Kỹ thuật phát hiện giao dịch bất thường bằng trí tuệ nhân tạo

Hiểu nguyên lý hoạt động của mô hình AI tạo sinh ứng dụng deep learning và thực hành thành thạo cách ứng dụng.

Bạn có muốn thực hiện bước đầu tiên vào thế giới dữ liệu không? Học máy học và học sâu, các công nghệ AI cốt lõi, với Python. Bài giảng này hướng dẫn bạn từng bước, từ những điều cơ bản về học máy và học sâu đến các ứng dụng thực tế. Học máy truyền thống và học sâu đều dựa trên nhiều nguyên tắc và hệ thống kỹ thuật giống nhau. Do đó, trong bài giảng này, thay vì tách cả hai thành các chủ đề riêng biệt, chúng tôi đã tổ chức chúng thành một khóa học được kết nối để những người mới bắt đầu có thể nâng cao hiểu biết về học máy nói chung.

Thời gian trôi liên tục và dữ liệu tiếp tục tích lũy. Trong thế giới năng động này, dữ liệu chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ sự biến động trên thị trường tài chính đến những dấu hiệu khó nhận thấy của biến đổi khí hậu, dữ liệu chuỗi thời gian đều có tất cả. Bây giờ hãy tìm hiểu cách diễn giải và sử dụng dữ liệu mạnh mẽ này bằng sức mạnh của Python và học sâu!

Khóa học này là quá trình học từng bước về nguyên lý nhận diện hình ảnh và đối tượng sử dụng deep learning từ cơ bản đến các mô hình mới nhất. - Xây dựng nền tảng: Hiểu về tensor và cấu trúc cơ bản của mạng neural với Pytorch - Hiểu về hình ảnh: Học khái niệm computer vision, cấu trúc dữ liệu hình ảnh, kỹ thuật tăng cường dữ liệu (Augmentation) - Học mô hình CNN: Thực hành phân loại hình ảnh với mạng neural tích chập (CNN) (CIFAR-10, v.v.) - Transfer Learning: Sử dụng các mô hình đã được huấn luyện sẵn để học nhanh với ít dữ liệu - Object Detection: Hiểu và thực hành các mô hình phát hiện đối tượng mới nhất như R-CNN, YOLO, SSD, DETR - Segmentation: Trải nghiệm phân đoạn đối tượng theo từng pixel thông qua U-Net, Mask R-CNN

Dữ liệu tài chính như cổ phiếu, tỷ giá hối đoái, tiền xu, bất động sản và trái phiếu có thể dễ dàng truy cập xung quanh chúng ta và mang đến cho chúng ta cơ hội kiếm tiền, nhưng hầu hết mọi người đều bỏ lỡ những cơ hội quý giá vì họ không biết đặc điểm của chúng và cách xử lý. họ. Thông qua bài giảng này, bạn sẽ học cách hiểu ý nghĩa của các dữ liệu tài chính khác nhau và phân tích chúng bằng Python.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất của trí tuệ nhân tạo. Khóa học này bắt đầu từ những kiến thức cơ bản về NLP và đi sâu vào các kỹ thuật NLP mới nhất sử dụng trí tuệ nhân tạo. Đặc biệt, khóa học cung cấp sự hiểu biết sâu sắc về các mô hình tạo ra tiên tiến như ChatGPT.

Khóa học này là một khóa học thực hành tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng AI sinh tạo dựa trên văn bản, hình ảnh, giọng nói và tài liệu bằng cách sử dụng OpenAI API. Bắt đầu từ việc thiết lập môi trường Anaconda và Jupyter Notebook, khóa học bao gồm các thiết lập môi trường phát triển cần thiết cho thực tế như quản lý API Key, hiểu về chi phí và token. Dựa trên Responses API mới nhất, bạn sẽ thực hành tạo văn bản, tóm tắt, phân loại, Vision (hiểu hình ảnh), xử lý giọng nói, xử lý đầu vào PDF, và từng bước thực hành các tính năng cốt lõi được sử dụng ngay trong công việc thực tế như Function Calling, Structured Outputs (Pydantic), Embedding, RAG (File Search). Ngoài ra, khóa học bao gồm Web Search, Code Interpreter, Streaming, tác vụ Background, quản lý Conversation State để học cách mở rộng từ việc gọi đơn giản sang 'dịch vụ AI thông minh'. Cuối cùng, mục tiêu là sử dụng Agents SDK và MCP (Model Context Protocol) để xây dựng hệ thống AI dựa trên agent có khả năng tự chọn và thực thi công cụ, đồng thời nắm vững cấu trúc và quan điểm thiết kế cần thiết cho phát triển dịch vụ thực tế.

