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

Đây là một buổi giảng đặc biệt giúp bạn đồng thời chuẩn bị cho chứng chỉ Microsoft AI-900, với tư cách là nội dung mới nhất phản ánh phạm vi thi tính đến tháng 5 năm 2025. Nội dung được cung cấp dưới dạng kết hợp lý thuyết và thực hành, bao gồm tổng quan về AI, kiến thức cơ bản về học máy, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thông minh tài liệu, khai thác tri thức và AI tạo sinh.

Thấu hiểu bản chất của thống kê cơ bản cần thiết cho việc phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà không cần đến một công thức hay một dòng mã nào.

Thông qua bài giảng này, bạn có thể tìm hiểu toàn bộ quy trình và phương pháp chuẩn bị cho kỳ thi tuyển sinh vào trường sau đại học ngành trí tuệ nhân tạo từ đầu đến cuối! Tôi cũng sẽ chia sẻ những nội dung hay giúp tăng khả năng đậu!

Đây là bài giảng nhập môn giúp hiểu về các khái niệm cốt lõi của Giao diện Não - Máy tính (BMI) dựa trên sóng não không xâm lấn và quy trình xử lý tín hiệu dựa trên Tưởng tượng vận động (Motor Imagery). Bài giảng sẽ giải thích một cách dễ hiểu toàn bộ quy trình từ nguyên lý cơ bản của tín hiệu EEG, thí nghiệm Tưởng tượng vận động, xử lý dữ liệu cho đến cách thức hoạt động của hệ thống BMI trong thực tế.

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.

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.

Học các nguyên lý cốt lõi và cách triển khai thực tế của Classic RAG, Graph RAG và Agentic RAG. Thiết kế hệ thống định tuyến động nhằm tối ưu hóa hiệu quả sử dụng token và độ trễ, đồng thời xây dựng hệ thống bộ nhớ dài hạn kết hợp khả năng suy luận mạng lưới quan hệ của GraphRAG với vòng lặp tự đánh giá của Agentic RAG. Đây là lộ trình hoàn thiện năng lực thiết kế kiến trúc RAG nâng cao, có thể áp dụng ngay vào thực tiễn.

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.

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.

Bạn có muốn tạo ra lợi nhuận lớn ngay cả trong thị trường giảm giá không? Bạn quan tâm đến giao dịch tự động nhưng vẫn chưa thể bắt đầu vì phải lo lắng về việc lập trình / thiết kế chiến lược giao dịch / API của sàn / triển khai máy chủ? Trong khóa học này, ngay cả những người mới làm quen với Python cũng sẽ được hướng dẫn cách sử dụng ChatGPT và Codex để biến ý tưởng giao dịch thành một chiến lược cụ thể, đồng thời triển khai thành mã backtest và mã giao dịch tự động thực tế. Bạn sẽ thực hành giao dịch tự động hợp đồng tương lai Binance bằng Python và CCXT / chiến lược chỉ báo kỹ thuật / backtest chiến lược bình quân giá xuống / chiến lược kimchi premium dựa trên API Upbit. Sau đó, bạn sẽ áp dụng tính năng thông báo và an toàn khi đặt lệnh bằng Telegram, quản lý bot hoàn chỉnh bằng GitHub và triển khai lên máy chủ Cloud. Thay vì giao toàn bộ quyết định đầu tư cho LLM, con người sẽ quyết định chiến lược và tiêu chí quản lý rủi ro, còn LLM sẽ được sử dụng như một trợ lý hỗ trợ thiết kế chiến lược / viết mã / giải quyết lỗi. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn không chỉ dừng lại ở việc chạy mã được cung cấp mà còn có thể tự tạo / kiểm chứng / chỉnh sửa / triển khai chiến lược của riêng mình!

Bạn đã từng bỏ cuộc khi học Verilog và các công cụ EDA? Một giáo sư khoa bán dẫn, người trực tiếp thiết kế NPU, sẽ hướng dẫn bạn cách hiểu từ CPU đến NPU thông qua việc tính toán với 9 tệp Excel.

Bạn nắm được kiến thức cơ bản nhưng cảm thấy bối rối khi áp dụng vào thực tế? Chúng tôi chắt lọc kinh nghiệm thực tiễn để giải thích rõ ràng những cấu trúc LLM phức tạp.

Dành cho những bạn đã hoàn thành trình độ SwiftUI trung cấp, giờ là lúc để tích hợp AI vào ứng dụng của mình. Với Apple Intelligence và framework FoundationModels, bạn sẽ hoàn thiện các ứng dụng AI on-device hoạt động ngay trên thiết bị mà không cần kết nối internet.

Sẽ thế nào nếu AI có thể trực tiếp mở trình duyệt và viết mã shell script để giải quyết các sự cố máy chủ? Thông qua những bí quyết tự động hóa thực tế được triển khai bằng OpenClaw trên cả Windows và Linux, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn con đường ngắn nhất để hoàn thiện môi trường phát triển từ xa mạnh mẽ của riêng mình mà không cần các thiết lập phức tạp.

Học sâu (Deep learning) là kỹ thuật học dữ liệu thông qua mạng nơ-ron được tạo nên từ sự kết hợp của các hàm phức tạp. Trong khóa học này, chúng ta sẽ hiểu các khái niệm cốt lõi của học sâu một cách toán học và phân tích chúng dưới góc độ các phép toán ma trận. Đặc biệt, sử dụng thư viện NumPy của Python, chúng ta sẽ tự tay cài đặt quá trình lan truyền thuận và lan truyền ngược của học sâu, đồng thời trực quan hóa cách các tham số được cập nhật. Cấu trúc mạng nơ-ron tưởng chừng phức tạp cũng trở nên rõ ràng khi được giải quyết bằng các phép toán ma trận. Khóa học này chú trọng vào việc hiểu khái niệm hơn là lập trình, phù hợp với những sinh viên muốn nắm vững nguyên lý của học sâu một cách toán học và trực quan.

Lý do khóa học này đặc biệt: Các ưu điểm chính • Trực quan hóa dễ hiểu: Tự mình xem hoạt động thuật toán trực tiếp theo thời gian thực qua mô phỏng Pygame 2D • Kinh nghiệm thực tế: Vượt lý thuyết, tự tay lập trình để nắm vững thuật toán tự hành • Làm chủ thuật toán cốt lõi: Tập trung học các thuật toán cần thiết như Dijkstra, Pure Pursuit, ICP, v.v. • Học chuyên sâu theo từng bước: Cấu trúc độ khó có hệ thống từ cơ bản đến SLAM • SLAM dựa trên Lidar: Thực hành xây dựng bản đồ và ước tính vị trí trong môi trường chưa biết

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'.

Tự động hóa toàn bộ quy trình sản xuất video ngắn mà không cần AI tạo video đắt tiền, với chi phí tạo video bằng 0 đồng. Giúp những ai còn loay hoay với việc sản xuất và kiếm tiền từ Shorts xây dựng một hệ thống tự động hóa với chi phí thấp.

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.

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.