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

Đúc kết đầy đủ bí quyết LLM Fine-Tuning, học từ chuyên gia dự án LLM ở Silicon Valley.

Bài giảng này bao gồm quá trình tự động hóa giao dịch thuật toán trong môi trường máy tính cục bộ và đám mây, đồng thời tập trung vào thực hành.

Bạn có thể học một cách có hệ thống về tự động hóa giao dịch chứng khoán bằng cách sử dụng Python và Interactive Brokers API, API chiếm thị phần số 1 toàn cầu.

Bạn có thể học một cách có hệ thống phương pháp tiếp cận thống kê về giao dịch cặp S&P 500 bằng Python. Xây dựng nền tảng cho chiến lược đầu tư không cảm xúc thông qua phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.

Docker Compose luôn xuất hiện khi bạn cố gắng sử dụng Docker! Bạn có thể học được điều gì là tốt và cách sử dụng nó thông qua thực hành.

Học nguyên lý deep learning trực quan với Excel.

Đúc kết đầy đủ bí quyết LLM Fine-Tuning, học từ chuyên gia dự án LLM ở Silicon Valley.

Pandas được sử dụng để phân tích dữ liệu, xử lý trước dữ liệu, máy học và học sâu, vì vậy bạn sẽ thường sử dụng các chức năng chính. Có một Pandas Cheat Sheet tập hợp và sắp xếp những nội dung cốt lõi này. Nếu bạn đã mệt mỏi khi học Pandas từ một cuốn sách dày, thì chỉ với hai trang tài liệu, chúng tôi sẽ giới thiệu Python Pandas cho bạn. Hãy làm quen với các chức năng cốt lõi của Pandas bằng cách sử dụng cheat sheet được cung cấp trong hướng dẫn chính thức của Pandas.

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

Đây là hướng dẫn về Docker dành cho người mới bắt đầu và chưa biết gì về Docker. Chúng tôi tập trung vào việc giúp bạn hiểu rõ hơn lý do tại sao Docker lại phổ biến đến vậy và cách sử dụng nó mà không đi sâu vào chi tiết.

Đây không phải là khóa học chỉ đơn thuần học thuộc lòng các lệnh. Tại sao container lại xuất hiện, Docker hoạt động theo nguyên lý nào để tạo và chạy image, đây là khóa học nhập môn thực hành giúp bạn hiểu được 'dòng chảy' của công nghệ một cách trực quan. Ngay cả những người mới tiếp xúc với Docker lần đầu, sau khi học khóa này cũng có thể tự giải thích được "tại sao container lại là công nghệ cần thiết".

Đây là khóa học tập trung vào việc học gradient descent - thuật toán học tập cốt lõi nhất của deep learning.

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!

Sử dụng khung web đại diện của Python, django, chúng tôi sẽ triển khai dịch vụ web được mô phỏng theo thiết kế bố cục dạng thẻ độc đáo của Pinterest.

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!

Tiếp thị kỹ thuật số kiếm tiền như Naver Mua sắm và Coupang Partners đòi hỏi sự nhất quán, nhưng tiếp cận nó một cách dễ dàng và hiệu quả thông qua phân tích khoa học và tự động hóa. Chúng tôi sẽ dạy cho bạn những bí quyết chính để tạo một chương trình thu thập và phân tích các sản phẩm, từ khóa, blog và thông tin mua sắm phổ biến.

Cuối cùng khóa học Xác suất và Thống kê dành cho mọi người đã ra mắt! Hãy cùng từng bước tìm hiểu các nguyên lý của xác suất và thống kê thông qua lý thuyết và thực hành coding. Sách tham khảo "Xác suất và Thống kê cho mọi người" https://wikidocs.net/book/18165

Đây là khóa học nhằm tiếp thu công nghệ thu thập dữ liệu web dựa trên Python, thu thập dữ liệu từ các trang web và cải thiện kỹ năng thu thập và phân tích dữ liệu tại nơi làm việc dựa trên công nghệ này.

Khóa học này sẽ giúp bạn nắm vững kiến thức về SQL và cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, thiết kế cơ sở dữ liệu ứng dụng thực tế, sử dụng cơ sở dữ liệu qua lập trình, và các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

Nó giải thích hầu hết mọi thứ xung quanh đám mây một cách dễ hiểu. Nếu bạn nghe nó trước khi thực hành, bạn sẽ có thể hiểu rõ hơn về phát triển và cơ sở hạ tầng đám mây.

Khóa đào tạo này là một khóa học thực hành tập trung vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng bằng công nghệ container Docker, phân tích các lỗ hổng và các trường hợp chẩn đoán máy chủ web API. Khóa học được thiết kế để bạn có thể học một cách toàn diện từ các khái niệm cơ bản về Docker đến việc sử dụng nó trong môi trường thực tế, phân tích các lỗ hổng bảo mật và ứng phó với chúng.

