inflearn logo

Lộ trình nhà phát triển AI 2026

Chúng tôi xin hướng dẫn những gì cần học dành cho những người bắt đầu phát triển AI.

(4.9) 7 đánh giá

65 học viên

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

Python
Python
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Big Data
Big Data
Docker
Docker
Python
Python
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Big Data
Big Data
Docker
Docker
Thumbnail

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Tìm hiểu các loại hình phát triển AI

  • Tìm hiểu lộ trình học tập để phát triển AI

Muốn học phát triển AI mà sao lại có nhiều thứ thế này?

Đây là video dành cho những ai còn đang do dự ngay cả trước khi bắt đầu.

  • Từ Python cơ bản

  • Phân tích dữ liệu cơ bản

  • Phân tích thống kê

  • Học máy

  • Deep Learning

  • AI Agent ứng dụng AI tạo sinh

  • Backend & Hạ tầng


Tôi sẽ hướng dẫn về từng lĩnh vực và giải thích những nội dung cần học bằng ngôn ngữ dễ hiểu.

Hy vọng thông tin này sẽ giúp ích cho những ai đang muốn bắt đầu phát triển AI.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người tìm việc, người đang đi làm muốn thử sức với phát triển AI

  • Những ai muốn bắt đầu phát triển AI nhưng đang băn khoăn không biết nên bắt đầu từ đâu

Xin chào
Đây là madohakja

Xác minh sự nghiệp

109

Học viên

10

Đánh giá

1

Trả lời

4.9

Xếp hạng

2

Các khóa học

Xin chào, tôi là Jang Cheol-won.
Sau khi tốt nghiệp chuyên ngành Thống kê, trải qua các lĩnh vực phân tích dữ liệu, bảo mật IT, phát triển AI
hiện tại tôi đang thực hiện đào tạo phát triển AIphát triển phần mềm.
Tôi đang xây dựng các bài giảng kết nối lý thuyết phức tạp với thực tế để giải thích một cách dễ hiểu. 😊

 

📙Sách đã xuất bản

  • Học về AI Agent qua kiến trúc Transformer với LangChain & LangGraph, Hanbit Media

  • Học Docker & Kubernetes chỉ trong một cuốn sách, Hanbit Media

  • Xác suất thống kê học qua mô phỏng Monte Carlo với Python, BJ Public

  • Web Crawling & Phân tích dữ liệu với Python, Nhà xuất bản Insight

  • Học Đại số tuyến tính bằng cách triển khai thuật toán với Python, BJ Public

  • Machine Learning với Python học qua Đại số tuyến tính và Thống kê, BJ Public

 

🎙Bài giảng

  • Samsung Electronics, AI Agent (Langchain, Langgraph, RAG, MCP, A2A)

  • Samsung Electronics, Học máy sử dụng Scikit-learn

  • Samsung Electronics, Deep learning sử dụng PyTorch

  • KT, AI Agent (Langchain, Langgraph, RAG, MCP, A2A)

  • LG Uplus, AI Agent (Langchain, Langgraph, RAG)

  • LG CNS, Kỹ thuật Prompt cho Agent

     

  • SK Planet, Docker & Kubernetes

  • Year Dream School khóa 3~4, khóa đào tạo kỹ sư dữ liệu (Docker, Kubernetes, Kafka, Elasticsearch)

 

🏢Kinh nghiệm

  • Công ty Cổ phần Madohakja, Giám đốc điều hành

  • NanoCookie, Giám đốc

  • NHN, Bộ phận Phát triển Cloud, Phòng Bảo mật IT

  • Krafton, Phòng Phân tích Dữ liệu

 

🏫Học vấn

  • Đại học Bang Florida, chương trình tiến sĩ Thống kê

  • Đại học Korea, Thạc sĩ Thống kê

  • Đại học Quốc gia Chungbuk, Cử nhân Thống kê học

Thêm
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

7 đánh giá

4.9

7 đánh giá

  • leechigeun8103님의 프로필 이미지
    leechigeun8103

    Đánh giá 3

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    30% đã tham gia

    Việc giao tiếp để giải đáp thắc mắc không được thông suốt.

    • madohakja
      Giảng viên

      Vì là bài giảng trực tuyến nên việc giao tiếp trực tiếp có chút khó khăn ạ ㅠ Nếu bạn để lại câu hỏi, mình sẽ trả lời nhé :)

  • mhcai1st2276님의 프로필 이미지
    mhcai1st2276

    Đánh giá 4

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    30% đã tham gia

    • newbieccc님의 프로필 이미지
      newbieccc

      Đánh giá 25

      Đánh giá trung bình 4.8

      5

      30% đã tham gia

      • 1010235you1648님의 프로필 이미지
        1010235you1648

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        30% đã tham gia

        • calculator님의 프로필 이미지
          calculator

          Đánh giá 273

          Đánh giá trung bình 4.9

          5

          100% đã tham gia

          Khóa học tương tự

          Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

          Miễn phí