Bootcamp Deep Learning và PyTorch (Pytorch) cho người mới bắt đầu (Dễ hiểu! Từ cơ bản đến Transformer cốt lõi của ChatGPT) [Phân tích dữ liệu/Khoa học Phần 3]

Xin chào. Tôi là Dave Lee từ Jandae미 Coding.

Dạo gần đây, tốc độ phát triển của AI thực sự đáng kinh ngạc, phải không?

Có vẻ như bên cạnh năng lực IT, khả năng ứng dụng AI cũng ngày càng trở nên quan trọng.

Vì vậy, tôi xin chia sẻ nhẹ nhàng các video liên quan để bạn có thể tranh thủ làm quen với những AI mới nhất cùng với khóa học.

Video tôi chia sẻ lần này nói về AI Jev 1.14 phiên bản mới.

Với bản cập nhật lần này, AI không chỉ có thể đọc văn bản mà còn có thể xem và đánh giá cả hình ảnh.

Tôi đã trực tiếp so sánh hình ảnh và văn bản bằng 50 câu hỏi giống như GPT-6 Luna của OpenAI, đồng thời tổng hợp kết quả.

So sánh trực tiếp Jev 1.14 mới và GPT-6 Luna qua 50 câu hỏi

https://youtu.be/RJJOVHZxyhc

Hy vọng những thông tin này sẽ hữu ích cho bạn.

Xin cảm ơn.

Xin chào. Tôi là Dave Lee của Janjaemi Coding.

Gần đây, tốc độ phát triển của AI thật sự đáng kinh ngạc, phải không?

Có vẻ như bên cạnh năng lực CNTT, khả năng ứng dụng AI cũng ngày càng trở nên quan trọng.

Vì vậy, tôi xin chia sẻ ngắn gọn các video liên quan để bạn có thể tranh thủ tìm hiểu những công nghệ AI mới nhất cùng với các bài giảng.

Video tôi chia sẻ lần này nói về Laya, một AI mã nguồn mở miễn phí.

Laya là một loại AI tương tự như Jev, và vì là mã nguồn mở nên bạn có thể chạy miễn phí trên máy tính của mình.

Tôi đã tổng hợp năm trường hợp sử dụng, cách cài đặt, cùng kết quả so sánh tốc độ và độ chính xác giữa Laya và Jev với cùng một câu hỏi.

Liệu Laya mã nguồn mở miễn phí có thể thay thế Jev không?

https://youtu.be/kzSpE6SCrV8

Hy vọng điều này sẽ giúp ích cho bạn.

Cảm ơn.

Xin chào. Tôi là Dave Lee từ Jandaeumi Coding.

Dạo gần đây, tốc độ phát triển của AI thực sự đáng kinh ngạc nhỉ.

Có vẻ như bên cạnh năng lực IT, khả năng ứng dụng AI cũng ngày càng trở nên quan trọng.

Vì vậy, tôi muốn thỉnh thoảng chia sẻ những video liên quan một cách nhẹ nhàng để các bạn có thể cùng với khóa học cập nhật những AI mới nhất.

Video tôi muốn chia sẻ lần này nói về Jev, một AI mới ra mắt.

Jev là một kiểu AI khá mới, không viết văn bản mà chỉ gán xác suất cho các lựa chọn.

Tôi đã tổng hợp 7 trường hợp ứng dụng và cách trực tiếp sử dụng thử.

7 trường hợp sử dụng AI mới Jev và cách sử dụng

https://youtu.be/nU0dsSJkPZw

Hy vọng những thông tin này sẽ hữu ích cho bạn.

Xin cảm ơn.

Xin chào.
Dạo này bạn vẫn khỏe chứ?

Nhân tiện, tôi xin chia sẻ ngắn gọn rằng cuốn sách do tôi viết đã được xuất bản.
『Hướng dẫn sử dụng toàn diện Claude Code·Codex CLI』đã được Nhà xuất bản Gilbut phát hành dưới dạng bản sửa đổi.

Dù làm việc gì, thay vì chỉ sử dụng Claude Code hoặc chỉ sử dụng Codex CLI, kết quả sẽ tốt nhất khi dùng cả hai cùng nhau.
Tuy nhiên, cả hai công cụ đều có khá nhiều tính năng. Bạn không nhất thiết phải biết hết tất cả các tính năng, nhưng tôi nghĩ sẽ rất hữu ích nếu có một cuốn sách để tham khảo. Ngoài ra, tôi cũng đã tổng hợp những nội dung cốt lõi, từ cách sử dụng cả hai công cụ trong cùng một dự án để thực hiện vibe coding cho đến các kỹ thuật kỹ nghệ nâng cao như harness và loop.

https://www.yes24.com/product/goods/197193249

Tôi vẫn đang cân nhắc xem nên mở khóa học AI nào trên Inflearn.
Dựa trên nhiều phản hồi trong thời gian qua, tôi sẽ chuẩn bị thật tốt khóa học AI và sớm ra mắt các bạn.
Xin cảm ơn.

