Tạo LLM tùy chỉnh : Từ khái niệm cơ bản về RAG đến thực hành đa phương thức·Agent cho người mới bắt đầu

Name: Tạo LLM tùy chỉnh : Từ khái niệm cơ bản về RAG đến thực hành đa phương thức·Agent cho người mới bắt đầu
Price: 9900 KRW

RAG(Retrieval-Augmented Generation) từ lý thuyết đến RAG đa phương thức và dựa trên agent mới nhất! Đây là khóa học thực hành được thiết kế để cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được. Từ review paper đến triển khai code thực tế, được thiết kế để những người mới tiếp cúc với RAG cũng có thể dễ dàng theo kịp.

(5.0) 3 đánh giá

72 học viên

leejinkyu0612

rag시스템구축

llm

멀티모달

ai논문

Agent

Python

vector-database

LLM

LangChain

RAG

Dịch cái này sang tiếng Việt

Hiểu về lý thuyết cấu trúc RAG mới nhất và các bài báo nghiên cứu
Thực hành RAG dựa trên LangChain (QA PDF, tóm tắt, gợi ý, cập nhật DB, v.v.)
Phương pháp áp dụng các kiến trúc RAG đa dạng (naive, dạng agent, multimodal, v.v.)
Kỹ thuật áp dụng RAG trong thực tế và chiến lược tối ưu hóa
Phương pháp triển khai Agent và RAG dựa trên hình ảnh

Khóa học thực hành RAG mà ai cũng có thể hiểu – Từ cơ bản đến đa phương thức, Agent

Mặc dù các LLM như ChatGPT đang nhận được nhiều sự chú ý, nhưng công nghệ thực sự tạo ra thông tin chúng ta mong muốn như một câu trả lời chính xác chính là RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Khóa học này là chương trình giảng dạy RAG tập trung vào thực hành dành cho người mới bắt đầu, từ lý thuyết RAG đến triển khai thực tế, chiến lược tối ưu hóa, và thậm chí tự tay xây dựng RAG đa phương thức cùng hệ thống QA dựa trên Agent - những xu hướng mới nhất. Được giải thích từ cơ bản một cách từng bước để ngay cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được, và được cấu trúc chủ yếu xung quanh các ví dụ có thể áp dụng trong môi trường phát triển thực tế.

Chúng tôi sẽ giúp bạn học hỏi và thực hành từ lý thuyết dựa trên các bài báo khoa học đến việc trực tiếp triển khai các hệ thống RAG hiện đại dựa trên đa phương thức và Agent.

Đặc điểm của khóa học này

📌 Sự kết hợp hoàn hảo giữa lý thuyết + thực hành

Tóm tắt và giải thích các bài báo quan trọng về RAG mới nhất một cách dễ hiểu và nhanh chóng.

Bao gồm mô hình Embedding, chỉ số đánh giá, chiến lược tối ưu hóa, v.v.

📌 Cấu trúc tập trung vào các ví dụ có thể áp dụng ngay vào thực tế

Hệ thống QA dựa trên PDF, RAG thời gian thực, tích hợp cơ sở dữ liệu vector, tìm kiếm hình ảnh, v.v.

Giải quyết các vấn đề đa dạng có thể gặp phải trong thực tế bằng RAG.

Không phải là demo đơn giản mà được cấu trúc bằng kiến trúc và mã có thể mở rộng.

📌 Bao trùm từ văn bản đến đa phương thức

Thực hành RAG đa phương thức dựa trên hình ảnh+văn bản bao gồm

Triển khai thực tế sử dụng GPT-4o và Private LLM như Blip2, Llava

Hệ thống tìm kiếm, tóm tắt và đánh giá đa phương thức cũng được đề cập cùng nhau.

