人工知能の誕生と発展過程を見ると、AIの原理が見えてくる。

Chinh phục tất cả về AI thay đổi thế giới chỉ trong 4 bài giảng! Bài 1. Bản chất thật sự của Trí tuệ nhân tạo AI không phải là phép thuật. Đó là bộ não kỹ thuật số được tạo ra bằng cách phân tích 'trí tuệ' của con người như một công thức! Chúng ta sẽ khám phá từng ngóc ngách của cấu trúc cốt lõi của AI tưởng chừng thông minh này. Bài 2. Thuật toán, phương pháp tư duy sáng tạo (?) của AI AI suy nghĩ sẽ tìm ra giải pháp như thế nào? Hãy trực tiếp tìm hiểu chiến lược của AI khi chơi cờ vây, tìm đường và dự đoán kết quả tìm kiếm của bạn. Bài 3. Phần cứng AI, động cơ biến trí tưởng tượng thành hiện thực! Con chip trong điện thoại thông minh của bạn chính là trái tim của AI. Chúng ta sẽ mổ xẻ tất cả, từ CPU, GPU, TPU cho đến những cái tên không thể biết được khác. Bài 4. Cuộc đối đầu lớn giữa Machine Learning và Deep Learning! Việc AI 'học' rốt cuộc có nghĩa là gì? Từ AI dựa trên quy tắc cổ điển, cho đến ChatGPT đang "hot" gần đây! Chúng ta sẽ theo dõi sự tiến hóa của việc học.

Bằng cách đầu tư 3 giờ mỗi ngày trong 6 ngày, bạn có thể tìm hiểu những kiến ​​thức cơ bản về học sâu bằng PyTorch. Bây giờ chúng ta bắt đầu nhé?

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.

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.

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.

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 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.

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.

Khóa học này là một quá trình tổng hợp toàn bộ kiến thức cần thiết để ứng dụng AI tạo sinh trong thực tế, từ nguyên lý cơ bản của LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn), RAG (Retrieval-Augmented Generation), đến các công nghệ mới nhất như AI Agent và MCP (Modular Command Protocol). Khóa học được thiết kế để bạn có thể học một cách tự nhiên theo dòng chảy công nghệ, hiểu được cách AI tạo sinh hiểu thông tin, tìm kiếm, đưa ra phán đoán và mở rộng thành AI Agent có khả năng hành động.

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.

Hãy tự tạo chiếc xe tự lái AI của riêng bạn! Đây là khóa học thú vị và nhanh nhất để học về AI và học tăng cường. Khóa học này được xây dựng bởi nhà phát triển đứng số 1 bảng xếp hạng DeepRacer tại Hàn Quốc.

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

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

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'.

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.

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.

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.

Khóa học này là quá trình học tập toàn bộ quy trình 'Xây dựng dữ liệu huấn luyện AI' cần thiết để thực hiện thành công các dự án mô hình hóa AI. Người học không chỉ dừng lại ở kiến thức lý thuyết mà sẽ trải nghiệm từng bước quy trình xây dựng dữ liệu được yêu cầu trong thực tế công việc. Cụ thể, khóa học được cấu trúc để có thể phát triển năng lực thực tế có thể áp dụng ngay trong công việc thông qua việc thực hành tập trung vào toàn bộ quy trình từ lập kế hoạch → thu thập → lưu trữ → làm sạch → gán nhãn → kết hợp và chuyển đổi thông tin giả danh của dữ liệu huấn luyện AI. Ngoài ra, người học sẽ học tập một cách có hệ thống các năng lực quản lý dữ liệu quan trọng nhất trong dự án AI như quản lý chất lượng dữ liệu và vấn đề bảo mật, xử lý phi nhận dạng thông tin cá nhân, tối ưu hóa tập dữ liệu. Thông qua điều này, người học có thể phát triển thành chuyên gia dữ liệu có thể chủ động lập kế hoạch và thực hiện dự án AI, chứ không chỉ là người thu thập dữ liệu đơn thuần. 👉 Thông qua khóa học này, người học sẽ hiểu được phương pháp xây dựng dữ liệu huấn luyện chất lượng cao quyết định hiệu suất mô hình AI và có được năng lực thực tế để áp dụng hiệu quả vào môi trường thực tế.

Mấy lời giới thiệu này có quan trọng không? Dùng ngay mô hình deepseek R1 đi.