Phát triển Trí tuệ nhân tạo Phần 3 Dự án Học máy thực tế

"Hơn cả phân tích dữ liệu, từ thiết kế đến tối ưu hóa mô hình dự báo (Tổng cộng 29 bài giảng)" Bạn đã hoàn tất việc phân tích dữ liệu nhưng lại cảm thấy bế tắc khi bắt tay vào xây dựng mô hình? Vượt xa việc chỉ đơn thuần gọi các thư viện, chúng tôi sẽ giúp bạn nắm vững nguyên lý hoạt động của từng thuật toán và chiến lược kiểm chứng mô hình tối ưu nhất.

* Lộ trình học thực chiến 100%: Không chỉ học ngữ pháp, cấu trúc chương trình tập trung vào thực hành xử lý dữ liệu trực tiếp. * Khóa học tiên quyết để chinh phục Machine Learning: Hệ thống hóa hoàn hảo các kỹ thuật tiền xử lý bắt buộc phải biết trước khi học AI. * Làm chủ công cụ phân tích dữ liệu: Chinh phục các tính năng cốt lõi của Numpy (tính toán số học) và Pandas (kiểm soát dữ liệu). * Rút ra Insight thông qua trực quan hóa: Truyền đạt kỹ năng trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và Seaborn. * Củng cố nền tảng thống kê: Học các kỹ thuật phân tích nhóm và thống kê cơ bản để nắm bắt đặc tính của dữ liệu.

Phiên bản mới nhất vào năm 2024 và thời gian chạy là 17 giờ 48 phút. Bạn hoàn toàn có thể thành thạo Kotlin trong một khóa học này.

Hiện tại, Android có thể được phát triển bằng ngôn ngữ Java và Kotlin. Dù sử dụng ngôn ngữ nào, bạn cũng có thể phát triển cùng một ứng dụng Android như nhau. Khóa học này bao gồm hầu hết các nội dung từ cơ bản đến nâng cao về phát triển ứng dụng Android, và toàn bộ mã nguồn từ những nội dung cơ bản nhất đều được viết bằng ngôn ngữ Kotlin. Ngoài ra, khóa học còn sử dụng Material 3, thư viện UI mới nhất của Google. Trong toàn bộ lộ trình học Android này, bạn sẽ được thực hiện 3 dự án thực tế. Thông qua việc thực hiện các dự án, bạn có thể nắm vững các kỹ thuật nâng cao đang được sử dụng thực tế trong công việc như Hilt, Retrofit, RoomDatabase, MVVM. Bên cạnh đó, bạn còn có thể tăng cường năng suất bằng cách sử dụng AI thông qua việc thực hiện "vibe coding" với Gemini ngay trong công cụ phát triển Android. Soft Campus chúng tôi sẽ luôn nỗ lực để cung cấp những bài giảng mới nhất.

Android có thể được phát triển bằng ngôn ngữ Java và ngôn ngữ Kotlin. Bạn có thể phát triển cùng một ứng dụng Android bằng bất kỳ ngôn ngữ nào. Khóa học này bao gồm hầu hết nội dung từ cơ bản đến nâng cao về phát triển ứng dụng Android và tất cả code từ nội dung cơ bản đều được viết bằng ngôn ngữ Kotlin. Ngoài ra, khóa học sử dụng Material 3, thư viện UI mới nhất của Google. Khóa học này tập trung chủ yếu vào các nội dung về action bar, quản lý dữ liệu, quản lý tài nguyên, sensor và network trong toàn bộ quá trình Android.

Hiện tại Android có thể được phát triển bằng ngôn ngữ Java và Kotlin. Dù sử dụng ngôn ngữ nào thì cũng có thể phát triển ứng dụng Android tương tự. Khóa học này bao gồm hầu hết nội dung từ cơ bản đến nâng cao về phát triển ứng dụng Android và từ nội dung cơ bản đều sử dụng ngôn ngữ Kotlin để viết code. Ngoài ra còn sử dụng thư viện UI mới nhất của Google là Material 3. Khóa học này tập trung vào nội dung liên quan đến menu, các thành phần cấu tạo của ứng dụng Android, thread, Fragment trong toàn bộ quá trình học Android và các khóa học tiếp theo dự kiến sẽ đi sâu hơn. Soft Campus chúng tôi sẽ luôn cố gắng cung cấp các bài giảng mới nhất. Xin cảm ơn.