📌 Giải thích dễ hiểu và chú thích code mà người mới bắt đầu cũng có thể theo kịp

Cung cấp chú thích code, giải thích trực quan, hướng dẫn thực hành từng bước

Những người mới tiếp xúc với LLM lần đầu cũng có thể từng bước theo dõi được

Sau khi hoàn thành khóa học

Hiểu được cấu trúc của RAG và có thể triển khai trực tiếp trong thực tế.
Bạn có thể biến những khái niệm trong luận văn thành của riêng mình.
Có thể xây dựng hệ thống QA, tóm tắt và đánh giá dựa trên dữ liệu đa phương thức.
Có thể thiết kế code và cấu trúc có thể áp dụng ngay vào thực tế công việc.
Tôi có thể tạo portfolio RAG của riêng mình để sử dụng trong việc tìm việc làm/nghiên cứu/lập kế hoạch dịch vụ.

Người tạo ra khóa học này

Xin chào, tôi là CEO Lee Jin Kyu của HappyAI, công ty chuyên về AI tạo sinh và phân tích dữ liệu lớn.

Tôi đã chuyên ngành về LLM và xử lý ngôn ngữ tự nhiên tại trường đại học AI, và sau đó đã thực hiện hơn 200 dự án AI·RAG cùng với Samsung Electronics, Đại học Seoul, Tập đoàn Điện lực Hàn Quốc, Viện Khoa học Lâm nghiệp Quốc gia và nhiều tổ chức khác.
Đặc biệt, tôi có kinh nghiệm đa dạng trong nhiều lĩnh vực thực tế như xây dựng hệ thống RAG dựa trên Private LLM, RAG đa phương thức, hệ thống gợi ý dựa trên RAG.

Kinh nghiệm chính
- 2024.07~ Giám đốc điều hành HappyAI (Công ty chuyên về LLM·RAG)
- 2023~ Nhà báo chuyên mục AI của PublicNews (RAG/Thiên kiến AI)
- 2024 Hoàn thành chương trình Tiến sĩ AI (chuyên ngành LLM·xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
- 2018~2021 Nhà nghiên cứu/Nhà phát triển tại viện nghiên cứu được chính phủ tài trợ và công ty AI
Các khóa học và đào tạo chính
- KT: Quá trình phát triển Agent LLM dựa trên LLM (2025)
- Samsung SDS, Seoul Digital Foundation: Thực hành LangChain & RAG (2024)
- Ngoài ra còn có nhiều khóa học về RAG chatbot, phân tích dữ liệu lớn

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Người không chuyên ngành muốn thử dự án dựa trên RAG
Những người đang chuẩn bị dịch vụ hoặc nghiên cứu dựa trên LLM
Những ai muốn học công nghệ RAG mới nhất
Những người muốn phát triển dịch vụ LLM lần đầu tiên

Cần biết trước khi bắt đầu?

Cú pháp cơ bản của Python
Các khái niệm cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Tokenization, Embedding, v.v.)
Hiểu biết cơ bản về LLM

Xin chào
Đây là

3,644

Học viên

130

Đánh giá

Trả lời

4.6

Xếp hạng

Các khóa học

안녕하세요 AI와 빅데이터 분석에 진심인 해피AI 이진규입니다.

[강사약력]

이진규 (Lee JinKyu)

해피AI (Happy AI CEO)

생성 AI 및 빅데이터 분석 분야의 최신 트렌드, 인사이트, 기술 활용 방법을 깊이 있게 전달합니다.

