Cơ bản về LLM và GPT học trong 1 giờ

Khóa học này nhằm mục đích hướng dẫn cách sử dụng Gemini API SDK mới nhất (@google/genai) trong môi trường Node.js và TypeScript. Bạn sẽ học cách sử dụng công nghệ đa phương thức (multimodal) để xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh và video. Chúng ta sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ cấp phát API key, thiết lập dự án cho đến việc gọi mô hình.

Mục tiêu của khóa học là giúp bạn làm quen với Python và GPT API phức tạp một cách dễ dàng nhất thông qua thực hành. Chúng ta sẽ sử dụng ChatGPT API mới nhất để phát triển AI tóm tắt video YouTube, sau đó sử dụng Streamlit để triển khai dưới dạng ứng dụng web.

Học tập một cách hệ thống các cú pháp cốt lõi của Python, nội dung bao gồm từng bước từ những kiến thức cơ bản mà người mới bắt đầu lập trình nhất định phải biết cho đến lập trình hướng đối tượng và xử lý ngoại lệ.

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.

Khóa học này là một quá trình tổng hợp toàn bộ kiến thức cần thiết để ứng dụng AI tạo sinh trong thực tế, từ nguyên lý cơ bản của LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn), RAG (Retrieval-Augmented Generation), đến các công nghệ mới nhất như AI Agent và MCP (Modular Command Protocol). Khóa học được thiết kế để bạn có thể học một cách tự nhiên theo dòng chảy công nghệ, hiểu được cách AI tạo sinh hiểu thông tin, tìm kiếm, đưa ra phán đoán và mở rộng thành AI Agent có khả năng hành động.

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

Năm 2025, kỷ nguyên của Physical AI (AI vật lý) mà Jensen Huang đã trực tiếp đề cập đang đến, cùng với Perception AI, Generative AI và Agentic AI. Hãy cùng trực tiếp trải nghiệm Physical AI một cách nhanh chóng và đơn giản. Trải nghiệm Physical AI cùng với thư viện LeRobot của HuggingFace và robot thực tế.

Học các kỹ thuật cốt lõi của 'Prompt Engineering' để có được câu trả lời chính xác mong muốn từ AI. Từ những bước đầu tiên của người mới bắt đầu đến ứng dụng thực tế của chuyên gia, hãy tối đa hóa khả năng sử dụng AI của bạn!

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.

Nếu bạn đầu tư 3 giờ mỗi ngày trong 6 ngày, bạn có thể học được kiến thức cơ bản về deep learning sử dụng PyTorch. Nào, chúng ta bắt đầu nhé?

Khóa học này nhằm mục đích hướng dẫn cách sử dụng Gemini API SDK mới nhất (@google/genai) trong môi trường Node.js và TypeScript. Bạn sẽ học cách sử dụng công nghệ đa phương thức (multimodal) để xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh và video. Chúng ta sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ cấp phát API key, thiết lập dự án cho đến việc gọi mô hình.

Từ Multi Head Attention đến mô hình Original Transformer, BERT, mô hình dịch thuật MarianMT dựa trên Encoder-Decoder, cho đến Vision Transformer, bạn sẽ học hiểu sâu sắc về Transformer thông qua việc tự tay triển khai code.

Sử dụng ChatGPT, nhưng bạn có thấy khó khăn khi giải thích tại sao nó lại đưa ra câu trả lời như vậy không? “RAG, Agent, Fine-tuning… Biết thuật ngữ nhưng khó giải thích chính xác.” “Cứ nghe đến các thuật ngữ liên quan đến LLM là cứng họng.” “Trong các cuộc họp về AI, việc giải thích khái niệm luôn mơ hồ.” Khóa học này được tạo ra dành riêng cho những người như vậy. Đây là khóa học lý thuyết giúp bạn hiểu LLM không chỉ như một ‘công cụ’ mà là một ‘cấu trúc’. Khóa học không dạy cách sử dụng ChatGPT hay Gemini, mà giúp bạn xây dựng nền tảng để có thể giải thích tại sao chúng lại hoạt động như thế.

Đây là khóa học được thiết kế mới dựa trên kinh nghiệm thất bại khi gi강사 lần đầu học deep learning, giúp bạn từng bước nắm vững toán học cần thiết để hiểu deep learning, lý thuyết, triển khai dựa trên PyTorch, transfer learning, cho đến transformer - trái tim của GPT.

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

"Nhà máy thông minh, cái tên nghe thật kêu nhưng bạn vẫn chưa thể hình dung ra nó là gì?" Trên tin tức hàng ngày vẫn luôn nhắc đến Cách mạng công nghiệp 4.0 và nhà máy AI, nhưng khi thực sự tìm kiếm tài liệu liên quan, bạn chỉ thấy tràn ngập những "ngôn ngữ ngoài hành tinh" như PLC, MES, ERP hay Edge Computing. Điều mà một người không chuyên cần không phải là những sơ đồ mạch điện phức tạp, mà là một "bản đồ" cho thấy toàn bộ hệ thống vận hành như thế nào. Khóa học này sẽ loại bỏ những thuật ngữ kỹ thuật khó hiểu, giải thích mọi thứ về Nhà máy thông minh bằng những hình ảnh trực quan và ví dụ so sánh mà bất kỳ ai cũng có thể hiểu được.