Có thể tạo trò chơi hybrid casual bằng Unity 6.

Học C# trong môi trường Unity. Khi học C#, bạn sẽ tự nhiên làm quen với môi trường phát triển Unity, điều này rất hữu ích cho những người mới bắt đầu phát triển.

Đây là khóa học phát triển ứng dụng Android phiên bản 15 với thư viện Material 3 mới nhất part1 - khóa học lập trình UI.

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách phát triển front web bằng React. Tìm hiểu cú pháp cốt lõi của JavaScript để phát triển React, phát triển React dựa trên CDN và các phương pháp phát triển React dựa trên NPM.

Dựa trên ngôn ngữ c#, bạn sẽ học cách tạo game phòng thủ theo từng giai đoạn bằng cách sử dụng Unity.

Phát triển 3 dự án thực tế (ứng dụng ghi chú, ứng dụng LBS, ứng dụng bảng tin sử dụng Firebase).

Trong các dự án thực tế theo từng thể loại của Unity, bạn có thể học được nguyên tắc cơ bản của trò chơi chạy như Cookie Run và tạo ra trò chơi Unity.

Khóa học này là khóa học phát triển ứng dụng Java Android bao gồm tổng cộng 4 phần. Trong bài giảng thứ ba, chúng ta xem xét việc quản lý dữ liệu và mạng trong ứng dụng Android.

Khóa học này là khóa học phát triển ứng dụng Java Android bao gồm tổng cộng 4 phần. Trong bài giảng thứ hai, chúng ta sẽ xem xét các menu và bốn thành phần chính của chúng thông qua các ví dụ thực hành.

Bài giảng này được giảng bởi giảng viên Jaeseong Yoon, người dạy App School: Android Lesson Like a Stylish Lion.

Khóa học này là khóa học để tìm hiểu những điều cơ bản về lập trình Python Windows. Nâng cao hiểu biết bằng cách cung cấp giải thích về cách sử dụng tiện ích và mã mẫu.

Khóa học này là khóa học để tìm hiểu những điều cơ bản về ngữ pháp Python. Tăng sự hiểu biết bằng cách kết hợp giải thích ngữ pháp và mã mẫu. Tìm hiểu các thư viện Python cơ bản.

Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu cách đưa ra dự đoán dữ liệu bằng thư viện Tensorflow. Bằng cách kết hợp việc học trong thư viện và phân tích dữ liệu mẫu, bạn sẽ học các phương pháp phân tích và xử lý dữ liệu có thể áp dụng trong thực tế.

Khóa học này là một quá trình học các phương pháp phân tích dữ liệu bằng thư viện Pandas. Tìm hiểu các phương pháp ứng dụng thực tế bằng cách kết hợp việc học trong thư viện và phân tích dữ liệu mẫu.

Giải thích chi tiết về các mô hình ngôn ngữ đa dạng được phát triển trong quá trình từ khởi đầu của công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho đến các mô hình LLM hiện đại nhất.

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!

Dữ liệu tài chính như cổ phiếu, tỷ giá hối đoái, tiền xu, bất động sản và trái phiếu có thể dễ dàng truy cập xung quanh chúng ta và mang đến cho chúng ta cơ hội kiếm tiền, nhưng hầu hết mọi người đều bỏ lỡ những cơ hội quý giá vì họ không biết đặc điểm của chúng và cách xử lý. họ. Thông qua bài giảng này, bạn sẽ học cách hiểu ý nghĩa của các dữ liệu tài chính khác nhau và phân tích chúng bằng Python.

Khóa học cơ bản về Machine Learning dành cho những người không giỏi toán và lập trình nhưng muốn nắm bắt xu hướng của Machine Learning và ứng dụng công nghệ này để lên kế hoạch sản phẩm.