🎒 강연 및 외주 문의

[email] leejinkyu0612@naver.com

[Blog] 📺https://blog.naver.com/leejinkyu0612

[YouTube] 📺 https://www.youtube.com/@HappyAI_0612

[github] https://github.com/leejin-kyu/

[Homepage] https://happyaidata.kr

[H.P] 010-9973-2113

[kakao] jinkyu0612

📘 크몽 Prime 전문가(상위 2%)📺https://kmong.com/gig/345782

삼성전자, 서울대, 교육청, 경기연구원, 산림청, 국립공원관리공단, 서울시 등 다수의 정부기관 및 교육기관 프로젝트 진행

의료,커머스,생태,법학,경제,예체능 등 다양한 도메인의 연구경험(총 연구 프로젝트 200회 이상 진행)

📘 Bio

- 2024.07~ 생성 AI 및 빅데이터 분석 전문기업 해피AI 대표

- 2023~ 퍼블릭 뉴스 AI 칼럼니스트(AI편향 및 RAG챗봇 전문)

- 2022. AI대학원 박사과정 수료(자연어처리 및 LLM 전공)

- 2021~2023 AI/빅데이터 전문 기업 스텔라비전 개발자

- 2018~2021 정부출연연구기관 자연어처리/빅데이터 분석 연구원 (인문사회과학 데이터 연구)

🎒Courses & Activities

2025

LLM/sLLM 애플리케이션 개발 강의-파인튜닝, RAG, Agent 기반 . KT(2025)

2024

Langchain 및 RAG 등 LLM 프로그래밍.삼성SDS(2024)

ChatGPT 기반 빅데이터 분석 입문. 렛유인에듀 (2024)

인공지능 기초 및 데이터 분석 기초 강의. 한국직업개발원 (2024)

LLM 실무자를 위한 LLM이론 및 Langchain 기반 RAG챗봇 개발 강의. 서울디지털 재단 (2024)

쉽게 따라하는 LDA & 감성분석 빅데이터분석법 with ChatGPT. 인프런 (2024)

파이썬을 활용한 텍스트 분석 강의. 서울과학기술대학교 (2024)

랭체인(LangChain)을 활용한 LLM 챗봇 만들기(feat.ChatGPT). 인프런 (2024)

2023

ChatGPT를 활용한 파이썬 기초 강의. 경기대학교 (2023)

빅데이터 전문가 과정 특강. 단국대학교 (2023)

빅데이터 분석 기초 강의. 렛유인에듀 (2023)

💻 Projects

LLM 기반 산림 복원 빅데이터 분석(국립산림과학원)

Private LLM 기반 RAG 챗봇 모델 구축 (한국전력공사)

AI 기반 빅데이터 분석 기법을 적용한 설문 데이터 분석 (A정부기관)

내부망 전용 PrivateLLM을 활용한 텍스트마이닝 솔루션 개발 (D 정부기관)

빅데이터 분석을 통한 한우시장 트렌드 분석 (이화브리오)

Instruction Tuning 및 강화학습(RLHF)을 통한 LLM 모델 개발 (서울디지털재단)

AI 언어모델 기반 헬스케어 서비스의 사용자 리뷰 텍스트 분석 (삼성전자)

자연어 처리 기술 기반 텍스트마이닝을 활용한 연구동향 분석 (한국대기환경학회)

AI 모델 kopatBERT 기반 특허 논문 QA 모델 개발 (한국기술마켓)

딥러닝 기반 토픽모델링을 활용한 법학 설문 빅데이터 분석 (서울대학교)

AI 모델 Word2Vec과 감성분석을 적용한 설문 문항 빅데이터 분석 (경기연구원)

AI 모델 RNN 기반 리뷰 인사이트 추출 및 분석 프로그램 개발 (서클플랫폼)

빅데이터를 활용한 2022년 국립공원 탐방 키워드 분석 (국립공원관리공단)

이외에도 다수의 공공기관, 기업체와 개인적 의뢰 등 총 200건 이상 프로젝트 진행

📖 Publication

[주요 논문 ]

Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms.2024.

Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation" International Conference on Big Data and Smart Computing.2023.

