Hướng dẫn đầy đủ về Kafka - ksqlDB

Xin chào các bạn học viên,

Tôi vừa mới ra mắt khóa học Hướng dẫn hoàn chỉnh về Airflow Phần 1 nóng hổi.

"Kết thúc đường ống dữ liệu trong một lần! Lớp học chuyên gia Airflow"

Từ nguyên lý hoạt động cốt lõi của Airflow cho đến cách sử dụng đa dạng các Operator và Hook, tôi đã dành hết tâm huyết tạo ra bài giảng này để giúp các học viên phát triển thành những chuyên gia Airflow được công nhận trong thực tế.

Trang giới thiệu khóa học: https://inf.run/2Y8Z4

Video giới thiệu khóa học: https://inf.run/znn8V

Khóa học Airflow Toàn tập Phần 1 đang có chương trình giảm giá 40% trong 2 tuần kể từ hôm nay để kỷ niệm ngày ra mắt. Bên cạnh đó, tất cả các khóa học khác của tôi cũng sẽ được giảm giá 30% trong 2 tuần.

Tôi tự tin khẳng định và muốn đề xuất rằng khóa học này là sự lựa chọn tốt nhất để học Airflow. Xin cảm ơn.

Xin chào các bạn. Tôi là Kwon Cheol Min.

Tôi vừa ra mắt một khóa học mới với tiêu đề 'Học Transformer thông qua việc triển khai'.

Khóa học này sẽ giúp bạn học Transformer một cách sâu sắc bằng cách trực tiếp triển khai từ đầu, từ Multi Head Attention - cơ chế cốt lõi của Transformer, đến mô hình Original Transformer và BERT, cũng như mô hình dịch thuật Encoder-Decoder MarianMTĐây là khóa học giúp bạn có thể học Transformer một cách thấu đáo thông qua việc triển khai trực tiếp từ con số không.

Nếu bạn từ lâu đã quan tâm đến Transformer nhưng gặp khó khăn trong việc hiểu về Transformer, thì khóa học này với những giải thích lý thuyết dễ hiểu, chi tiết từ lý thuyết đến triển khai code thực tế sẽ giúp giải tỏa cơn khát hiểu biết về Transformer của bạn một cách thỏa đáng.

Hiện đang có chương trình giảm giá 35% nhân dịp khai trương, và dưới đây là trang giới thiệu khóa học.

https://inf.run/9iXA7

Khóa học tiên quyết chính thức của 'Khóa học Transformer - Học qua Thực hành' là 'Hướng dẫn Hoàn chỉnh về Deep Learning CNN - Phiên bản Pytorch'. Khóa học Hướng dẫn Hoàn chỉnh về Deep Learning CNN - Phiên bản Pytorch cũng đang có chương trình giảm giá 25%.

Nếu bạn có kinh nghiệm triển khai mô hình với Pytorch ở mức độ nhất định thì có thể thử thách bản thân mà không cần nghe các bài giảng tiên quyết. Để biết thêm chi tiết, vui lòng xem https://inf.run/K4ZyT

Vui lòng tham khảo video.

Thời tiết trở nên khá lạnh rồi nhỉ. Luôn chú ý sức khỏe và có một ngày tràn đầy năng lượng nhé.

Cảm ơn bạn.

Xin chào,

Để chào mừng sự ra mắt các khóa học Pytorch của tôi và chào đón mùa xuân mới, tôi giảm giá 30% cho tất cả các khóa học trong hai tuần, từ hôm nay (ngày 2 tháng 4) đến ngày 15 tháng 4.

Nhờ sự làm việc chăm chỉ của đội ngũ tiếp thị Inflearn, chúng tôi đã tạo ra một trang sự kiện riêng bên dưới, vui lòng tham khảo.

https://inf.run/U58ia

Chúng tôi đã sắp xếp lại Deep Learning Computer Vision Complete Guide hiện có và Deep Learning CNN Complete Guide mới phát hành - phiên bản Pytorch thành một lộ trình mới. Nếu bạn quan tâm, vui lòng truy cập trang lộ trình bên dưới. Chương trình giảm giá đặc biệt chỉ áp dụng cho lộ trình trong vòng 2 tuần.

https://inf.run/8yzaQ

Cảm ơn

Xin chào,

Cấu hình hệ thống đã hoàn thành trước thời hạn và chúng tôi vừa mở bài giảng mới, ' Hướng dẫn đầy đủ về Deep Learning CNN - Phiên bản Pytorch' .