Tất cả những thành tựu đáng kinh ngạc gần đây trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang được công bố trong lĩnh vực học tập tăng cường. Công nghệ học tập tăng cường, đang cách mạng hóa các công nghệ trí tuệ nhân tạo thực sự như robot, công nghệ lái xe tự động và máy móc giống con người, được trình bày từ cấp độ cơ bản đến nâng cao theo cách dễ hiểu từ góc nhìn của người mới bắt đầu.

Bài giảng này đề cập đến mọi thứ, từ các khái niệm cơ bản của hệ thống gợi ý đến các nguyên tắc ứng dụng của học sâu. Tìm hiểu các thuật toán đề xuất khác nhau như lọc cộng tác, lọc dựa trên nội dung và hệ thống đề xuất kết hợp, đồng thời phát triển các khả năng thực tế để phát triển dịch vụ đề xuất!

Tìm lối đi trong biển dữ liệu, khám phá tương lai AI. Khóa học này sẽ khám phá dòng chảy của hai công nghệ khổng lồ Big Data và Trí tuệ nhân tạo (AI), đồng thời xem xét cách chúng đang đổi mới cuộc sống và công việc của chúng ta.

Bạn có thể có được cái nhìn tổng quan về machine learning và deep learning nói chung, cách sử dụng các công cụ cơ bản và kiến ​​thức ngôn ngữ Python cần thiết cho việc học trong một khoảng thời gian ngắn.

Chúng ta sẽ học cách tự xây dựng các mô hình deep learning thông qua Pytorch trực quan và mang phong cách Python. Phiên bản Pytorch mới nhất đã được cập nhật.

Bạn là người mới làm quen với việc viết mã hoặc muốn nâng kỹ năng viết mã của mình lên một tầm cao mới? Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn về Python, một ngôn ngữ mạnh mẽ và linh hoạt, được thiết kế cho người học ở mọi cấp độ. "Theo dõi" Khóa học này được dạy theo cách có cấu trúc, cho phép bạn học bằng cách thực sự viết và thực thi mã. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu lý do tại sao Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Việc tiếp thu ngôn ngữ Python, ngôn ngữ cho thấy khả năng vô tận trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ trí tuệ nhân tạo đến phát triển web, sẽ là cơ hội để phát huy tiềm năng của một cá nhân một cách đáng kể.

Mọi nhà phát triển web đều biết đến JavaScript, giờ hãy khám phá thế giới máy học với ngôn ngữ mạnh mẽ này! Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng và triển khai các mô hình máy học bằng Tensorflow.js, một thư viện máy học mạnh mẽ cùng với JavaScript. Chúng tôi cung cấp hướng dẫn từng bước về tất cả các công nghệ cần thiết để phát triển các ứng dụng học máy dựa trên web. Thông qua khóa học này, người học sẽ hiểu một cách có hệ thống các nguyên tắc cốt lõi của học máy. Ngoài ra, bạn sẽ học cách phát triển mô hình học sâu bằng JavaScript và API Tensorflow.js, cách sử dụng phương pháp học chuyển giao dựa trên mô hình được đào tạo trước và cách tất cả kiến ​​​​thức này có thể được áp dụng một cách tương tác trong môi trường trình duyệt.

Thời gian trôi liên tục và dữ liệu tiếp tục tích lũy. Trong thế giới năng động này, dữ liệu chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ sự biến động trên thị trường tài chính đến những dấu hiệu khó nhận thấy của biến đổi khí hậu, dữ liệu chuỗi thời gian đều có tất cả. Bây giờ hãy tìm hiểu cách diễn giải và sử dụng dữ liệu mạnh mẽ này bằng sức mạnh của Python và học sâu!

Bài giảng này cung cấp những kiến ​​thức cần thiết để hiểu cấu trúc và nguyên lý hoạt động của các mạng nơ-ron nhân tạo khác nhau và tạo ra các mô hình tốt.

Ngành sản xuất ô tô và linh kiện là lĩnh vực mà sự đổi mới là điều thiết yếu trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu khốc liệt và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này tập trung vào cách áp dụng công nghệ AI vào thực tế, giải thích thông qua các trường hợp thực tế như nâng cao hiệu quả sản xuất, tự động hóa kiểm tra chất lượng, bảo trì dự báo thiết bị, tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Từ hiểu biết cơ bản cần thiết để triển khai AI, đến chiến lược và quản lý rủi ro cần xem xét khi áp dụng thực tế, khóa học được xây dựng theo từng bước để cung cấp kiến thức và hiểu biết sâu sắc mà nhân viên thực thi và quản lý có thể áp dụng ngay lập tức.

