Hands-On Machine Learning 2

Ưu đãi đặt sớm

30%

Cơ bản / Deep Learning(DL), Keras, Tensorflow, Stable Diffusion, LLM

Đây là khóa học deep learning thực hành, trong đó bạn trực tiếp thực hành các mã ví dụ trên GitHub từ cuốn 『Deep Learning qua lời dạy của François Chollet, người sáng lập Keras, ấn bản 3』. Bạn sẽ từng bước triển khai từ mạng nơ-ron nhân tạo cơ bản đến các mô hình LLM và diffusion mới nhất, đồng thời nắm vững các pipeline machine learning và những phương pháp hay nhất có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

Cơ bản

Deep Learning(DL), Keras, Tensorflow

Giải thích mã ví dụ trong <Deep Learning qua lời dạy của người sáng lập Keras, ấn bản thứ 3>

haesunpark

Ưu đãi đặt sớm

30%

Cơ bản / Deep Learning(DL), Keras, Tensorflow, Stable Diffusion, LLM

Bài giảng giải thích “Học LLM bằng cách tự xây dựng từ đầu”

haesunpark

Cơ bản / PyTorch, gpt-2, transformer, LLM, Fine-Tuning

4.8

(26)

Đây là khóa học về các notebook trên GitHub và nội dung bổ sung của cuốn <Học LLM bằng cách tự xây dựng từ con số 0> (Gilbut, 2025). GitHub: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ <Học LLM bằng cách tự xây dựng từ con số 0> là bản dịch của cuốn sách bán chạy <Build a Large Langauge Model (from Scratch)> (Manning, 2024) do Sebastian Raschka viết. Cuốn sách hướng dẫn cách tìm hiểu nguyên lý hoạt động và phương pháp ứng dụng các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách bắt đầu từ con số 0 để tự xây dựng một mô hình hoàn chỉnh dựa trên mô hình GPT-2 do OpenAI tạo ra.

Cơ bản

PyTorch, gpt-2, transformer

Bài giảng giải thích “Học LLM bằng cách tự xây dựng từ đầu”

haesunpark

Cơ bản / PyTorch, gpt-2, transformer, LLM, Fine-Tuning

4.8

(26)

Mô hình ngôn ngữ lớn, nhanh chóng nắm bắt những điểm cốt lõi!

haesunpark

Nhập môn / Artificial Neural Network, PyTorch, LLM, Fine-Tuning, RNN

4.7

(10)

Đây là khóa học dựa trên <Mô hình ngôn ngữ lớn, nhanh chóng nắm bắt những điểm cốt lõi!> (Insight, 2025), trình bày về lý thuyết và các ví dụ thực tiễn của LLM.

Nhập môn

Artificial Neural Network, PyTorch, LLM

Mô hình ngôn ngữ lớn, nhanh chóng nắm bắt những điểm cốt lõi!

haesunpark

Nhập môn / Artificial Neural Network, PyTorch, LLM, Fine-Tuning, RNN

4.7

(10)

Học máy, nhanh chóng nắm bắt những điều cốt lõi!

haesunpark

Nhập môn / Artificial Neural Network, CNN, linear-regression, RNN, ensembles

4.6

(16)

Đây là khóa học về lý thuyết học máy và các ví dụ thực tiễn, được xây dựng dựa trên cuốn <Học máy, nhanh chóng nắm bắt những điểm cốt lõi!> (Insight, 2025).

Nhập môn

Artificial Neural Network, CNN, linear-regression

Học máy, nhanh chóng nắm bắt những điều cốt lõi!

haesunpark

Nhập môn / Artificial Neural Network, CNN, linear-regression, RNN, ensembles

4.6

(16)

Học máy + học sâu được nghiên cứu một mình

haesunpark

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

4.8

(159)

9,400+

Với Chuỗi Hanbit Media Honggong, bạn có thể học các hướng dẫn về học máy và học sâu siêu việt như thể bạn đang dạy kèm 1:1, hiểu chúng bằng hàng trăm bức vẽ tay và có thể thực hành ngay chỉ với một trình duyệt thông qua Google Colab.