언론기사 빅데이터 분석을 통한 대규모 언어모델에 대한 기술 인식 분석: ChatGPT 등장 전후를 중심으로, 2024

자연어 처리(NLP)기반 텍스트마이닝을 활용한 소나무에 대한 국내외 연구동향(2001∼2020)분석 | 농업생명과학연구 | 2022

숲길에 대한 10 년간의 언론 인식분석-텍스트 마이닝 분석을 중심으로 | 산림경제연구 | 2021

이외에도 타 분야에서 다수의 학술논문, 학술발표, 연구보고서 등의 성과 창출

Others

Python을 활용한 데이터분석 및 시각화

LLM을 활용한 데이터분석

ChatGPT와 LangChain,Agent을 활용한 업무 생산성 향상

Chương trình giảng dạy

Tất cả

18 bài giảng ∙ (1giờ 51phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. Tổng hợp lý thuyết RAG

4 bài giảng ∙ (27phút)

Phần 2. Thực hành cơ bản RAG

6 bài giảng ∙ (38phút)

5. [Thực hành] Triển khai cơ bản RAG: Ví dụ tài liệu web từng bước
09:31
6. Phương pháp đánh giá hiệu suất RAG – Giải thích các chỉ số đánh giá cổ điển và dựa trên LLM
06:33
7. [Thực hành] Tạo hệ thống QA PDF
05:50
8. [Thực hành] Xây dựng hệ thống tóm tắt PDF
05:13
9. SQL và Vector DB để xây dựng hệ thống RAG tùy chỉnh
04:10
10. [Thực hành] Tạo RAG thời gian thực phản ánh trực tiếp vào DB
06:56

Phần 3. Thực hành RAG trình độ trung cấp

8 bài giảng ∙ (45phút)

11. Thực hành LLM đa phương thức: GPT-4o · BLIP · LLaVA · Clova Studio
05:53
12. Triển khai tìm kiếm hình ảnh dựa trên LLM đa phương thức - Tìm kiếm hình ảnh dựa trên GPT-4o
04:06
13. Triển khai tìm kiếm hình ảnh dựa trên LLM đa phương thức - Dựa trên Blip2
03:38
14. Triển khai tìm kiếm hình ảnh dựa trên LLM đa phương thức - Dựa trên Llava
02:20
15. Cách sử dụng Docling
04:52
16. Thực hành xây dựng RAG đa phương thức
06:46
17. (Dựa trên Agent RAG) Thực hành xây dựng hệ thống QA tài liệu dựa trên phân loại ý nghĩa câu hỏi
10:21
18. (Phân tích dữ liệu lớn dựa trên RAG) Xây dựng hệ thống RAG sử dụng mô hình chủ đề LDA
07:57

Ngày đăng:

Cập nhật lần cuối:

Đánh giá

Tất cả

3 đánh giá

5.0

3 đánh giá

stj12059049
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
61% đã tham gia
guswnd0431009
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
39% đã tham gia
figo22648879
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia
Thật tốt để kiểm tra thông tin trong thời gian ngắn

208.942 ₫

Khóa học khác của leejinkyu0612

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Tạo LLM tùy chỉnh – Thực hành nhập môn Fine-tuning LoRA & QLoRA

leejinkyu0612

"Khóa học thực hành nhập môn tạo LLM tùy chỉnh chuyên biệt theo lĩnh vực với fine-tuning nhẹ dựa trên LoRA!" LLM tùy chỉnh, giờ đây bạn có thể tự tạo ra được. Khóa học này được thiết kế để bạn có thể học cách tạo LLM chuyên biệt theo lĩnh vực một cách dễ dàng thông qua thực hành fine-tuning nhẹ dựa trên LoRA, không cần lý thuyết phức tạp. Để ngay cả những người mới bắt đầu làm việc với LLM cũng có thể theo kịp, chúng tôi sẽ hướng dẫn từng bước toàn bộ quy trình từ tải mô hình → đưa dữ liệu vào → huấn luyện → so sánh kết quả. Hãy thực hành và làm quen với kỹ thuật mới nhất để tạo ra LLM chuyên biệt cho lĩnh vực cụ thể ngay cả với tài nguyên ít!

