[Nhập môn/Sơ cấp] Triển khai hệ thống gợi ý thông qua các ví dụ đa dạng

Khóa học này bao gồm toàn bộ quá trình phát triển ChatGPT từ một AI đối thoại đơn giản thành một AI Agent thông minh có khả năng thực hiện các công việc thực tế. Chúng ta sẽ trực tiếp tạo ra các AI Agent có thể sử dụng ngay trong công việc thực tế bằng cách sử dụng ba framework cốt lõi: LangChain, LangGraph và LangSmith.

Dựa trên kinh nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu tiếp cận Machine Learning, đây là một bài giảng được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, nhằm giúp học viên dễ dàng hiểu Machine Learning và áp dụng vào các vấn đề thực tế.

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

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.

Tạo thuật toán đề xuất được cá nhân hóa của riêng bạn bằng cách hiểu cách hoạt động của các thuật toán đề xuất khác nhau!

Đây là một khóa học về cách sử dụng NumPy và thực hành thực tế với nó.

Khóa học này là khóa học thực hành các kiến ​​thức cơ bản về toán học và thống kê trong máy học bằng cách sử dụng Python. Học máy và học sâu đòi hỏi khả năng lập trình nhưng cũng cần có nền tảng toán học để hiểu các nguyên tắc. Thông qua khóa học này, bạn có thể học từng bước toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

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.

Bạn có muốn trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu trong tương lai không? Hãy nắm bắt cơ hội đó ngay bây giờ! Đây là cơ hội đặc biệt để khám phá những khả năng vô hạn và tìm hiểu cách rút ra những hiểu biết sâu sắc thông qua công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến và dữ liệu lớn.

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

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.

🚀 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.

Biến kết quả phân tích và mô hình hóa dữ liệu AI thành Web Program.

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 hướng dẫn cách xây dựng hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) thực tiễn khi tạo chatbot tổng đài AI (AICC).

Hệ thống RAG dựa trên đồ thị tri thức được triển khai bằng Neo4J: Công nghệ tìm kiếm thế hệ mới vượt qua tìm kiếm vector đơn thuần để tận dụng cả mối quan hệ dữ liệu Tối đa hóa hiệu suất RAG bằng sức mạnh của cơ sở dữ liệu đồ thị!

Khóa học ADsP All-In-One! Hoàn thành siêu nhanh! Tài liệu tham khảo: "Cheat Sheet ADsP cho mọi người" https://wikidocs.net/book/18829

ADsP Tóm tắt + Giải đề thi. Phản ánh kỳ thi lần thứ 46 tháng 8/2025! (Cập nhật thường xuyên!)

Hãy cách mạng hóa đầu tư chứng khoán của bạn bằng AI! Trong khóa học này, bạn sẽ tự tay xây dựng một hệ thống giao dịch tự động bằng AI thực sự hoạt động, nhắm mục tiêu 25 mã cổ phiếu hàng đầu của Nasdaq. Chúng tôi cung cấp cơ hội đặc biệt để bạn tích lũy kinh nghiệm và bí quyết trong giao dịch mô phỏng với API của 한국투자증권, và sau đó có thể thực hiện giao dịch tự động AI trên tài khoản thực. Ngay cả người mới bắt đầu đầu tư chứng khoán cũng không cần lo lắng. Các khái niệm cơ bản về chứng khoán và lý do tại sao nên đầu tư vào chứng khoán Mỹ sẽ được giải thích dễ hiểu, đồng thời cung cấp toàn bộ mã nguồn và cả hỗ trợ từ xa. Từ bây giờ, đầu tư là điều cần thiết trong 60 năm tới của cuộc đời chúng ta. Hãy tự tay tạo ra một đối tác đầu tư AI sẽ đồng hành cùng bạn!

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.

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.