Tôi đã chuẩn bị bài giảng này trong một thời gian dài. Với nội dung bài giảng được cải thiện so với bài giảng phiên bản TFKeras hiện tại, bài giảng này sẽ hướng dẫn bạn từng bước từ nguyên tắc đến thực hành CNN dựa trên PyTorch, cho phép bạn xây dựng các kỹ năng thực tế có thể áp dụng ngay vào các dự án thực tế.

Phần giới thiệu chi tiết hơn về bài giảng có trong URL bên dưới.

Trang giới thiệu khóa học: https://www.inflearn.com/course/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-cnn-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%ED%86%A0%EC%B9%98

Nếu bạn quan tâm đến Pytorch, bạn sẽ không hối hận khi chọn khóa học này, Deep Learning CNN Complete Guide - Pytorch. Bạn sẽ có thể hoàn toàn làm chủ CNN và Pytorch từ trình độ cơ bản đến nâng cao thông qua khóa học này.

Cảm ơn

Xin chào các em, tên tôi là Cheolmin Kwon.

Lần này, tôi đã phát hành một bài giảng mới có tiêu đề ‘Hướng dẫn đầy đủ về FastAPI’. Tôi đăng bài giới thiệu ngắn gọn về khóa học để giúp đỡ những ai quan tâm đến FastAPI.

'Hướng dẫn đầy đủ về FastAPI' bao gồm nhiều ví dụ khác nhau và các dự án thực tế phong phú để cho phép học hỏi một cách có hệ thống từ các thành phần cốt lõi của FastAPI đến các chức năng nâng cao.

Ngoài ra, nó không chỉ bao gồm bản thân FastAPI mà còn bao gồm toàn bộ quá trình phát triển dịch vụ web bằng FastAPI. Thông qua đó, bạn sẽ có thể phát triển các kỹ năng của mình đến mức có thể áp dụng FastAPI ngay lập tức vào các dự án thực tế.

Phần giới thiệu bài giảng chi tiết hơn có thể được tìm thấy tại URL bên dưới.

https://www.inflearn.com/course/fastapi-%EC%99%84%EB%B2%BD-%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C

Chúng tôi đã dành rất nhiều thời gian và công sức để tạo khóa học này cho FastAPI để bạn không hối tiếc.

Tôi hy vọng mọi người sẽ có khoảng thời gian vui vẻ và quý giá trong kỳ nghỉ lễ Chuseok sắp tới. Tôi muốn gửi lời chào mừng lễ Chuseok trước tới tất cả các học sinh yêu thích bài giảng của tôi.

Cảm ơn

Xin chào,

Thay vì phát hành riêng bài giảng ksqlDB Phần 2, chúng tôi dự định tích hợp các bài giảng bổ sung vào bài giảng ksqlDB Phần 1.

Các bài giảng được bổ sung sẽ dài khoảng 7 đến 8 giờ và có nội dung chính như sau.

1. Tích hợp KSQLDB và Connect

2. Tích hợp Elaticsearch Sink Connector

3. Đào tạo thực hành ca sử dụng KSQLDB

4. Trực quan hóa kết quả phân tích KSQLDB với Kibana

Tất cả các bài giảng bổ sung sẽ được tải lên trước Thứ Năm, ngày 8 tháng 6, vì vậy các sinh viên hiện tại sẽ sớm có thể học các bài giảng bổ sung.

Tên bài giảng sẽ được đổi thành Kafka Complete Guide - ksqlDB, đồng thời phần giới thiệu bài giảng cũng sẽ được thay đổi để thể hiện nội dung bài giảng được bổ sung. Dự kiến ​​ngày hoàn thành công việc là ngày 14/6.

Giá khóa học sẽ tăng lên 99.000 won (tất nhiên) nhưng học viên hiện tại sẽ không bị ảnh hưởng.

Tuy nhiên, ngày tăng giá là ngày 14/6 và cho đến lúc đó, giá hiện tại vẫn giữ nguyên.

Một lần nữa xin cảm ơn các sinh viên đã luôn yêu thích bài giảng của tôi.