[Miễn phí] Kiến thức Python cơ bản nhất cần học trước khi học Python

Nếu bạn muốn học ngôn ngữ C thì hãy chú ý đến khóa học này!!! Hoàn toàn miễn phí~ Tôi thực sự khuyến khích sử dụng làm tài liệu học trước khi tham gia các môn học chính thức hoặc tự học cá nhân.

Chúng ta sẽ tạo một ứng dụng AWS FinOps bằng Python, tìm hiểu cách cấu trúc ứng dụng đó và lý do tại sao mã ngày càng trở nên khó khăn. Cuối cùng, chúng ta sẽ tận hưởng quá trình siêu nhận thức(?) theo cách nhỏ gọn.

Đây là một khóa học về cách sử dụng NumPy và thực hành thực tế với nó.

Tại sao Attention lại cần thiết và cách thức hoạt động của nó được hiểu thông qua 'việc triển khai trực tiếp bằng code'. Khóa học này xuất phát từ những hạn chế cấu trúc của mô hình RNN và Seq2Seq, xác minh thông qua thí nghiệm vấn đề nghẽn cổ chai thông tin do context vector cố định tạo ra, vấn đề phụ thuộc dài hạn và giải thích một cách tự nhiên cách Attention đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế đó. Không chỉ đơn thuần giới thiệu khái niệm, mà trực tiếp xác nhận qua thí nghiệm những hạn chế cấu trúc của RNN và vấn đề nghẽn cổ chai thông tin của Seq2Seq, và triển khai từng cái một **Bahdanau Attention(attention cộng)** và **Luong Attention(attention tích vô hướng)** đã xuất hiện để giải quyết vấn đề này, hiểu rõ sự khác biệt giữa chúng. Mỗi attention Hình thành mối quan hệ Query–Key–Value theo cách nào, Có những khác biệt toán học·trực quan nào trong quá trình tính toán trọng số, Tại sao lại không thể không dẫn đến các mô hình thế hệ sau Đặc tính và dòng chảy tiến hóa đó được kết nối một cách tự nhiên. Cách Attention nhìn nhận câu và từ, Cách mỗi từ được gán tầm quan trọng và tích hợp thông tin được học tập dưới dạng công thức → trực quan → code → thí nghiệm liên kết thành một. Khóa học này là quá trình xây dựng 'thể lực cơ bản' để hiểu đúng Transformer, giúp hiểu sâu sắc tại sao khái niệm Attention lại mang tính cách mạng, và tại sao tất cả các mô hình NLP hiện đại sau này (Transformer, BERT, GPT, v.v.) lại lấy Attention làm thành phần cốt lõi. Đây là khóa học được tối ưu hóa cho những học viên muốn thể hóa dòng chảy RNN → Seq2Seq → Attention không phải bằng khái niệm mà bằng code và thí nghiệm.

Bạn có thể nhanh chóng chuyển đổi mã MATLAB sang PYTHON bằng cách chỉ trích xuất cú pháp của PYTHON khớp với cú pháp của MATLAB.

Sử dụng Python để học các kỹ thuật học máy, và nâng cao khả năng trích xuất thông tin từ dữ liệu thực tế cũng như phát triển mô hình dự đoán!

Đây là khóa học Python cơ bản dành cho người mới bắt đầu. Tài liệu thực hành được cung cấp thông qua Github.

Hướng dẫn giúp người không chuyên, người mới bắt đầu nhanh chóng đạt được phần thực hành chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn! Lý thuyết gọn nhẹ, thực hành vững vàng. Không cần kiến thức nền phức tạp, chỉ tập trung học các điểm trọng tâm chắc chắn ra thi, dựa trên đề thi thật.

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!

