Chuyển đổi số sử dụng AI (Digital Transformation Using AI)

Hãy cùng thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu khám phá thông qua dữ liệu công cộng, web scraping và nhiều phương thức khác!

Cùng trau dồi năng lực trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu lớn và hỗ trợ ra quyết định!

Hãy sử dụng Orange 3 để phân tích và trực quan hóa dữ liệu cũng như tìm hiểu các khái niệm máy học!

Tìm hiểu cách sử dụng Git và GitHub và sử dụng chúng để cộng tác!

Hãy cùng trang bị kỹ năng phát triển ứng dụng web bằng React và nâng cao năng lực để có thể áp dụng vào thực tế!

Hãy hiểu cách phân tích dữ liệu thông qua Python, phân tích và trực quan hóa các loại dữ liệu khác nhau cũng như tóm tắt câu chuyện dữ liệu!

Hãy quản lý dự án một cách hiệu quả và thông minh thông qua khoa học dữ liệu.

Hãy cùng nâng cao năng lực tìm kiếm mô hình ra quyết định hợp lý dựa trên tư duy toán học bằng cách thấu hiểu các yếu tố đa dạng của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu, đồng thời giải quyết các vấn đề thực tiễn thông qua việc sử dụng ChatGPT và lập trình không cần mã hóa (no-code)!

Hãy thiết kế, triển khai và phát triển trong khi tìm hiểu các khái niệm cơ bản của ngôn ngữ C++ và các khái niệm hướng đối tượng!

Hãy sử dụng Keras để hiểu các thuật toán mô hình cho machine learning và deep learning!

Hãy cùng tìm hiểu cách triển khai Abyss dành cho những người không chuyên nhé!

Hãy phát triển năng lực thực무 hành chính dựa trên dữ liệu để giải quyết các vấn đề hành chính và chính sách một cách thực증 bằng cách phân tích dữ liệu công cộng với R và Python!

Hãy cùng phát triển kiến ​​thức lĩnh vực cơ bản về khoa học quần áo và kỹ năng của một chuyên gia thời trang thông qua hiểu biết về CAD dệt may dựa trên AI!

Hãy cùng trải nghiệm phát triển ứng dụng theo phương thức cộng tác trong môi trường Linux Shell & phần mềm nguồn mở, đồng thời thiết lập môi trường phát triển cần thiết cho việc lập trình nhé!

Hãy hiểu phân tích dữ liệu phù hợp với hoạt động kinh doanh bán lẻ tiên tiến và tìm hiểu cách sử dụng các công cụ được sử dụng trong ngành!

Hãy cùng học hỏi các cấu trúc dữ liệu và thuật toán đa dạng, đồng thời rèn luyện kỹ năng thực hành để hiện thực hóa chúng thông qua lập trình!

Nắm vững phương pháp xây dựng website cơ bản và từ nền tảng phát triển web đến khả năng ứng dụng thực tế thông qua dự án thực chiến liên kết Open API dữ liệu công cộng!

Hãy cùng tìm hiểu và thử đánh giá chính sách thông qua R và R Studio!

Bạn có phải là tài năng kỹ thuật số quan tâm đến mã hóa và Internet of Things (IoT) không? Hãy bắt tay vào lập trình với MicroPython!

Bạn có phải là tài năng kỹ thuật số quan tâm đến mã hóa và phát triển? p5.js & Hãy bắt tay vào lập trình thông qua ml5.js!

Khóa học giải đề thi AWS Certified AI Practitioner là khóa học tóm tắt trọng tâm để giúp bạn thi đỗ chứng chỉ. Trước tiên, chúng ta sẽ nhanh chóng ôn tập các khái niệm cơ bản về AI/ML và AI tạo sinh, đồng thời tìm hiểu về tính năng cũng như các trường hợp sử dụng của các dịch vụ AI chính của AWS thường xuất hiện trong kỳ thi (ví dụ: SageMaker, Rekognition, Polly, v.v.). Dựa trên nền tảng đó, bạn sẽ được thực hành cách xác định giải pháp AI nào phù hợp cho các tình huống thực tế khác nhau, đồng thời tìm hiểu về việc sử dụng mô hình AI có trách nhiệm và các nội dung liên quan đến bảo mật dữ liệu. Cuối cùng, bạn sẽ được làm quen với chiến lược giải đề theo từng dạng câu hỏi và chuẩn bị cho kỳ thi thông qua các bài thi thử thực tế. Khóa học này sẽ giúp bạn chuẩn bị cho kỳ thi một cách hiệu quả trong thời gian ngắn.

