Được Google chứng nhận! Đạt được chứng chỉ dành cho nhà phát triển TensorFlow

Mọi người đều mơ ước có một blog riêng! Tạo một blog khác biệt do chính bạn tạo ra và vận hành, không phải một blog mà bạn có thể tìm thấy ở bất kỳ nơi nào khác! Hãy thử ngay với blog Github!

Hãy sử dụng Streamlit để xây dựng và chia sẻ ứng dụng phân tích dữ liệu riêng của bạn một cách nhanh chóng và dễ dàng!

Pandas là một trong những thư viện được sử dụng rộng rãi nhất trong Python. Là yếu tố không thể thiếu trong phân tích dữ liệu, với khóa học <Pandas hoàn thành trong một lần>, bạn có thể học mọi thứ về Pandas, thư viện phân tích dữ liệu không thể thiếu trong Python.

Đây là khóa học miễn phí 'Note Series' của Teddynote. Khóa học này dành cho những người mới bắt đầu học Python. Chúng tôi cung cấp sách giáo khoa điện tử riêng để bạn có thể học Python một cách dễ dàng. Để biết thêm khóa học, hãy truy cập kênh YouTube 'Teddynote'.

Phân tích dữ liệu nghe có vẻ hoành tráng nhưng thực chất đó là quá trình tạo ra một giả thuyết và xác minh nó dựa trên dữ liệu. Bạn có thể sử dụng Python để tìm hiểu dữ liệu nào cần phân tích và cách kiểm tra giả thuyết của mình.

Đây là bài giảng nơi bạn có thể học các kỹ năng triển khai luận văn deep learning bằng cách triển khai luận án U-Net từ đầu bằng cách sử dụng TensorFlow 2.0.

Khóa học này củng cố các khái niệm cơ bản về học tăng cường thông qua các nghiên cứu lý thuyết thiết yếu về học tăng cường sâu và tìm hiểu chi tiết các nguyên tắc của học tăng cường sâu thông qua thực hành triển khai mã thực tế bằng TensorFlow.

Bạn có muốn thực hiện bước đầu tiên vào thế giới dữ liệu không? Học máy học và học sâu, các công nghệ AI cốt lõi, với Python. Bài giảng này hướng dẫn bạn từng bước, từ những điều cơ bản về học máy và học sâu đến các ứng dụng thực tế. Học máy truyền thống và học sâu đều dựa trên nhiều nguyên tắc và hệ thống kỹ thuật giống nhau. Do đó, trong bài giảng này, thay vì tách cả hai thành các chủ đề riêng biệt, chúng tôi đã tổ chức chúng thành một khóa học được kết nối để những người mới bắt đầu có thể nâng cao hiểu biết về học máy nói chung.

Nhiều thí sinh muốn làm bài thi thử. Tại sao vậy? Bởi vì người ra đề thi tham khảo bài thi thử. Bài thi thử mới nhất là con đường ngắn nhất đến thành công.

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

Khóa học này là một masterclass thực hành hoàn chỉnh phân tích sâu sự phát triển công nghệ cốt lõi của AI tạo sinh từ LDM(Latent Diffusion Model) đến DiT(Diffusion Transformer). Chúng ta sẽ trực tiếp phân tích nguyên lý học tập dựa trên không gian tiềm ẩn của LDM, cấu trúc của Stable Diffusion, và phương thức triển khai của Diffusion Transformer mới nhất thông qua các bài báo và code. Học viên sẽ trực tiếp triển khai các mô hình LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT dựa trên PyTorch, đồng thời học một cách có hệ thống các xu hướng mới nhất và sự tiến hóa cấu trúc của mô hình tạo sinh.

Hướng dẫn giúp người không chuyên, người mới bắt đầu nhanh chóng đạt được phần thực hành chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn! Lý thuyết gọn nhẹ, thực hành vững vàng. Không cần kiến thức nền phức tạp, chỉ tập trung học các điểm trọng tâm chắc chắn ra thi, dựa trên đề thi thật.

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.

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 :)

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 nhập môn này được thiết kế là khóa học dễ nhất và thực tế nhất, phù hợp với trình độ của người mới bắt đầu Python. Bạn sẽ học cách tạo bảng điều khiển trực quan bằng Streamlit, Google Cloud Platform để triển khai, v.v. Ngoài ra, khóa học còn giúp bạn chuẩn bị cho kỳ thi thực hành Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn.

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.

