Bộ lọc Kalman: Nguyên lý toán học của ước lượng trạng thái qua các ví dụ cụ thể

Đây là khóa học Đại số tuyến tính chuyên sâu dành cho sinh viên và chuyên gia các ngành kỹ thuật như Học máy (Machine Learning), AI, Robot học, Thị giác máy tính, v.v. Khóa học này được đề xuất cho những ai muốn nghiên cứu sâu về Đại số tuyến tính. Nội dung được trình bày một cách dễ hiểu nhất có thể, đồng thời đi sâu vào các chủ đề cốt lõi thông qua việc lựa chọn và tập trung vào các nội dung quan trọng.

Việc nắm vững lý thuyết xác suất là điều bắt buộc khi học về AI hay Machine Learning. Tôi đề xuất tài liệu này cho những ai muốn nghiên cứu sâu hơn về lý thuyết xác suất.

Cốt lõi của tất cả AI/Deep Learning cuối cùng đều là tối ưu hóa. Tất nhiên không chỉ riêng AI/Deep Learning mới cần lý thuyết tối ưu hóa. Computer Vision, Robotics & Control Systems, Financial Engineering & Quant, Data Science, Signal Processing... có lẽ dù học lĩnh vực nào, khi đi sâu hơn thì lý thuyết tối ưu hóa là một trong những chủ đề mà bạn chắc chắn sẽ gặp phải. Khóa học này bao gồm từ lý thuyết cơ bản về toán học đến những nội dung sâu sắc một cách có hệ thống. Tôi nghĩ đây chắc chắn là khóa học lý thuyết tối ưu hóa tốt nhất được mở trong nước.

Đây là lý thuyết tối ưu hóa cần thiết cho AI/Deep Learning, Thị giác máy tính, Đồ họa máy tính, v.v. Trong Lý thuyết tối ưu hóa 1, chúng tôi tập trung vào định nghĩa của hàm đa biến và đạo hàm của hàm đa biến. Tại sao lại như vậy? Đó là bởi vì tất cả các bài toán tối ưu hóa đều được biểu diễn dưới dạng hàm đa biến. Nếu bạn nắm vững định nghĩa chính xác và khái niệm đạo hàm của hàm đa biến, việc tiếp cận lý thuyết trong các lĩnh vực trên sẽ trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.

Nắm vững đại số tuyến tính cần thiết cho AI/học sâu bằng cách đầu tư 10 phút mỗi ngày và hoàn thành nó trong một tháng.

Đây là lý thuyết tối ưu hóa cần thiết cho AI/Deep Learning, Thị giác máy tính, Đồ họa máy tính, v.v. Trong Lý thuyết tối ưu hóa 1, chúng tôi tập trung vào định nghĩa của hàm đa biến và đạo hàm của hàm đa biến. Tại sao lại như vậy? Đó là bởi vì tất cả các bài toán tối ưu hóa đều được biểu diễn dưới dạng hàm đa biến. Nếu bạn nắm vững định nghĩa chính xác và khái niệm đạo hàm của hàm đa biến, việc tiếp cận lý thuyết trong các lĩnh vực trên sẽ trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.

Đây là khóa học Đại số tuyến tính chuyên sâu dành cho sinh viên và chuyên gia các ngành kỹ thuật như Học máy (Machine Learning), AI, Robot học, Thị giác máy tính, v.v. Khóa học này được đề xuất cho những ai muốn nghiên cứu sâu về Đại số tuyến tính. Nội dung được trình bày một cách dễ hiểu nhất có thể, đồng thời đi sâu vào các chủ đề cốt lõi thông qua việc lựa chọn và tập trung vào các nội dung quan trọng.

Chúng tôi sẽ làm cho các thuật toán trở nên dễ dàng chỉ trong hai tuần giảng dạy. Chúng ta sử dụng máy tính để được thoải mái, vậy tại sao bạn lại dành quá nhiều thời gian cho máy tính?

Cuốn sách hoàn hảo nhất cho việc ĐỖ TẤT CẢ các bài kiểm tra coding

Đây là bài giảng giới thiệu và giải bài toán Vòng loại 1 của Google Codejam, một cuộc thi thuật toán của Google.

Đây là khóa học thực hành tự tay chế tạo xe tự hành dựa trên AI bằng cách sử dụng Raspberry Pi và các cảm biến đa dạng.

Khóa học này là khóa học dành cho những người chuẩn bị thi CosPro cấp 1, là quá trình giải đề mẫu COS Pro cấp 1 được công ty YBMnet (đơn vị tổ chức thi) công bố.

Đây là khóa học hữu ích dành cho những ai muốn hệ thống lại kiến thức Deep Learning một cách chuyên sâu và nắm bắt bức tranh toàn cảnh thông qua việc tập trung vào lý thuyết và bối cảnh thay vì thực hành. Bạn có thể dễ dàng thấu hiểu nền tảng toán học và thống kê vốn là gốc rễ của Deep Learning, đồng thời chúng tôi sẽ giải thích một cách trực quan các nguyên lý của những mô hình Deep Learning hiện đại tiêu biểu như AutoEncoder, GAN, Transformer, AlphaGo dưới góc nhìn của một nhà phát triển.

Thử thách Giải đố Mã nguồn là một khóa huấn luyện tập trung trong 4 tuần về "tư duy lập trình", giúp bạn ra lệnh cho máy tính hoạt động theo ý muốn dựa trên nội dung "Học lập trình 1" của Swift Playgrounds. Thông qua việc giải quyết các nhiệm vụ giải đố trong mỗi buổi học, người tham gia sẽ tự nhiên học được cách phân tách vấn đề thành các bước nhỏ, nhận diện mẫu để sắp xếp các quy tắc lặp lại bằng vòng lặp for hoặc hàm, và đưa ra các phán đoán logic để thay đổi hành động tùy theo tình huống. Không chỉ dừng lại ở việc tìm ra đáp án đúng, người học sẽ đạt đến trình độ có thể giải thích và chỉnh sửa lý do "tại sao mình lại giải quyết theo cách này".

Học Python từ đầu bằng cách tận dụng 100% ChatGPT. Thay vì giải thích khái niệm nhàm chán, chúng tôi tập trung vào việc giúp học viên trực tiếp trải nghiệm lập trình và phát triển kỹ năng giải quyết vấn đề thông qua các bài toán ví dụ và thực hành. Sau khi nắm vững cú pháp cơ bản của Python, học viên có thể nâng cao kỹ năng bằng cách giải quyết nhiều bài tập khác nhau ở Level 1 và Level 2. Ngoài ra, học viên có thể kiểm tra và bổ sung những phần còn thiếu sót của mình thông qua một Exam được thiết kế như một kỳ thi thực tế. Bằng cách giải quyết bài tập định kỳ và tận dụng ChatGPT, học viên có thể có trải nghiệm học tập không nhàm chán và ghi nhớ lâu dài.

Đây là khóa học giúp bạn học dễ dàng các khái niệm toán học quan trọng được sử dụng trong game. Những người am hiểu toán học thường coi những kiến thức này là hiển nhiên nên không thể dạy dưới giả định rằng người học chẳng biết gì cả. Khóa học này giải thích từ góc nhìn của người mới bắt đầu, thực sự coi bạn như người không chuyên.

RUR-PLE là phần mềm giáo dục được tạo ra bằng Python nhằm giúp học sinh học SW (phần mềm) dễ dàng hơn. Tại đây, chúng tôi sẽ giúp bạn tìm hiểu những gì có thể làm được với SW và rèn luyện tư duy máy tính thông qua các bài thực hành đơn giản.