Bạn có cảm thấy lo lắng mỗi khi triển khai AI Agent không? Dựa trên kinh nghiệm làm việc tại các tập đoàn lớn trong nước và các công ty công nghệ lớn (Big Tech) nước ngoài, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách đo lường và cải thiện chất lượng Agent một cách hệ thống bằng cách sử dụng LangSmith.

Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, bí quyết phát triển Deep Learning thực tế thông qua các bài toán thực tế, Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về công nghệ CNN Deep Learning dựa trên Pytorch, hãy tham gia khóa học này :)

Khóa học này là một masterclass thực chiến tập trung vào việc chinh phục hoàn toàn quá trình tiến hóa của Diffusion Model thông qua các bài báo và mã nguồn. Học viên sẽ học từ nguyên lý bài báo đến việc trực tiếp triển khai các mô hình cốt lõi của AI sinh tạo như DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model) và DDIM. Khóa học phân tích từng bước bối cảnh xuất hiện của từng mô hình, công thức toán học, cấu trúc mạng (U-Net, VAE, Transformer), quá trình học (Noise Schedule, Denoising Step), và những ý tưởng dẫn đến cải thiện hiệu suất. Học viên sẽ trực tiếp lập trình tất cả các mô hình dựa trên PyTorch, không chỉ dừng lại ở việc hiểu bài báo mà còn có được 'khả năng thực tế để tái tạo và ứng dụng'. Ngoài ra, thông qua việc so sánh sự khác biệt và dòng chảy phát triển giữa các mô hình, học viên sẽ hiểu rõ cách chúng được mở rộng. Khóa học này kết hợp lý thuyết·mã nguồn·thực hành thành một, cung cấp hành trình để nghiên cứu viên·nhà phát triển·nhà sáng tạo đều có thể học hỏi một cách có hệ thống về sự tiến hóa của mô hình sinh tạo. Hãy bắt đầu ngay bây giờ trải nghiệm vượt qua việc 'đọc' bài báo, trực tiếp triển khai để 'hiểu và tái sáng tạo'.

Trí tuệ nhân tạo, AI, Agent… nghe có vẻ ghê gớm, nhưng khi bắt tay vào làm thì không có gì to tát như bạn nghĩ. Do đó, tự tay hiện thực hóa các chức năng đơn giản là rất quan trọng. Thông qua các dự án thiết thực có thể ứng dụng thực tế tại công ty, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm đa dạng use case, đồng thời học được cách khai thác và vận dụng AI Agent.

Khóa học này bao gồm toàn bộ quá trình phát triển ChatGPT từ một AI hội thoại đơn thuần thành một AI Agent thông minh có khả năng thực hiện các công việc thực tế. Bạn sẽ được trực tiếp xây dựng các AI Agent có thể ứng dụng ngay vào công việc thực tiễn bằng cách sử dụng ba khung làm việc cốt lõi: LangChain, LangGraph và LangSmith.

Hướng dẫn làm chủ ứng dụng AI dành cho lập trình viên Java! Khóa học này sẽ phá bỏ định kiến rằng AI chỉ dành riêng cho Python, giúp trang bị cho ứng dụng Java của bạn đôi mắt, đôi tai, giọng nói và cả khả năng lập trình của AI. Hãy trở thành Kiến trúc sư AI dựa trên OpenAI API. Bạn sẽ trực tiếp phát triển các chuyên gia AI đa dạng như nhà văn AI, thông dịch viên, họa sĩ, cộng sự lập trình, đồng thời xây dựng một trợ lý AI đa năng tích hợp các tính năng cốt lõi như: tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc, thuyết minh 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 cho hệ thống Java sẵn có của bạn thông qua việc học cách thiết lập vai trò cho AI bằng System Message và kiểm duyệt nội dung độc hại.

Dựa trên kinh nghiệm giảng dạy deep learning hơn 100 lần, đây là khóa học tổng hợp có hệ thống các lý thuyết cơ bản mà học viên gặp khó khăn nhiều nhất. Khóa học này giải thích từng bước kết nối giữa trực giác toán học, nguyên lý học của mô hình và triển khai code để ngay cả người không chuyên cũng có thể hiểu được, đồng thời đi sâu vào cấu trúc cơ bản và nguyên lý hoạt động của việc học mô hình AI, không chỉ đơn thuần là cách sử dụng thư viện. Đây là khóa nhập môn thực chiến được thiết kế để phát triển thành kỹ sư có năng lực hiểu nguyên lý AI thông qua việc tự triển khai các công nghệ cơ bản của deep learning như gradient descent, hàm lỗi, tối ưu hóa, perceptron, mạng neural nhiều lớp, backpropagation bằng công thức và code.

