Chinh phục Phân tích Dữ liệu lớn: Từ cơ bản đến Deep Learning

Obsidian không chỉ là một ứng dụng ghi chú đơn giản, mà là một công cụ Second Brain mạnh mẽ giúp kết nối kiến thức và thông tin một cách có hệ thống và tận dụng lâu dài. Tuy nhiên, nhiều người dùng thường bỏ cuộc giữa chừng do khó khăn trong thiết lập ban đầu, sự phức tạp khi sử dụng plugin, và cấu trúc ghi chú không được sắp xếp. Khóa học này được thiết kế để giải quyết trực tiếp những vấn đề này. Giảng viên dựa trên kinh nghiệm thực tế sử dụng Obsidian để xây dựng hệ thống quản lý kiến thức, quản lý dự án, ghi chép học tập và tự động hóa năng suất, sẽ hướng dẫn từng bước về nên bắt đầu từ đâu, cách xây dựng cấu trúc, và nên sử dụng chức năng nào vào thời điểm nào. Bắt đầu từ cài đặt và thiết lập cơ bản, hiểu về metadata, frontmatter, cấu trúc markdown, học hệ thống Daily, Weekly, Monthly notes, tự động hóa template, các plugin cốt lõi như Tasks, Dataview, QuickAdd thông qua các ví dụ thực tế. Ngoài ra, khóa học còn đề cập đến kết nối ghi chú theo phương pháp Zettelkasten, quản lý dự án, tự động hóa ghi chú bằng giọng nói, và tích hợp dịch vụ bên ngoài, giúp học viên có thể áp dụng ngay vào môi trường của mình. Thông qua khóa học này, học viên sẽ tích hợp thông tin rời rạc thành một hệ thống thống nhất và hoàn thiện Second Brain của riêng mình, có thể sử dụng liên tục trong học tập, công việc và toàn bộ các dự án.

Khóa học này được thiết kế để giúp bạn học cơ sở dữ liệu MySQL và SQL từng bước một, từ con số không cho đến trình độ thực tế. Nội dung tập trung vào các ví dụ thực tế, giải thích từ khái niệm cơ sở dữ liệu, mô hình quan hệ, cú pháp SQL cho đến truy vấn, điều kiện, sắp xếp, hàm, Join, truy vấn con (subquery) và Index. Khóa học được cấu trúc để bạn có thể trực tiếp thực hành và thấu hiểu những khái niệm mà nhiều học viên thường gặp khó khăn (như Join, truy vấn con, hàm nhóm,...). Với lộ trình Lý thuyết → Thực hành → Tổng kết, bạn có thể hoàn thành khóa học một cách suôn sẻ mà không bị gián đoạn. Dù bạn là người mới bắt đầu học SQL hay muốn hệ thống lại kiến thức cơ bản, khóa học này sẽ giúp bạn trang bị năng lực cơ sở dữ liệu có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

Bạn muốn triển khai tự động hóa marketing nhưng Không biết phải bắt đầu từ đâu, Các công cụ CRM, Email Marketing và AI đang hoạt động rời rạc, Dữ liệu khách hàng vẫn tích tụ nhưng tỷ lệ chuyển đổi lại không tăng? Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn từ A đến Z cách xây dựng hệ thống tự động hóa marketing "thực sự tạo ra doanh thu" bằng cách tận dụng CRM và AI tạo sinh. Bằng cách kết nối các công cụ thực tiễn như ChatGPT, Zapier, Kit (ConvertKit), ElevenLabs, HeyGen, bạn sẽ tự tay thiết lập quy trình làm việc CRM siêu cá nhân hóa: Phân loại khách hàng → Tự động gửi thông điệp cá nhân hóa → Tối đa hóa tỷ lệ chuyển đổi. Khóa học không đi sâu vào lý thuyết suông mà tập trung vào các trường hợp thực tế đã được kiểm chứng + thực hành từng bước. Vì vậy, ngay cả những người mới bắt đầu chưa có kinh nghiệm marketing cũng có thể tự mình tạo ra một hệ thống tự động hóa CRM hoàn chỉnh khi học theo khóa học này.

