Học máy, nhanh chóng nắm bắt những điều cốt lõi!

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

4.8

(162)

9,400+

Với Chuỗi Hanbit Media Honggong, bạn có thể học các hướng dẫn về học máy và học sâu siêu việt như thể bạn đang dạy kèm 1:1, hiểu chúng bằng hàng trăm bức vẽ tay và có thể thực hành ngay chỉ với một trình duyệt thông qua Google Colab.

Cơ bản

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

Học máy + học sâu được nghiên cứu một mình

haesunpark

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

4.8

(162)

9,400+

Mô hình ngôn ngữ lớn, nhanh chóng nắm bắt những điểm cốt lõi!

haesunpark

Nhập môn / Artificial Neural Network, PyTorch, LLM, Fine-Tuning, RNN

4.7

(10)

Đây là khóa học dựa trên <Mô hình ngôn ngữ lớn, nhanh chóng nắm bắt những điểm cốt lõi!> (Insight, 2025), trình bày về lý thuyết và các ví dụ thực tiễn của LLM.

Nhập môn

Artificial Neural Network, PyTorch, LLM

Mô hình ngôn ngữ lớn, nhanh chóng nắm bắt những điểm cốt lõi!

haesunpark

Nhập môn / Artificial Neural Network, PyTorch, LLM, Fine-Tuning, RNN

4.7

(10)

Bài giảng giải thích “Học LLM bằng cách tự xây dựng từ đầu”

haesunpark

Cơ bản / PyTorch, gpt-2, transformer, LLM, Fine-Tuning

4.9

(27)

500+

Đây là khóa học về các notebook trên GitHub và nội dung bổ sung của cuốn <Học LLM bằng cách tự xây dựng từ con số 0> (Gilbut, 2025). GitHub: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ <Học LLM bằng cách tự xây dựng từ con số 0> là bản dịch của cuốn sách bán chạy <Build a Large Langauge Model (from Scratch)> (Manning, 2024) do Sebastian Raschka viết. Cuốn sách hướng dẫn cách tìm hiểu nguyên lý hoạt động và phương pháp ứng dụng các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách bắt đầu từ con số 0 để tự xây dựng một mô hình hoàn chỉnh dựa trên mô hình GPT-2 do OpenAI tạo ra.

Cơ bản

PyTorch, gpt-2, transformer

Bài giảng giải thích “Học LLM bằng cách tự xây dựng từ đầu”

haesunpark

Cơ bản / PyTorch, gpt-2, transformer, LLM, Fine-Tuning

4.9

(27)

500+

Python đánh thức tư duy lập trình

haesunpark

Nhập môn / Python, Pandas

4.9

(15)

Đánh thức bộ não lập trình đang ngủ say. Từ cơ bản về Python đến Machine Learning chỉ trong một cuốn sách! Cuốn sách này là tài liệu nhập môn khoa học máy tính được xây dựng dựa trên bài giảng của MIT, giúp những người mới bắt đầu hoàn toàn chưa biết gì về lập trình cũng có thể thoải mái tìm đọc. Hãy đánh thức bộ não lập trình của bạn bằng những chủ đề thiết yếu để bắt đầu lập trình như tư duy máy tính và các thuật toán đơn giản. Thông qua các bài tập rèn luyện trí não ở mỗi chương, bạn sẽ được tìm hiểu các chủ đề thực tiễn như trực quan hóa dữ liệu, mô phỏng, kỹ thuật tính toán dữ liệu và machine learning.

