Thử thách đọc hết cuốn sách &lt;Học về LLM bằng cách xây dựng từ con số 0&gt;

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

4.8

(163)

9,500+

Với Chuỗi Hanbit Media Honggong, bạn có thể học các hướng dẫn về học máy và học sâu siêu việt như thể bạn đang dạy kèm 1:1, hiểu chúng bằng hàng trăm bức vẽ tay và có thể thực hành ngay chỉ với một trình duyệt thông qua Google Colab.

Cơ bản

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

Học máy + học sâu được nghiên cứu một mình

haesunpark

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

4.8

(163)

9,500+

Mô hình ngôn ngữ lớn, nhanh chóng nắm bắt những điểm cốt lõi!

haesunpark

Nhập môn / Artificial Neural Network, PyTorch, LLM, Fine-Tuning, RNN

4.7

(10)

100+

Đây là khóa học dựa trên <Mô hình ngôn ngữ lớn, nhanh chóng nắm bắt những điểm cốt lõi!> (Insight, 2025), trình bày về lý thuyết và các ví dụ thực tiễn của LLM.

Nhập môn

Artificial Neural Network, PyTorch, LLM

Mô hình ngôn ngữ lớn, nhanh chóng nắm bắt những điểm cốt lõi!

haesunpark

Nhập môn / Artificial Neural Network, PyTorch, LLM, Fine-Tuning, RNN

4.7

(10)

100+

Hands-On Machine Learning 2

haesunpark

Cơ bản / Tensorflow, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Keras, Reinforcement Learning(RL), NLP, Scikit-Learn

4.7

(60)

6,800+

Đây là bài giảng bao quát nội dung của cuốn sách bán chạy nhất trên Amazon <Hands-On Machine Learning, 2nd Edition>. Bạn sẽ được học về nhiều thuật toán học máy và phương pháp đánh giá khác nhau bằng cách sử dụng Scikit-Learn, một thư viện học máy tiêu biểu. Ngoài ra, chúng ta sẽ cùng củng cố cả lý thuyết lẫn thực hành từ mạng thần kinh nhân tạo đến học tăng cường bằng cách sử dụng TensorFlow và Keras, những thư viện học sâu nổi tiếng nhất. Đây là khóa học chưa hoàn thiện hoàn toàn. Dự kiến mỗi tuần sẽ có thêm từ 1 đến 2 bài giảng mới được cập nhật.

Cơ bản

Tensorflow, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

Hands-On Machine Learning 2

haesunpark

Cơ bản / Tensorflow, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Keras, Reinforcement Learning(RL), NLP, Scikit-Learn

4.7

(60)

6,800+

Làm đi! Giới thiệu về học sâu

haesunpark

Cơ bản / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

4.9

(81)

5,000+

Bài giảng này là một bước về khái niệm, một bước về công thức và một bước về mã hóa. Nó hướng dẫn người đọc học sâu với bước tiến và hướng đi đúng đắn nhất. Ngoài ra, còn có hơn 100 biểu đồ, hình minh họa và sơ đồ nên ngay cả những khái niệm trừu tượng cũng có thể được chấp nhận dễ dàng và nhanh chóng. Một tính năng độc đáo khác của khóa học này là bạn có thể bắt đầu thực hành ngay bằng cách truy cập trình duyệt web mà không cần cài đặt chương trình. Sau khi hiểu lý thuyết một cách thoải mái, bạn có thể tự viết mã và chinh phục bốn vấn đề điển hình của deep learning bằng chính đôi mắt của mình, vì vậy đây là một cuốn sách giáo khoa hoàn hảo cho deep learning. Các khái niệm hoặc thuật ngữ cần được chỉ ra là ‘Đợi một chút!’ xuất hiện ở giữa văn bản. Hiệu quả học tập được nâng cao nhờ việc xem lại sách hai lần qua góc ‘Để chuyển sang phần tiếp theo’ và góc ‘Thẻ nhớ’ ở cuối chương. 『Làm đi! Hãy nhanh chóng giải quyết vấn đề học sâu bằng “Giới thiệu về học sâu”.