Xin chào. Tôi là Dave Lee của Janjaemi Coding.

Xin lỗi vì làm phiền, tôi muốn chia sẻ nhanh về một số điểm cần chỉnh sửa trong khóa học deep learning.

Trong chương "Áp dụng CNN cho bài toán phân loại MNIST", có lỗi ở phần tính toán test_loss khi đánh giá kiểm tra. Chúng tôi xin lỗi vì sự bất tiện này. Do đó, chúng tôi đã cập nhật tài liệu liên quan theo ngữ cảnh sau.

nn.NLLLoss() về cơ bản được áp dụng cài đặt reduction='mean', do đó nó trả về loss trung bình của các mẫu trong batch đó cho mỗi mini-batch. Vì vậy, test_loss được tích lũy thông qua vòng lặp for trở thành "tổng các giá trị trung bình của mini-batch".

Trong mã hiện tại, giá trị này được chia cho tổng số mẫu (len(test_batches.dataset), ví dụ: 10000), điều này dẫn đến việc tính toán ra một giá trị nhỏ hơn nhiều so với loss thực tế. Để tính toán chính xác, cần chia cho số lượng mini-batch (len(test_batches), ví dụ: 79).

Nói cách khác, vì đây là tổng của các giá trị trung bình mini-batch, nên cần chia cho số lượng mini-batch để tính toán chính xác loss trung bình tổng thể.

Các tập tin đã được sửa đổi:

• # Hướng dẫn Phân loại MNIST với CNN Notebook này hướng dẫn cách xây dựng

• I understand you want me to translate the content of "12_CNN_MNIST_GPU.ipynb". However, I don't see the actual content to translate in your message. Please provide the Korean text

• # Translation Since you haven't provided the actual content from the file "12_CNN_MNIST_GPU_DROPOUT.ipynb" to translate, I'm ready to translate it once you share the Korean text content. Please paste the Korean text from the notebook that you'd like

Tôi đã hoàn thành việc sửa đổi tài liệu Jupyter Notebook đó, nên nếu bạn tải lại tài liệu học tập, bạn sẽ có thể học với mã đã được sửa đổi.

Cảm ơn bạn.

Xin chào. Đây là Dave Lee từ Jjanjaemi Coding.

Lý do là chúng tôi đã mở một bài giảng mới và chia sẻ ngắn gọn với các bạn.

• Trại huấn luyện Khoa học máy tính cơ bản (Kiến thức CS) | Kiến trúc máy tính, Hệ điều hành, Mạng (Kiến thức về khoa học máy tính Phần 1)

Bài giảng này sắp xếp một cách có hệ thống những kiến ​​thức cốt lõi về kỹ thuật máy tính (kiến thức về khoa học máy tính) mà những người đang chuẩn bị theo đuổi sự nghiệp trở thành nhà phát triển, chuyên gia dữ liệu hoặc làm việc trong lĩnh vực này cần phải biết. Trong số các môn học khác nhau của kỹ thuật máy tính (kiến thức về khoa học máy tính), chúng tôi đã sắp xếp ba môn học thành một bài giảng để bạn có thể học hiệu quả các cấu trúc máy tính, hệ điều hành và mạng đặc biệt quan trọng . Chúng tôi cũng đưa vào các câu hỏi phỏng vấn kỹ thuật quan trọng cho từng chuyên ngành, phương pháp trả lời đặc biệt và câu trả lời mẫu để giúp bạn chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn kỹ thuật .

Kiến thức khoa học máy tính là nền tảng thiết yếu cho phát triển và khoa học dữ liệu, nhưng tầm quan trọng của nó thường bị bỏ qua. Tôi cũng nhấn mạnh với người quen và gia đình rằng nếu họ đang chuẩn bị trở thành nhà phát triển hoặc chuyên gia dữ liệu, họ chắc chắn nên học lý thuyết này vì nó hoàn toàn cần thiết về mặt trung và dài hạn .

Tuy nhiên, nhiều người gặp khó khăn khi sắp xếp theo từng chủ đề riêng lẻ vì khối lượng quá lớn. Để giải quyết những khó khăn này, chúng tôi đã sắp xếp nội dung một cách gọn gàng thành định dạng bài giảng trực tuyến . Trong khi trình bày sâu rộng các khái niệm cốt lõi, chúng tôi đã sử dụng nhiều phương pháp giải thích khác nhau để đảm bảo hiểu rõ .

