Kỷ nguyên đại hải tặc AI đã mở ra.

Kết quả dùng thử 14 ngày ngay từ khi ra mắt: Claude Code! (AI lập trình) mà cả người tìm việc lẫn người đang làm đều có thể áp dụng ngay! Sau đây là lý do tôi giới thiệu nó cho tất cả mọi người.

Nhập môn

React, Python, Java

14 ngày với Claude Code

sorryhyun96

208.189 ₫

Nhập môn / React, Python, Java, AI, ChatGPT

3.0

(13)

대학원 안가고 Deep Learning 공부할래요 - Cơ sở cho học sâu

sorryhyun96

Miễn phí

Nhập môn / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)

4.5

(21)

1,400+

Giúp bạn trực quan hóa chính xác các khái niệm của các lý thuyết nền tảng của deep learning.

Nhập môn

Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)

대학원 안가고 Deep Learning 공부할래요 - Cơ sở cho học sâu

sorryhyun96

Miễn phí

Nhập môn / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)

4.5

(21)

1,400+

Các khái niệm nâng cao cho Deep learning

sorryhyun96

Miễn phí

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), NLP, AI

5.0

(6)

400+

Để theo kịp xu hướng Deep Learning gần đây, chúng ta sẽ tìm hiểu bối cảnh phát triển đột phá của Deep Learning.

Trung cấp trở lên

Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), NLP

Các khái niệm nâng cao cho Deep learning

sorryhyun96

Miễn phí

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), NLP, AI

5.0

(6)

400+

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Giới thiệu deep learning xử lý ngôn ngữ tự nhiên qua ví dụ NLP với TensorFlow - Từ RNN đến BERT

AISchool

1.843.958 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), NLP, Tensorflow

4.5

(33)

800+

Từ những kiến thức cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong học sâu cho đến các mô hình mới nhất, Transformer và BERT, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc và phương pháp ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong học sâu (NLP) thông qua nhiều ví dụ khác nhau và thực hành triển khai mã.

Cơ bản

Deep Learning(DL), NLP, Tensorflow

Giới thiệu deep learning xử lý ngôn ngữ tự nhiên qua ví dụ NLP với TensorFlow - Từ RNN đến BERT

AISchool

1.843.958 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), NLP, Tensorflow

4.5

(33)

800+

Mô hình ngôn ngữ lớn cho mọi người LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) Phần 1 - Dùng thử Tinh chỉnh Llama 2

AISchool

1.843.958 ₫

Trung cấp trở lên / LLM, Llama, Deep Learning(DL), PyTorch, ChatGPT

4.6

(99)

1,300+

Bạn sẽ học từng bước từ các khái niệm cơ bản về LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) cho đến cách tinh chỉnh mô hình Llama 2, LLM hiệu suất cao, trên tập dữ liệu bạn chọn.

Trung cấp trở lên

LLM, Llama, Deep Learning(DL)

Mô hình ngôn ngữ lớn cho mọi người LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) Phần 1 - Dùng thử Tinh chỉnh Llama 2

AISchool

1.843.958 ₫

Trung cấp trở lên / LLM, Llama, Deep Learning(DL), PyTorch, ChatGPT

4.6

(99)

1,300+

[NLP 완전정복 I] Sự ra đời của Attention: Từ giới hạn của RNN·Seq2Seq đến hiểu biết về NLP thông qua việc triển khai attention

