inflearn logo

AI cho mọi người: Bước đầu tìm hiểu Deep Learning qua toán học

Nhiều người sử dụng ChatGPT và thường xuyên đọc tin tức về hệ thống gợi ý, xe tự hành, nhưng khi được hỏi “tại sao chúng lại hoạt động như vậy” thì lại không biết giải thích thế nào. Chỉ học theo các khóa lập trình thì có thể chạy được mã, nhưng nguyên lý vẫn còn bỏ ngỏ; chỉ học các khóa toán thì thấy được công thức, nhưng lại không thể kết nối với AI. Các khóa học nước ngoài gây áp lực vì tiếng Anh, còn các khóa nhập môn trong nước lại dễ thiên về thực hành. Trong quá trình trực tiếp xây dựng mô hình tại các cuộc thi AI và vận hành “AI của mọi người”, tôi đã gặp hàng nghìn học viên và liên tục chứng kiến cùng một vấn đề. Điểm khiến họ bế tắc không phải là cách sử dụng công cụ, mà là khoảnh khắc các khái niệm hàm số, vi phân, vector và lan truyền ngược bị tách rời khỏi nhau. Khóa học này sẽ nối liền những khoảng cách đó. Từ nền tảng toán học đến mạng nơ-ron và softmax, khóa học giải thích trong một mạch thống nhất: hàm số định nghĩa đầu vào và đầu ra như thế nào, vi phân xác định hướng học ra sao, và lan truyền ngược truyền lỗi như thế nào. Đây không phải là lớp học yêu cầu ghi nhớ công thức hay chỉ gõ lại mã theo hướng dẫn, mà giúp bạn hiểu “tại sao” thông qua công thức và những hình minh họa trực quan. Đối với những ai muốn thực sự hiểu AI, đây sẽ là bước khởi đầu vững chắc để tiến tới học sâu hơn về deep learning.

14 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
AI
AI
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
AI
AI

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Ngôn ngữ toán học dành cho AI

  • Tìm hiểu cấu trúc của học sâu

  • Tìm hiểu nguyên lý AI học hỏi

  • Rèn luyện tư duy để áp dụng vào thực tế

AI, trước hết là cách hiểu thay vì cách sử dụng

Bài giảng tập trung vào việc ‘hiểu’ AI đã đi vào đời sống hằng ngày, từ ChatGPT, hệ thống đề xuất đến xe tự lái, thay vì chỉ dừng lại ở mức ‘sử dụng’.

Khóa học kết nối và giải thích các nguyên lý cốt lõi của AI theo một mạch thống nhất, bắt đầu từ những nền tảng toán học như hàm số, lũy thừa, logarit, giải tích, xác suất, rồi đến vectơ, ma trận, mạng nơ-ron nhân tạo, lan truyền ngược và softmax.

Các khóa học ở nước ngoài thường gây áp lực vì tiếng Anh, còn các khóa học nhập môn AI trong nước thường thiên quá nhiều về thực hành lập trình.

Khóa học này không tập trung vào việc học thuộc công thức hay gõ theo mã lệnh, mà được xây dựng để giúp bạn dễ dàng hiểu “hàm số định nghĩa đầu vào và đầu ra như thế nào”, “đạo hàm xác định hướng học ra sao”, “lan truyền ngược truyền lỗi như thế nào” thông qua công thức, hình minh họa trực quan và các ví dụ.

Vận hành nền tảng học AI “AI của mọi người”, chúng tôi đã tuyển chọn kỹ lưỡng những khái niệm mà người học thường gặp khó khăn nhất trong thực tế, dựa trên giáo trình đã được kiểm chứng qua hàng nghìn học viên.

Chỉ cần bạn thực sự muốn hiểu AI, bạn có thể theo học đến cùng. 💡

#Deep Learning, #Trí tuệ nhân tạo, #Toán học, #AI

Bạn sẽ học những nội dung như thế này

1⃣Kết nối nền tảng toán học với ngôn ngữ của AI

Bạn sẽ học hàm số, số mũ・logarit, giải tích và xác suất không phải như “công thức để thi” mà như những công cụ để đọc hiểu đầu vào, đầu ra, quá trình học và tính bất định của AI.

