghẽn cổ chai thông tin do context vector cố định tạo ra, vấn đề phụ thuộc dài hạn và giải thích một cách tự nhiên cách Attention đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế đó. Không chỉ đơn thuần giới thiệu khái niệm, mà trực tiếp xác nhận qua thí nghiệm những hạn chế cấu trúc của RNN và vấn đề nghẽn cổ chai thông tin của Seq2Seq, và triển khai từng cái một **Bahdanau Attention(attention cộng)** và **Luong Attention(attention tích vô hướng)** đã xuất hiện để giải quyết vấn đề này, hiểu rõ sự khác biệt giữa chúng. Mỗi attention Hình thành mối quan hệ Query–Key–Value theo cách nào, Có những khác biệt toán học·trực quan nào trong quá trình tính toán trọng số, Tại sao lại không thể không dẫn đến các mô hình thế hệ sau Đặc tính và dòng chảy tiến hóa đó được kết nối một cách tự nhiên. Cách Attention nhìn nhận câu và từ, Cách mỗi từ được gán tầm quan trọng và tích hợp thông tin được học tập dưới dạng công thức → trực quan → code → thí nghiệm liên kết thành một. Khóa học này là quá trình xây dựng 'thể lực cơ bản' để hiểu đúng Transformer, giúp hiểu sâu sắc tại sao khái niệm Attention lại mang tính cách mạng, và tại sao tất cả các mô hình NLP hiện đại sau này (Transformer, BERT, GPT, v.v.) lại lấy Attention làm thành phần cốt lõi. Đây là khóa học được tối ưu hóa cho những học viên muốn thể hóa dòng chảy RNN → Seq2Seq → Attention không phải bằng khái niệm mà bằng code và thí nghiệm.

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.

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'.