Hãy triển khai khung deep learning trực tiếp trong Excel! Hãy cùng giải quyết việc học có giám sát/học không giám sát/học tăng cường bằng cách sử dụng khung đã triển khai!

Nắm bắt các khái niệm cơ bản và xu hướng mới nhất của big data, thông qua hiểu biết kỹ thuật về các phương pháp phân tích big data để trích xuất các mẫu dữ liệu và đề xuất cách thức ứng dụng vào kinh doanh. Thông qua big data có thể tạo ra các mô hình kinh doanh mới và phát triển khả năng thông thái về môi trường kinh doanh trong tương lai.

Để theo kịp xu hướng Deep Learning gần đây, chúng ta sẽ tìm hiểu bối cảnh phát triển đột phá của Deep Learning.

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.

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.

Ngành công nghiệp điện tử và bán dẫn là lĩnh vực đặc biệt quan trọng trong việc quản lý và đổi mới dựa trên dữ liệu do quy trình siêu chính xác và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này đề cập đến các chiến lược thực tiễn có thể áp dụng ngay trong sản xuất điện tử và bán dẫn như phát hiện lỗi, tối ưu hóa quy trình, bảo trì dự đoán, quản lý chuỗi cung ứng bằng cách sử dụng công nghệ AI. Cùng với các trường hợp thực tế của các công ty toàn cầu, khóa học cũng đưa ra phương pháp triển khai AI chi phí thấp và hiệu quả cao mà các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể áp dụng một cách thực tế. Thông qua đó, học viên sẽ có thể hiểu và áp dụng chiến lược sản xuất dựa trên AI không chỉ để nâng cao năng suất và giảm chi phí mà còn để trang bị khả năng cạnh tranh trong tương lai.

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.

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 :)

Bạn có thể sử dụng Docker để tạo môi trường phân tích học sâu trên đám mây. Khi kết hợp Docker và đám mây do Google, MS quản lý, bạn có thể thực hiện công việc bằng các phương pháp phân tích học sâu mới nhất trên máy tính của mình.

Chứng chỉ thiết yếu trong thời đại AI, MS AI-900! 🚀 Bạn có biết không? ChatGPT chỉ hoạt động trên Microsoft Azure! Nếu bạn muốn tận dụng đúng cách Microsoft Azure OpenAI - nền tảng độc quyền cung cấp các mô hình GPT mới nhất, thì đây chính là cơ hội. Hãy phát triển thành chuyên gia dịch vụ Azure AI thông qua khóa học AI-900, và làm chủ các giải pháp AI cấp doanh nghiệp mà các công ty tin tưởng. Hãy nâng cao khả năng cạnh tranh của bạn với tư cách là một chuyên gia AI thực thụ bằng cách đạt được chứng nhận công nhận toàn cầu!

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.

Phần Project '파이토치 - Dễ hiểu bằng code': triển khai dự án học sâu thực tiễn dùng ảnh, video, ngôn ngữ tự nhiên, giúp hiểu cấu trúc, luồng mô hình qua học tập chú trọng code hơn lý thuyết.

Khóa học này giải thích các khái niệm cơ bản về LLM và GPT một cách dễ hiểu để mọi người đều có thể nắm bắt được. Học viên sẽ trực tiếp sử dụng GPT API để tạo chatbot và có thể chạy trên web bằng Streamlit. Từ kiến thức cơ bản đến thực hành, bạn sẽ trải nghiệm và xây dựng nền tảng vững chắc cho bước đầu tiên trong việc ứng dụng AI.

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

Thông qua bài giảng này, sinh viên sẽ không chỉ học các lý thuyết khác nhau về học tăng cường và trực tiếp triển khai chúng mà còn có thể tạo ra môi trường học tăng cường để kiểm tra thuật toán học tăng cường được triển khai bằng tác nhân học máy Unity.

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.

Từ việc hiểu khung cốt lõi của học máy Spark, xử lý dữ liệu dựa trên SQL thông qua các vấn đề thực tế có độ khó cao, phân tích dữ liệu thông qua phân tích miền kinh doanh và khả năng triển khai các mô hình học máy được tối ưu hóa, bạn sẽ trở thành chuyên gia học máy dựa trên số lượng lớn data. Nếu bạn muốn được công nhận, hãy tham gia bài giảng này.