정보 bảo mật và kỹ thuật hack được tìm hiểu một cách rộng rãi và sâu sắc!

Nếu bạn muốn tạo trang web, hãy học HTML/CSS. Với HTML dùng để định nghĩa cấu trúc trang web và CSS dùng để định nghĩa phong cách của trang web, bạn có thể hiện thực hóa nhiều nội dung và thiết kế đa dạng.

Thiết yếu trong phát triển web! JavaScript là ngôn ngữ phổ biến được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, hãy cùng học qua các khái niệm cơ bản và ví dụ thực tế nhé!

Django Base Camp là khóa học giúp bạn học tập một cách hệ thống các kiến thức cốt lõi của framework web Django từ trình độ sơ cấp đến trung cấp. Thông qua các bài học thực hành tập trung vào dự án, bạn có thể nhanh chóng phát triển khả năng xây dựng các ứng dụng web.

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.

Một hacker dân sự CNTT-TT phát hiện ra các vấn đề và giải quyết chúng bằng SW. Một dự án hoàn toàn phụ của tôi không cần ai đánh giá cả. Hãy đổi mới xã hội của chúng ta.

Chúng tôi đã tạo một bài giảng dựa trên những cuộc trò chuyện trung thực về khởi nghiệp, từ đăng ký kinh doanh đến quan hệ vốn cổ phần, tuyển dụng và giới hạn cho vay.

Hãy cùng kiểm tra loại hình phát triển của tôi! Không phải MBTI mà là MBIT! My Best IT personalities! Bạn có thể xem qua nội dung tổng quát về phát triển và tìm ra năng khiếu phát triển phù hợp nhất với bản thân.

Bạn có thể dễ dàng tạo blog của riêng mình bằng GitHub Fork! Đây là dịch vụ cho phép bạn quản lý các blog học tập (TIL) và GitHub JANDI cùng nhau.

Đây là khóa học máy tính cơ bản dành cho những người mù công nghệ. Bạn có thể hiểu rõ các thành phần và công dụng của linh kiện máy tính thông qua những ví dụ so sánh cực kỳ dễ hiểu.

Cách xây dựng hệ thống làm việc hiệu quả cho startup chỉ với Notion 🧑🏻‍💻 (Cung cấp template làm việc do người thực tế làm việc soạn thảo)

Chỉ dành cho những ai nói rằng không còn từ nào để mô tả về cơ bản của tôi🐥.👂 Các khái niệm sẽ được đưa lên vũ trụ🚀, chỉ thực hành cơ bản của tôi ngày đêm✍, học SQL bằng tay!✋ Không cần cài đặt.🔥 Đây là nơi tuyệt vời để học tập, Jekove!🎉

Python được thực hiện dễ dàng! Học Python như một trò chơi với nhiều câu chuyện đa dạng tại 'Winive World'

Đừng làm toy project nữa! Chúng tôi sẽ tiết lộ tất cả bí mật để xây dựng một hệ thống xác thực an toàn bằng JWT và Redis mà các nhà phát triển hiện trường đang thực sự sử dụng.

Cách ứng dụng AI tạo sinh của nhà thiết kế🧙‍♂️ Tiết lộ bí quyết thực chiến để tối đa hóa hiệu suất công việc thiết kế bằng AI tạo sinh như Canva và Midjourney.

Đây là sách học cơ bản, cẩm nang thực chiến về nguyên lý và phương pháp ứng dụng thực tế của các AI tạo sinh đa dạng như ChatGPT, Claude, cùng hướng dẫn triển khai và sử dụng AI tạo sinh hiệu quả.

Bạn có thể trả lời câu hỏi "Tại sao cần lớp (class)?🤔" không? Bài viết này bao gồm tất cả mọi thứ về lớp trong Python mà một nhà phát triển Python nên biết!

Nếu bạn mới bắt đầu với cả công cụ Blender 3D lẫn lĩnh vực 3D? Đây là khóa học nhập môn 3D dành riêng cho người mới bắt đầu, do chính tác giả biểu tượng cảm xúc (emoticon) 3D của KakaoTalk trực tiếp hướng dẫn.

Nói lời tạm biệt với các công cụ cộng tác phức tạp! 👋 Từ đánh dấu đến cơ sở dữ liệu, những kỹ năng cần thiết dành cho người xây dựng công việc có thể được hoàn thành chỉ với Notion 🚀

Đây là khóa học giúp bạn học tập một cách hệ thống từ khái niệm đồng bộ/bất đồng bộ trong JavaScript cho đến các phương pháp xử lý bất đồng bộ bao gồm các cú pháp mới nhất như Promise, async/await và cả giao tiếp HTTP trong thực tế.

Đây là khóa học thứ hai về học máy Java ít thay đổi. Giới thiệu Weka, nơi cung cấp giao diện người dùng và API để hỗ trợ cả thiết kế và mã hóa. Các bài giảng có các ví dụ phù hợp để áp dụng vào thực tế.

