Tam giác đang hoạt động! Người mới bắt đầu OpenAI Triton

Khóa học này sẽ giúp học viên hiểu các khái niệm cốt lõi của Vulkan. Dựa vào đó, bạn có thể viết code sử dụng GPU một cách hiệu quả.

CMake có khó sử dụng không? Sau khi tham gia khóa học này, bạn cũng sẽ trở thành chuyên gia CMake.

Năm 2025, Jensen Huang đã trực tiếp đề cập đến Physical AI, Kỷ nguyên của Perception AI, Generative AI, Agentic AI và Physical AI đang đến. Hãy trải nghiệm Physical AI một cách nhanh chóng và đơn giản. Trải nghiệm Physical AI cùng với thư viện LeRobot của HuggingFace và robot thật.

Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu cách đưa ra dự đoán dữ liệu bằng thư viện Tensorflow. Bằng cách kết hợp việc học trong thư viện và phân tích dữ liệu mẫu, bạn sẽ học các phương pháp phân tích và xử lý dữ liệu có thể áp dụng trong thực tế.

Hướng dẫn hoàn chỉnh xây dựng API backend hiện đại với FastAPI! 🚀 Khóa học này bao gồm một cách có hệ thống từ cơ bản FastAPI, xác thực dữ liệu Pydantic, đến kết nối DB bằng SQLAlchemy và migration Alembic. Qua dự án ToDo thực tế, bạn sẽ triển khai bảo mật xác thực/phân quyền JWT, trải nghiệm xử lý bất đồng bộ và tối ưu hiệu suất. Cuối cùng, qua thực hành container hóa Docker và triển khai AWS, chỉ với khóa học này, bạn có thể trở thành nhà phát triển backend sẵn sàng tham gia công việc thực tế!

Các bạn đều có kinh nghiệm khổ sở vì quản lý requirements.txt rồi phải không? 😅 Giờ hãy giải quyết vấn đề dependency một cách gọn gàng với Poetry 2.x mới nhất. Khóa học này sẽ tiến hành từ đầu đến cuối bằng cách tạo dự án thực tế FastAPI. Chúng ta sẽ đưa vào toàn bộ workflow thực tế từ môi trường phát triển cho đến CI/CD, triển khai Docker. Hãy giảm bớt lo lắng về cài đặt môi trường và phát triển năng lực lập trình Python chuyên nghiệp! 👍

Đàn piano rùa, xem bói bài Tarot, trò chơi bom chính tả, ghép số, thoát mê cung, trò chơi né phân, v.v. 10 dự án sử dụng các khái niệm như lambda, cài đặt module ngoài, biến instance, đọc ghi file, class và module!

Đây là phần sau của Python tiếp nối từ khóa nhập môn. Mục tiêu là hoàn thành vòng lặp và bộ sưu tập, và sẽ không còn gì tuyệt vời hơn nếu bạn có thể sử dụng thêm cú pháp đặc biệt của Python.

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!

Đây là khóa học học ngôn ngữ lập trình Python với 100 bài toán. Khóa học này bao gồm tổng cộng 3 phần và trong Phần 3, chúng tôi giải quyết các vấn đề về chủ đề OPP, thuật toán, chuỗi, mô-đun và chuẩn bị chứng nhận.

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.

Trong bài giảng này, bạn sẽ học kiến ​​thức cơ bản về Raspberry Pi và Python, đồng thời thực hành tạo các dự án giám sát ô tô tự lái và giám sát nhà từ xa đơn giản nhưng cần thiết.

"Giống thực tế nhất! Chinh phục việc làm, cuộc thi lập trình và kỹ năng cùng một lúc." Chuẩn bị hoàn hảo cho bài test coding của doanh nghiệp! Nâng cao kỹ năng từ cơ bản đến trung cấp! Khóa học này chứa đựng những điều cốt lõi cần thiết cho việc chuẩn bị bài test coding. Được cấu trúc theo từng bước từ khái niệm cơ bản đến bài tập thực tế, giúp bạn có thể đồng thời nâng cao kỹ năng lập trình và rèn luyện cảm giác thực chiến.

Học lập trình mạng từ đầu bằng cách tận dụng 100% Python và ChatGPT. Tập trung vào việc học viên tự viết và kiểm tra mã mạng qua thực hành, hơn là giải thích lý thuyết nhàm chán. Bạn sẽ tiếp thu từ thực hành mạng cơ bản đến kỹ thuật ứng dụng thực tế, tích lũy hiểu biết sâu và kỹ năng qua thực hành đa dạng giao thức, công cụ. Ngoài ra, dùng ChatGPT giúp học viên có trải nghiệm học tập đáng nhớ, không gặp khó khăn hay nhàm chán.

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.

Giúp bạn hiểu rõ ràng từ nguyên lý!

AI code, kết quả tôi hưởng! Tối đa hóa năng lực lập trình thực chiến cho người nhập môn!

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.

Mastering Model Context Protocol (MCP) là một khóa học thực tế, tập trung vào kỹ thuật, được thiết kế để giúp các nhà phát triển xây dựng các AI backend thực thụ, bảo mật và sẵn sàng cho môi trường production. Sau khi giúp đỡ hàng ngàn học viên vượt qua những bối rối xoay quanh việc tích hợp LLM, gọi công cụ (tool calling) và kiến trúc backend, tôi đã tạo ra khóa học này để giải quyết những vấn đề phổ biến nhất: “Làm thế nào để tôi xây dựng một backend đáng tin cậy mà các LLM có thể gọi một cách an toàn?” “Làm thế nào để tôi lựa chọn giữa SSE, stdio, hay streamable-http?” “Làm thế nào để tôi mở rộng quy mô MCP vào các ứng dụng thực tế với FastAPI, Auth0 và LangGraph?” “Làm thế nào để tôi cấu trúc các công cụ (tools), tài nguyên (resources), câu lệnh (prompts) và ngữ cảnh (context) trong MCP?” Trong khóa học này, tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước—từ việc khởi tạo một MCP server tối giản cho đến việc triển khai một hệ thống Dockerized hoàn chỉnh và bảo mật. Mỗi bài học đều mang tính thực hành cao, được thiết kế để loại bỏ sự phức tạp và mang lại cho bạn một quy trình làm việc rõ ràng, có thể lặp lại để xây dựng các hệ thống AI hiện đại. Nếu bạn đang cảm thấy nản lòng bởi những bài hướng dẫn mơ hồ và muốn có một sự hiểu biết rõ ràng, cụ thể ở cấp độ kỹ thuật về MCP, khóa học này được xây dựng dành cho bạn.

Ngay cả những nhân viên văn phòng không biết gì về mã hóa cũng có thể dễ dàng học các khái niệm và ngữ pháp cơ bản của lập trình thông qua thực hành và học cách nhập/xuất tệp, xử lý dữ liệu Excel, tự động tạo tài liệu MS-word, vẽ biểu đồ, quét web, v.v.

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.

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.