Cơ bản

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

Học máy + học sâu được nghiên cứu một mình

haesunpark

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

4.8

(159)

9,400+

Làm đi! Giới thiệu về học sâu

haesunpark

Cơ bản / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

4.9

(81)

5,000+

Bài giảng này là một bước về khái niệm, một bước về công thức và một bước về mã hóa. Nó hướng dẫn người đọc học sâu với bước tiến và hướng đi đúng đắn nhất. Ngoài ra, còn có hơn 100 biểu đồ, hình minh họa và sơ đồ nên ngay cả những khái niệm trừu tượng cũng có thể được chấp nhận dễ dàng và nhanh chóng. Một tính năng độc đáo khác của khóa học này là bạn có thể bắt đầu thực hành ngay bằng cách truy cập trình duyệt web mà không cần cài đặt chương trình. Sau khi hiểu lý thuyết một cách thoải mái, bạn có thể tự viết mã và chinh phục bốn vấn đề điển hình của deep learning bằng chính đôi mắt của mình, vì vậy đây là một cuốn sách giáo khoa hoàn hảo cho deep learning. Các khái niệm hoặc thuật ngữ cần được chỉ ra là ‘Đợi một chút!’ xuất hiện ở giữa văn bản. Hiệu quả học tập được nâng cao nhờ việc xem lại sách hai lần qua góc ‘Để chuyển sang phần tiếp theo’ và góc ‘Thẻ nhớ’ ở cuối chương. 『Làm đi! Hãy nhanh chóng giải quyết vấn đề học sâu bằng “Giới thiệu về học sâu”.

Cơ bản

Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

Làm đi! Giới thiệu về học sâu

haesunpark

Cơ bản / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

4.9

(81)

5,000+

Python đánh thức tư duy lập trình

haesunpark

Nhập môn / Python, Pandas

4.9

(15)

Đánh thức bộ não lập trình đang ngủ say. Từ cơ bản về Python đến Machine Learning chỉ trong một cuốn sách! Cuốn sách này là tài liệu nhập môn khoa học máy tính được xây dựng dựa trên bài giảng của MIT, giúp những người mới bắt đầu hoàn toàn chưa biết gì về lập trình cũng có thể thoải mái tìm đọc. Hãy đánh thức bộ não lập trình của bạn bằng những chủ đề thiết yếu để bắt đầu lập trình như tư duy máy tính và các thuật toán đơn giản. Thông qua các bài tập rèn luyện trí não ở mỗi chương, bạn sẽ được tìm hiểu các chủ đề thực tiễn như trực quan hóa dữ liệu, mô phỏng, kỹ thuật tính toán dữ liệu và machine learning.

Nhập môn

Python, Pandas

Python đánh thức tư duy lập trình

haesunpark

Nhập môn / Python, Pandas

4.9

(15)

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

(CẬP NHẬT) Hệ thống gợi ý cá nhân hóa sử dụng Python | Thuật toán gợi ý | Trí tuệ nhân tạo gợi ý

거친코딩

Cơ bản / Recommendation System, Deep Learning(DL)

4.7

(47)

1,000+

Hãy tạo ra thuật toán gợi ý cá nhân hóa của riêng bạn bằng cách thấu hiểu nguyên lý hoạt động của các thuật toán gợi ý đa dạng!

Cơ bản

Recommendation System, Deep Learning(DL)

(CẬP NHẬT) Hệ thống gợi ý cá nhân hóa sử dụng Python | Thuật toán gợi ý | Trí tuệ nhân tạo gợi ý

거친코딩

Cơ bản / Recommendation System, Deep Learning(DL)

4.7

(47)

1,000+

Công nghệ tiên tiến thế hệ tiếp theo deep learning - Giới thiệu về mạng lưới thần kinh thông tin vật lý và thực hành Pytorch

dlbro

1.466.753 ₫

Cơ bản / PyTorch, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

4.7

(27)

Khóa học này nói về việc nghiên cứu các mạng lưới thần kinh thông tin vật lý, một trong những công nghệ học sâu cải tiến thế hệ tiếp theo và trực tiếp triển khai chúng bằng Pytorch. Cùng tôi tìm hiểu thế hệ công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến tiếp theo!