Khi học học máy, ta được dạy cách nâng cao độ chính xác. Nhưng đến lúc đưa mô hình lên chip thực tế, lại nảy sinh những câu hỏi mà chẳng ai chỉ bảo. Mô hình này thực hiện bao nhiêu phép nhân? Nó cần lưu trữ những gì và dung lượng bao nhiêu? Thông số kỹ thuật của con chip mục tiêu hiện tại có thể đáp ứng nổi những yêu cầu đó chăng? Giáo trình học máy thì bàn về độ chính xác, còn giáo trình bán dẫn lại nói về mạch điện, nhưng tài liệu kết nối hai lĩnh vực này lại vô cùng khan hiếm. Tôi đã nhiều lần đối mặt với khoảng trống này khi triển khai CPU RISC-V và NPU trên FPGA. Đó là tình cảnh mô hình có độ chính xác cao nhất lại chẳng thể nào nhét vừa vào board mạch. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn tự tay xây dựng sáu thuật toán bằng Python, đồng thời đo lường số phép nhân, phép so sánh, dung lượng bộ nhớ và độ chính xác ở mỗi thuật toán. Sau đó, quy đổi các giá trị này sang tài nguyên thực tế trên board FPGA. Bởi lẽ, nói "bao nhiêu phép nhân" thì khó mà hình dung được quy mô, nhưng nếu nói "chiếm bao nhiêu phần trăm tài nguyên board" thì ta dễ dàng đánh giá được. Trải qua 9 bài Lab và gom sáu mô hình vào chung một bảng, ta sẽ thấy một bức tranh hoàn toàn khác với dự đoán. Đã dành tới 9 bài chỉ để đếm số phép nhân, nhưng thứ thực sự gây trở ngại lại không phải là phép nhân. Tiếp theo, ta sẽ chuyển đổi số thực thành số nguyên, quản lý độ rộng bit, và xây dựng cả bộ tiêu chí để đánh giá mạch. Bạn không cần phải có board FPGA. Khóa học chỉ sử dụng Python, còn board mạch chỉ đóng vai trò làm hệ quy chiếu để quy đổi các giá trị đo lường.

Trong bài giảng [Học máy với AutoKeras], bạn có thể tìm hiểu AutoKeras, được phát triển từ thư viện Keras trước đây được sử dụng trong học máy và sử dụng trực tiếp nó thông qua các ví dụ.

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.

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.

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.

Khóa học dành cho người mới bắt đầu trở thành kỹ sư AI được thiết kế để trải nghiệm ngắn gọn toàn bộ quy trình từ xử lý dữ liệu, phát triển mô hình, đến Cloud, MLOps và các cân nhắc về đạo đức. Khóa học không chỉ dừng lại ở việc tạo ra mô hình mà còn tập trung vào việc hiểu quy trình kết nối với dịch vụ thực tế để rèn luyện kỹ năng chuyên môn. Các bài thực hành và ví dụ đi kèm sẽ giúp ngay cả những người lần đầu học về AI cũng có thể dễ dàng theo kịp.

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.

"Hãy vứt những lý thuyết AI sáo rỗng và các ví dụ chatbot tràn lan trên YouTube vào thùng rác. Đây là 'Kinh thánh AI sản xuất tích hợp 7 nhóm ngành công nghiệp' duy nhất tại Hàn Quốc, thấu hiểu ngôn ngữ của ngành sản xuất và nhìn thấu bản chất của quy trình." Xin chào, tôi là Byte Detective - người chia sẻ kiến thức. Hiện nay, vô số doanh nghiệp và chuyên gia đang kêu gọi 'DX sản xuất (Chuyển đổi số)' và 'áp dụng AI'. Tuy nhiên, đa số các bài giảng trên thị trường chỉ dừng lại ở những lý thuyết viển vông của các nhà phát triển IT hoặc tư vấn viên, những người hoàn toàn không hiểu về thực tế khắc nghiệt tại hiện trường sản xuất. Khóa học này không phải là bài giảng chỉ để học lý thuyết. Bằng cách kết hợp hữu cơ kiến thức chuyên môn thực tế (Domain Knowledge) của 7 nhóm ngành sản xuất đại diện cho Hàn Quốc với các khung làm việc AI mới nhất, chúng tôi cung cấp 'Kiến trúc kịch bản DX sản xuất thực chiến' có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế vào ngày mai.

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

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.

Nắm bắt nhanh chóng dạng đề và xu hướng ra đề! Tăng cường kỹ năng thực chiến với khoảng 100 câu hỏi. Chuẩn bị hoàn hảo cho kỳ thi thực tế AWS AI Practitioner, giúp bạn học tập có hệ thống ngay cả khi tự ôn luyện.

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!

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.

Khóa học này bắt đầu từ câu hỏi “Nếu tôi ở trên tàu Titanic, liệu tôi có thể sống sót không?”, từ đó phát triển một mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế và hoàn thiện một dự án full-stack để cung cấp dịch vụ đó trên web. Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình phát triển AI và web, từ xây dựng mô hình Deep Learning bằng PyTorch, thiết lập máy chủ backend với FastAPI, cho đến triển khai giao diện người dùng bằng Next.js.

Hãy tự tay tạo ra mô hình phân tích giá cổ phiếu mạnh mẽ, phân tích hơn 40 loại chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu bằng AI để dự báo không chỉ S&P 500, QQQ ETF mà còn cả các mã cổ phiếu riêng lẻ!

Bạn muốn học AI nhưng lần nào cũng bị khựng lại trước các công thức đại số tuyến tính? Thay vì bắt bạn học thuộc lòng các công thức, khóa học này sẽ giúp bạn tận mắt chứng kiến các vectơ và ma trận thực sự chuyển động như thế nào trong không gian. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể tự mình đọc hiểu toán học đằng sau mạng thần kinh, PCA và SVD.

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.

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 :)

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.