Trí tuệ nhân tạo (AI) - Học Ideogram AI tạo ra những hình ảnh mới

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.

Khóa học này là chương trình nhập môn tạo nhạc AI được thiết kế để người học lần đầu tiếp xúc với công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) cũng có thể dễ dàng hiểu và thực hành theo. Thông qua bài giảng, bạn sẽ nắm vững các khái niệm cơ bản và cách sử dụng nền tảng AI, đồng thời tiến hành thực hành từng bước để tạo ra âm nhạc của riêng mình. Vượt ra khỏi mức độ chỉ đơn giản là nhấn nút để tạo nhạc, khóa học sẽ hướng dẫn bạn hiểu nguyên lý của mô hình AI và các yếu tố chính ảnh hưởng đến việc tạo nhạc, điều chỉnh phong cách·thể loại·cấu trúc nhạc cụ mong muốn để hoàn thiện những sản phẩm sáng tạo. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có được sự tự tin trong việc sử dụng AI một cách thân thiện cùng với năng lực tạo nhạc AI có thể áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau như đời sống thực tế·dự án·sản xuất nội dung.

Đây là khóa học dự án deep learning toàn diện, nơi bạn học các kỹ thuật deep learning mới nhất, chẳng hạn như GAN, BERT, RNN và CNN, bằng cách tạo nhiều dự án hữu ích khác nhau cùng với lý thuyết dựa trên Python và TensorFlow 2.

Khóa học này là quá trình học tập toàn bộ quy trình 'Xây dựng dữ liệu huấn luyện AI' cần thiết để thực hiện thành công các dự án mô hình hóa AI. Người học không chỉ dừng lại ở kiến thức lý thuyết mà sẽ trải nghiệm từng bước quy trình xây dựng dữ liệu được yêu cầu trong thực tế công việc. Cụ thể, khóa học được cấu trúc để có thể phát triển năng lực thực tế có thể áp dụng ngay trong công việc thông qua việc thực hành tập trung vào toàn bộ quy trình từ lập kế hoạch → thu thập → lưu trữ → làm sạch → gán nhãn → kết hợp và chuyển đổi thông tin giả danh của dữ liệu huấn luyện AI. Ngoài ra, người học sẽ học tập một cách có hệ thống các năng lực quản lý dữ liệu quan trọng nhất trong dự án AI như quản lý chất lượng dữ liệu và vấn đề bảo mật, xử lý phi nhận dạng thông tin cá nhân, tối ưu hóa tập dữ liệu. Thông qua điều này, người học có thể phát triển thành chuyên gia dữ liệu có thể chủ động lập kế hoạch và thực hiện dự án AI, chứ không chỉ là người thu thập dữ liệu đơn thuần. 👉 Thông qua khóa học này, người học sẽ hiểu được phương pháp xây dựng dữ liệu huấn luyện chất lượng cao quyết định hiệu suất mô hình AI và có được năng lực thực tế để áp dụng hiệu quả vào môi trường thực tế.

Hướng dẫn người học đang bối rối không biết nên tạo ra sản phẩm gì, từ khâu lên ý tưởng đến hoàn thiện video ngắn, dựa trên kinh nghiệm sản xuất thực tế.

Khóa học này là quá trình học tập lý thuyết cơ bản và quy trình thực tế cần thiết để áp dụng mô hình hóa AI và lập kế hoạch dịch vụ vào công việc thực tế. Người học có thể nắm vững kiến thức nền tảng thiết yếu để thực hiện thành thạo các dự án mô hình hóa AI, và trải nghiệm các quy trình thực tế đa dạng được sử dụng trong môi trường làm việc thực tế. Đặc biệt, khóa học được cấu trúc để học từng bước toàn bộ quy trình từ phân tích môi trường dịch vụ AI → thiết lập mục tiêu → phân tích yêu cầu → thiết kế mô hình dịch vụ → lập kế hoạch kịch bản → lập kế hoạch ứng dụng → thiết lập kế hoạch thực hiện → lập kế hoạch đánh giá hiệu quả. Thông qua điều này, không chỉ dừng lại ở việc học tập từ góc độ kỹ thuật đơn thuần, mà có thể phát triển tư duy có hệ thống và khả năng ứng dụng thực tế về cách thức đưa AI vào sử dụng và khai thác từ góc độ kinh doanh và lập kế hoạch dịch vụ. Người học hoàn thành khóa học này sẽ hiểu được quá trình lập kế hoạch và thực hiện tổng thể của dự án AI, và có thể tăng cường năng lực với vai trò là người lập kế hoạch dịch vụ AI·PM·chiến lược gia dựa trên dữ liệu trong môi trường doanh nghiệp thực tế.

Có thể tạo ra những hình ảnh rực rỡ bằng công cụ AI, nhưng rồi phải lên kế hoạch nội dung như thế nào đây? Và liệu có thể tạo ra một video Shorts thống nhất được không? Chúng tôi sẽ hỗ trợ tối đa để bạn có thể thực hiện những phần này thông qua sáu bài giảng.

Dành cho những ai đã chạy thử ví dụ nhận diện bàn tay nhưng vẫn thấy mơ hồ về cách dạy AI nhận biết cử động tay của mình để tạo ra một sản phẩm có thể sử dụng, tôi sẽ tận dụng kinh nghiệm quản lý tổng thể quá trình phát triển và đào tạo giảng viên dạy nghề để hướng dẫn bạn từ A đến Z — từ cài đặt, thu thập dữ liệu, huấn luyện cho đến hoàn thiện giao diện web — chỉ với một webcam.