Cơ bản

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

Công nghệ tiên tiến thế hệ tiếp theo deep learning - Giới thiệu về mạng lưới thần kinh thông tin vật lý và thực hành Pytorch

dlbro

1.466.753 ₫

Cơ bản / PyTorch, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

4.7

(27)

Hướng dẫn hoàn hảo về Spark Machine Learning - Phần 1

dooleyz3525

Trung cấp trở lên / Apache Spark, Machine Learning(ML), Big Data, Data Engineering

4.9

(29)

Nếu bạn muốn được công nhận là chuyên gia học máy trên nền tảng dữ liệu lớn, từ việc thấu hiểu Framework cốt lõi của Spark Machine Learning, xử lý dữ liệu dựa trên SQL thông qua các bài toán thực tế có độ khó cao, đến khả năng phân tích dữ liệu qua phân tích miền nghiệp vụ và triển khai mô hình học máy tối ưu, hãy đồng hành cùng khóa học này.

Trung cấp trở lên

Apache Spark, Machine Learning(ML), Big Data

Hướng dẫn hoàn hảo về Spark Machine Learning - Phần 1

dooleyz3525

Trung cấp trở lên / Apache Spark, Machine Learning(ML), Big Data, Data Engineering

4.9

(29)

Khởi đầu phân tích dữ liệu: Ngữ pháp cơ bản Python và thực hành cho người không chuyên

algolearn

Nhập môn / Python, Machine Learning(ML), Big Data, Coding Test, AI

4.8

(23)

Đây là khóa học Python cơ bản dành cho những người mới bắt đầu muốn phát triển thành nhà phân tích dữ liệu. - Người muốn phân tích dữ liệu nhưng chưa biết Python - Người muốn học machine learning bằng Python - Người đang chuẩn bị cho kỳ thi thực hành chứng chỉ phân tích Big Data - Người muốn phát triển ứng dụng dựa trên machine learning bằng Python

Nhập môn

Python, Machine Learning(ML), Big Data

Khởi đầu phân tích dữ liệu: Ngữ pháp cơ bản Python và thực hành cho người không chuyên

algolearn

Nhập môn / Python, Machine Learning(ML), Big Data, Coding Test, AI

4.8

(23)

Học trí tuệ nhân tạo và tự lái với AWS DeepRacer

AI CASTLE

Nhập môn / DeepRacer, Reinforcement Learning(RL), Autonomous Driving

4.8

(42)

Hãy tự tạo chiếc xe tự lái AI của riêng bạn! Đây là khóa học thú vị và nhanh nhất để học về AI và học tăng cường. Khóa học này được xây dựng bởi nhà phát triển đứng số 1 bảng xếp hạng DeepRacer tại Hàn Quốc.

Nhập môn

DeepRacer, Reinforcement Learning(RL), Autonomous Driving

Học trí tuệ nhân tạo và tự lái với AWS DeepRacer

AI CASTLE

Nhập môn / DeepRacer, Reinforcement Learning(RL), Autonomous Driving

4.8

(42)

Tìm hiểu về nhà máy thông minh trong kỷ nguyên AI (Phần nhập môn)

djshin08317101

Ưu đãi đặt sớm

29%

1.936.115 ₫

Nhập môn / AI, ChatGPT, Business Productivity, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

📢 "Điều gì sẽ xảy ra khi đưa AI vào nhà máy?" 🤖 Kỷ nguyên sản xuất truyền thống đã qua, giờ đây là thời đại của nhà máy thông minh lấy AI và dữ liệu làm trọng tâm! Chúng tôi đã chuẩn bị một khóa học nhập môn vô cùng dễ hiểu và rõ ràng dành cho những ai "từng thắc mắc chính xác nhà máy thông minh là gì" và "muốn biết công nghệ AI được ứng dụng như thế nào trong thực tế sản xuất".