입문

Deep Learning(DL), NLP, AI

Tạo LLM tùy chỉnh – Thực hành nhập môn Fine-tuning LoRA & QLoRA

leejinkyu0612

LLM từ cơ bản đến RAG·LangChain mới nhất: Thành thạo khóa học cơ bản LLM chỉ trong 5 giờ!

leejinkyu0612

Đây là khóa học giúp bạn làm chủ lý thuyết cơ bản về LLM và các kỹ thuật cốt lõi của LangChain và RAG. Bạn có thể dễ dàng học hỏi từ những kiến thức cơ bản về LLM đến các công nghệ AI mới nhất được sử dụng trong thực tế!

초급

Chatbot, LLM, LangChain

LLM từ cơ bản đến RAG·LangChain mới nhất: Thành thạo khóa học cơ bản LLM chỉ trong 5 giờ!

leejinkyu0612

Phương pháp phân tích Big Data/Text Mining (LDA, BERTtopic, phân tích cảm xúc, CONCOR với ChatGPT)

leejinkyu0612

Đây là khóa học học các kỹ thuật phân tích Text Mining, Big Data, tần suất từ, trực quan hóa Word Cloud, hình thái từ, Topic Modeling bằng Python và ChatGPT, cùng với cách ứng dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu Text Mining, cách sử dụng cơ bản trong luận văn nghiên cứu khi viết.

초급

Big Data, Text Mining

Phương pháp phân tích Big Data/Text Mining (LDA, BERTtopic, phân tích cảm xúc, CONCOR với ChatGPT)

leejinkyu0612

Nhà nghiên cứu AI hướng dẫn ngữ pháp cơ bản Python sử dụng ChatGPT

leejinkyu0612

Đây là khóa học hữu ích cho những ai muốn học cách sử dụng ChatGPT và đồng thời học ngữ pháp cơ bản của Python. Đây là khóa học hữu ích cho những ai muốn học và củng cố ngữ pháp cơ bản của Python.

입문

ChatGPT, Python, prompt engineering

Nhà nghiên cứu AI hướng dẫn ngữ pháp cơ bản Python sử dụng ChatGPT

leejinkyu0612

(Phát triển LLM) Tạo chatbot RAG sử dụng LangChain và ChatGPT

leejinkyu0612

- Cùng tạo RAG chatbot của riêng bạn chỉ trong 1 ngày. - Thực hành cách sử dụng ChatGPT API và Langchain. - Triển khai thực tế AI chatbot dựa trên LLM như ChatGPT. - Tạo RAG chatbot, xu hướng của thị trường chatbot hiện nay.

초급

Chatbot, openAI API, RAG

(Phát triển LLM) Tạo chatbot RAG sử dụng LangChain và ChatGPT

leejinkyu0612

(Miễn phí) Nhập môn phân tích dữ liệu giá cổ phiếu bằng Python(Tài chính/Quant)

leejinkyu0612

Đây là khóa học dành cho người mới bắt đầu phân tích dữ liệu giá cổ phiếu. Hãy thử bắt đầu phân tích dữ liệu giá cổ phiếu bằng cách sử dụng Python!

입문

Quant, Investment, Python

(Miễn phí) Nhập môn phân tích dữ liệu giá cổ phiếu bằng Python(Tài chính/Quant)

leejinkyu0612

[Miễn phí] Bài giảng cơ bản TEXTOM 24 phiên bản mới: Phân tích nhận thức SNS để viết luận văn phân tích cơ bản dữ liệu lớn

leejinkyu0612

Đây là buổi học miễn phí được thiết kế để giúp những người lần đầu tiếp cận 텍스톰 (TEXTOM) dễ dàng trang bị kỹ năng khai phá văn bản và phân tích dữ liệu lớn, thông qua các bài thực hành ví dụ thay vì chỉ tập trung giải thích lý thuyết nguyên tắc.

