金日韓の人工知能のためのテンソルフロー2

Hiện tại Android có thể được phát triển bằng ngôn ngữ Java và Kotlin. Dù sử dụng ngôn ngữ nào thì cũng có thể phát triển ứng dụng Android tương tự. Khóa học này bao gồm hầu hết nội dung từ cơ bản đến nâng cao về phát triển ứng dụng Android và từ nội dung cơ bản đều sử dụng ngôn ngữ Kotlin để viết code. Ngoài ra còn sử dụng thư viện UI mới nhất của Google là Material 3. Khóa học này tập trung vào nội dung liên quan đến menu, các thành phần cấu tạo của ứng dụng Android, thread, Fragment trong toàn bộ quá trình học Android và các khóa học tiếp theo dự kiến sẽ đi sâu hơn. Soft Campus chúng tôi sẽ luôn cố gắng cung cấp các bài giảng mới nhất. Xin cảm ơn.

Quá trình lập trình UI part 1 phát triển ứng dụng Android 15 cùng thư viện Material 3 mới nhất.

Đây là khóa học bao gồm mọi thứ từ kiến ​​thức cơ bản về JSP cho đến các dự án mua ô tô ở trung tâm mua sắm. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có thể thực hiện các dự án thực tế ngay lập tức. (Bài giảng này không cung cấp câu hỏi và câu trả lời.)

Có thể tạo trò chơi hybrid casual bằng Unity 6.

Học C# trong môi trường Unity. Khi học C#, bạn sẽ tự nhiên làm quen với môi trường phát triển Unity, điều này rất hữu ích cho những người mới bắt đầu phát triển.

Phiên bản mới nhất vào năm 2024 và thời gian chạy là 17 giờ 48 phút. Bạn hoàn toàn có thể thành thạo Kotlin trong một khóa học này.

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách phát triển front web bằng React. Tìm hiểu cú pháp cốt lõi của JavaScript để phát triển React, phát triển React dựa trên CDN và các phương pháp phát triển React dựa trên NPM.

Dựa trên ngôn ngữ c#, bạn sẽ học cách tạo game phòng thủ theo từng giai đoạn bằng cách sử dụng Unity.

Phát triển ba dự án thực tế (ứng dụng ghi nhớ, ứng dụng LBS, ứng dụng bảng thông báo sử dụng FireBase).

Trong các dự án thực tế theo từng thể loại của Unity, bạn có thể học được nguyên tắc cơ bản của trò chơi chạy như Cookie Run và tạo ra trò chơi Unity.

Khóa học này là khóa học phát triển ứng dụng Java Android bao gồm tổng cộng 4 phần. Trong bài giảng thứ ba, chúng ta xem xét việc quản lý dữ liệu và mạng trong ứng dụng Android.

Khóa học này là khóa học phát triển ứng dụng Java Android bao gồm tổng cộng 4 phần. Trong bài giảng thứ hai, chúng ta sẽ xem xét các menu và bốn thành phần chính của chúng thông qua các ví dụ thực hành.

Bài giảng này được giảng bởi giảng viên Jaeseong Yoon, người dạy App School: Android Lesson Like a Stylish Lion.

Khóa học này là khóa học để tìm hiểu những điều cơ bản về lập trình Python Windows. Nâng cao hiểu biết bằng cách cung cấp giải thích về cách sử dụng tiện ích và mã mẫu.

Khóa học này là khóa học để tìm hiểu những điều cơ bản về ngữ pháp Python. Tăng sự hiểu biết bằng cách kết hợp giải thích ngữ pháp và mã mẫu. Tìm hiểu các thư viện Python cơ bản.

Khóa học này là một quá trình học các phương pháp phân tích dữ liệu bằng thư viện Pandas. Tìm hiểu các phương pháp ứng dụng thực tế bằng cách kết hợp việc học trong thư viện và phân tích dữ liệu mẫu.

Bạn có thể hiểu về Lập trình JSP WEB MVC Model2 và tìm hiểu cách áp dụng nó vào thực tế thông qua dự án bảng thông báo MVC Model2. (Đây là bài giảng không có câu hỏi và câu trả lời từ giảng viên.)

Bạn có thể thành thạo thực hành thiết kế UX trên thiết bị di động bằng Adobe XD (tài liệu giảng dạy và tệp thực hành được cung cấp).

Khóa học này là khóa học để tìm hiểu Spring Framework. Hầu hết các khóa học chỉ giới thiệu Spring MVC Project, đó là lý do tại sao Bạn có thể không hiểu đúng các thuật ngữ, khái niệm, nguyên lý hoạt động,… nên sẽ học mà không biết nó hoạt động như thế nào.

Trong khóa học này, bạn có thể tìm hiểu các phần cơ bản của VueJS và các phương pháp phát triển thực tế thông qua các dự án nhỏ. Việc áp dụng VueJS giúp việc phát triển ứng dụng web dễ dàng hơn và giảm tải cho máy chủ, khiến nó trở thành một phương pháp phát triển trở thành xu hướng gần đây. Nếu học khóa học này, bạn sẽ có thể phát triển bằng phương pháp phát triển web được sử dụng rộng rãi hiện nay.