Trong kỷ nguyên AI, lập trình viên không chỉ đơn thuần là người viết mã mà phải trở thành một "người tích hợp". Khóa học này hướng dẫn cách kết hợp Unreal Engine với các công cụ AI mới nhất như ChatGPT và Claude vào quy trình phát triển C++ thực tế. Thông qua các ví dụ thực tiễn do giảng viên ủy quyền của Unreal (YAL) trực tiếp thiết kế, bạn có thể xây dựng môi trường phát triển nơi AI hỗ trợ tạo, phân tích và trợ giúp viết mã, từ đó hoàn thiện quy trình làm việc C++ thế hệ mới tích hợp giữa AI và Unreal.

Hoàn tất phân tích khách hàng với Excel và Orange, Từ bán chéo đến thử nghiệm A/B và quản lý rủi ro rời bỏ, tất cả trong một lần.

Bạn sẽ được hiểu về hiện tại và tương lai của công nghệ AI, trải nghiệm quy trình kiểm thử các mô hình AI như Machine Learning và tìm hiểu về vai trò của người kiểm thử. Khóa học giúp bạn nắm vững kiến thức rộng rãi từ việc thiết lập chiến lược kiểm thử hệ thống dựa trên AI, thiết kế và thực thi kịch bản kiểm thử (test case), cho đến cách ứng dụng AI để hỗ trợ quá trình kiểm thử. Khóa học này được xây dựng dựa trên đề cương (syllabus) AI Testing của ISTQB, mang đến cơ hội để bạn chuẩn bị hoàn hảo cho kỳ thi cấp chứng chỉ ISTQB AI Testing.

Bạn có thể biến ý tưởng của mình thành một bài thuyết trình đẹp mắt chỉ trong vài phút. Không còn cần phải tốn hàng giờ đồng hồ loay hoay với việc thiết kế slide nữa. Với công nghệ AI của GAMMA, bạn có thể cải thiện đáng kể quy trình sáng tạo nội dung của mình.

Bạn có thể nâng cao năng lực phát triển của mình thông qua việc khám phá sâu sắc các nguyên lý cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT hay Claude. Bạn có thể học hỏi được nhiều thông tin đa dạng và các kỹ thuật phát triển mà thông thường ít khi được tiếp cận.

Trong kỷ nguyên mà dữ liệu bùng nổ và xử lý thời gian thực trở nên quan trọng, điện toán biên (edge computing) đã trở thành một công nghệ thiết yếu, không còn là lựa chọn. Khóa học này được thiết kế để bạn có thể học một cách có hệ thống mọi thứ, từ các khái niệm cốt lõi của điện toán biên đến các chiến lược triển khai để áp dụng vào môi trường kinh doanh thực tế. Thông qua khóa học này, các học viên sẽ nắm vững các nguyên tắc cơ bản của điện toán biên, và tiếp thu kiến thức cùng bí quyết thực tiễn để áp dụng vào công việc và dự án. Để trở thành chuyên gia về điện toán biên – công nghệ cốt lõi của môi trường CNTT tương lai, hãy thực hiện bước đi vững chắc nhất!

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.

Dưới góc nhìn nhân văn như văn học, điện ảnh, âm nhạc và lịch sử, chúng ta sẽ dễ dàng thấu hiểu khái niệm cũng như nguyên lý của AI tạo sinh, đồng thời khám phá những ảnh hưởng văn hóa và sự thay đổi trong cuộc sống mà AI mang lại. Chương trình cung cấp những hiểu biết thực tiễn và chiến lược về cách các cá nhân và doanh nghiệp nên ứng phó và chuẩn bị như thế nào trong kỷ nguyên AI.

Nếu bạn muốn học Python thì hãy chú ý đến khóa học này!!! Hoàn toàn miễn phí~ Tôi thực sự khuyến khích sử dụng làm tài liệu học trước khi tham gia các môn học chính thức hoặc tự học cá nhân.

Hãy thử tạo video AI chất lượng cao với Midjourney & Runway. Đạo diễn Kim Dong-ah, người từng hợp tác với Samsung, sẽ trực tiếp hướng dẫn từng bước quy trình sản xuất video AI dựa trên một thương hiệu ảo.

LLM và Agent là những công nghệ nền tảng của các AI như ChatGPT. Hiện tại, LLM là công nghệ tiến gần nhất đến AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát). Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ LLM và Agent dưới góc nhìn của một người bình thường.