입문

Big Data, NLP, Text Mining

[Miễn phí] Bài giảng cơ bản TEXTOM 24 phiên bản mới: Phân tích nhận thức SNS để viết luận văn phân tích cơ bản dữ liệu lớn

leejinkyu0612

[Miễn phí]Khai thác văn bản cơ bản: Phân tích đánh giá ứng dụng với Python(hoàn thành trong 40 phút)

leejinkyu0612

Khóa học này giúp bạn học lý thuyết cơ bản và thực hành phân tích khai thác văn bản với Python. Nó giải thích các kỹ thuật phân tích dữ liệu khai thác văn bản cơ bản cần thiết cho công việc thực tế hoặc luận văn.

초급

Text Mining, Big Data, NLP

[Miễn phí]Khai thác văn bản cơ bản: Phân tích đánh giá ứng dụng với Python(hoàn thành trong 40 phút)

leejinkyu0612

[Thực chiến]TEXTOM Thực chiến bài giảng: Phân tích văn bản/khai thác văn bản để viết luận văn dữ liệu lớn

leejinkyu0612

Thay vì tập trung giải thích lý thuyết cơ bản về TEXTOM, chúng tôi giúp bạn trang bị năng lực khai thác văn bản và phân tích dữ liệu lớn thông qua các bài thực hành ví dụ thực tế.

입문

Big Data, Text Mining, TEXTOM

[Thực chiến]TEXTOM Thực chiến bài giảng: Phân tích văn bản/khai thác văn bản để viết luận văn dữ liệu lớn

leejinkyu0612

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

LLM từ cơ bản đến RAG·LangChain mới nhất: Thành thạo khóa học cơ bản LLM chỉ trong 5 giờ!

leejinkyu0612

초급

Chatbot, LLM, LangChain

LLM từ cơ bản đến RAG·LangChain mới nhất: Thành thạo khóa học cơ bản LLM chỉ trong 5 giờ!

leejinkyu0612

Khóa học Python nhanh để giới thiệu và học về machine learning/deep learning

trimurti

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.

입문

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Python

Khóa học Python nhanh để giới thiệu và học về machine learning/deep learning

trimurti

[LLM 101] Kiến thức cơ bản về LLM & Tinh chỉnh LLaMA SFT (feat. ChatApp Poc)

dreamingbumblebee

Một chuyên gia đang làm việc sẽ nhanh chóng truyền đạt nội dung trọng tâm, từ kiến thức cơ bản cần cho LLM đến những mẹo thực chiến!

초급

NLP, ChatGPT, LLM

[LLM 101] Kiến thức cơ bản về LLM & Tinh chỉnh LLaMA SFT (feat. ChatApp Poc)

dreamingbumblebee

Tạo LLM tùy chỉnh – Thực hành nhập môn Fine-tuning LoRA & QLoRA

leejinkyu0612

입문

Deep Learning(DL), NLP, AI

Tạo LLM tùy chỉnh – Thực hành nhập môn Fine-tuning LoRA & QLoRA

leejinkyu0612

Phân tích dữ liệu LLM - Từ trích xuất dữ liệu web đến hệ thống đề xuất

pdstudio

Khóa học này tập trung vào những lời giải thích dễ hiểu và các dự án thực hành khác nhau dành cho người mới bắt đầu. Chúng tôi thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng công cụ thu thập dữ liệu web và LangChain, đồng thời sử dụng LLM để xử lý hệ thống tóm tắt, trích xuất, phân tích cảm tính và đề xuất.

초급

LLM, LangChain, Web Crawling

Phân tích dữ liệu LLM - Từ trích xuất dữ liệu web đến hệ thống đề xuất

pdstudio

[Python] Dễ hiểu và triển khai machine learning mà không cần toán học

dlbro

Tìm hiểu cách hiểu các mô hình học máy nâng cao mà không cần toán học và dễ dàng triển khai chúng bằng Python.