Trong dòng chảy công việc hàng ngày và những tác vụ lặp đi lặp lại không ngừng, chắc hẳn bạn đã từng tự hỏi "Liệu có cách nào để làm công việc này thông minh và hiệu quả hơn không?" Bạn có từng cảm thấy bế tắc khi lãng phí thời gian soạn thảo báo cáo, liên tục không tìm ra insight mới trong các cuộc họp ý tưởng, và khó theo kịp tốc độ của đối thủ cạnh tranh không? Ngay lúc này, công cụ mạnh mẽ nhất để giải quyết những băn khoăn đó đã xuất hiện. Đó chính là AI tạo sinh (Generative AI). Đây không chỉ đơn thuần là một công nghệ thịnh hành. Đây là cuộc cách mạng năng suất cơ bản nhất của thời đại chúng ta, và những ai nắm bắt và ứng dụng sự thay đổi này trước tiên sẽ trở thành người chiến thắng trong tương lai kinh doanh. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách áp dụng ngay lập tức AI tạo sinh - trợ lý tài năng nhất trên bàn làm việc của bạn - vào công việc thực tế. Hãy tạm gác lại những lý thuyết phức tạp. Chúng ta tập trung vào **"Vậy với công nghệ này, ngay mai tôi có thể làm gì?"** 💡 Chúng tôi sẽ giúp bạn lấy lại thời gian và sức sáng tạo. Mục tiêu cốt lõi của chúng tôi là **'tự động hóa công việc'** và **'tối đa hóa sáng tạo'** của bạn. Rút ngắn 90% thời gian viết báo cáo: Học cách giao cho AI việc soạn thảo báo cáo, kế hoạch, bản thảo email - những thứ chiếm mất thời gian quý báu của bạn mỗi tuần. Chỉ cần nhập dữ liệu cốt lõi và hướng đi, AI sẽ ngay lập tức hoàn thành tài liệu chuyên nghiệp. Giờ đây bạn có thể tập trung vào việc trở thành nhà lãnh đạo có tư duy chiến lược, thay vì chỉ là người viết tài liệu. Ý tưởng vượt trội hơn đối thủ: Bạn cần chiến dịch marketing mới, thiết kế sản phẩm đột phá, ý tưởng nội dung thu hút khách hàng? Thực hành cách coi AI như đối tác để tạo ra hàng chục phương án sáng tạo trong tích tắc và dự đoán phản ứng thị trường. Quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu: Đừng lạc lối trong vô vàn tài liệu. AI sẽ tóm tắt nhanh chóng dữ liệu khổng lồ và cung cấp insight cốt lõi, giúp bạn đưa ra phán đoán chiến lược dựa trên dữ liệu chứ không phải trực giác. 🛠️ 'Prompt' là ngôn ngữ mới. Sử dụng AI tạo sinh hiệu quả có nghĩa là thành thạo **'kỹ thuật prompt'**. Giống như chỉ đạo một nhân viên tài năng, kỹ thuật ra lệnh rõ ràng và cụ thể cho AI sẽ quyết định thành bại. Trong khóa học này, chúng tôi sẽ truyền đạt công thức cốt lõi về **"cách đặt câu hỏi để có được kết quả mong muốn"**. Bạn sẽ trực tiếp viết prompt tùy chỉnh tối ưu cho công việc của mình - marketer, developer, planner - và cảm nhận sự khác biệt rõ rệt trong kết quả. Kiến thức này sẽ trở thành năng lực cốt lõi không thể lay chuyển trong tương lai, dù có công cụ AI mới nào xuất hiện. 🏆 Thông qua khóa học, bạn sẽ trở thành 'doanh nhân tương lai'. AI tạo sinh không còn là 'lựa chọn' mà là 'điều bắt buộc'. Nếu từ chối công nghệ này, đối thủ của bạn sẽ làm việc nhanh gấp 10 lần mỗi ngày. Nhưng nếu nắm bắt cơ hội này, bạn có thể tối đa hóa năng suất, dẫn dắt đổi mới sáng tạo, và trở thành 'nhân tài tương lai' với thành tích kinh doanh vượt trội. AI tạo sinh, đừng sợ hãi. Điều quan trọng là biết cách sử dụng hiệu quả. Hãy bắt đầu hành trình cách mạng công việc của bạn thông qua khóa học này. Đây sẽ là quyết định duy nhất để khai phá tiềm năng kinh doanh của bạn. Đăng ký ngay bây giờ và trải nghiệm phương thức làm việc mới: làm ít hơn nhưng đạt được nhiều hơn.

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

Tìm lối đi trong biển dữ liệu, khám phá tương lai AI. Khóa học này sẽ khám phá dòng chảy của hai công nghệ khổng lồ Big Data và Trí tuệ nhân tạo (AI), đồng thời xem xét cách chúng đang đổi mới cuộc sống và công việc của chúng ta.

Phần Project '파이토치 - Dễ hiểu bằng code': triển khai dự án học sâu thực tiễn dùng ảnh, video, ngôn ngữ tự nhiên, giúp hiểu cấu trúc, luồng mô hình qua học tập chú trọng code hơn lý thuyết.

Khóa học này bao gồm toàn bộ quá trình phát triển ChatGPT từ một AI đối thoại đơn giản thành một AI Agent thông minh có khả năng thực hiện các công việc thực tế. Chúng ta sẽ trực tiếp tạo ra các AI Agent có thể sử dụng ngay trong công việc thực tế bằng cách sử dụng ba framework cốt lõi: LangChain, LangGraph và LangSmith.

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!

Bạn có thể biến ý tưởng của mình thành bản trình bày đẹp mắt chỉ trong vài phút. Không cần phải mất hàng giờ đồng hồ để lo lắng về thiết kế slide nữa. Với công nghệ AI của GAMMA, bạn có thể cải thiện đáng kể quy trình tạo nội dung.

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.

