[AI Thực hành] Hiểu về mô hình Diffusion thông qua việc triển khai bài báo Prompt-to-prompt

Giải quyết vấn đề khó xây dựng dịch vụ dù biết cú pháp Python bằng kinh nghiệm thực tế tại Naver và các bài thực hành theo từng bước.

Đây là khóa học toàn diện về sản xuất video bằng AI mà ngay cả người không chuyên cũng có thể dễ dàng theo học. Bạn sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ tạo hình ảnh, sản xuất video đến chỉnh sửa bằng các công cụ AI miễn phí và trả phí, qua đó nâng cao năng lực sáng tạo nội dung. Trải nghiệm tất cả các bước trong quy trình sản xuất nội dung dựa trên AI thông qua các dự án thực tế.

Thông qua đợt kiểm tra thực trạng của Ủy ban Bảo vệ Thông tin cá nhân và Luật Bảo vệ thông tin cá nhân vào tháng 6 năm 2026, nhằm thiết lập hệ thống bảo vệ phòng ngừa trước như đã thông báo, các doanh nghiệp cần tự rà soát tình hình hiện tại để đưa ra các điểm cần cải thiện và lập kế hoạch khắc phục. Trước hết, nội dung này nhằm giúp người phụ trách thông tin cá nhân nhận thức và thấu hiểu vấn đề. Dựa trên kinh nghiệm hơn 8 năm tư vấn và thực hiện nghiệp vụ bảo vệ thông tin tín dụng cá nhân, chương trình đào tạo này được xây dựng nhằm hỗ trợ việc thiết lập chiến lược và soạn thảo tài liệu báo cáo cho ban điều hành.

Thành thạo hoàn toàn kỹ năng thiết kế prompt, kỹ năng thiết yếu cho nhà phát triển thời đại AI.

Bài giảng này là hướng dẫn phân tích dữ liệu bằng Python và cách áp dụng nó vào lĩnh vực bảo mật CNTT.

Từ phần giới thiệu về lập trình Python, bạn sẽ học các kỹ thuật có thể áp dụng trong các lĩnh vực bảo mật CNTT khác nhau.

Bạn có thể trực tiếp thực hành tạo tự động vô hạn các tín hiệu giao dịch coin bằng cách sử dụng ChatGPT và Python, đồng thời thực hiện quy trình backtest và xác thực chúng. Ngoài ra, bạn có thể học cách kết hợp tất cả các chiến lược được AI tự động tạo ra thành một chiến lược duy nhất và áp dụng nó vào giao dịch thực tế.

Học tập một cách hệ thống các khái niệm cốt lõi và nguyên lý hoạt động của Học máy mô phỏng (Imitation Learning) và công nghệ VLA (Vision-Language-Action), vốn là nền tảng của Physical AI. Thông qua việc phân tích các ví dụ thực tế, hiểu rõ cơ chế tương tác của Physical AI với thế giới thực.

"Từ thiết lập môi trường đến dự án kinh doanh thực tế, hành trình khoa học dữ liệu tìm lời giải cho doanh thu bằng dữ liệu (Tổng cộng 39 bài giảng)" Vượt xa mức độ chỉ đơn thuần là học cách sử dụng thư viện, bạn sẽ được học cách xử lý dữ liệu thực tế trong lĩnh vực thương mại điện tử thông qua quy trình khoa học dữ liệu. Bắt đầu từ việc thiết lập môi trường phát triển và kiến thức cơ bản về Numpy/Pandas, đến tiền xử lý dữ liệu, phân tích thống kê, trực quan hóa, và cả phân khúc RFM dựa trên kịch bản kinh doanh cùng kiểm chứng giả thuyết! Chinh phục các năng lực cốt lõi của một nhà khoa học dữ liệu một cách hệ thống thông qua các dự án thực tế.

Mỗi khi xây dựng các dự án phức tạp hoặc tạo gói triển khai, bạn có phải nhập thủ công vô số câu lệnh không? Hiện nay, hầu hết các dự án mã nguồn mở đều đang tạo các kịch bản tự động hóa bản dựng (build automation scripts) để giảm bớt công sức nhập lệnh đó. Bạn cũng cảm thấy phiền phức khi phải build thủ công sao? Vậy thì hãy nâng cao hiệu suất công việc bằng cách tự động hóa bản dựng thông qua bài giảng này nhé.