Cuối cùng thì danh mục kiểm tra (checklist) về đánh giá tính bảo mật AI (Viện Tình báo Quốc gia/Viện Bảo mật Tài chính), vốn đã tồn tại một cách mơ hồ trong suốt 7-8 năm qua, giờ đây tôi mới thực sự cảm thấy nó chính xác dưới góc độ của người làm thực tế, và đã hình thành được cấu trúc về việc thay đổi/thiết lập/vận hành hệ thống quản lý như thế nào. Tôi sẽ trình bày về bảo mật AI là gì và cần cải thiện như thế nào sau tháng 6 năm 2026 dựa trên tiêu chuẩn của các doanh nghiệp hàng đầu trong nước (cấp độ bảo mật thông tin cao nhất Việt Nam). (Đây không phải là giải thích cơ bản hay khái niệm*) Nội dung đào tạo này được chia thành PHẦN 1 (Cơ bản_Tổng quan) và PHẦN 2 (Nâng cao_Thẩm định tính bảo mật), vui lòng tham khảo.

Đây là bài giảng thứ tư trong loạt bài [Python cho trí tuệ nhân tạo]. Đây là bài giảng cung cấp các bài tập thực hành được sử dụng trong machine learning và deep learning cùng với ngữ pháp của Python.

Cách ứng dụng AI tạo sinh của nhà thiết kế🧙‍♂️ Tiết lộ bí quyết thực chiến để tối đa hóa hiệu suất công việc thiết kế bằng AI tạo sinh như Canva và Midjourney.

Nếu có thể cùng lúc học các khóa về lập kế hoạch và thiết kế quảng bá vốn từng rất khó? Ngay cả người mới không biết gì cũng có thể dùng AI để hoàn thành nội dung như chuyên gia!

1. Học lập trình Python để đạt chứng chỉ AI, AICE Associate 2. Học lập trình Python theo từng bước từ cơ bản đến ứng dụng 3. Bài giảng của Giáo sư Kim Joong-heon từ Đại học Korea, một chuyên gia trong lĩnh vực AI

Nếu bạn muốn được công nhận là chuyên gia học máy trên nền tảng dữ liệu lớn, từ việc thấu hiểu Framework cốt lõi của Spark Machine Learning, xử lý dữ liệu dựa trên SQL thông qua các bài toán thực tế có độ khó cao, đến khả năng phân tích dữ liệu qua phân tích miền nghiệp vụ và triển khai mô hình học máy tối ưu, hãy đồng hành cùng khóa học này.

Nắm bắt nhanh chóng dạng đề và xu hướng ra đề! Tăng cường kỹ năng thực chiến với khoảng 100 câu hỏi. Chuẩn bị hoàn hảo cho kỳ thi thực tế AWS AI Practitioner, giúp bạn học tập có hệ thống ngay cả khi tự ôn luyện.

Đây là bài giảng thứ năm của series [인공지능을 위한 파이썬]. Bài giảng này thực hành các bài tập ứng dụng được dùng trong Machine Learning, Deep Learning, cùng với cú pháp Python.

Xây dựng chiến lược, thu thập tài liệu tham khảo, prompt, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách cụ thể để làm việc với AI tại các công ty quảng cáo thực tế.

Bạn có thể tự làm PPT, nhưng vẫn còn lo lắng về thời gian và chất lượng? Hãy nâng tầm cả "tốc độ và độ hoàn thiện" từ khâu lập kế hoạch đến thiết kế bằng AI!

Đưa mạng nơ-ron lên FPGA — nghe thì quen thuộc, nhưng số người thực sự làm được lại rất ít. Nếu muốn vượt lên một bước trong các dự án Capstone, cuộc thi kỹ thuật hay đồ án tốt nghiệp, bạn cần có khả năng tự xây dựng và chứng minh cách các phép tính của mô hình thực sự vận hành bên trong con chip, thay vì chỉ dừng lại ở việc huấn luyện mô hình. Khóa học này sẽ giúp bạn bắc qua khoảng cách giữa lý thuyết và phần cứng thực tế. Từ việc đọc đặc tả, xây dựng mô hình vàng bằng Python, huấn luyện Machine Learning, thiết kế Verilog RTL cho đến kiểm chứng trên FPGA, bạn sẽ tự hoàn thiện từ đầu đến cuối một bộ tăng tốc mạng nơ-ron (NPU) nhận diện các chữ số MNIST viết tay của người thật. Từ lớp Conv được xây dựng bằng bộ đệm dòng và các MAC song song, đi qua ReLU, MaxPool, Flatten, rồi đến lớp kết nối đầy đủ và Argmax — bạn sẽ tích hợp chín khối thành một con chip duy nhất, đồng thời tự mình chứng minh rằng "đáp án Python và đầu ra phần cứng không khác nhau dù chỉ một bit (Bit-True)". Khóa học cũng bao gồm cách vượt qua khoảnh khắc đầy bức bối khi mô phỏng vẫn chạy bình thường nhưng chỉ có kết quả là khác đi một cách tinh vi. Từng bước, tôi sẽ chỉ ra những bí quyết thực chiến mà các giáo trình deep learning thông thường không đề cập, chẳng hạn như lượng tử hóa số nguyên, chuyển đổi thứ tự trục của mảng và phòng tránh tràn bộ tích lũy. Tôi đã đưa vào khóa học những kinh nghiệm và sai lầm tích lũy được qua thời gian dài thiết kế CPU RISC-V và kiểm chứng FPGA Bit-True, để các bạn không phải lặp lại chúng. Khi kết thúc khóa học, bạn sẽ có trong tay một dự án phần cứng hoàn chỉnh và có thể tự tin nói rằng: "Tôi đã trực tiếp thiết kế và chứng minh nó.&quot