입문

Machine Learning(ML), Python, Scikit-Learn

[Python] Dễ hiểu và triển khai machine learning mà không cần toán học

dlbro

Phân tích văn bản tiếng Hàn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Python cho mọi người

todaycode

Phân tích văn bản tiếng Hàn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng Python Trực quan hóa Word Cloud, phân tích hình thái học, mô hình hóa chủ đề, phân cụm, phân tích độ tương đồng, túi từ và TF-IDF để vector hóa dữ liệu văn bản, phân loại văn bản bằng máy học và học sâu, phương pháp sử dụng Hugging Face

초급

NLP, Text Mining, Machine Learning(ML)

Phân tích văn bản tiếng Hàn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Python cho mọi người

todaycode

(Dành cho người hoạch định) Hiểu biết cơ bản về LLM

arigaram

Giải thích lý do cần LLM, nền tảng kỹ thuật và khái niệm cơ bản.

입문

NLP, LLM, gpt

(Dành cho người hoạch định) Hiểu biết cơ bản về LLM

arigaram

Tạo thẩm phán trí tuệ nhân tạo với CrewAI và LLM

arigaram

Kết hợp CrewAI (giúp triển khai công nghệ đa tác nhân LLM), đồ thị tri thức và hệ thống suy luận để tạo thẩm phán AI.

중급이상

AI, LLM, AI Agent

Tạo thẩm phán trí tuệ nhân tạo với CrewAI và LLM

arigaram

Tạo OCR thực sự hiệu quả trong thực tế như thế này.

nexthumans

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

초급

Python, AI, openai

Tạo OCR thực sự hiệu quả trong thực tế như thế này.

nexthumans

ChatGPT và Python để tạo nhân viên AI cho YouTube

sungyonglee

GPT API được sử dụng để tạo chương trình, tạo hình ảnh và tạo video!

초급

ChatGPT, gpt, Python

ChatGPT và Python để tạo nhân viên AI cho YouTube

sungyonglee

[Người mới bắt đầu] [Tích lũy 5,000+ người] Lộ trình hoàn thành cơ bản lập trình Python

selena

Khóa học thực hành cơ bản lập trình Python từ một nhà khoa học dữ liệu hiện trường! Trong khóa học này, đã được hơn 5.000 học viên tích lũy lựa chọn, bạn có thể hoàn thiện Python từ cơ bản đến thực hành từng bước cùng Selena. Trong kỷ nguyên AI tạo sinh và LLM hiện nay, Python chính là ngôn ngữ thiết yếu bạn nhất định phải nắm vững. Đây là khóa học đã được kiểm chứng với điểm đánh giá 5/5 dựa trên sự hài lòng cao của học viên, và khi tham gia học, bạn sẽ được cung cấp phòng chat mở Q&A không giới hạn để hỏi và trao đổi bất cứ lúc nào.

입문

Python, Machine Learning(ML), Big Data

[Người mới bắt đầu] [Tích lũy 5,000+ người] Lộ trình hoàn thành cơ bản lập trình Python

selena

실전도커: Docker bằng cách tạo máy tính đám mây học sâu riêng của bạn

danielyouk

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.

초급

Docker, Virtualization, Python

실전도커: Docker bằng cách tạo máy tính đám mây học sâu riêng của bạn

danielyouk

Triển khai thực tế Spring WebFlux + LLM

johnh

Chúng tôi sẽ tạo nhiều chức năng bằng Spring WebFlux. Thông qua khóa học này, bạn có thể nắm vững các khái niệm cần thiết và cách triển khai thực tế của WebFlux.

초급

Java, Spring, webflux

Triển khai thực tế Spring WebFlux + LLM

johnh

Bí mật của giao dịch thuật toán, cách AI dự đoán giá cổ phiếu

cheatkeylab

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!

