실전도커: Docker bằng cách tạo máy tính đám mây học sâu riêng của bạn

Hãy triển khai khung deep learning trực tiếp trong Excel! Hãy cùng giải quyết việc học có giám sát/học không giám sát/học tăng cường bằng cách sử dụng khung đã triển khai!

Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu nguyên lý của Deep Learning bằng cách quan sát trực tiếp thông qua Excel.

강의 sẽ tập trung vào cách sử dụng Docker ở chế độ Swarm. Chúng tôi sẽ hướng dẫn các quản trị viên mới bắt đầu cách dễ dàng xây dựng và vận hành máy chủ.

Trong bài giảng này, bạn có thể tiếp thu kiến ​​thức cơ bản về máy ảo Azure. Bạn có thể tìm hiểu cách thiết kế và quản lý máy ảo theo khối lượng công việc của mình.

Khóa học này nói về việc tạo và phân phối GPT của riêng bạn bằng nhiều tài nguyên khác nhau trong Azure. Từ đầu đến cuối! Hãy triển khai một dịch vụ hoàn chỉnh từ đầu!

Học tập một cách hệ thống về Docker, công cụ cốt lõi trong triển khai ứng dụng dựa trên container, từ cơ bản đến thực tiễn. Bắt đầu từ cấu trúc cơ bản và các câu lệnh của Docker, bạn sẽ phát triển năng lực thực hành có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế, bao gồm đóng gói container trong môi trường kiến trúc microservices, tự động hóa triển khai và tiêu chuẩn hóa môi trường vận hành.

Tôi muốn sắp xếp hình ảnh của pizza và spaghetti! Đây là khóa học dự án thực tế deep learning đi theo dự án thực tế từ A đến Z phân loại hình ảnh bằng CNN, một trong những loại thuật toán deep learning.

Khi sử dụng Pandas để phân tích dữ liệu, tiền xử lý, học máy (machine learning) và học sâu (deep learning), chúng ta thường có xu hướng chỉ tập trung vào những chức năng hay dùng nhất. Có một bản Pandas Cheat Sheet đã tổng hợp lại tất cả những nội dung cốt lõi này. Đối với những ai cảm thấy mệt mỏi khi phải học Pandas qua những cuốn sách dày cộp, tài liệu này sẽ hướng dẫn bạn về Python Pandas chỉ trong vỏn vẹn hai trang giấy. Hãy cùng tìm hiểu các chức năng chính của Pandas thông qua bản cheat sheet được cung cấp từ chính hướng dẫn chính thức của Pandas.

Đây là khóa học toàn diện về lý thuyết và thực hành của Keras để tìm hiểu các dự án hồi quy, phân loại và học sâu về máy học hữu ích khác nhau bằng cách sử dụng Keras và Python, các ngôn ngữ phổ biến của trí tuệ nhân tạo.

Có tin đồn rằng Ediya thường mở cửa hàng gần Starbucks. Liệu vị trí cửa hàng của Ediya và Starbucks thực sự khác biệt như thế nào? Liệu xu hướng biến động giá bất động sản từ năm 2013 đến 2019 có được phản ánh vào giá bán căn hộ hay không? Có những công viên nào ở khu phố của chúng ta? Làm thế nào để tận dụng dữ liệu trên Cổng dữ liệu công cộng một cách hiệu quả? Mục tiêu là làm quen với Python và các thư viện phân tích dữ liệu khác nhau thông qua việc xử lý nhiều dạng dữ liệu công cộng.

Bạn có thể nhanh chóng trải nghiệm quá trình triển khai dịch vụ thương mại điện tử mẫu lên AWS và liên tục cải thiện thành một môi trường vững chắc và hiệu quả hơn.

Vượt ra ngoài CI/CD truyền thống dựa trên Jenkins, khóa học còn bao quát cả việc triển khai GitOps bằng ArgoCD. Bạn sẽ trực tiếp thiết kế và triển khai chiến lược CI/CD·GitOps cho từng môi trường dev·staging·production bằng cách kết hợp Jenkins và ArgoCD. Bạn sẽ làm việc với Jenkins theo mô hình Push và ArgoCD theo mô hình Pull, trực tiếp so sánh hai phương thức trên cùng một cluster để hoàn thiện pipeline triển khai hybrid mang tính thực tiễn. Thực hành các kỹ thuật triển khai cốt lõi cần thiết cho vận hành, bao gồm Canary, Blue-Green, RBAC, quy trình phê duyệt, ứng phó sự cố và tự động rollback.

Dành cho những học viên cảm thấy bối rối khi thực hành vận hành và bảo mật Docker, khóa học hướng dẫn quy trình thực tế dựa trên kinh nghiệm về hạ tầng và kiểm thử xâm nhập của giảng viên.