Ngành công nghiệp điện tử và bán dẫn là lĩnh vực đặc biệt quan trọng trong việc quản lý và đổi mới dựa trên dữ liệu do quy trình siêu chính xác và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này đề cập đến các chiến lược thực tiễn có thể áp dụng ngay trong sản xuất điện tử và bán dẫn như phát hiện lỗi, tối ưu hóa quy trình, bảo trì dự đoán, quản lý chuỗi cung ứng bằng cách sử dụng công nghệ AI. Cùng với các trường hợp thực tế của các công ty toàn cầu, khóa học cũng đưa ra phương pháp triển khai AI chi phí thấp và hiệu quả cao mà các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể áp dụng một cách thực tế. Thông qua đó, học viên sẽ có thể hiểu và áp dụng chiến lược sản xuất dựa trên AI không chỉ để nâng cao năng suất và giảm chi phí mà còn để trang bị khả năng cạnh tranh trong tương lai.

Nắm bắt các khái niệm cơ bản và xu hướng mới nhất của big data, thông qua hiểu biết kỹ thuật về các phương pháp phân tích big data để trích xuất các mẫu dữ liệu và đề xuất cách thức ứng dụng vào kinh doanh. Thông qua big data có thể tạo ra các mô hình kinh doanh mới và phát triển khả năng thông thái về môi trường kinh doanh trong tương lai.

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

Khóa học này là một masterclass thực hành hoàn chỉnh phân tích sâu sự phát triển công nghệ cốt lõi của AI tạo sinh từ LDM(Latent Diffusion Model) đến DiT(Diffusion Transformer). Chúng ta sẽ trực tiếp phân tích nguyên lý học tập dựa trên không gian tiềm ẩn của LDM, cấu trúc của Stable Diffusion, và phương thức triển khai của Diffusion Transformer mới nhất thông qua các bài báo và code. Học viên sẽ trực tiếp triển khai các mô hình LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT dựa trên PyTorch, đồng thời học một cách có hệ thống các xu hướng mới nhất và sự tiến hóa cấu trúc của mô hình tạo sinh.

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!

Khóa học này là quá trình học tập lý thuyết cơ bản và quy trình thực tế cần thiết để áp dụng mô hình hóa AI và lập kế hoạch dịch vụ vào công việc thực tế. Người học có thể nắm vững kiến thức nền tảng thiết yếu để thực hiện thành thạo các dự án mô hình hóa AI, và trải nghiệm các quy trình thực tế đa dạng được sử dụng trong môi trường làm việc thực tế. Đặc biệt, khóa học được cấu trúc để học từng bước toàn bộ quy trình từ phân tích môi trường dịch vụ AI → thiết lập mục tiêu → phân tích yêu cầu → thiết kế mô hình dịch vụ → lập kế hoạch kịch bản → lập kế hoạch ứng dụng → thiết lập kế hoạch thực hiện → lập kế hoạch đánh giá hiệu quả. Thông qua điều này, không chỉ dừng lại ở việc học tập từ góc độ kỹ thuật đơn thuần, mà có thể phát triển tư duy có hệ thống và khả năng ứng dụng thực tế về cách thức đưa AI vào sử dụng và khai thác từ góc độ kinh doanh và lập kế hoạch dịch vụ. Người học hoàn thành khóa học này sẽ hiểu được quá trình lập kế hoạch và thực hiện tổng thể của dự án AI, và có thể tăng cường năng lực với vai trò là người lập kế hoạch dịch vụ AI·PM·chiến lược gia dựa trên dữ liệu trong môi trường doanh nghiệp thực tế.

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

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.

Khóa học này xuất phát từ câu hỏi "Nếu tôi có mặt trên tàu Titanic thì liệu có thể sống sót không?", phát triển mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế, và hoàn thành dự án fullstack triển khai dịch vụ này lên web. Bạn sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ AI đến phát triển web, bao gồm mô hình hóa deep learning với PyTorch, xây dựng backend server với FastAPI, và triển khai giao diện người dùng với Next.js.