Nhập môn

AI, ChatGPT, Business Productivity

Tìm hiểu về nhà máy thông minh trong kỷ nguyên AI (Phần nhập môn)

djshin08317101

Ưu đãi đặt sớm

29%

1.936.115 ₫

Nhập môn / AI, ChatGPT, Business Productivity, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

(AI Quant) Tạo hệ thống phân tích tự động cổ phiếu Mỹ bằng AI thông qua Vibe Coding với Claude Code

skysungsisi0926

5.426.988 ₫

24%

4.077.575 ₫

Cơ bản / HTML/CSS, Python, Machine Learning(ML), AI, Vibe Coding

5.0

(19)

Nhiệm vụ

Xây dựng hệ thống Full-stack không cần lập trình: Tự mình hoàn thiện toàn bộ pipeline từ thu thập dữ liệu, phân tích AI·ML đến bảng điều khiển web chỉ bằng các câu lệnh tiếng Hàn (Vibe Coding). Sở hữu pipeline tự động hóa 100%: Sở hữu công cụ phân tích chứng khoán độc lập, nhận kết quả sàng lọc S&P 500 và ý kiến đầu tư qua Telegram vào mỗi sáng. Tiếp thu khung đầu tư dựa trên dữ liệu thực tế: Biến năng lực phân tích dữ liệu và quản trị rủi ro cấp độ tổ chức thành của riêng bạn dựa trên mã nguồn đang vận hành thực tế.

Cơ bản

HTML/CSS, Python, Machine Learning(ML)

(AI Quant) Tạo hệ thống phân tích tự động cổ phiếu Mỹ bằng AI thông qua Vibe Coding với Claude Code

skysungsisi0926

5.426.988 ₫

24%

4.077.575 ₫

Cơ bản / HTML/CSS, Python, Machine Learning(ML), AI, Vibe Coding

5.0

(19)

Nhiệm vụ

Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian bằng Python và học sâu

YoungJea Oh

22%

792.047 ₫

Trung cấp trở lên / AI, python3, Deep Learning(DL), Financial Engineering, Algorithm, Investment

4.7

(21)

Thời gian trôi liên tục và dữ liệu tiếp tục tích lũy. Trong thế giới năng động này, dữ liệu chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ sự biến động trên thị trường tài chính đến những dấu hiệu khó nhận thấy của biến đổi khí hậu, dữ liệu chuỗi thời gian đều có tất cả. Bây giờ hãy tìm hiểu cách diễn giải và sử dụng dữ liệu mạnh mẽ này bằng sức mạnh của Python và học sâu!

Trung cấp trở lên

AI, python3, Deep Learning(DL)

Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian bằng Python và học sâu

YoungJea Oh

22%

792.047 ₫

Trung cấp trở lên / AI, python3, Deep Learning(DL), Financial Engineering, Algorithm, Investment

4.7

(21)

[TensorFlow 2] Hoàn thành cuộc chinh phục Python machine learning - Dự án dự đoán kỷ lục Marathon

nomad

704.042 ₫

Trung cấp trở lên / Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras, Computer Vision(CV)

4.1

(25)

Đây là khóa học dự án máy học toàn diện, nơi bạn học nhiều dự án hồi quy và phân loại máy học hữu ích khác nhau cùng với lý thuyết sử dụng Python và TensorFlow 2 dựa trên dữ liệu lớn của Boston Marathon.