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

Dựa trên trải nghiệm thắc mắc về cách nhận diện khuôn mặt hoạt động trong môi trường ngoại tuyến (offline) tại hiện trường, trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng cấu trúc cơ bản của hệ thống quản lý ra vào và điểm danh dựa trên nhận diện khuôn mặt, sử dụng React + Electron và DeepFace chạy trên nền tảng FastAPI của Python. Khóa học tập trung vào việc thấu hiểu nguyên lý hoạt động và xây dựng nền tảng vững chắc để có thể mở rộng thành dự án cá nhân, thay vì chỉ chú trọng vào mức độ hoàn thiện của sản phẩm.

Khóa học này là quá trình học tập lý thuyết cơ bản và quy trình thực tế cần thiết để áp dụng mô hình hóa AI và lập kế hoạch dịch vụ vào công việc thực tế. Người học có thể nắm vững kiến thức nền tảng thiết yếu để thực hiện thành thạo các dự án mô hình hóa AI, và trải nghiệm các quy trình thực tế đa dạng được sử dụng trong môi trường làm việc thực tế. Đặc biệt, khóa học được cấu trúc để học từng bước toàn bộ quy trình từ phân tích môi trường dịch vụ AI → thiết lập mục tiêu → phân tích yêu cầu → thiết kế mô hình dịch vụ → lập kế hoạch kịch bản → lập kế hoạch ứng dụng → thiết lập kế hoạch thực hiện → lập kế hoạch đánh giá hiệu quả. Thông qua điều này, không chỉ dừng lại ở việc học tập từ góc độ kỹ thuật đơn thuần, mà có thể phát triển tư duy có hệ thống và khả năng ứng dụng thực tế về cách thức đưa AI vào sử dụng và khai thác từ góc độ kinh doanh và lập kế hoạch dịch vụ. Người học hoàn thành khóa học này sẽ hiểu được quá trình lập kế hoạch và thực hiện tổng thể của dự án AI, và có thể tăng cường năng lực với vai trò là người lập kế hoạch dịch vụ AI·PM·chiến lược gia dựa trên dữ liệu trong môi trường doanh nghiệp thực tế.

Mục tiêu của khóa học là giúp bạn làm quen với Python và GPT API phức tạp một cách dễ dàng nhất thông qua thực hành. Chúng ta sẽ sử dụng ChatGPT API mới nhất để phát triển AI tóm tắt video YouTube, sau đó sử dụng Streamlit để triển khai dưới dạng ứng dụng web.

Khóa học này là một masterclass thực chiến tập trung vào việc chinh phục hoàn toàn quá trình tiến hóa của Diffusion Model thông qua các bài báo và mã nguồn. Học viên sẽ học từ nguyên lý bài báo đến việc trực tiếp triển khai các mô hình cốt lõi của AI sinh tạo như DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model) và DDIM. Khóa học phân tích từng bước bối cảnh xuất hiện của từng mô hình, công thức toán học, cấu trúc mạng (U-Net, VAE, Transformer), quá trình học (Noise Schedule, Denoising Step), và những ý tưởng dẫn đến cải thiện hiệu suất. Học viên sẽ trực tiếp lập trình tất cả các mô hình dựa trên PyTorch, không chỉ dừng lại ở việc hiểu bài báo mà còn có được 'khả năng thực tế để tái tạo và ứng dụng'. Ngoài ra, thông qua việc so sánh sự khác biệt và dòng chảy phát triển giữa các mô hình, học viên sẽ hiểu rõ cách chúng được mở rộng. Khóa học này kết hợp lý thuyết·mã nguồn·thực hành thành một, cung cấp hành trình để nghiên cứu viên·nhà phát triển·nhà sáng tạo đều có thể học hỏi một cách có hệ thống về sự tiến hóa của mô hình sinh tạo. Hãy bắt đầu ngay bây giờ trải nghiệm vượt qua việc 'đọc' bài báo, trực tiếp triển khai để 'hiểu và tái sáng tạo'.

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?

Nắm bắt các khái niệm cơ bản và xu hướng mới nhất của big data, thông qua hiểu biết kỹ thuật về các phương pháp phân tích big data để trích xuất các mẫu dữ liệu và đề xuất cách thức ứng dụng vào kinh doanh. Thông qua big data có thể tạo ra các mô hình kinh doanh mới và phát triển khả năng thông thái về môi trường kinh doanh trong tương lai.