Sau khi học tối ưu hóa SQL, hãy tự động hóa các công việc xử lý tối ưu hóa lặp đi lặp lại. Đây là một dự án thực tiễn kết nối mọi quy trình, từ thu thập truy vấn MySQL, chẩn đoán bằng AI, xác minh bằng đo lường thực tế, bàn giao cho người phụ trách đến theo dõi tái diễn.

Nếu bạn yêu cầu AI "hãy tạo mô hình bằng dữ liệu này", vài dòng đầu tiên trông có vẻ hợp lý, nhưng chỉ cần phức tạp hơn một chút, nó sẽ sử dụng sai cột, làm rò rỉ dữ liệu (leakage), và dù điểm số tăng lên nhưng mô hình thực tế lại tệ đi. Khóa học này không dạy bạn cách viết prompt tốt hơn. Thay vào đó, nó tập trung vào cách trực tiếp thiết kế một vòng lặp (harness) để Agent có thể hiểu dữ liệu, lập kế hoạch, viết mã, tự xác nhận kết quả và quay lại nếu sai sót. Sau khi thực hành thủ công một vòng lặp năm mảnh của DS-STAR, chúng ta sẽ lần lượt lắp ráp các thành phần: Data Profile Card, Hook, Skill Hierarchy, Independent Verifier và Ablation.

Chúng tôi hướng dẫn người không chuyên và người mới bắt đầu nhanh chóng đạt chứng chỉ thực hành Kỹ thuật viên Phân tích Dữ liệu Lớn! Phần lý thuyết được trình bày nhẹ nhàng, phần thực hành được học chắc chắn. Không cần kiến thức nền tảng phức tạp, bạn chỉ cần tập trung học những điểm chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi, với trọng tâm là các đề thi trước đây.

Đây là khóa học tập trung vào thực hành, giúp bạn không chỉ dừng lại ở việc tạo ra những chatbot trả lời câu hỏi đơn thuần, mà còn học được nguyên lý của AI Agent – những thực thể có khả năng tự nhận thức tình huống, đưa ra phán đoán và trực tiếp điều khiển hệ thống thực tế. Khóa học được thiết kế để bạn có thể hiểu rõ từng bước, từ sự khác biệt giữa AI Agent và chatbot, đến cấu trúc cốt lõi của Agent Loop bao gồm Sense-Think-Act (Nhận thức - Suy nghĩ - Hành động), quản lý trạng thái, lập kế hoạch và cấu trúc phản hồi. Không chỉ dừng lại ở lý thuyết, bạn sẽ được thiết lập môi trường phát triển trên Windows và Linux, trực tiếp thực hành cấu trúc cơ bản của Kubernetes và các lệnh kubectl. Sau đó, chúng ta sẽ triển khai quy trình AI Agent tự động phát hiện sự cố máy chủ, phân tích nguyên nhân và khắc phục lỗi. Cuối cùng, thông qua việc trực tiếp phân tích mã nguồn Python và logic bên trong của Agent điều khiển Kubernetes, bạn sẽ hiểu được cách AI Agent kết nối và vận hành với hệ thống thực tế như thế nào. Từ những nhà phát triển mới bắt đầu tiếp cận AI Agent cho đến những người muốn thiết kế Multi-Agent điều khiển hệ thống thực tế, khóa học này sẽ giúp bạn cùng học hỏi về nguyên lý và quy trình triển khai thực chiến của Agent.

Thay vì những lý thuyết dài dòng và tẻ nhạt, bạn có thể học từng mục một thông qua các bài tập ngắn và khi thực hiện từng mục một, bạn sẽ sớm có thể trải nghiệm bố cục kiến ​​trúc tổng thể.

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.

Hãy cách mạng hóa hoạt động đầu tư chứng khoán của bạn bằng AI! Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp xây dựng một hệ thống giao dịch tự động bằng AI thực sự hoạt động, nhắm đến 25 mã cổ phiếu hàng đầu trên Nasdaq. Bạn sẽ tích lũy kinh nghiệm và bí quyết thông qua đầu tư mô phỏng với API của Công ty Chứng khoán Đầu tư Hàn Quốc, đồng thời có cơ hội đặc biệt để thực hiện giao dịch cổ phiếu tự động bằng AI trên tài khoản thực. Người mới bắt đầu cũng không cần lo lắng. Chúng tôi sẽ giải thích dễ hiểu những khái niệm cơ bản về chứng khoán và lý do nên đầu tư vào cổ phiếu Mỹ, đồng thời cung cấp toàn bộ mã nguồn và hỗ trợ từ xa. Từ bây giờ và trong 60 năm tới, đầu tư là điều thiết yếu trong cuộc sống của chúng ta. Hãy tự tay tạo ra người bạn đồng hành đầu tư bằng AI của riêng bạn!