AI 101

Khóa học này tập trung vào việc học một số quy tắc để cải thiện kỹ năng nói trong các tình huống quan trọng. Người học có thể nắm vững các phương pháp thuyết trình hiệu quả trong nhiều tình huống khác nhau như phỏng vấn, bảo vệ luận án và các kỳ thi vấn đáp.

Khóa học này khám phá vai trò nền tảng của cấu trúc dữ liệu trong khoa học máy tính, nhấn mạnh tầm quan trọng của chúng trong việc phát triển các thuật toán hiệu quả. Người học sẽ nghiên cứu các chủ đề nâng cao, bao gồm đồ thị động, phân cấp bộ nhớ và băm, đồng thời tiếp cận với các hướng nghiên cứu hiện nay trong lĩnh vực này.

Khóa học này tập trung vào việc thiết kế và triển khai các hệ thống máy tính bảo mật, khám phá các mô hình đe dọa và kỹ thuật bảo mật khác nhau. Người học sẽ tiếp cận với các chủ đề như bảo mật hệ điều hành, giao thức mạng và bảo mật phần cứng, đồng thời rút ra những hiểu biết từ các bài nghiên cứu gần đây.

Khóa học này khám phá những khía cạnh phức tạp của lý thuyết poker và việc ứng dụng phân tích poker trong quản lý đầu tư và giao dịch. Người học sẽ đi sâu vào các khung ra quyết định và chiến lược có thể giúp nâng cao sự hiểu biết của họ về cả môi trường poker lẫn tài chính.

Khóa học này đi sâu vào sự phức tạp của việc triển khai ngôn ngữ lập trình bậc cao, tập trung vào thiết kế trình biên dịch và các kỹ thuật tối ưu hóa. Người học sẽ tham gia vào một dự án thực hành bao gồm việc xây dựng một trình biên dịch bằng Java® để tạo ra mã máy thực thi MIPS.

Khóa học này cung cấp phần giới thiệu toàn diện về kỹ thuật hệ thống, tập trung vào cả phương pháp tiếp cận cổ điển và hiện đại. Người học sẽ khám phá các khái niệm chính như phân tích các bên liên quan, xác định yêu cầu, kiến trúc hệ thống và tối ưu hóa thiết kế, đồng thời áp dụng các nguyên tắc này vào các dự án thực tế.

Khóa học này bao gồm các kiến thức cơ bản về học sâu (deep learning), bao gồm cả lý thuyết và ứng dụng. Các chủ đề bao gồm kiến trúc mạng thần kinh (MLP, CNN, RNN, mạng đồ thị, transformer), hình học và tính bất biến trong học sâu, lan truyền ngược và vi phân tự động, lý thuyết học tập và khả năng tổng quát hóa trong không gian cao chiều, cùng các ứng dụng trong thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và robot học.

Khóa học này đi sâu vào các vấn đề quan trọng về định kiến và sự công bằng trong học máy, tập trung vào những tác động của chúng đối với sự phát triển quốc tế. Người học sẽ khám phá các chiến lược sử dụng học máy một cách phù hợp để thúc đẩy sự bình đẳng và công bằng xã hội.

Khóa học này khám phá sự phát triển của các phép chứng minh trong khoa học máy tính, tập trung vào chứng minh tương tác (interactive proofs), chứng minh tương tác đa người chứng minh (multi-prover interactive proofs) và chứng minh có thể kiểm tra xác suất (probabilistically checkable proofs). Người học sẽ khám phá cách tận dụng mật mã học để chuyển đổi các hệ thống chứng minh tiên tiến này thành các đối số phi tương tác có tính đúng đắn về mặt tính toán (SNARGs).

Khóa học này trình bày một phương pháp tiếp cận sáng tạo trong việc giảng dạy đại số tuyến tính, tập trung vào các khái niệm then chốt và mối liên hệ giữa chúng. Người học sẽ được khám phá các chủ đề nền tảng và hiểu sâu hơn về cấu trúc cũng như ứng dụng của đại số tuyến tính thông qua các nội dung video hấp dẫn.

