Một câu chuyện về máy học được viết bằng ngôn ngữ dễ hiểu mà ngay cả một sinh viên nghệ thuật tự do cũng có thể hiểu được ngay.

Là khóa học thực hành duy nhất tại Hàn Quốc cho phép trải nghiệm tích hợp 'cùng lúc' ba lĩnh vực: AI tạo sinh, Vibe Coding và DX/AX, khóa học này cung cấp động lực và tầm nhìn về cách người không chuyên có thể sử dụng công nghệ AI để phát triển trong công việc thực tế và cuộc sống hàng ngày. Không chỉ là giải thích lý thuyết hay giới thiệu đơn thuần, khóa học mang đến cơ hội hoàn thành portfolio gắn liền với thực tế và các dự án tự động hóa thực chiến, từ đó hỗ trợ nâng cao năng lực nghề nghiệp một cách thiết thực. Đây là khóa học mà ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng theo học, từ cài đặt công cụ đến tạo ra dịch vụ thực tế.

Đây là buổi giảng đại chúng dành cho công chúng, giúp họ thoát khỏi nỗi sợ hãi mơ hồ về trí tuệ nhân tạo. Thông qua các ví dụ cụ thể, chúng ta sẽ tìm hiểu ý nghĩa thực sự của việc AI học hỏi. Đồng thời, chúng ta cũng sẽ khám phá cấu trúc não của AI trông như thế nào và cách nó tư duy, qua những ví dụ cụ thể.

Đây là một buổi giảng đặc biệt giúp bạn đồng thời chuẩn bị cho chứng chỉ Microsoft AI-900, với tư cách là nội dung mới nhất phản ánh phạm vi thi tính đến tháng 5 năm 2025. Nội dung được cung cấp dưới dạng kết hợp lý thuyết và thực hành, bao gồm tổng quan về AI, kiến thức cơ bản về học máy, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thông minh tài liệu, khai thác tri thức và AI tạo sinh.

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.

Dựa trên kinh nghiệm giảng dạy deep learning hơn 100 lần, đây là khóa học tổng hợp có hệ thống các lý thuyết cơ bản mà học viên gặp khó khăn nhiều nhất. Khóa học này giải thích từng bước kết nối giữa trực giác toán học, nguyên lý học của mô hình và triển khai code để ngay cả người không chuyên cũng có thể hiểu được, đồng thời đi sâu vào cấu trúc cơ bản và nguyên lý hoạt động của việc học mô hình AI, không chỉ đơn thuần là cách sử dụng thư viện. Đây là khóa nhập môn thực chiến được thiết kế để phát triển thành kỹ sư có năng lực hiểu nguyên lý AI thông qua việc tự triển khai các công nghệ cơ bản của deep learning như gradient descent, hàm lỗi, tối ưu hóa, perceptron, mạng neural nhiều lớp, backpropagation bằng công thức và code.

Hãy tìm hiểu về việc phân tích các vị trí nghề nghiệp liên quan đến Data Science (DS) và Artificial Intelligence (AI), cũng như lộ trình học tập và tuyển dụng để xây dựng sự nghiệp trong các lĩnh vực liên quan.

Tổng hợp khoảng 130 câu hỏi và đáp án phỏng vấn ML/AI Engineer được tích lũy qua khoảng 20 cuộc phỏng vấn

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.

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 :)

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'.

"LoRA 기반 경량 파인튜닝으로 나만의 맞춤형 LLM을 만들어보는 첫걸음!" Đây là khóa học thực hành nhập môn được thiết kế để ngay cả những người mới tiếp xúc với LLM lần đầu cũng có thể dễ dàng theo kịp. Giảm thiểu lý thuyết phức tạp, hướng dẫn từng bước toàn bộ quy trình từ tải mô hình → áp dụng dữ liệu → huấn luyện → so sánh kết quả. Trong thời gian ngắn, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm quy trình của các kỹ thuật fine-tuning nhẹ mới nhất như LoRA·QLoRA, và có thể nắm bắt được cảm giác "À, fine-tuning LLM hoạt động như thế này". Hãy trực tiếp cảm nhận thành tựu tạo ra LLM chuyên biệt cho lĩnh vực của riêng bạn, ngay cả khi không có nhiều tài nguyên!

Bài giảng nhập môn AI phù hợp với người mới bắt đầu! Các khái niệm cốt lõi từ dữ liệu đến AI tạo sinh được tổng hợp dễ hiểu. Mục tiêu là hiểu biết thực tiễn ở mức có thể đặt câu hỏi và giải thích, không phải tạo AI.