Những Gì Bạn Sẽ Nhận Được Từ Khóa Học Này Chào mừng bạn đến với LangGraph in Action, hướng dẫn toàn diện giúp bạn thành thạo việc thiết kế và triển khai các AI agent nâng cao sử dụng LangGraph. Trong khóa học này, bạn sẽ khám phá những kiến thức nền tảng về xây dựng các agent có tính module hóa, khả năng mở rộng và sẵn sàng cho môi trường production, tất cả đều được tiếp cận theo phương pháp thực hành. Từ việc hiểu những điều cơ bản về thiết kế dựa trên state của LangGraph đến việc tạo ra một ứng dụng full-stack, bạn sẽ có được những kỹ năng cần thiết để biến các AI agent thành hiện thực. Điểm Nổi Bật Của Khóa Học Thiết Kế Dựa Trên State: Đi sâu vào triết lý cốt lõi của LangGraph về các node và edge để tạo ra các agent có cấu trúc và dễ bảo trì. Quản Lý Bộ Nhớ: Khám phá bộ nhớ ngắn hạn với checkpointer và bộ nhớ dài hạn với đối tượng Store để tạo ra các agent có khả năng thích ứng và học hỏi. Quy Trình Làm Việc Nâng Cao: Xây dựng các hệ thống human-in-the-loop, triển khai thực thi song song và thành thạo các mô hình multi-agent. Phát Triển Sẵn Sàng Cho Production: Học các thao tác bất đồng bộ, subgraph và tạo các ứng dụng full-stack sử dụng FastAPI và Docker. Đến cuối khóa học, bạn sẽ không chỉ có hiểu biết lý thuyết vững chắc mà còn có các kỹ năng thực tế để triển khai AI agent ở bất kỳ đâu, hoàn toàn với các công cụ mã nguồn mở. Cho dù bạn là một developer muốn đi trước xu hướng hay một kỹ sư dày dạn kinh nghiệm muốn mở rộng bộ công cụ AI của mình, khóa học này sẽ trang bị cho bạn những gì cần thiết cho lĩnh vực AI agent đang phát triển nhanh chóng. Với việc ngày càng nhiều ứng dụng thực tế áp dụng AI agent, khóa học này đảm bảo bạn sẵn sàng để thiết kế, xây dựng và triển khai các hệ thống nâng cao giải quyết những thách thức thực tiễn. Hãy cùng bắt đầu xây dựng và định hình tương lai của AI!

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.

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

Chứng chỉ thiết yếu trong thời đại AI, MS AI-900! 🚀 Bạn có biết không? ChatGPT chỉ hoạt động trên Microsoft Azure! Nếu bạn muốn tận dụng đúng cách Microsoft Azure OpenAI - nền tảng độc quyền cung cấp các mô hình GPT mới nhất, thì đây chính là cơ hội. Hãy phát triển thành chuyên gia dịch vụ Azure AI thông qua khóa học AI-900, và làm chủ các giải pháp AI cấp doanh nghiệp mà các công ty tin tưởng. Hãy nâng cao khả năng cạnh tranh của bạn với tư cách là một chuyên gia AI thực thụ bằng cách đạt được chứng nhận công nhận toàn cầu!

Làm chủ Model Context Protocol (MCP) là một khóa học thực hành, tập trung vào kỹ thuật được thiết kế để giúp các nhà phát triển xây dựng backend AI thực tế, an toàn và sẵn sàng cho production. Sau khi giúp hàng nghìn học viên vượt qua sự nhầm lẫn xung quanh việc tích hợp LLM, tool calling và kiến trúc backend, tôi đã tạo ra khóa học này để giải quyết những vấn đề phổ biến nhất: "Làm thế nào để xây dựng một backend đáng tin cậy mà LLM có thể gọi một cách an toàn?" "Làm thế nào để lựa chọn giữa SSE, stdio, hoặc streamable-http?" "Làm thế nào để mở rộng MCP thành các ứng dụng thực tế với FastAPI, Auth0, và LangGraph?" "Làm thế nào để cấu trúc các công cụ, tài nguyên, prompts và ngữ cảnh MCP của tôi?" Trong khóa học này, tôi hướng dẫn bạn từng bước—từ việc khởi động một MCP server tối giản đến triển khai một hệ thống được Dockerize hoàn toàn an toàn. Mỗi bài học đều thực hành, được thiết kế để loại bỏ sự phức tạp và cung cấp cho bạn một quy trình làm việc rõ ràng, có thể lặp lại để xây dựng các hệ thống AI hiện đại. Nếu bạn cảm thấy thất vọng với những hướng dẫn mơ hồ và muốn có sự hiểu biết rõ ràng, cụ thể, ở cấp độ kỹ thuật về MCP, khóa học này được xây dựng dành cho bạn.

Đây là bài giảng về Kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn cấp chứng chỉ công nghệ quốc gia với Python. Chúng tôi cổ vũ cho sự thành công của bạn!

Khóa học này không chỉ đơn thuần là "cách triển khai" Transformer, mà là quá trình phân tích từ góc nhìn của người thiết kế về tại sao cấu trúc này được tạo ra, vai trò của từng module, và cách toàn bộ mô hình hoạt động. Phân tích sâu nguyên lý tính toán bên trong của Self-Attention và Multi-Head Attention, đồng thời xác minh trực tiếp qua công thức, bài báo và code triển khai về Positional Encoding, Feed-Forward Network, cấu trúc Encoder·Decoder đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế nào. Xuất phát từ Attention, tự tay lắp ráp toàn bộ cấu trúc Transformer, thực hiện training thực tế và thấu hiểu cách mô hình hoạt động. Đây là lộ trình có cấu trúc và thực chiến nhất dành cho "những ai muốn hiểu hoàn toàn về Transformer".

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.