インフラン - ライフタイムキャリアプラットフォーム

Khóa học giải đề thi AWS Certified AI Practitioner là khóa học tóm tắt cốt lõi để đạt chứng chỉ. Đầu tiên, ôn tập nhanh các khái niệm cơ bản về AI/ML và AI tạo sinh, sau đó học các tính năng và trường hợp sử dụng của các dịch vụ AI chính của AWS thường xuất hiện trong kỳ thi (ví dụ: SageMaker, Rekognition, Polly, v.v.). Dựa trên đó, thực hành đánh giá giải pháp AI nào phù hợp với các tình huống vấn đề thực tế đa dạng, đồng thời đề cập đến nội dung liên quan đến sử dụng có trách nhiệm mô hình AI và bảo mật dữ liệu. Cuối cùng, nắm vững chiến lược giải đề theo từng dạng bài thi thực tế và chuẩn bị cho kỳ thi thông qua các bài thi thử thực chiến. Thông qua khóa học này, bạn có thể chuẩn bị kỳ thi một cách hiệu quả trong thời gian ngắn.

<Mô hình Ngôn ngữ Lớn, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!>(Insight, 2025)를 바탕으로 LLM의 이론과 실전 예제를 다루는 강의입니다.

Khóa học này được thiết kế để giúp các nhà sáng tạo vượt qua những thách thức phổ biến nhất trong việc sáng tạo nội dung bằng AI—nhân vật không đồng nhất, câu lệnh gây nhầm lẫn và kết quả không thể dự đoán trước. Dựa trên các quy trình làm việc thực tế và các trường hợp sử dụng thực tiễn, tôi hướng dẫn học viên từng bước sáng tạo bằng AI thông qua hội thoại, sử dụng Google Gemini 3, Nano Banana và VEO 3.1. Thay vì phụ thuộc vào những câu lệnh dài và phức tạp, học viên sẽ học cách giao tiếp với AI như một cộng sự sáng tạo, từ đó kiểm soát chính xác hình ảnh, video, âm thanh và các ứng dụng tương tác. Thông qua các dự án thực hành, ví dụ thực tế và quy trình làm việc tối ưu, học viên sẽ học cách tạo ra các video AI chất lượng điện ảnh, xây dựng nhân vật AI đồng nhất, phát triển ứng dụng và trò chơi, cũng như sử dụng kỹ thuật đặt câu lệnh (prompt engineering) và quy trình làm việc với JSON để đạt được kết quả chuyên nghiệp một cách hiệu quả—ngay cả khi sử dụng các công cụ miễn phí hoặc bị giới hạn quyền truy cập.