Khóa học này là một quá trình tổng hợp toàn bộ kiến thức cần thiết để ứng dụng AI tạo sinh trong thực tế, từ nguyên lý cơ bản của LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn), RAG (Retrieval-Augmented Generation), đến các công nghệ mới nhất như AI Agent và MCP (Modular Command Protocol). Khóa học được thiết kế để bạn có thể học một cách tự nhiên theo dòng chảy công nghệ, hiểu được cách AI tạo sinh hiểu thông tin, tìm kiếm, đưa ra phán đoán và mở rộng thành AI Agent có khả năng hành động.

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.

Phân tích hơn 40 loại chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu bằng AI, dự đoán S&P 500, QQQ ETF lẫn cổ phiếu riêng lẻ, hãy tự tạo một mô hình phân tích giá cổ phiếu mạnh mẽ!

"Dữ liệu lớn + Phát triển toàn diện AI" - Quá trình xây dựng dữ liệu lớn đưa AI vào cuộc sống sẽ được tiến hành dưới dạng dự án thí điểm. Chúng tôi xác định các yêu cầu, định cấu hình nền tảng theo từng bước và thực hiện khám phá và phân tích dữ liệu ô tô thông minh.

Đây là một bài giảng giúp bạn có được kiến thức tổng quan về AI một cách nhẹ nhàng, bỏ qua những nội dung khó như công thức toán học.

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 :)

Bậc thầy thu thập dữ liệu Python. Với cái này, bạn có thể chuyển từ cài đặt sang ứng dụng cùng một lúc. Tôi chỉ bao gồm những thông tin thực sự cần thiết để sử dụng nó.

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

Khóa học này là một masterclass thực hành hoàn chỉnh phân tích sâu sự phát triển công nghệ cốt lõi của AI tạo sinh từ LDM(Latent Diffusion Model) đến DiT(Diffusion Transformer). Chúng ta sẽ trực tiếp phân tích nguyên lý học tập dựa trên không gian tiềm ẩn của LDM, cấu trúc của Stable Diffusion, và phương thức triển khai của Diffusion Transformer mới nhất thông qua các bài báo và code. Học viên sẽ trực tiếp triển khai các mô hình LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT dựa trên PyTorch, đồng thời học một cách có hệ thống các xu hướng mới nhất và sự tiến hóa cấu trúc của mô hình tạo sinh.

Bạn sẽ được học Apache Airflow, công cụ Orchestrator được sử dụng nhiều nhất khi tạo đường ống dữ liệu phần mềm.

Khóa học này giải thích cách thực hiện kỹ thuật dữ liệu, bao gồm xử lý thời gian thực và liên kết ngoài, đây là các tính năng đặc biệt của Logpresso. Nó cũng đi sâu vào cách chỉ định dữ liệu tham chiếu theo thời gian thực, mối quan hệ nhân quả giữa các đối tượng có liên quan về mặt logic và CEP (Xử lý sự kiện phức tạp) để phát hiện nhiều hành động khác nhau hoặc thực hiện các tác vụ theo dõi theo các khoảng thời gian thu thập.

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.

Hãy cùng tìm hiểu sâu các nguyên tắc bằng cách triển khai các thuật toán từ đầu mà không cần thư viện deep learning :)

Đây là khóa học Python cơ bản dành cho những người mới bắt đầu muốn phát triển thành nhà phân tích dữ liệu. - Người muốn phân tích dữ liệu nhưng chưa biết Python - Người muốn học machine learning bằng Python - Người đang chuẩn bị cho kỳ thi thực hành chứng chỉ phân tích Big Data - Người muốn phát triển ứng dụng dựa trên machine learning bằng Python

Hãy chinh phục hoàn toàn chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn, một chứng chỉ bắt buộc nhưng không hề dễ để tự học, trong thời gian ngắn, bằng cách sử dụng công cụ phân tích dữ liệu R dễ học!!

🚀 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.

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.

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.

Chuẩn bị kỹ lưỡng cho kỳ thi với những câu hỏi mới nhất từ ​​​​tất cả các môn! Chiến lược từng thìa một để tập trung vào cốt lõi của từng môn học!

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.