Cơ bản

Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

Làm đi! Giới thiệu về học sâu

haesunpark

Cơ bản / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

4.9

(81)

5,000+

Python đánh thức tư duy lập trình

haesunpark

Nhập môn / Python, Pandas

4.9

(15)

900+

Đánh thức bộ não lập trình đang ngủ say. Từ cơ bản về Python đến Machine Learning chỉ trong một cuốn sách! Cuốn sách này là tài liệu nhập môn khoa học máy tính được xây dựng dựa trên bài giảng của MIT, giúp những người mới bắt đầu hoàn toàn chưa biết gì về lập trình cũng có thể thoải mái tìm đọc. Hãy đánh thức bộ não lập trình của bạn bằng những chủ đề thiết yếu để bắt đầu lập trình như tư duy máy tính và các thuật toán đơn giản. Thông qua các bài tập rèn luyện trí não ở mỗi chương, bạn sẽ được tìm hiểu các chủ đề thực tiễn như trực quan hóa dữ liệu, mô phỏng, kỹ thuật tính toán dữ liệu và machine learning.

Nhập môn

Python, Pandas

Python đánh thức tư duy lập trình

haesunpark

Nhập môn / Python, Pandas

4.9

(15)

900+

Giải thích mã ví dụ <Học máy thực hành với Scikit-Learn và PyTorch>

haesunpark

3.396.428 ₫

Ưu đãi đặt sớm

69%

1.024.784 ₫

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), PyTorch, Scikit-Learn, AI, transformer, LLM

Thông qua việc đọc và hoàn thành có hệ thống những cuốn sách bán chạy mới nhất về học máy, bạn sẽ học theo hướng thực hành từ các thuật toán học máy dựa trên scikit-learn đến học sâu, Transformer và mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng PyTorch. Đây là chương trình học tập chuyên sâu, cân bằng giữa lý thuyết và mã nguồn thực tiễn, giúp bạn nắm vững những cốt lõi của công nghệ AI hiện đại.

Cơ bản

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), PyTorch

Giải thích mã ví dụ <Học máy thực hành với Scikit-Learn và PyTorch>

haesunpark

3.396.428 ₫

Ưu đãi đặt sớm

69%

1.024.784 ₫

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), PyTorch, Scikit-Learn, AI, transformer, LLM

Giải thích mã ví dụ trong <Deep Learning qua lời dạy của người sáng lập Keras, ấn bản thứ 3>

haesunpark

Cơ bản / Deep Learning(DL), Keras, Tensorflow, Stable Diffusion, LLM

Đây là khóa học deep learning thực hành, trong đó bạn trực tiếp thực hành các mã ví dụ trên GitHub từ cuốn 『Deep Learning qua lời dạy của François Chollet, người sáng lập Keras, ấn bản 3』. Bạn sẽ từng bước triển khai từ mạng nơ-ron nhân tạo cơ bản đến các mô hình LLM và diffusion mới nhất, đồng thời nắm vững các pipeline machine learning và những phương pháp hay nhất có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

Cơ bản

Deep Learning(DL), Keras, Tensorflow

Giải thích mã ví dụ trong <Deep Learning qua lời dạy của người sáng lập Keras, ấn bản thứ 3>

haesunpark

Cơ bản / Deep Learning(DL), Keras, Tensorflow, Stable Diffusion, LLM

Học máy, nhanh chóng nắm bắt những điều cốt lõi!

haesunpark

Nhập môn / Artificial Neural Network, CNN, linear-regression, RNN, ensembles

4.8

(28)

200+

Đây là khóa học về lý thuyết học máy và các ví dụ thực tiễn, được xây dựng dựa trên cuốn <Học máy, nhanh chóng nắm bắt những điểm cốt lõi!> (Insight, 2025).

Nhập môn

Artificial Neural Network, CNN, linear-regression

Học máy, nhanh chóng nắm bắt những điều cốt lõi!

haesunpark

Nhập môn / Artificial Neural Network, CNN, linear-regression, RNN, ensembles

4.8

(28)

200+

Bài giảng giải thích “Học LLM bằng cách tự xây dựng từ đầu”

haesunpark

Cơ bản / PyTorch, gpt-2, transformer, LLM, Fine-Tuning

4.9

(27)

500+

Đây là khóa học về các notebook trên GitHub và nội dung bổ sung của cuốn <Học LLM bằng cách tự xây dựng từ con số 0> (Gilbut, 2025). GitHub: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ <Học LLM bằng cách tự xây dựng từ con số 0> là bản dịch của cuốn sách bán chạy <Build a Large Langauge Model (from Scratch)> (Manning, 2024) do Sebastian Raschka viết. Cuốn sách hướng dẫn cách tìm hiểu nguyên lý hoạt động và phương pháp ứng dụng các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách bắt đầu từ con số 0 để tự xây dựng một mô hình hoàn chỉnh dựa trên mô hình GPT-2 do OpenAI tạo ra.

Cơ bản

PyTorch, gpt-2, transformer

Bài giảng giải thích “Học LLM bằng cách tự xây dựng từ đầu”

haesunpark