Khóa học AI Literacy và Transformation Series (1) bao gồm các nội dung sau: 1. Đổi mới làm mát trung tâm dữ liệu trong kỷ nguyên AI Vấn đề: Do mức tiêu thụ điện năng bùng nổ của các chip AI mới nhất (GB200, v.v.), phương thức làm mát bằng không khí truyền thống đã chạm đến giới hạn, dẫn đến vấn đề suy giảm hiệu suất AI và chi phí vận hành khổng lồ. Giải pháp: Trình bày các công nghệ làm mát bằng chất lỏng đổi mới như bộ trao đổi nhiệt cửa sau (RDCH), làm mát chip trực tiếp (DTC), làm mát ngâm chìm. Đồng thời, truyền đạt chiến lược đảm bảo cả hiệu quả và tính bền vững thông qua hệ thống điều khiển thông minh dự đoán cả dòng điện rò rỉ và mô hình kinh tế tuần hoàn tái sử dụng nhiệt thải cho hệ thống sưởi ấm khu vực. 2. Nghịch lý AI: Tăng cường tư duy đánh thức bộ não Vấn đề: Hiện tượng 'giảm tải nhận thức' - ủy thác tư duy cho AI đang gây ra vấn đề 'nợ nhận thức', khiến khả năng tư duy phân tích và đọc hiểu của con người hiện đại thoái hóa nhanh chóng. Giải pháp: Tái định nghĩa AI không phải là công cụ đưa ra đáp án đơn thuần mà là công cụ của 'phòng gym nhận thức'. Xây dựng hệ thống khiến người dùng tự suy nghĩ trước bằng cách sử dụng các agent phê bình, nghiên cứu và tổng hợp, đồng thời tăng cường năng lực siêu nhận thức với vai trò 'người lái tàu' quyết định hướng đi chứ không phải hành khách thụ động. 3. Khủng hoảng bộ nhớ AI: Thiết kế kiến trúc thế hệ mới Vấn đề: Kích thước bộ nhớ lưu trữ ngắn hạn (KV cache) mà AI yêu cầu tăng bùng nổ, nhưng chỉ với HBM đắt đỏ và dung lượng nhỏ không thể đáp ứng được làn sóng dữ liệu này - đã chạm đến giới hạn vật lý. Giải pháp: Trình bày chiến lược xây dựng 'đội ngũ bộ nhớ hỗn hợp đẳng cấp' kết hợp HBM, DRAM, CXL. Truyền đạt năng lực thiết kế kiến trúc hệ thống thông minh cân bằng dung lượng và chi phí thay vì hiệu suất của linh kiện đơn lẻ, cung cấp giải pháp giảm đáng kể tổng chi phí sở hữu (TCO) của doanh nghiệp. 4. Palantir Ontology: Trí tuệ dữ liệu hành động Vấn đề: Dữ liệu tràn lan nhưng bị phân mảnh nên không thể chuyển thành quyết định và hành động thực tế - vấn đề 'nghĩa địa dữ liệu' đang cản trở sự đổi mới của doanh nghiệp. Giải pháp: Thông qua engine 'ontology' ánh xạ tài sản vật lý sang số hóa để trao ngữ cảnh và ý nghĩa cho dữ liệu. Thông qua 'action type (khả năng thực thi)' phản ánh ngay kết quả phân tích vào hệ thống vận hành, thực hiện dân chủ hóa dữ liệu giúp nhân viên nghiệp vụ trực tiếp điều hành kinh doanh mà không cần sự trợ giúp của bộ phận IT. 5. Tái kết nối khổng lồ: Chiến lược ngăn xếp trí tuệ AI Vấn đề: Mô hình công nghệ thay đổi căn bản từ phương thức 'tính toán xác định' thời đại Internet sang phương thức 'dự đoán xác suất' thời đại AI, khiến cấu trúc kinh doanh hiện tại bị lung lay toàn diện. Giải pháp: Làm rõ thực chất của sự thay đổi thông qua bản đồ 'ngăn xếp trí tuệ 5 tầng' từ bán dẫn đến ứng dụng. Cung cấp khung ra quyết định chiến lược xác định nên tự xây dựng (Build) hay mua (Buy) chức năng AI, vẽ lộ trình tiến tới doanh nghiệp vận hành tự động. 6. AI hay quên: Tối đa hóa tiềm năng thông qua phản hồi Vấn đề: Hiện tượng 'quên mất thảm khốc' của AI - quên kiến thức cũ khi học thông tin mới, và vấn đề giao tiếp khiến hiệu suất AI không đạt được do mệnh lệnh một chiều. Giải pháp: Thay vì ra lệnh cho AI, hướng dẫn phương pháp đối thoại tập trung vào 'coaching' và ví dụ (sample). Thông qua kỹ thuật phản hồi dần dần giảm thiểu cú sốc thay đổi hành vi của AI (KL divergence), truyền đạt cách trở thành đối tác huấn luyện khoa học giúp AI duy trì kiến thức hiện có đồng thời tiếp thu năng lực mới. 7. Trí tuệ tài chính kỹ thuật (Financial Intelligence) Vấn đề: Hệ thống tài chính chỉ dừng lại ở ghi chép sổ sách quá khứ và tuân thủ quy định không thể tối ưu hóa phân bổ vốn cho tương lai đầy bất định. Giải pháp: Chuyển đổi sang chế độ 'lập kế hoạch kịch bản động (wargame)' tính toán hàng nghìn biến số theo thời gian thực bằng AI tạo sinh. Thông qua cách sử dụng 'Financial LLM' chuyển đổi con số đơn thuần thành tín hiệu chiến lược, hỗ trợ CFO vượt qua vai trò quản lý đơn thuần để trở thành kiến trúc sư chiến lược thiết kế giá trị doanh nghiệp.