Sotaaz

1.040.944 ₫

Nhập môn / Python, Deep Learning(DL), PyTorch, attention-model, transformer

Tại sao Attention lại cần thiết và cách thức hoạt động của nó được hiểu thông qua 'việc triển khai trực tiếp bằng code'. Khóa học này xuất phát từ những hạn chế cấu trúc của mô hình RNN và Seq2Seq, xác minh thông qua thí nghiệm vấn đề nghẽn cổ chai thông tin do context vector cố định tạo ra, vấn đề phụ thuộc dài hạn và giải thích một cách tự nhiên cách Attention đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế đó. Không chỉ đơn thuần giới thiệu khái niệm, mà trực tiếp xác nhận qua thí nghiệm những hạn chế cấu trúc của RNN và vấn đề nghẽn cổ chai thông tin của Seq2Seq, và triển khai từng cái một **Bahdanau Attention(attention cộng)** và **Luong Attention(attention tích vô hướng)** đã xuất hiện để giải quyết vấn đề này, hiểu rõ sự khác biệt giữa chúng. Mỗi attention Hình thành mối quan hệ Query–Key–Value theo cách nào, Có những khác biệt toán học·trực quan nào trong quá trình tính toán trọng số, Tại sao lại không thể không dẫn đến các mô hình thế hệ sau Đặc tính và dòng chảy tiến hóa đó được kết nối một cách tự nhiên. Cách Attention nhìn nhận câu và từ, Cách mỗi từ được gán tầm quan trọng và tích hợp thông tin được học tập dưới dạng công thức → trực quan → code → thí nghiệm liên kết thành một. Khóa học này là quá trình xây dựng 'thể lực cơ bản' để hiểu đúng Transformer, giúp hiểu sâu sắc tại sao khái niệm Attention lại mang tính cách mạng, và tại sao tất cả các mô hình NLP hiện đại sau này (Transformer, BERT, GPT, v.v.) lại lấy Attention làm thành phần cốt lõi. Đây là khóa học được tối ưu hóa cho những học viên muốn thể hóa dòng chảy RNN → Seq2Seq → Attention không phải bằng khái niệm mà bằng code và thí nghiệm.

Nhập môn

Python, Deep Learning(DL), PyTorch

[NLP 완전정복 I] Sự ra đời của Attention: Từ giới hạn của RNN·Seq2Seq đến hiểu biết về NLP thông qua việc triển khai attention

Sotaaz

1.040.944 ₫

Nhập môn / Python, Deep Learning(DL), PyTorch, attention-model, transformer

Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn cho mọi người LLM Phần 3 - Xây dựng ứng dụng AI với API Google Gemini, API OpenAI và Gemma

AISchool

1.159.909 ₫

Trung cấp trở lên / openAI API, ChatGPT, gemini, Gemma, multimodal, LLM, Deep Learning(DL), streamlit

4.8

(10)

Đây là bài giảng trong đó bạn tìm hiểu khái niệm về mô hình Gemini của Google và cách sử dụng API Gemini cũng như tạo các ứng dụng AI khác nhau bằng Streamlit.

Trung cấp trở lên

openAI API, ChatGPT, gemini

Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn cho mọi người LLM Phần 3 - Xây dựng ứng dụng AI với API Google Gemini, API OpenAI và Gemma

AISchool

1.159.909 ₫

Trung cấp trở lên / openAI API, ChatGPT, gemini, Gemma, multimodal, LLM, Deep Learning(DL), streamlit

4.8

(10)

LDM đến DiT, chinh phục hoàn toàn Diffusion thông qua việc triển khai II

Sotaaz

1.368.098 ₫

Cơ bản / Python, Deep Learning(DL), Stable Diffusion, AI

5.0

(2)

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.

Cơ bản

Python, Deep Learning(DL), Stable Diffusion

LDM đến DiT, chinh phục hoàn toàn Diffusion thông qua việc triển khai II

Sotaaz

1.368.098 ₫

Cơ bản / Python, Deep Learning(DL), Stable Diffusion, AI

5.0

(2)

Trí tuệ nhân tạo suy nghĩ và học hỏi như thế nào? Chinh phục hoàn toàn Machine Learning

momo7777322031

208.189 ₫

Nhập môn / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI, Algorithm, Hardware Hacking

4.3

(3)

Chinh phục tất cả về AI thay đổi thế giới chỉ trong 4 bài giảng! Bài 1. Bản chất thật sự của Trí tuệ nhân tạo AI không phải là phép thuật. Đó là bộ não kỹ thuật số được tạo ra bằng cách phân tích 'trí tuệ' của con người như một công thức! Chúng ta sẽ khám phá từng ngóc ngách của cấu trúc cốt lõi của AI tưởng chừng thông minh này. Bài 2. Thuật toán, phương pháp tư duy sáng tạo (?) của AI AI suy nghĩ sẽ tìm ra giải pháp như thế nào? Hãy trực tiếp tìm hiểu chiến lược của AI khi chơi cờ vây, tìm đường và dự đoán kết quả tìm kiếm của bạn. Bài 3. Phần cứng AI, động cơ biến trí tưởng tượng thành hiện thực! Con chip trong điện thoại thông minh của bạn chính là trái tim của AI. Chúng ta sẽ mổ xẻ tất cả, từ CPU, GPU, TPU cho đến những cái tên không thể biết được khác. Bài 4. Cuộc đối đầu lớn giữa Machine Learning và Deep Learning! Việc AI 'học' rốt cuộc có nghĩa là gì? Từ AI dựa trên quy tắc cổ điển, cho đến ChatGPT đang "hot" gần đây! Chúng ta sẽ theo dõi sự tiến hóa của việc học.