Khóa học này khám phá cách công nghệ tài chính, hay FinTech, đang thay đổi ngành dịch vụ tài chính thông qua các công nghệ đổi mới sáng tạo. Người học sẽ nghiên cứu các xu hướng chính như AI, blockchain và API mở, từ đó có được cái nhìn sâu sắc về bối cảnh thị trường đang phát triển và môi trường pháp lý.

Khóa học này bao gồm toán học rời rạc sơ cấp dành cho khoa học và kỹ thuật, tập trung vào các công cụ toán học và kỹ thuật chứng minh hữu ích trong khoa học máy tính. Người học sẽ khám phá các chủ đề như ký hiệu logic, tập hợp, quan hệ, lý thuyết đồ thị, máy trạng thái và thuật toán.

Khóa học này bao gồm toán học rời rạc cơ bản cho khoa học máy tính và kỹ thuật. Khóa học tập trung vào các định nghĩa toán học, chứng minh và các phương pháp có thể áp dụng, đồng thời nghiên cứu nhiều chủ đề khác nhau như ký hiệu logic, phương pháp chứng minh, tập hợp, quan hệ và lý thuyết đồ thị.

Khóa học này đi sâu vào các nguyên lý cơ bản của các quy trình front-end thiết yếu để chế tạo thiết bị trong mạch tích hợp silicon. Người học sẽ khám phá các mô hình vật lý tiên tiến và các khía cạnh thực tiễn của những quy trình then chốt như oxy hóa, khuếch tán, cấy ghép ion và epitaxy, cùng với các vật liệu mới nổi như Silicon Germanium (SiGe).

Khóa học này được xây dựng dựa trên các nền tảng lập trình Python, nhấn mạnh vào tư duy máy tính và các nguyên tắc khoa học dữ liệu. Người học sẽ khám phá cách tính toán có thể giải quyết hiệu quả các vấn đề thực tế, giúp họ có khả năng viết các chương trình chức năng cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Khóa học này đi sâu vào các khái niệm thiết yếu của giải tích ma trận, tập trung vào các ứng dụng của nó trong học máy và tối ưu hóa quy mô lớn. Người học sẽ khám phá các kỹ thuật để hiểu và tính toán đạo hàm của ma trận cũng như các phân rã ma trận, giúp nâng cao khả năng giải quyết các phép toán phức tạp trong tính toán hiện đại.

Khóa học này tập trung vào các khía cạnh thực tiễn của việc thiết kế và phân tích các trò chơi phi kỹ thuật số. Người học sẽ khám phá nhiều thể loại trò chơi khác nhau trong khi cộng tác theo nhóm để sáng tạo, phát triển và thử nghiệm các trò chơi gốc, từ đó hiểu sâu hơn về cơ chế và quy tắc trò chơi.

Khóa học này nghiên cứu cách thức hoạt động của các giác quan và cách các kích thích vật lý được chuyển đổi thành các tín hiệu trong hệ thần kinh. Khóa học xem xét cách não bộ sử dụng những tín hiệu đó để đưa ra các suy luận về thế giới, trong đó nhấn mạnh vào thính giác và thị giác, đồng thời cũng thảo luận về xúc giác, vị giác và khứu giác.

Khóa học này mang đến trải nghiệm đắm mình trong tiếng Nhật, tập trung vào việc phát triển đồng thời các kỹ năng nghe, nói, đọc và viết. Người học sẽ được tiếp cận với các phương tiện truyền thông Nhật Bản thực tế để hiểu sâu hơn về ngôn ngữ và văn hóa.

Lớp học này cung cấp một số câu trả lời cho các câu hỏi cơ bản về bản chất của ngôn ngữ con người. Xuyên suốt khóa học, người học sẽ nghiên cứu cách ngôn ngữ con người vận hành như một hệ thống tinh thần phức tạp nhưng có quy luật, đồng thời khám phá các chủ đề như sự thụ đắc ngôn ngữ, những thay đổi của ngôn ngữ theo lịch sử và tình trạng ngôn ngữ bị đe dọa.