Những Gì Bạn Sẽ Nhận Được Từ Khóa Học Này Chào mừng bạn đến với LangGraph in Action, hướng dẫn toàn diện giúp bạn thành thạo việc thiết kế và triển khai các AI agent nâng cao sử dụng LangGraph. Trong khóa học này, bạn sẽ khám phá những kiến thức nền tảng về xây dựng các agent có tính module hóa, khả năng mở rộng và sẵn sàng cho môi trường production, tất cả đều được tiếp cận theo phương pháp thực hành. Từ việc hiểu những điều cơ bản về thiết kế dựa trên state của LangGraph đến việc tạo ra một ứng dụng full-stack, bạn sẽ có được những kỹ năng cần thiết để biến các AI agent thành hiện thực. Điểm Nổi Bật Của Khóa Học Thiết Kế Dựa Trên State: Đi sâu vào triết lý cốt lõi của LangGraph về các node và edge để tạo ra các agent có cấu trúc và dễ bảo trì. Quản Lý Bộ Nhớ: Khám phá bộ nhớ ngắn hạn với checkpointer và bộ nhớ dài hạn với đối tượng Store để tạo ra các agent có khả năng thích ứng và học hỏi. Quy Trình Làm Việc Nâng Cao: Xây dựng các hệ thống human-in-the-loop, triển khai thực thi song song và thành thạo các mô hình multi-agent. Phát Triển Sẵn Sàng Cho Production: Học các thao tác bất đồng bộ, subgraph và tạo các ứng dụng full-stack sử dụng FastAPI và Docker. Đến cuối khóa học, bạn sẽ không chỉ có hiểu biết lý thuyết vững chắc mà còn có các kỹ năng thực tế để triển khai AI agent ở bất kỳ đâu, hoàn toàn với các công cụ mã nguồn mở. Cho dù bạn là một developer muốn đi trước xu hướng hay một kỹ sư dày dạn kinh nghiệm muốn mở rộng bộ công cụ AI của mình, khóa học này sẽ trang bị cho bạn những gì cần thiết cho lĩnh vực AI agent đang phát triển nhanh chóng. Với việc ngày càng nhiều ứng dụng thực tế áp dụng AI agent, khóa học này đảm bảo bạn sẵn sàng để thiết kế, xây dựng và triển khai các hệ thống nâng cao giải quyết những thách thức thực tiễn. Hãy cùng bắt đầu xây dựng và định hình tương lai của AI!

Hãy cách mạng hóa đầu tư chứng khoán của bạn bằng AI! Trong khóa học này, bạn sẽ tự tay xây dựng một hệ thống giao dịch tự động bằng AI thực sự hoạt động, nhắm mục tiêu 25 mã cổ phiếu hàng đầu của Nasdaq. Chúng tôi cung cấp cơ hội đặc biệt để bạn tích lũy kinh nghiệm và bí quyết trong giao dịch mô phỏng với API của 한국투자증권, và sau đó có thể thực hiện giao dịch tự động AI trên tài khoản thực. Ngay cả người mới bắt đầu đầu tư chứng khoán cũng không cần lo lắng. Các khái niệm cơ bản về chứng khoán và lý do tại sao nên đầu tư vào chứng khoán Mỹ sẽ được giải thích dễ hiểu, đồng thời cung cấp toàn bộ mã nguồn và cả hỗ trợ từ xa. Từ bây giờ, đầu tư là điều cần thiết trong 60 năm tới của cuộc đời chúng ta. Hãy tự tay tạo ra một đối tác đầu tư AI sẽ đồng hành cùng bạn!

Trong Phần 3 của Tạo phòng giao dịch Python cho đầu tư định lượng, bạn sẽ tìm hiểu về lý thuyết danh mục đầu tư và các khái niệm cần thiết cho đầu tư thực tế cũng như cách triển khai chúng bằng mã. Phần 1 & Trong Phần 2, bạn chủ yếu tìm hiểu về các phương pháp triển khai mã để phân tích dữ liệu tài chính, nhưng trong Phần 3, bạn tìm hiểu về 'danh mục đầu tư', một phần quan trọng của đầu tư định lượng. Tại sao bạn nên tạo một danh mục đầu tư? Với câu hỏi này, chúng ta tìm hiểu lý thuyết danh mục đầu tư, triển khai nó bằng Python và thực hành mã cần thiết cho đầu tư danh mục đầu tư thực tế. Tôi hy vọng bài giảng này sẽ hữu ích trong việc đầu tư vào danh mục đầu tư của riêng bạn.