Bạn có thể hiểu lập trình Python một cách dễ dàng và thú vị thông qua trò chơi. Vì đây là bài giảng mà học sinh tiểu học và trung học cơ sở có thể dễ dàng theo dõi nên phụ huynh và giáo viên cũng sẽ tìm thấy nhiều công dụng để học hỏi từ nó. :)

Khóa học này là một masterclass thực chiến tập trung vào việc chinh phục hoàn toàn quá trình tiến hóa của Diffusion Model thông qua các bài báo và mã nguồn. Học viên sẽ học từ nguyên lý bài báo đến việc trực tiếp triển khai các mô hình cốt lõi của AI sinh tạo như DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model) và DDIM. Khóa học phân tích từng bước bối cảnh xuất hiện của từng mô hình, công thức toán học, cấu trúc mạng (U-Net, VAE, Transformer), quá trình học (Noise Schedule, Denoising Step), và những ý tưởng dẫn đến cải thiện hiệu suất. Học viên sẽ trực tiếp lập trình tất cả các mô hình dựa trên PyTorch, không chỉ dừng lại ở việc hiểu bài báo mà còn có được 'khả năng thực tế để tái tạo và ứng dụng'. Ngoài ra, thông qua việc so sánh sự khác biệt và dòng chảy phát triển giữa các mô hình, học viên sẽ hiểu rõ cách chúng được mở rộng. Khóa học này kết hợp lý thuyết·mã nguồn·thực hành thành một, cung cấp hành trình để nghiên cứu viên·nhà phát triển·nhà sáng tạo đều có thể học hỏi một cách có hệ thống về sự tiến hóa của mô hình sinh tạo. Hãy bắt đầu ngay bây giờ trải nghiệm vượt qua việc 'đọc' bài báo, trực tiếp triển khai để 'hiểu và tái sáng tạo'.

Dự án kỷ niệm bàn thắng thứ 100 của Son Heung-min! Crawling thực tế và phân tích dữ liệu trên Transfermarkt

Đây là khóa học thực hành tự tay chế tạo xe tự hành dựa trên AI bằng cách sử dụng Raspberry Pi và các cảm biến đa dạng.

QML là ngôn ngữ thông dịch lập trình tạo giao diện người dùng do Qt cung cấp. Tương tự như JSON và có thể sử dụng JavaScript. Sử dụng QML và Python cùng nhau, bạn có thể dễ dàng phát triển giao diện người dùng hiện đại, nâng cao.

Khóa học này cung cấp một giới thiệu hoàn chỉnh về lập trình với Python. Bạn sẽ bắt đầu từ những kiến thức cơ bản nhất và dần dần phát triển để viết các script nâng cao hơn và giải quyết các thử thách lập trình thực tế. Với các giải thích từng bước, bài tập thực hành và dự án, khóa học này hoàn hảo cho bất kỳ ai muốn bắt đầu hành trình lập trình của mình hoặc củng cố nền tảng Python.

Đây là bài giảng kiểm tra mã hóa Python tập trung vào giải quyết vấn đề được thiết kế phù hợp với trình độ của những người mới làm quen với thử nghiệm mã hóa.

🚀 Học phát hiện bất thường AI thực tế với Databricks! 💡 Dừng các mô hình đắt đỏ và chậm chạp! Từ tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn đến triển khai thời gian thực, hoàn thành AI phát hiện bất thường có thể được sử dụng ngay trong thực tế kinh doanh.

Tìm hiểu mã hóa Python. Bạn có thể học viết kịch bản thiết kế thông qua Rhino3d Grasshopper. Tìm hiểu mã hóa sáng tạo, bao gồm tư duy tính toán, tham số và thiết kế tổng quát.

Phát triển hiểu biết sâu sắc và trực giác về giải tích. Giải quyết các bài toán và triển khai thuật toán bằng tay và bằng Python.

Đây là khóa học lập trình Python Excel cơ bản được dạy thông qua hướng dẫn xlsxwriter. Bạn có thể phân tích dữ liệu và tự động hóa các tác vụ bằng Python và Excel.

Với Python Quant Investment, hãy tạo chiến lược đầu tư dựa trên dữ liệu và đầu tư theo chiến lược của bạn. Bạn có thể thực hiện các chiến lược phân bổ tài sản khác nhau và cuối cùng tạo ra chiến lược đầu tư của riêng mình.