Trung cấp trở lên

Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras

[TensorFlow 2] Hoàn thành cuộc chinh phục Python machine learning - Dự án dự đoán kỷ lục Marathon

nomad

704.042 ₫

Trung cấp trở lên / Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras, Computer Vision(CV)

4.1

(25)

Cuộc chinh phục hoàn chỉnh của Unity Machine Learning Agent (Cơ bản)

kyushik

1.378.748 ₫

Cơ bản / Reinforcement Learning(RL), Machine Learning(ML), Unity, Unity ML-Agents

4.2

(25)

Thông qua bài giảng này, sinh viên sẽ không chỉ học các lý thuyết khác nhau về học tăng cường và trực tiếp triển khai chúng mà còn có thể tạo ra môi trường học tăng cường để kiểm tra thuật toán học tăng cường được triển khai bằng tác nhân học máy Unity.

Cơ bản

Reinforcement Learning(RL), Machine Learning(ML), Unity

Cuộc chinh phục hoàn chỉnh của Unity Machine Learning Agent (Cơ bản)

kyushik

1.378.748 ₫

Cơ bản / Reinforcement Learning(RL), Machine Learning(ML), Unity, Unity ML-Agents

4.2

(25)

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

cheatkeyman

997.392 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), Python, transformer, lstm, Financial Technology

4.6

(40)

Phản hồi thường xuyên

Hãy tự xây dựng một mô hình phân tích giá cổ phiếu mạnh mẽ bằng cách sử dụng AI để phân tích hơn 40 loại chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu, dự đoán không chỉ S&P 500 và QQQ ETF mà còn cả các cổ phiếu riêng lẻ!

Cơ bản

Deep Learning(DL), Python, transformer

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

cheatkeyman

997.392 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), Python, transformer, lstm, Financial Technology

4.6

(40)

Phản hồi thường xuyên

Thực hành Python học máy để triển khai trên FPGA

EdgeChipLab

1.760.104 ₫

Trung cấp trở lên / Python, Machine Learning(ML), Artificial Neural Network, Numpy, Scikit-Learn, FPGA, AI

Khi học máy học, bạn học cách nâng cao độ chính xác. Nhưng ngay khoảnh khắc muốn đưa mô hình đó lên một con chip thực tế, vẫn còn những câu hỏi mà không ai nói cho bạn biết. Mô hình này thực hiện bao nhiêu phép nhân? Nó cần ghi nhớ bao nhiêu và những gì? Thông số của con chip đang nhắm tới có đáp ứng được các yêu cầu đó không? Giáo trình máy học nói về độ chính xác, còn giáo trình bán dẫn nói về mạch điện, nhưng tài liệu kết nối hai lĩnh vực này lại rất hiếm. Khi triển khai CPU RISC-V và NPU trên FPGA, tôi đã nhiều lần đối mặt với khoảng cách đó. Đó là tình huống mô hình có độ chính xác cao nhất lại không thể chạy trên bo mạch. Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp xây dựng sáu thuật toán bằng Python, đồng thời đo số phép nhân, phép so sánh, bộ nhớ và độ chính xác ở mỗi bước. Sau đó, các giá trị này được quy đổi thành tài nguyên trên một bo mạch FPGA thực tế. Chỉ nói “bao nhiêu phép nhân” thì không đủ để hình dung quy mô, nhưng nếu nói “chiếm bao nhiêu phần trăm tài nguyên của bo mạch” thì bạn có thể đưa ra quyết định. Sau khi hoàn thành chín Lab và đưa sáu mô hình vào cùng một bảng, bạn sẽ thấy một bức tranh khác với dự đoán. Chúng ta đã dành chín bài để đếm số phép nhân, nhưng thứ thực sự trở thành nút thắt lại không phải là phép nhân. Sau đó, chúng ta sẽ hạ độ chính xác xuống dạng số nguyên, quản lý số chữ số và xây dựng cả tiêu chí để đánh giá mạch. Bạn không cần có bo mạch FPGA. Khóa học được thực hiện hoàn toàn bằng Python, còn bo mạch chỉ được sử dụng làm 기준 để quy đổi các giá trị đo được.