Khóa học này xem xét lịch sử của MIT thông qua lăng kính lịch sử khoa học và công nghệ rộng lớn hơn, khám phá sự thành lập của trường vào năm 1861 và quá trình phát triển cho đến ngày nay. Các chủ đề bao gồm triết lý giáo dục, các nhân vật có tầm ảnh hưởng, và mối quan hệ của MIT với Boston, chính phủ liên bang và ngành công nghiệp.

Khóa học này cung cấp phần giới thiệu cấp tốc về học sâu (deep learning), tập trung vào việc xây dựng mô hình thực tế cho các vấn đề phức tạp liên quan đến dữ liệu phi cấu trúc. Người học sẽ khám phá các mạng thần kinh sâu, mạng tích chập, transformer và các mô hình tạo sinh như ChatGPT và Midjourney.

Khóa học này bao gồm việc hoạch định chính sách năng lượng và môi trường quốc gia, đạo đức môi trường và các chiến lược ra quyết định hợp tác. Người học sẽ nghiên cứu các kỹ thuật phân tích môi trường khác nhau và phát triển lý thuyết cá nhân về thực hành quy hoạch môi trường.

Khóa học này là một cuộc khám phá nhập môn về lý thuyết và sản xuất phim tài liệu, tập trung vào các bộ phim tài liệu về khoa học, kỹ thuật và các lĩnh vực liên quan. Sinh viên sẽ tham gia vào quá trình sản xuất video kỹ thuật số cũng như phân tích xã hội và truyền thông đối với các bộ phim tài liệu khoa học.

Khóa học này bao gồm các kiến thức cơ bản về học sâu (deep learning), bao gồm cả lý thuyết và ứng dụng. Các chủ đề bao gồm kiến trúc mạng thần kinh (MLP, CNN, RNN, mạng đồ thị, transformer), hình học và tính bất biến trong học sâu, lan truyền ngược và vi phân tự động, lý thuyết học tập và khả năng tổng quát hóa trong không gian cao chiều, cùng các ứng dụng trong thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và robot học.

Khóa học này là phần giới thiệu về quy trình tạo ra các mô tả mang tính biểu tượng của môi trường từ một hình ảnh. Nội dung bao gồm vật lý của sự hình thành hình ảnh, phân tích hình ảnh, xử lý hình ảnh nhị phân và lọc, với các ứng dụng trong robot và tương tác máy thông minh.

Khóa học này đi sâu vào các khái niệm thiết yếu của giải tích ma trận, tập trung vào các ứng dụng của nó trong học máy và tối ưu hóa quy mô lớn. Người học sẽ khám phá các kỹ thuật để hiểu và tính toán đạo hàm của ma trận cũng như các phân rã ma trận, giúp nâng cao khả năng giải quyết các phép toán phức tạp trong tính toán hiện đại.

Khóa học này giới thiệu các phương pháp tiếp cận định lượng để hiểu về các chức năng não bộ và nhận thức. Người học sẽ khám phá các mô tả toán học về tế bào thần kinh, phản ứng của chúng đối với các kích thích và các công cụ phân tích dữ liệu nền tảng trong khoa học thần kinh.

Khóa học này khám phá bản chất của trí tuệ, cách não bộ tạo ra trí tuệ và cách chúng ta có thể mô phỏng điều đó trên máy móc. Bạn sẽ được học thông qua cách tiếp cận tích hợp giữa khoa học nhận thức, thần kinh học, khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo.

Khóa học này bao gồm các nội dung cần thiết để hiểu và tạo ra các thuật toán học máy, đặc biệt là học sâu và mạng thần kinh, thông qua các khái niệm đại số tuyến tính. Khóa học cung cấp phần giải thích tổng quát về đại số tuyến tính, bao gồm cả các ứng dụng trong xác suất, thống kê và tối ưu hóa.