Bootcamp Học Sâu và PyTorch cho Người Mới Bắt Đầu (Dễ Dàng! Từ Cơ Bản đến Transformer Cốt Lõi của ChatGPT) [Phân Tích/Khoa Học Dữ Liệu Phần 3]

Đây là khóa học giúp người mới bắt đầu phân tích dữ liệu làm quen với các kỹ năng cơ bản trong toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu bằng Python. Với tư cách là người hoạch định và phát triển thương mại điện tử đang ứng dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu trong công việc thực tế, tôi đã xây dựng khóa học này để bạn có thể dễ dàng nắm vững toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu Python và áp dụng ngay lập tức.

Thông qua khóa học này, bạn có thể học được kiến thức về SQL và cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, thiết kế cơ sở dữ liệu để ứng dụng thực tế, sử dụng cơ sở dữ liệu thông qua lập trình, và cả các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

Đây là khóa học được thiết kế mới khác với các khóa học truyền thống, dựa trên kinh nghiệm thất bại khi giảng viên mới bắt đầu học machine learning, nhằm giúp bạn dễ dàng hiểu về machine learning và có thể áp dụng vào các vấn đề thực tế

Học SQL trung cấp và nâng cao, cùng giải quyết 101 bài toán phân tích dữ liệu thực tế ở cấp độ chuyên nghiệp, xây dựng năng lực phân tích dữ liệu SQL vững chắc.

Dành cho những ai muốn học khoa học dữ liệu, big data và crawling, (1) Tổng hợp các cú pháp Python cốt lõi cần thiết nhất trong thời gian ngắn, (2) Làm quen với Python và crawling thông qua lập trình crawling thực tế.

Khóa học này là phần 3 của loạt khóa học Full Stack, giúp bạn nắm vững công nghệ server hiện đại và công nghệ Docker. Khóa học được thiết kế để bạn có thể thực sự đưa Docker vào bộ kỹ năng công nghệ của mình, thông qua việc kiểm tra tỉ mỉ từng tùy chọn của Docker, học các công nghệ liên quan như Linux cần thiết để hiểu Docker, và xây dựng các dịch vụ phức tạp thực tế.

Đây là khóa học giúp bạn nắm vững FastAPI - framework dễ học và hiệu suất cao cho fullstack và backend hiện đại, từ các khái niệm backend cơ bản đến cú pháp cốt lõi của FastAPI và sử dụng cơ sở dữ liệu bất đồng bộ, tất cả được trình bày một cách từng bước, dễ hiểu với tài liệu rõ ràng và các dự án thực hành.

Đây là bài giảng Phần 1 của lộ trình tổng hợp nhanh gọn kiến thức cốt lõi Khoa học Máy tính (CS) thiết yếu để làm tốt phát triển và dữ liệu. Khóa học này cũng đã được dùng làm bài giảng nội bộ tại các doanh nghiệp hàng đầu trong nước suốt nhiều năm. Dựa 20 năm kinh nghiệm thực tế từ System SW đến phát triển web, ứng dụng và khoa học dữ liệu, khóa học này đã tổng hợp bài bản, chuẩn mực nhưng dễ hiểu các kiến thức cốt lõi cần để thành thạo phát triển và dữ liệu.

Đây là khóa học chuỗi fullstack nhằm mục tiêu phát triển dịch vụ web và app ở mức độ có thể thương mại hóa thực tế cho người mới bắt đầu, dựa trên kinh nghiệm phát triển dịch vụ web thực tế trong công việc. Đây là khóa học Part2 để đạt được mục tiêu này, là khóa học tổng hợp vững chắc và toàn diện về HTML5, CSS3 hiện đại, Javascript thuần (Vanilla Javascript) + ES6 có xem xét đến tính responsive và tương thích trong các công nghệ frontend đa dạng.

Khóa học này là một khóa học hoàn chỉnh giúp bạn học Flutter từng bước, từ cơ bản lập trình dart đến các tính năng cơ bản và trung cấp của Flutter, thậm chí tích hợp backend Firebase, cho đến cả dự án thực tế!

Dựa trên kinh nghiệm phát triển dịch vụ web thực tế trong thực tiễn, đây là khóa học chuỗi fullstack nhằm mục tiêu phát triển dịch vụ web và app ở mức độ có thể thương mại hóa thực tế dành cho người mới bắt đầu. Là bước khởi đầu đầu tiên (part1-1) cho mục tiêu này, đây là khóa học giải thích chi tiết về Python trình độ trung cấp cho phát triển chính thức, kỹ thuật triển khai backend với flask[Flask] và các công nghệ web cần thiết (HTTP, RestAPI, mô hình MVC, v.v.).

Học công nghệ NoSQL để xử lý Big Data - một trong những kỹ thuật cơ bản của công nghệ Full-stack và Data Science được các startup hiện đại sử dụng. MongoDB là công nghệ dễ nhất và có thể ứng dụng nhanh nhất trong số các NoSQL. Trong khóa học này, chúng ta sẽ học các kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn và học cả kỹ thuật xử lý và ứng dụng MongoDB bằng Python.