Nhập môn

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI

Trí tuệ nhân tạo suy nghĩ và học hỏi như thế nào? Chinh phục hoàn toàn Machine Learning

momo7777322031

208.189 ₫

Nhập môn / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI, Algorithm, Hardware Hacking

4.3

(3)

Từ Deep Learning đến AI Agent, MCP: Hoàn thành việc triển khai AI tạo sinh trong một lần

dualjkorea

1.130.168 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), AI Agent, LangChain, RAG, Model Context Protocol

4.3

(8)

Khóa học này là một quá trình tổng hợp toàn bộ kiến thức cần thiết để ứng dụng AI tạo sinh trong thực tế, từ nguyên lý cơ bản của LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn), RAG (Retrieval-Augmented Generation), đến các công nghệ mới nhất như AI Agent và MCP (Modular Command Protocol). Khóa học được thiết kế để bạn có thể học một cách tự nhiên theo dòng chảy công nghệ, hiểu được cách AI tạo sinh hiểu thông tin, tìm kiếm, đưa ra phán đoán và mở rộng thành AI Agent có khả năng hành động.

Cơ bản

Deep Learning(DL), AI Agent, LangChain

Từ Deep Learning đến AI Agent, MCP: Hoàn thành việc triển khai AI tạo sinh trong một lần

dualjkorea

1.130.168 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), AI Agent, LangChain, RAG, Model Context Protocol

4.3

(8)

Tạo LLM tùy chỉnh : Từ khái niệm cơ bản về RAG đến thực hành đa phương thức·Agent cho người mới bắt đầu

HappyAI

475.860 ₫

Nhập môn / Python, vector-database, LLM, LangChain, RAG

4.9

(21)

200+

RAG(Retrieval-Augmented Generation) từ lý thuyết đến RAG đa phương thức và dựa trên agent mới nhất! Đây là khóa học thực hành được thiết kế để cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được. Từ review paper đến triển khai code thực tế, được thiết kế để những người mới tiếp cúc với RAG cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Nhập môn

Python, vector-database, LLM

Tạo LLM tùy chỉnh : Từ khái niệm cơ bản về RAG đến thực hành đa phương thức·Agent cho người mới bắt đầu

HappyAI

475.860 ₫

Nhập môn / Python, vector-database, LLM, LangChain, RAG

4.9

(21)

200+

Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!

haesunpark

921.979 ₫

Nhập môn / Artificial Neural Network, PyTorch, LLM, Fine-Tuning, RNN

4.7

(10)

<Mô hình Ngôn ngữ Lớn, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!>(Insight, 2025)를 바탕으로 LLM의 이론과 실전 예제를 다루는 강의입니다.

Nhập môn

Artificial Neural Network, PyTorch, LLM

Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!

haesunpark

921.979 ₫

Nhập môn / Artificial Neural Network, PyTorch, LLM, Fine-Tuning, RNN

4.7

(10)

Tạo LLM tùy chỉnh lần đầu tiên – Nhập môn Fine-tuning LoRA & QLoRA

HappyAI

475.860 ₫

Nhập môn / Deep Learning(DL), NLP, AI, LLM, Fine-Tuning

4.7

(38)

"Bước đầu tiên để tạo LLM tùy chỉnh của riêng bạn với Fine-tuning nhẹ dựa trên LoRA!" Đây là khóa học thực hành nhập môn được thiết kế để những người mới tiếp xúc với LLM cũng có thể dễ dàng theo dõi. Giảm thiểu lý thuyết phức tạp, hướng dẫn từng bước toàn bộ quy trình từ tải mô hình → áp dụng dữ liệu → huấn luyện → so sánh kết quả. Trong thời gian ngắn, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm quy trình của các kỹ thuật fine-tuning nhẹ hiện đại như LoRA·QLoRA, và có thể nắm bắt được cảm giác "À, fine-tuning LLM hoạt động như thế này". Hãy tự mình cảm nhận thành tựu tạo ra LLM chuyên biệt cho lĩnh vực của bạn, ngay cả khi không có nhiều tài nguyên!

Nhập môn

Deep Learning(DL), NLP, AI

Tạo LLM tùy chỉnh lần đầu tiên – Nhập môn Fine-tuning LoRA & QLoRA

HappyAI

475.860 ₫

Nhập môn / Deep Learning(DL), NLP, AI, LLM, Fine-Tuning

4.7

(38)