Trí tuệ nhân tạo thú vị - Thực hành -

Khung tham chiếu mới về sự hợp tác giữa con người và AI nhằm khuếch đại tư duy nhân loại Làm thế nào để tận dụng AI nhằm khuếch đại tối đa năng lực của con người? Trên một nền tảng sáng tạo mới, sự hợp tác giữa con người và AI nên được thực hiện dựa trên những tiêu chuẩn nào? Và công việc cũng như quy trình làm việc nên được thiết kế ra sao? Khóa học này sẽ đưa ra một khung tham chiếu mới và chiến lược thực thi để trả lời cho những câu hỏi đó.

Đổi mới hiệu suất công việc và khả năng sáng tạo – Agentic AI AI giờ đây không chỉ dừng lại ở mức độ tự động hóa đơn thuần, mà đang tiến hóa sang một giai đoạn mới: tự phán đoán và thực thi. Agentic AI chính là công nghệ cốt lõi nằm ở trung tâm của sự thay đổi này, giúp các doanh nghiệp và tổ chức vận hành thông minh hơn. Khóa học này được thiết kế để giúp bạn hiểu rõ ràng và dễ dàng cách Agentic AI kết nối giữa việc ra quyết định và thực thi, cũng như cách ứng dụng nó vào thực tiễn công việc. Hãy khám phá ngay những kiến thức thiết yếu dành cho mọi nhân sự chuyên môn đang chuẩn bị cho tương lai.

AI cuối cùng đã có cơ thể - Thời đại robot, chiến lược sinh tồn của tôi là gì? Physical AI không chỉ đơn thuần là robot. Đó là sự đảo lộn của các mô hình kinh tế được tạo ra bởi sự hội tụ lớn giữa trí tuệ nhân tạo, robot học và công nghệ năng lượng. Khóa học này sẽ giúp bạn tìm hiểu từ nhiều góc độ khác nhau, từ bối cảnh ra đời của Physical AI, chiến lược của các tập đoàn công nghệ lớn toàn cầu, chủ quyền phần cứng, cho đến các vấn đề xã hội trong tương lai như thuế robot, thu nhập cơ bản và bất bình đẳng toàn cầu.

Mọi quy luật của trò chơi sẽ thay đổi — Một chiều hướng kinh doanh mới mở ra nhờ máy tính lượng tử. Vượt xa sự tiến bộ công nghệ đơn thuần, máy tính lượng tử sẽ thay đổi hoàn toàn mô hình của toàn ngành công nghiệp và đã trở thành biến số cốt lõi quyết định môi trường kinh doanh trong tương lai. Từ những nguyên lý cơ bản của máy tính lượng tử đến các ví dụ đổi mới trong mọi ngành như tài chính, dược phẩm, bảo mật và các động thái chiến lược của các tập đoàn công nghệ lớn (Big Tech) toàn cầu, chúng tôi sẽ phân tích một cách sâu sắc dòng chảy của sự thay đổi công nghệ vĩ đại này. Đây là lộ trình chắc chắn nhất giúp những người làm thực tế muốn trang bị "kiến thức lượng tử" (quantum literacy) mà không cần kiến thức vật lý phức tạp có thể trở thành những nhân tài của tương lai.

Đọc hiểu tiêu chuẩn của tiền kỹ thuật số — Trật tự tài chính mới mở ra bởi Stablecoin Trong thị trường tài sản kỹ thuật số đầy biến động, stablecoin là loại tài sản duy nhất hoạt động "như tiền thật" và đã trở thành cốt lõi của hạ tầng tài chính toàn cầu. Chúng tôi cung cấp những kiến thức thiết yếu, cô đọng dành cho những người làm chuyên môn muốn đi đầu trong việc thấu hiểu sự thay đổi mô hình của nền kinh tế kỹ thuật số.

Bài giảng này đề cập đến mọi thứ, từ các khái niệm cơ bản của hệ thống gợi ý đến các nguyên tắc ứng dụng của học sâu. Tìm hiểu các thuật toán đề xuất khác nhau như lọc cộng tác, lọc dựa trên nội dung và hệ thống đề xuất kết hợp, đồng thời phát triển các khả năng thực tế để phát triển dịch vụ đề xuất!

Bước đầu tiên để học AI: Tạo ra chương trình học tối ưu cho người mới bắt đầu làm quen với trí tuệ nhân tạo! Thứ hai trong số đó, hãy kết hợp lý thuyết và code đã học! Bây giờ là thực chiến! Giai đoạn củng cố nền tảng và sự tự tin về kiến thức của bản thân bằng cách giải mã lý thuyết đã học thành code.

Nắm bắt các loại hình và xu hướng ra đề thi chỉ trong nháy mắt! Tăng cường kỹ năng thực chiến với tổng cộng 120 câu hỏi. Chuẩn bị hoàn hảo cho kỳ thi thực tế AWS AI Practitioner, giúp bạn học tập một cách hệ thống ngay cả khi tự ôn luyện.

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.

Khóa học này giải thích các khái niệm cơ bản về LLM và GPT một cách dễ hiểu để bất kỳ ai cũng có thể nắm bắt được. Học viên có thể trực tiếp sử dụng GPT API để tạo chatbot và chạy trên web bằng Streamlit. Thông qua trải nghiệm từ cơ bản đến thực hành, bạn có thể xây dựng nền tảng vững chắc cho những bước đầu tiên trong việc ứng dụng AI.