Đây là bài giảng dạy “các khái niệm cốt lõi” về deep learning cần thiết để tham gia vào công việc deep learning và các kỹ năng thực tế cần thiết để thực hiện các dự án deep learning thực tế thông qua thực hành sử dụng 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.

Ngành sản xuất ô tô và linh kiện là lĩnh vực mà sự đổi mới là điều thiết yếu trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu khốc liệt và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này tập trung vào cách áp dụng công nghệ AI vào thực tế, giải thích thông qua các trường hợp thực tế như nâng cao hiệu quả sản xuất, tự động hóa kiểm tra chất lượng, bảo trì dự báo thiết bị, tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Từ hiểu biết cơ bản cần thiết để triển khai AI, đến chiến lược và quản lý rủi ro cần xem xét khi áp dụng thực tế, khóa học được xây dựng theo từng bước để cung cấp kiến thức và hiểu biết sâu sắc mà nhân viên thực thi và quản lý có thể áp dụng ngay lập tức.

Đây là khóa học dự án máy học toàn diện, nơi bạn học nhiều dự án hồi quy và phân loại máy học hữu ích khác nhau cùng với lý thuyết sử dụng Python và TensorFlow 2 dựa trên dữ liệu lớn của Boston Marathon.

Phân tích hơn 40 loại chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu bằng AI, dự đoán S&P 500, QQQ ETF lẫn cổ phiếu riêng lẻ, hãy tự tạo một mô hình phân tích giá cổ phiếu mạnh mẽ!

Bạn có thể sử dụng Docker để tạo môi trường phân tích học sâu trên đám mây. Khi kết hợp Docker và đám mây do Google, MS quản lý, bạn có thể thực hiện công việc bằng các phương pháp phân tích học sâu mới nhất trên máy tính của mình.

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.

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.

AI không phải là công nghệ xuất hiện đột ngột. Phải hiểu được 70 năm thử thách và thất bại, thì mới có thể nhìn thấy đúng hiện tại và tương lai của AI. 👉 "Ngay khi hiểu được lịch sử AI, nguyên lý và tương lai sẽ cùng hiện ra." Hãy bắt đầu ngay bây giờ!

Khóa học này bao gồm từ kiến thức cơ bản đến thực hành về nền tảng AI, là một khóa học giúp bạn có thể nắm vững công nghệ tạo hình ảnh AI. Người học có thể hiểu được các khái niệm cơ bản về AI và phát triển khả năng tạo ra hình ảnh AI bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật đa dạng. Thông qua khóa học này, bạn có thể nâng cao hiểu biết về lĩnh vực AI và học cách tạo ra hình ảnh AI trực tiếp trong thực tế.

Hãy chắc chắn bắt đầu với những điều cơ bản về học máy và học sâu! Phân loại/hồi quy/phân cụm/tạo và sử dụng mạng thần kinh nhân tạo trong Python

Chứng chỉ thiết yếu trong thời đại AI, MS AI-900! 🚀 Bạn có biết không? ChatGPT chỉ hoạt động trên Microsoft Azure! Nếu bạn muốn tận dụng đúng cách Microsoft Azure OpenAI - nền tảng độc quyền cung cấp các mô hình GPT mới nhất, thì đây chính là cơ hội. Hãy phát triển thành chuyên gia dịch vụ Azure AI thông qua khóa học AI-900, và làm chủ các giải pháp AI cấp doanh nghiệp mà các công ty tin tưởng. Hãy nâng cao khả năng cạnh tranh của bạn với tư cách là một chuyên gia AI thực thụ bằng cách đạt được chứng nhận công nhận toàn cầu!

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.

Khóa học này giải thích các khái niệm cơ bản về LLM và GPT một cách dễ hiểu để mọi người đều có thể nắm bắt được. Học viên sẽ trực tiếp sử dụng GPT API để tạo chatbot và có thể chạy trên web bằng Streamlit. Từ kiến thức cơ bản đến thực hành, bạn sẽ trải nghiệm và xây dựng nền tảng vững chắc cho bước đầu tiên trong việc ứng dụng AI.

AI không chỉ là một công nghệ đơn thuần mà được sinh ra từ những câu hỏi của con người và dòng chảy của thời đại. Hiểu được dòng chảy này, bạn có thể kết nối với bất kỳ công nghệ mới nào mà không sợ hãi. 👉 "Ngay khi bạn học về nguồn gốc của AI qua câu chuyện, bạn sẽ thấy được bối cảnh." Hãy bắt đầu ngay bây giờ!

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 :)

Khóa học này là một khóa nhập môn được thiết kế để người học lần đầu tiếp xúc với công nghệ AI cũng có thể dễ dàng hiểu và thực hành theo. Thông qua các bài giảng, bạn sẽ nắm vững các khái niệm cơ bản và cách sử dụng nền tảng AI, đồng thời tiến hành thực hành tạo ra hình ảnh trực tiếp bằng cách sử dụng các công cụ AI đa dạng. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ trở nên gần gũi hơn với AI và có thể trang bị năng lực tạo hình ảnh AI để hiện thực hóa các ý tưởng sáng tạo một cách trực quan.