"Hơn cả phân tích dữ liệu, từ thiết kế đến tối ưu hóa mô hình dự báo (Tổng cộng 29 bài giảng)" Bạn đã hoàn tất việc phân tích dữ liệu nhưng lại cảm thấy bế tắc khi bắt tay vào xây dựng mô hình? Vượt xa việc chỉ đơn thuần gọi các thư viện, chúng tôi sẽ giúp bạn nắm vững nguyên lý hoạt động của từng thuật toán và chiến lược kiểm chứng mô hình tối ưu nhất.

Thông qua sự kết hợp giữa Excel và AI tạo sinh (ChatGPT), khóa học này bao quát toàn bộ các lĩnh vực từ tổng hợp dữ liệu, làm sạch dữ liệu, trực quan hóa, viết báo cáo, tự động hóa template, tạo lịch trình không cần code, tự động hóa VBA, cho đến liên kết với Google Sheets với nội dung đào tạo tập trung vào thực hành, được thiết kế để người học từ trình độ cơ bản đến trung cấp có thể học tập từng bước và phát triển năng lực ứng dụng ngay vào công việc 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!

Trải nghiệm nhanh nhất GPT-OSS - ChatGPT mã nguồn mở được công bố lần đầu tiên. Tìm hiểu GPT-OSS là gì và chạy trên máy local để tạo ra khoảng cách vượt trội với GPT-OSS nhanh hơn ai hết!

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

Khóa học này là khóa học thực hành các kiến ​​thức cơ bản về toán học và thống kê trong máy học bằng cách sử dụng Python. Học máy và học sâu đòi hỏi khả năng lập trình nhưng cũng cần có nền tảng toán học để hiểu các nguyên tắc. Thông qua khóa học này, bạn có thể học từng bước toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

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.

Hướng dẫn thành thạo ứng dụng AI dành cho lập trình viên Java! Khóa học này phá vỡ định kiến rằng AI chỉ là lĩnh vực của Python, và trao cho ứng dụng Java của bạn khả năng nhìn, nghe, nói và lập trình của AI. Hãy phát triển thành kiến trúc sư AI dựa trên OpenAI API. Trực tiếp phát triển các chuyên gia AI đa dạng như nhà văn AI, dịch giả, họa sĩ, đồng nghiệp lập trình, và tạo ra trợ lý AI đa chức năng tích hợp các tính năng cốt lõi như tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc, giải thích hình ảnh, tạo mã Java, chuyển đổi giọng nói/văn bản, tạo hình ảnh/phụ đề. Đây là cơ hội tuyệt vời để tối đa hóa khả năng cạnh tranh của hệ thống Java hiện có bằng cách gán vai trò cho AI thông qua system message và học cả việc kiểm duyệt nội dung có hại.

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.

Từ việc hiểu khung cốt lõi của học máy Spark, xử lý dữ liệu dựa trên SQL thông qua các vấn đề thực tế có độ khó cao, phân tích dữ liệu thông qua phân tích miền kinh doanh và khả năng triển khai các mô hình học máy được tối ưu hóa, bạn sẽ trở thành chuyên gia học máy dựa trên số lượng lớn data. Nếu bạn muốn được công nhận, hãy tham gia bài giảng này.

🚀 Học phát hiện bất thường AI thực tế với Databricks! 💡 Dừng các mô hình đắt đỏ và chậm chạp! Từ tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn đến triển khai thời gian thực, hoàn thành AI phát hiện bất thường có thể được sử dụng ngay trong thực tế kinh doanh.

Thời đại dữ liệu lên tiếng, không còn trực giác. Cùng ChatGPT, hãy dễ dàng học phân tích dữ liệu!

Hãy chinh phục hoàn toàn chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn, một chứng chỉ bắt buộc nhưng không hề dễ để tự học, trong thời gian ngắn, bằng cách sử dụng công cụ phân tích dữ liệu R dễ học!!

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.

Học các kỹ thuật Context Engineering để tạo ra AI agent chất lượng cao thông qua thực hành.

Nâng cao kỹ năng tư duy logic, hiểu cách sử dụng các công cụ lập trình và phát triển khả năng thiết kế các thuật toán để giải quyết vấn đề.