Giới thiệu các phương pháp học AI nhập môn mà các bạn sinh viên đại học đang học AI có thể tham khảo.

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.

Khóa học này được thiết kế để giúp những người mới bắt đầu hiểu về trí tuệ nhân tạo một cách đơn giản, thực tế và có hệ thống. Nhiều học viên cảm thấy choáng ngợp trước AI vì các thuật ngữ phức tạp, giải thích khó hiểu hoặc thiếu các ví dụ thực tế. Trong khóa học này, tôi tập trung vào việc chia nhỏ các khái niệm AI thành những ý tưởng dễ hiểu, sử dụng các công cụ trực quan, ví dụ thực tế và hướng dẫn từng bước. Thay vì đi sâu vào toán học hay lý thuyết nặng nề, bạn sẽ học cách AI vận hành, cách sử dụng các công cụ AI phổ biến và cách áp dụng AI một cách tự tin vào việc học tập, nâng cao năng suất, phát triển và các tình huống kinh doanh. Sau khi kết thúc khóa học, bạn sẽ có một nền tảng vững chắc về AI, hiểu rõ các công cụ AI hiện đại và cảm thấy thoải mái khi khám phá các chủ đề nâng cao hơn.

Từ việc hiểu khung cốt lõi của học máy Spark, xử lý dữ liệu dựa trên SQL thông qua các vấn đề thực tế có độ khó cao, phân tích dữ liệu thông qua phân tích miền kinh doanh và khả năng triển khai các mô hình học máy được tối ưu hóa, bạn sẽ trở thành chuyên gia học máy dựa trên số lượng lớn data. Nếu bạn muốn được công nhận, hãy tham gia bài giảng này.

Khóa học này nhằm mục đích hướng dẫn cách sử dụng Gemini API SDK mới nhất (@google/genai) trong môi trường Node.js và TypeScript. Bạn sẽ học cách sử dụng công nghệ đa phương thức (multimodal) để xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh và video. Chúng ta sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ cấp phát API key, thiết lập dự án cho đến việc gọi mô hình.

Khóa học này xuất phát từ câu hỏi "Nếu tôi có mặt trên tàu Titanic thì liệu có thể sống sót không?", phát triển mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế, và hoàn thành dự án fullstack triển khai dịch vụ này lên web. Bạn sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ AI đến phát triển web, bao gồm mô hình hóa deep learning với PyTorch, xây dựng backend server với FastAPI, và triển khai giao diện người dùng với Next.js.

Nắm bắt các khái niệm cơ bản và xu hướng mới nhất của big data, thông qua hiểu biết kỹ thuật về các phương pháp phân tích big data để trích xuất các mẫu dữ liệu và đề xuất cách thức ứng dụng vào kinh doanh. Thông qua big data có thể tạo ra các mô hình kinh doanh mới và phát triển khả năng thông thái về môi trường kinh doanh trong tương lai.

Bạn có thể sử dụng Docker để tạo môi trường phân tích học sâu trên đám mây. Khi kết hợp Docker và đám mây do Google, MS quản lý, bạn có thể thực hiện công việc bằng các phương pháp phân tích học sâu mới nhất trên máy tính của mình.

Giải thích các nguyên lý cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT theo hướng lý thuyết.

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.

Đây là khóa học dự án máy học toàn diện, nơi bạn học nhiều dự án hồi quy và phân loại máy học hữu ích khác nhau cùng với lý thuyết sử dụng Python và TensorFlow 2 dựa trên dữ liệu lớn của Boston Marathon.

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.

Thời gian trôi liên tục và dữ liệu tiếp tục tích lũy. Trong thế giới năng động này, dữ liệu chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ sự biến động trên thị trường tài chính đến những dấu hiệu khó nhận thấy của biến đổi khí hậu, dữ liệu chuỗi thời gian đều có tất cả. Bây giờ hãy tìm hiểu cách diễn giải và sử dụng dữ liệu mạnh mẽ này bằng sức mạnh của Python và học sâu!

Dựa trên trải nghiệm thắc mắc về cách nhận diện khuôn mặt hoạt động trong môi trường ngoại tuyến (offline) tại hiện trường, trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng cấu trúc cơ bản của hệ thống quản lý ra vào và điểm danh dựa trên nhận diện khuôn mặt, sử dụng React + Electron và DeepFace chạy trên nền tảng FastAPI của Python. Khóa học tập trung vào việc thấu hiểu nguyên lý hoạt động và xây dựng nền tảng vững chắc để có thể mở rộng thành dự án cá nhân, thay vì chỉ chú trọng vào mức độ hoàn thiện của sản phẩm.

Ngành sản xuất ô tô và linh kiện là lĩnh vực mà sự đổi mới là điều thiết yếu trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu khốc liệt và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này tập trung vào cách áp dụng công nghệ AI vào thực tế, giải thích thông qua các trường hợp thực tế như nâng cao hiệu quả sản xuất, tự động hóa kiểm tra chất lượng, bảo trì dự báo thiết bị, tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Từ hiểu biết cơ bản cần thiết để triển khai AI, đến chiến lược và quản lý rủi ro cần xem xét khi áp dụng thực tế, khóa học được xây dựng theo từng bước để cung cấp kiến thức và hiểu biết sâu sắc mà nhân viên thực thi và quản lý có thể áp dụng ngay lập tức.