Trung cấp trở lên

Python, Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

Thực hành Python học máy để triển khai trên FPGA

EdgeChipLab

1.760.104 ₫

Trung cấp trở lên / Python, Machine Learning(ML), Artificial Neural Network, Numpy, Scikit-Learn, FPGA, AI

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện đại: Từ việc hiểu cấu trúc Transformer đến tinh chỉnh LLM trong thực tế

YoungJea Oh

1.818.774 ₫

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), NLP, AI, LLM

4.9

(31)

600+

Bạn nắm được kiến thức cơ bản nhưng cảm thấy bối rối khi áp dụng vào thực tế? Chúng tôi chắt lọc kinh nghiệm thực tiễn để giải thích rõ ràng những cấu trúc LLM phức tạp.

Trung cấp trở lên

Deep Learning(DL), NLP, AI

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện đại: Từ việc hiểu cấu trúc Transformer đến tinh chỉnh LLM trong thực tế

YoungJea Oh

1.818.774 ₫

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), NLP, AI, LLM

4.9

(31)

600+

Chinh phục hoàn toàn vị trí Đánh giá và Phân tích bán dẫn - Chiến lược ứng tuyển PE/AE vào Samsung/SK Hynix

samcoach

Cơ bản / Python, Machine Learning(ML), Big Data, Pandas, Matplotlib, Data Engineering, AI

5.0

(2)

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.

Cơ bản

Python, Machine Learning(ML), Big Data

Chinh phục hoàn toàn vị trí Đánh giá và Phân tích bán dẫn - Chiến lược ứng tuyển PE/AE vào Samsung/SK Hynix

samcoach

Cơ bản / Python, Machine Learning(ML), Big Data, Pandas, Matplotlib, Data Engineering, AI

5.0

(2)

Mô hình hóa Vibe - Cách để AI Agent thực hiện phân tích dữ liệu và mô hình hóa

sof

410.691 ₫

Nhập môn / Python, Machine Learning(ML), Pandas, mlops, LLM, AI Agent, claude

Nếu bạn yêu cầu AI "hãy tạo mô hình bằng dữ liệu này", vài dòng đầu tiên trông có vẻ hợp lý, nhưng chỉ cần phức tạp hơn một chút, nó sẽ sử dụng sai cột, làm rò rỉ dữ liệu (leakage), và dù điểm số tăng lên nhưng mô hình thực tế lại tệ đi. Khóa học này không dạy bạn cách viết prompt tốt hơn. Thay vào đó, nó tập trung vào cách trực tiếp thiết kế một vòng lặp (harness) để Agent có thể hiểu dữ liệu, lập kế hoạch, viết mã, tự xác nhận kết quả và quay lại nếu sai sót. Sau khi thực hành thủ công một vòng lặp năm mảnh của DS-STAR, chúng ta sẽ lần lượt lắp ráp các thành phần: Data Profile Card, Hook, Skill Hierarchy, Independent Verifier và Ablation.

Nhập môn

Python, Machine Learning(ML), Pandas

Mô hình hóa Vibe - Cách để AI Agent thực hiện phân tích dữ liệu và mô hình hóa

sof

410.691 ₫

Nhập môn / Python, Machine Learning(ML), Pandas, mlops, LLM, AI Agent, claude

Cơ bản về LLM và GPT học trong 1 giờ

Essential

264.016 ₫

Cơ bản / Python, AI, ChatGPT, Deep Learning(DL)

4.6

(14)

Khóa học này giải thích các khái niệm cơ bản về LLM và GPT một cách dễ hiểu để bất kỳ ai cũng có thể nắm bắt được. Học viên có thể trực tiếp sử dụng GPT API để tạo chatbot và chạy trên web bằng Streamlit. Thông qua trải nghiệm từ cơ bản đến thực hành, bạn có thể xây dựng nền tảng vững chắc cho những bước đầu tiên trong việc ứng dụng AI.