Nhập môn

Python, Pandas

Python đánh thức tư duy lập trình

haesunpark

Nhập môn / Python, Pandas

4.9

(15)

Hands-On Machine Learning 2

haesunpark

Cơ bản / Tensorflow, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Keras, Reinforcement Learning(RL), NLP, Scikit-Learn

4.7

(60)

6,800+

Đây là bài giảng bao quát nội dung của cuốn sách bán chạy nhất trên Amazon <Hands-On Machine Learning, 2nd Edition>. Bạn sẽ được học về nhiều thuật toán học máy và phương pháp đánh giá khác nhau bằng cách sử dụng Scikit-Learn, một thư viện học máy tiêu biểu. Ngoài ra, chúng ta sẽ cùng củng cố cả lý thuyết lẫn thực hành từ mạng thần kinh nhân tạo đến học tăng cường bằng cách sử dụng TensorFlow và Keras, những thư viện học sâu nổi tiếng nhất. Đây là khóa học chưa hoàn thiện hoàn toàn. Dự kiến mỗi tuần sẽ có thêm từ 1 đến 2 bài giảng mới được cập nhật.

Cơ bản

Tensorflow, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

Hands-On Machine Learning 2

haesunpark

Cơ bản / Tensorflow, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Keras, Reinforcement Learning(RL), NLP, Scikit-Learn

4.7

(60)

6,800+

Làm đi! Giới thiệu về học sâu

haesunpark

Cơ bản / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

4.9

(81)

Bài giảng này là một bước về khái niệm, một bước về công thức và một bước về mã hóa. Nó hướng dẫn người đọc học sâu với bước tiến và hướng đi đúng đắn nhất. Ngoài ra, còn có hơn 100 biểu đồ, hình minh họa và sơ đồ nên ngay cả những khái niệm trừu tượng cũng có thể được chấp nhận dễ dàng và nhanh chóng. Một tính năng độc đáo khác của khóa học này là bạn có thể bắt đầu thực hành ngay bằng cách truy cập trình duyệt web mà không cần cài đặt chương trình. Sau khi hiểu lý thuyết một cách thoải mái, bạn có thể tự viết mã và chinh phục bốn vấn đề điển hình của deep learning bằng chính đôi mắt của mình, vì vậy đây là một cuốn sách giáo khoa hoàn hảo cho deep learning. Các khái niệm hoặc thuật ngữ cần được chỉ ra là ‘Đợi một chút!’ xuất hiện ở giữa văn bản. Hiệu quả học tập được nâng cao nhờ việc xem lại sách hai lần qua góc ‘Để chuyển sang phần tiếp theo’ và góc ‘Thẻ nhớ’ ở cuối chương. 『Làm đi! Hãy nhanh chóng giải quyết vấn đề học sâu bằng “Giới thiệu về học sâu”.

Cơ bản

Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

Làm đi! Giới thiệu về học sâu

haesunpark

Cơ bản / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

4.9

(81)

Giải thích mã ví dụ trong <Deep Learning qua lời dạy của người sáng lập Keras, ấn bản thứ 3>

haesunpark

Ưu đãi đặt sớm

29%

1.436.891 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), Keras, Tensorflow, Stable Diffusion, LLM

New

Đây là khóa học deep learning thực hành, trong đó bạn trực tiếp thực hành các mã ví dụ trên GitHub từ cuốn 『Deep Learning qua lời dạy của François Chollet, người sáng lập Keras, ấn bản 3』. Bạn sẽ từng bước triển khai từ mạng nơ-ron nhân tạo cơ bản đến các mô hình LLM và diffusion mới nhất, đồng thời nắm vững các pipeline machine learning và những phương pháp hay nhất có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

Cơ bản

Deep Learning(DL), Keras, Tensorflow

Giải thích mã ví dụ trong <Deep Learning qua lời dạy của người sáng lập Keras, ấn bản thứ 3>

haesunpark

Ưu đãi đặt sớm

29%

1.436.891 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), Keras, Tensorflow, Stable Diffusion, LLM

New

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Mô hình ngôn ngữ lớn, nhanh chóng nắm bắt những điểm cốt lõi!

haesunpark

Nhập môn / Artificial Neural Network, PyTorch, LLM, Fine-Tuning, RNN

4.7

(10)

Nhập môn

Artificial Neural Network, PyTorch, LLM

Mô hình ngôn ngữ lớn, nhanh chóng nắm bắt những điểm cốt lõi!

haesunpark

Nhập môn / Artificial Neural Network, PyTorch, LLM, Fine-Tuning, RNN

4.7

(10)

Nhập môn Machine Learning, Deep Learning: Hiểu về thuật toán

pnuswedu

Cơ bản / Machine Learning(ML), Artificial Neural Network, Algorithm

4.8

(41)

1,200+

Hãy cùng tìm hiểu về các thuật toán chính của học máy (machine learning), học sâu (deep learning) và khám phá trí tuệ nhân tạo!