Ngành công nghiệp điện tử và bán dẫn là lĩnh vực đặc biệt quan trọng trong việc quản lý và đổi mới dựa trên dữ liệu do quy trình siêu chính xác và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này đề cập đến các chiến lược thực tiễn có thể áp dụng ngay trong sản xuất điện tử và bán dẫn như phát hiện lỗi, tối ưu hóa quy trình, bảo trì dự đoán, quản lý chuỗi cung ứng bằng cách sử dụng công nghệ AI. Cùng với các trường hợp thực tế của các công ty toàn cầu, khóa học cũng đưa ra phương pháp triển khai AI chi phí thấp và hiệu quả cao mà các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể áp dụng một cách thực tế. Thông qua đó, học viên sẽ có thể hiểu và áp dụng chiến lược sản xuất dựa trên AI không chỉ để nâng cao năng suất và giảm chi phí mà còn để trang bị khả năng cạnh tranh trong tương lai.

Đây là khóa học triển khai nhiều mạng nơ-ron nhân tạo khác nhau bằng cách sử dụng PyTorch, một framework học sâu có tính ứng dụng rất cao trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo.

Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, bí quyết phát triển Deep Learning thực tế thông qua các bài toán thực tế, Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về công nghệ CNN Deep Learning dựa trên Pytorch, hãy tham gia khóa học này :)

Không còn phát hiện đối tượng! Thật dễ dàng để tìm hiểu về các xu hướng mới nhất trong ước tính tư thế, các phương pháp mới nhất để ước tính tư thế từ hình ảnh và video cũng như tìm hiểu các kỹ thuật học sâu để tìm hiểu và sử dụng các mô hình ước tính tư thế 2D từ video của riêng bạn.

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!

Thông qua khóa học này, học viên sẽ có thể nhận biết lĩnh vực Hiểu video về thị giác máy tính của trí tuệ nhân tạo và đào tạo, đánh giá và kiểm tra các mô hình trong lĩnh vực Phát hiện sự kiện. Và bằng cách cải thiện cấu trúc mạng hiện có, bạn có thể cải thiện hiệu suất của mô hình và tận hưởng 'nghiên cứu trí tuệ nhân tạo';

Thông qua bài giảng này, sinh viên sẽ không chỉ học các lý thuyết khác nhau về học tăng cường và trực tiếp triển khai chúng mà còn có thể tạo ra môi trường học tăng cường để kiểm tra thuật toán học tăng cường được triển khai bằng tác nhân học máy Unity.

Cùng tìm hiểu các thuật toán chính của machine learning và deep learning cũng như tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo nhé!

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.

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.

Chứng chỉ thiết yếu trong thời đại AI, MS AI-900! 🚀 Bạn có biết không? ChatGPT chỉ hoạt động trên Microsoft Azure! Nếu bạn muốn tận dụng đúng cách Microsoft Azure OpenAI - nền tảng độc quyền cung cấp các mô hình GPT mới nhất, thì đây chính là cơ hội. Hãy phát triển thành chuyên gia dịch vụ Azure AI thông qua khóa học AI-900, và làm chủ các giải pháp AI cấp doanh nghiệp mà các công ty tin tưởng. Hãy nâng cao khả năng cạnh tranh của bạn với tư cách là một chuyên gia AI thực thụ bằng cách đạt được chứng nhận công nhận toàn cầu!

Hãy chắc chắn bắt đầu với những điều cơ bản về học máy và học sâu! Phân loại/hồi quy/phân cụm/tạo và sử dụng mạng thần kinh nhân tạo trong Python

Từ Multi Head Attention đến mô hình Original Transformer, BERT, mô hình dịch thuật MarianMT dựa trên Encoder-Decoder, cho đến Vision Transformer, bạn sẽ học hiểu sâu sắc về Transformer thông qua việc tự tay triển khai code.

AI Rõ ràng trí tuệ nhân tạo và di động đang là xu hướng. Nhưng làm thế nào để bạn học máy học và học sâu và sử dụng chúng trên thiết bị di động? Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu các dự án Thị giác máy tính di động hữu ích được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày.

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.

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 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.

Bạn sẽ được thực hành tạo ứng dụng Android/iOS dựa trên mô hình học máy đơn giản, đồng thời tìm hiểu về các kiến thức cơ bản về học máy, quy trình chuyển đổi mô hình bằng TFLite và cách triển khai ứng dụng Android/iOS.

Đây là khóa học dành cho người mới bắt đầu giúp hiểu về khái niệm và cách sử dụng Mô hình Thị giác-Ngôn ngữ (Vision-Language Model, VLM), đồng thời thực hành chạy mô hình LLaVA trên môi trường Ollama và tích hợp với MCP (Model Context Protocol). Khóa học này bao gồm nguyên lý của mô hình đa phương thức, lượng tử hóa (Quantization), phát triển dịch vụ và demo tích hợp, đồng thời cung cấp cân bằng giữa lý thuyết và thực hành.

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.