초급

Deep Learning(DL), Python, transformer

Bí mật của giao dịch thuật toán, cách AI dự đoán giá cổ phiếu

cheatkeylab

Cách trở thành chuyên gia tự động hóa AI không cần code, hướng dẫn hoàn chỉnh n8n

nambaksa

Bạn vẫn tự tay code sao? Giờ đây, ngay cả code bằng giao diện cũng trở nên phiền phức! Hãy trở thành chuyên gia tự động hóa AI với n8n mà không cần code. Hướng dẫn thiết kế quy trình làm việc tự động có thể áp dụng ngay vào thực tế Chiến lược tự động hóa tập trung vào thực tiễn, tối đa hóa hiệu suất công việc. Xây dựng quy trình làm việc trực quan bằng n8n và trải nghiệm sự đổi mới trong công việc.

입문

n8n, AI, RAG

Cách trở thành chuyên gia tự động hóa AI không cần code, hướng dẫn hoàn chỉnh n8n

nambaksa

Bài giảng phát triển chương trình tạo bản thảo (Chatgpt API)

lread90

Trong thời đại Cơn sốt vàng, người ta nói rằng việc trở nên giàu có bằng cách bán các công cụ khai thác vàng sẽ dễ dàng hơn là tự mình khai thác vàng. ChatGPT Tại sao không thử bán các chương trình trong Thời đại Khám phá?

초급

ChatGPT, AIPRM, REST API

Bài giảng phát triển chương trình tạo bản thảo (Chatgpt API)

lread90

Bài giảng phát triển chương trình tự động hóa bình luận AI (Naver Blog)

lread90

Chatgpt là một chương trình đọc và bình luận các bài viết của hàng xóm của tôi. Bài giảng về tự động hóa tiếp thị và phát triển chương trình quản lý khu phố

초급

Python, Naver Searching Keyword, Blog

Bài giảng phát triển chương trình tự động hóa bình luận AI (Naver Blog)

lread90

Hướng dẫn thực chiến Spring AI: Tạo RAG chatbot

sionicai

Tìm hiểu cách dễ nhất để xử lý AI bằng Spring AI. Hãy cùng tìm hiểu Spring AI trong khi xây dựng chatbot RAG.

입문

Spring AI, LLM, RAG

Hướng dẫn thực chiến Spring AI: Tạo RAG chatbot

sionicai

Học máy + học sâu bắt đầu bằng Python (từ học máy bằng sklearn đến phát triển học sâu bằng TensorFlow và Keras)

ilifo

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

초급

Python, sklearn, Machine Learning(ML)

Học máy + học sâu bắt đầu bằng Python (từ học máy bằng sklearn đến phát triển học sâu bằng TensorFlow và Keras)

ilifo

Tạo LLM tùy chỉnh : Từ khái niệm cơ bản về RAG đến thực hành đa phương thức·Agent cho người mới bắt đầu

Dịch cái này sang tiếng Việt

Khóa học thực hành RAG mà ai cũng có thể hiểu – Từ cơ bản đến đa phương thức, Agent

Đặc điểm của khóa học này

Tôi khuyến nghị cho những người như thế này

Sau khi hoàn thành khóa học

Bạn sẽ học những nội dung như thế này.

Người tạo ra khóa học này

Những lưu ý trước khi học

Môi trường thực hành

Tài liệu học tập

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của leejinkyu0612

Khóa học tương tự

Tạo LLM tùy chỉnh : Từ khái niệm cơ bản về RAG đến thực hành đa phương thức·Agent cho người mới bắt đầu

Dịch cái này sang tiếng Việt

Khóa học thực hành RAG mà ai cũng có thể hiểu – Từ cơ bản đến đa phương thức, Agent

Đặc điểm của khóa học này

Tôi khuyến nghị cho những người như thế này

Sau khi hoàn thành khóa học

Bạn sẽ học những nội dung như thế này.

Người tạo ra khóa học này

Những lưu ý trước khi học

Môi trường thực hành

Tài liệu học tập

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của leejinkyu0612

Khóa học tương tự

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là