Thấu hiểu bản chất của thống kê cơ bản cần thiết cho việc phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà không cần đến một công thức hay một dòng mã nào.

Đây là khóa học hữu ích dành cho những ai muốn hệ thống lại kiến thức Deep Learning một cách chuyên sâu và nắm bắt bức tranh toàn cảnh thông qua việc tập trung vào lý thuyết và bối cảnh thay vì thực hành. Bạn có thể dễ dàng thấu hiểu nền tảng toán học và thống kê vốn là gốc rễ của Deep Learning, đồng thời chúng tôi sẽ giải thích một cách trực quan các nguyên lý của những mô hình Deep Learning hiện đại tiêu biểu như AutoEncoder, GAN, Transformer, AlphaGo dưới góc nhìn của một nhà phát triển.

Dựa trên kinh nghiệm giảng dạy deep learning hơn 100 lần, đây là khóa học tổng hợp có hệ thống các lý thuyết cơ bản mà học viên gặp khó khăn nhiều nhất. Khóa học này giải thích từng bước kết nối giữa trực giác toán học, nguyên lý học của mô hình và triển khai code để ngay cả người không chuyên cũng có thể hiểu được, đồng thời đi sâu vào cấu trúc cơ bản và nguyên lý hoạt động của việc học mô hình AI, không chỉ đơn thuần là cách sử dụng thư viện. Đây là khóa nhập môn thực chiến được thiết kế để phát triển thành kỹ sư có năng lực hiểu nguyên lý AI thông qua việc tự triển khai các công nghệ cơ bản của deep learning như gradient descent, hàm lỗi, tối ưu hóa, perceptron, mạng neural nhiều lớp, backpropagation bằng công thức và code.

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 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.

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 :)

<Cách đặt câu hỏi cho ChatGPT để sử dụng 200%> là nội dung thực hành, tập trung vào câu hỏi 'Làm thế nào để đặt câu hỏi cho ChatGPT nhằm nhận được câu trả lời mong muốn?'. Trong khóa học này, chúng tôi chủ yếu sử dụng phiên bản miễn phí của ChatGPT, và tùy thuộc vào nội dung, cũng thực hành với một số phiên bản trả phí, nhằm tiến hành các buổi thực hành phù hợp với môi trường sử dụng của học viên. Thông qua khóa học này, học viên có thể học được cách đặt câu hỏi hay cho ChatGPT và thực sự sử dụng nhiều chương trình mở rộng khác nhau để nâng cao hiệu quả công việc.

Đây là khóa học backend thực chiến giúp rèn luyện tư duy lập kế hoạch và thiết kế dịch vụ mà lập trình viên cần có trong kỷ nguyên AI.

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.

Xin chào các bạn. Chào mừng đến với Khóa học AI Toàn diện 2026 của tôi: ChatGPT, Google Gemini, Midjourney, Firefly. Trong khóa học này, bạn sẽ học mọi thứ về tất cả các Công cụ AI. Tôi đã tạo các bài học video về mọi tính năng của những công cụ AI này. Bạn sẽ được xem cách triển khai thực tế về cách sử dụng từng tính năng của các công cụ này.

Đây là nội dung mission dự án frontend. Chúng tôi cung cấp tài liệu kế hoạch PRD, thiết kế Figma và API endpoint để bạn có thể thực hành dự án bằng cách tự tay triển khai ứng dụng timer có tên DevTime. Hãy biến những kiến thức đã học thành của riêng mình một cách hoàn hảo bằng cách triển khai dự án ở mức độ tương tự như dịch vụ thực tế 🚀

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

Đây là khóa học được thiết kế nhằm hỗ trợ những ai lần đầu tiếp cận và mong muốn tìm hiểu về DS/AI. Bạn sẽ được giới thiệu về khái niệm và các lĩnh vực của DS/AI, cũng như cách thức và nơi bắt đầu để học hiệu quả.

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.

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.

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