AI code, kết quả tôi hưởng! Tối đa hóa năng lực lập trình thực chiến cho người nhập môn!

Bạn có thể sử dụng Docker để tạo môi trường phân tích học sâu trên đám mây. Khi kết hợp Docker và đám mây do Google, MS quản lý, bạn có thể thực hiện công việc bằng các phương pháp phân tích học sâu mới nhất trên máy tính của mình.

Khóa học này sẽ hướng dẫn cách tạo ảnh dùng DALL-E 3. Qua tính năng cơ bản, chiến lược prompt 3 bước, cùng thực hành tạo ảnh thực tế, học viên sẽ trở thành người tạo ảnh sáng tạo.

Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách tìm hiểu đa chiều về AI, đặc biệt là Generative AI như ChatGPT, và cách sử dụng các công cụ AI có thể ứng dụng vào thực tiễn. Nội dung bao gồm việc giới thiệu và ứng dụng các công cụ AI tạo sinh (như ChatGPT, AI tạo sinh hình ảnh) hữu ích cho việc lập kế hoạch marketing và phát triển nội dung marketing sử dụng AI tạo sinh.

AI cuối cùng đã có cơ thể - Thời đại robot, chiến lược sinh tồn của tôi là gì? Physical AI không chỉ đơn thuần là robot. Đó là sự đảo lộn của các mô hình kinh tế được tạo ra bởi sự hội tụ lớn giữa trí tuệ nhân tạo, robot học và công nghệ năng lượng. Khóa học này sẽ giúp bạn tìm hiểu từ nhiều góc độ khác nhau, từ bối cảnh ra đời của Physical AI, chiến lược của các tập đoàn công nghệ lớn toàn cầu, chủ quyền phần cứng, cho đến các vấn đề xã hội trong tương lai như thuế robot, thu nhập cơ bản và bất bình đẳng toàn cầu.

Đầu tư thực chiến không chỉ dừng lại ở những kiến thức cơ bản, hãy tự mình xây dựng mô hình lợi nhuận bằng bí quyết học máy (machine learning) của chuyên gia định lượng (quant) 10 năm kinh nghiệm.

Bạn có thể học tất cả các quy trình từ cách sử dụng cơ bản của AI tạo sinh đến tự động hóa và tạo chatbot AI tùy chỉnh cho công việc thực tế trong một khóa học duy nhất.

Giáo trình giảng dạy riêng từng mô-đun, nhưng thực tế triển khai lại khác. Một giám đốc trung tâm SAP đang làm việc sẽ xây dựng một nhà máy sản xuất bánh bao giả định từ đầu đến cuối, đồng thời cho thấy FI·CO·SD·MM·PP thực sự được kết nối và vận hành như thế nào thông qua màn hình của một dự án triển khai thực tế.

"Muốn bắt đầu lập trình nhưng không biết nên học từ đâu..." Đây là khóa học nhập môn hoàn hảo dành cho những người mới bắt đầu như vậy. Trong khóa học này, với môi trường được tối ưu hóa cho người dùng Mac, bạn có thể học hiệu quả các kiến thức cơ bản về Python trong 90 phút. Sử dụng Google Colaboratory nên không cần cài đặt phần mềm! Có thể bắt tay vào thực hành ngay lập tức.

Khi kỷ nguyên AI đến, việc xây dựng đường dẫn dữ liệu đã trở thành năng lực cốt lõi quyết định khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Hãy học hỏi bí quyết xây dựng đường dẫn dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng Airflow được sử dụng rộng rãi nhất, trực tiếp từ các chuyên gia Thung lũng Silicon (cựu Trưởng nhóm Dữ liệu Udemy, hiện là Giáo sư Chương trình Thạc sĩ Dữ liệu tại Đại học Bang San Jose) với kinh nghiệm thực tế và kinh nghiệm giảng dạy phong phú.