2⃣Hiểu xuyên suốt từ vectơ, ma trận đến mạng nơ-ron nhân tạo 

Bạn sẽ học một cách có hệ thống về cách dữ liệu được biểu diễn và mạng nơ-ron tạo ra dự đoán như thế nào.

3⃣Cốt lõi của việc học: đạo hàm · lan truyền ngược · softmax

Cùng tìm hiểu trực quan và qua công thức về quá trình đạo hàm xác định hướng học, lan truyền ngược truyền đạt lỗi, còn softmax chuyển đổi kết quả thành xác suất.

Lưu ý trước khi tham gia khóa học

Tài liệu học tập

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Dành cho những người sử dụng ChatGPT và AI tạo sinh nhưng muốn hiểu đúng về nguyên lý của AI

  • Dành cho những người đã học các khóa AI thiên về lập trình nhưng cảm thấy thiếu kiến thức về các khái niệm toán học.

  • Sinh viên đại học, người đang chuẩn bị xin việc và nhân viên văn phòng muốn học máy học và học sâu một cách bài bản

  • Dành cho những người đang chuẩn bị chuyển hướng nghề nghiệp sang các vị trí liên quan đến AI (phát triển · dữ liệu · hoạch định)

  • Giáo viên và giảng viên muốn trang bị nền tảng vững chắc để có thể dạy AI cho học sinh, sinh viên

  • Những người cảm thấy việc học bằng các bài giảng tiếng Anh là một gánh nặng và muốn học AI bằng tiếng Hàn từ những kiến thức cơ bản.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Vì đây là bài giảng dễ nên không yêu cầu kiến thức nền tảng riêng.

Xin chào
Đây là DEVJH

55

Học viên

3

Đánh giá

5.0

Xếp hạng

4

Các khóa học

Xin chào. Tôi là Lee Jong-hyun.

Làm việc tại Coupang với vai trò nhà phát triển phần mềm, tôi đã tích lũy kinh nghiệm phát triển và vận hành các dịch vụ thực tế. Hiện tại, tôi vừa đi làm vừa học, đồng thời nghiên cứu học máy và học sâu trong chương trình thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo tại Đại học Yonsei.

Dựa trên kinh nghiệm phát triển các mô hình AI thực tế, tôi đã tham gia nhiều cuộc thi AI và đạt được những thành tích đáng kể.
Tại Cuộc thi AI công khai K-League – Đại học Seoul năm 2026, tôi đạt hạng 3 trong số 947 đội; tại Cuộc thi viết bài nghiên cứu AI ETRI về Hiểu con người lần thứ 5 năm 2026, tôi đạt hạng 2 trên Private Leaderboard (với 409 đội tham gia).

Hiện tại, tôi đang vận hành nền tảng học tập AI “AI của mọi người (mdooai)”, cùng hơn 3.000 học viên trên toàn thế giới xây dựng nội dung giáo dục AI và trải nghiệm học tập. Ngoài ra, tôi còn hoạt động với tư cách là Upstage Certified Trainer, tổ chức đào tạo và cố vấn về AI tạo sinh, đồng thời tiếp tục giảng dạy và hướng dẫn thực hành tại nhiều môi trường giáo dục khác nhau, giúp mọi người dễ dàng hiểu và ứng dụng công nghệ AI.

Dựa trên kinh nghiệm thực tiễn trong lĩnh vực phát triển, kinh nghiệm nghiên cứu AI và kinh nghiệm giảng dạy, năm nay tôi đã vừa làm việc vừa nộp bài nghiên cứu cho hội nghị 2026 International Conference on Automated Machine Learning và đạt được thành tích được chấp nhận trình bày Oral.

Trong thời gian tới, tôi mong muốn tiếp tục đóng góp để nhiều người hơn có thể học hỏi và ứng dụng AI một cách hiệu quả, dựa trên các công nghệ AI đã được kiểm chứng trong thực tế và kinh nghiệm nghiên cứu.

Xin cảm ơn.

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

27 bài giảng ∙ (3giờ 17phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Giảm 25% cho thành viên mới

531.833 ₫

25%

709.113 ₫