Cơ bản

Machine Learning(ML), Artificial Neural Network, Algorithm

Nhập môn Machine Learning, Deep Learning: Hiểu về thuật toán

pnuswedu

Cơ bản / Machine Learning(ML), Artificial Neural Network, Algorithm

4.8

(41)

1,200+

Làm đi! Giới thiệu về học sâu

haesunpark

Cơ bản / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

4.9

(81)

Cơ bản

Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

Làm đi! Giới thiệu về học sâu

haesunpark

Cơ bản / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

4.9

(81)

Mô hình tạo hình ảnh cần triển khai và hiểu - Từ kiến thức cơ bản về CNN đến Khuếch tán

hjk1000

469.189 ₫

24%

351.892 ₫

Cơ bản / CNN, gan, Stable Diffusion, Tensorflow, Python

3.8

(4)

Một mô hình tạo hình ảnh nóng bỏng! Hãy hiểu bằng cách thực hiện nó từ những điều cơ bản! Hãy cùng nhau triển khai AUTO ENCODER/VAE/GAN/DIFFUSION nhé!

Cơ bản

CNN, gan, Stable Diffusion

Mô hình tạo hình ảnh cần triển khai và hiểu - Từ kiến thức cơ bản về CNN đến Khuếch tán

hjk1000

469.189 ₫

24%

351.892 ₫

Cơ bản / CNN, gan, Stable Diffusion, Tensorflow, Python

3.8

(4)

Phát triển ứng dụng Android, iOS sử dụng mô hình học máy

pnuswedu

Cơ bản / Android, iOS, gan, Artificial Neural Network

4.3

(8)

600+

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.

Cơ bản

Android, iOS, gan

Phát triển ứng dụng Android, iOS sử dụng mô hình học máy

pnuswedu

Cơ bản / Android, iOS, gan, Artificial Neural Network

4.3

(8)

600+

Hướng dẫn API phát hiện đối tượng TensorFlow Phần 1 - Phát hiện đối tượng bằng cách sửa đổi 10 dòng mã

AISchool

703.783 ₫

Cơ bản / Tensorflow, Deep Learning(DL), CNN

4.8

(33)

300+

Trong bài giảng này, bạn sẽ tìm hiểu cách thực hiện phát hiện đối tượng bằng mô hình deep learning hiệu suất cao mới nhất bằng API phát hiện đối tượng TensorFlow thông qua thực hành Colab đơn giản và tìm hiểu các nguyên tắc của các mô hình phát hiện đối tượng deep learning mới nhất.

Cơ bản

Tensorflow, Deep Learning(DL), CNN

Hướng dẫn API phát hiện đối tượng TensorFlow Phần 1 - Phát hiện đối tượng bằng cách sửa đổi 10 dòng mã

AISchool

703.783 ₫

Cơ bản / Tensorflow, Deep Learning(DL), CNN

4.8

(33)

300+

[AI cơ bản] Hiểu về CNN dành cho AI Research Engineer

whitebox

Nhập môn / Computer Vision(CV), Python, PyTorch, CNN

4.9

(73)

Đã học CNN rồi mà bạn vẫn chưa rõ sao? Tôi sẽ tóm tắt nguyên lý hoạt động cơ bản của CNN, chỉ những điểm chính.

Nhập môn

Computer Vision(CV), Python, PyTorch

[AI cơ bản] Hiểu về CNN dành cho AI Research Engineer

whitebox

Nhập môn / Computer Vision(CV), Python, PyTorch, CNN

4.9

(73)