Cơ bản

Python, AI, ChatGPT

Cơ bản về LLM và GPT học trong 1 giờ

Essential

264.016 ₫

Cơ bản / Python, AI, ChatGPT, Deep Learning(DL)

4.6

(14)

Chinh phục hoàn toàn AI dành cho người không chuyên: Từ Machine Learning đến AI tạo sinh

ywjang23583

Nhập môn / Machine Learning(ML), Statistics, Big Data, AI, classifier

Với lộ trình học tập bài bản gồm 40 bài giảng, bạn sẽ được học từ lý thuyết cơ bản về AI đến các kỹ thuật AI ứng dụng của từng thuật toán. Thông qua việc học và thực hành thuật toán bằng ngôn ngữ R cùng tư duy toán học trực quan, bạn sẽ trang bị được năng lực phát triển mô hình AI có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ việc xây dựng và lựa chọn sử dụng các mô hình thuật toán cho phân tích dữ liệu, học máy (machine learning) và các công cụ ứng dụng liên quan.

Nhập môn

Machine Learning(ML), Statistics, Big Data

Chinh phục hoàn toàn AI dành cho người không chuyên: Từ Machine Learning đến AI tạo sinh

ywjang23583

Nhập môn / Machine Learning(ML), Statistics, Big Data, AI, classifier

Bước đầu với Physical AI không cần phần cứng: Tạo AI nhận diện cử chỉ tay bằng webcam

davi

Ưu đãi đặt sớm

28%

733.377 ₫

Nhập môn / Python, OpenCV, classification, streamlit, mediapipe, Machine Learning(ML), Computer Vision(CV)

5.0

(2)

Dành cho những ai đã chạy thử ví dụ nhận diện bàn tay nhưng vẫn thấy mơ hồ về cách dạy AI nhận biết cử động tay của mình để tạo ra một sản phẩm có thể sử dụng, tôi sẽ tận dụng kinh nghiệm quản lý tổng thể quá trình phát triển và đào tạo giảng viên dạy nghề để hướng dẫn bạn từ A đến Z — từ cài đặt, thu thập dữ liệu, huấn luyện cho đến hoàn thiện giao diện web — chỉ với một webcam.

Nhập môn

Python, OpenCV, classification

Bước đầu với Physical AI không cần phần cứng: Tạo AI nhận diện cử chỉ tay bằng webcam

davi

Ưu đãi đặt sớm

28%

733.377 ₫

Nhập môn / Python, OpenCV, classification, streamlit, mediapipe, Machine Learning(ML), Computer Vision(CV)

5.0

(2)

Hướng dẫn đầy đủ về CNN (Mạng nơ-ron tích chập) trong Deep Learning - Phiên bản Pytorch

dooleyz3525

2.258.800 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), PyTorch, Computer Vision(CV), CNN, AI

4.9

(53)

700+

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 :)

Cơ bản

Deep Learning(DL), PyTorch, Computer Vision(CV)

Hướng dẫn đầy đủ về CNN (Mạng nơ-ron tích chập) trong Deep Learning - Phiên bản Pytorch

dooleyz3525

2.258.800 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), PyTorch, Computer Vision(CV), CNN, AI

4.9

(53)

700+

Học Transformer qua việc triển khai

dooleyz3525

1.584.094 ₫

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), PyTorch, encoder-decoder, bert, transformer

5.0

(26)

Bạn sẽ được tìm hiểu tường tận về Transformer thông qua việc trực tiếp triển khai bằng mã nguồn từ Multi Head Attention, mô hình Transformer nguyên bản, BERT, mô hình dịch thuật MarianMT dựa trên Encoder-Decoder cho đến Vision Transformer.

Trung cấp trở lên

Deep Learning(DL), PyTorch, encoder-decoder

Học Transformer qua việc triển khai

dooleyz3525

1.584.094 ₫

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), PyTorch, encoder-decoder, bert, transformer

5.0

(26)