Đây là bài giảng đã được kiểm chứng, biên soạn lại nhiều lần trong năm năm qua, được hàng chục nghìn sinh viên lựa chọn và cũng được các công ty CNTT hàng đầu trong nước sử dụng làm tài liệu đào tạo cho nhân viên mới. Lần này, chúng tôi đã mở lại sau khi tiếp tục làm việc và cải thiện. Tôi thực sự hy vọng điều này có ích.

Chúng tôi cũng đưa ra mức giảm giá mới cho dịp khai trương.

Cảm ơn

Giấc mơ mã hóa thú vị còn sót lại

Xin chào. Đây là Dave Lee từ Jjanjaemi Coding.

Tôi đã làm mới bài giảng và chia sẻ với các bạn theo cách nhẹ nhàng hơn. Sau các bài giảng vừa được đổi mới

• [Gia hạn] Phân tích dữ liệu Python cho người mới bắt đầu (Dễ! Học xử lý trước, Pandas và trực quan hóa) [Phân tích dữ liệu/Khoa học Phần 1]

• [Gia hạn] Trại huấn luyện Python Machine Learning dành cho người mới bắt đầu (Dễ! Tổ chức bằng cách giải quyết các vấn đề Kaggle thực tế) [Phân tích dữ liệu/Khoa học Phần 2]

Các bài giảng sau đây đã được gia hạn.

• [Gia hạn] Giới thiệu về Python Backend và Công nghệ Web cho Người mới bắt đầu (Python trung cấp, Cơ bản về Backend và Công nghệ Web với Flask) [Full Stack Phần 1-1]

Tiêu đề các khóa học Python Backend và Web Technology Bootcamp hiện tại cũng đã được thay đổi để phù hợp với mục đích của khóa học, đó là sắp xếp các khái niệm cốt lõi về công nghệ web, ngữ pháp Python trung cấp và các kiến ​​thức cơ bản về backend cần phải hiểu để phát triển toàn diện . Chúng tôi đã cải thiện nội dung khóa học để phản ánh các xu hướng mới nhất và kiến ​​trúc phát triển toàn diện nhanh nhất .

Thông qua khóa học này, bạn có thể học hiệu quả ngữ pháp trung cấp của Python (bao gồm ngữ pháp hướng đối tượng trung cấp) cần thiết cho quá trình phát triển thực tế, các khái niệm cốt lõi của web/ứng dụng và kiến ​​trúc full-stack mới nhất. Những người đã học khóa học này cũng có thể nghe lại. Các video cập nhật được đánh dấu (Đã cập nhật) trong tên chương để ngay cả những người đã học cũng có thể kiểm tra chỉ những phần đã cập nhật. Chúng tôi sẽ tiếp tục mang đến cho bạn trải nghiệm học tập thỏa đáng thông qua các bản cập nhật liên tục.

Giống như bài giảng này, tôi sẽ tiếp tục cải thiện các bài giảng khác trong tương lai.

Tôi hy vọng những bài giảng liên quan sẽ hữu ích với bạn.

Cảm ơn

Xin chào. Đây là Dave Lee từ Jjanjaemi Coding.

Tôi đã làm mới bài giảng và chia sẻ với các bạn theo cách nhẹ nhàng hơn.

Sau bài giảng vừa được gia hạn
[Gia hạn] Phân tích dữ liệu Python cho người mới bắt đầu (Dễ! Học xử lý trước, Pandas và trực quan hóa) [Phân tích dữ liệu/Khoa học Phần 1]

Các bài giảng sau đây đã được gia hạn.

[Gia hạn] Trại huấn luyện Python Machine Learning dành cho người mới bắt đầu (Dễ! Giải quyết các vấn đề thực tế của Kaggle và sắp xếp chúng) [Phân tích dữ liệu/Khoa học Phần 2]

Chúng tôi đã cải thiện những phần còn thiếu sót trong các bài giảng hiện có và cải thiện chúng để phù hợp với các thư viện mới nhất. Chúng tôi cũng cải thiện bài giảng bằng cách thêm những câu chuyện từ góc nhìn thực tế hơn. Những người đã học khóa học này cũng có thể nghe lại.

Giống như bài giảng này, tôi sẽ tiếp tục cải thiện các bài giảng khác trong tương lai.

Tôi hy vọng những bài giảng liên quan sẽ hữu ích với bạn.

Cảm ơn