[AICE] Khóa học tùy chỉnh để thi đỗ cấp độ Basic

1. Học lập trình Python để đạt chứng chỉ AI, AICE Associate 2. Học lập trình Python theo từng bước từ cơ bản đến ứng dụng 3. Bài giảng của Giáo sư Kim Joong-heon từ Đại học Korea, một chuyên gia trong lĩnh vực AI

Hiểu các khái niệm lập trình, giờ đây không còn là lựa chọn mà là bắt buộc! Bạn cảm thấy bối rối khi đột nhiên phải hợp tác với các nhà phát triển? Bạn muốn bắt đầu sự nghiệp với tư cách là một nhà phát triển? Lập trình vốn dĩ cảm thấy khó khăn đối với những người không chuyên! Hãy cùng nhau đi từ khái niệm đến thực hành cơ bản nhé.

1. Khóa học giải đề thi thử để đạt chứng chỉ AICE Associate - chứng chỉ AI duy nhất được quốc gia công nhận tại Hàn Quốc. 2. Khóa học giải 12 đề thi thử với cấu trúc và dạng câu hỏi giống hệt đề thi AICE Associate thực tế.

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.

Khóa học dành cho người mới bắt đầu trở thành kỹ sư AI được thiết kế để trải nghiệm ngắn gọn toàn bộ quy trình từ xử lý dữ liệu, phát triển mô hình, đến Cloud, MLOps và các cân nhắc về đạo đức. Khóa học không chỉ dừng lại ở việc tạo ra mô hình mà còn tập trung vào việc hiểu quy trình kết nối với dịch vụ thực tế để rèn luyện kỹ năng chuyên môn. Các bài thực hành và ví dụ đi kèm sẽ giúp ngay cả những người lần đầu học về AI cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Ngành sản xuất ô tô và linh kiện là lĩnh vực mà sự đổi mới là điều thiết yếu trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu khốc liệt và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này tập trung vào cách áp dụng công nghệ AI vào thực tế, giải thích thông qua các trường hợp thực tế như nâng cao hiệu quả sản xuất, tự động hóa kiểm tra chất lượng, bảo trì dự báo thiết bị, tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Từ hiểu biết cơ bản cần thiết để triển khai AI, đến chiến lược và quản lý rủi ro cần xem xét khi áp dụng thực tế, khóa học được xây dựng theo từng bước để cung cấp kiến thức và hiểu biết sâu sắc mà nhân viên thực thi và quản lý có thể áp dụng ngay lập tức.

Khóa học này là quá trình chuẩn bị cho kỳ thi thực hành Kỹ sư xử lý thông tin chỉ bằng cách giải các đề thi đã từng xuất hiện. Thay vì những lý thuyết không cần thiết hay nội dung đồ sộ, khóa học được thiết kế để giúp bạn đạt được kết quả "Đỗ" ngay lập tức bằng cách tập trung vào các câu hỏi thực tế thường xuyên lặp lại trong kỳ thi. Bạn có thể nhanh chóng nắm bắt các điểm mấu chốt và mô hình ra đề thông qua việc cập nhật các xu hướng đề thi mới nhất, đồng thời rèn luyện kỹ năng viết câu trả lời thông qua quá trình giải đề. Đây là khóa học tối ưu dành cho những thí sinh muốn đạt mục tiêu đỗ đạt một cách hiệu quả trong thời gian ngắn.

Không biết Python cũng không sao! Khóa học này được thiết kế để những người mới bắt đầu lập trình cũng có thể theo học, tập trung vào thực hành. Bạn có thể học một cách tự nhiên cú pháp cơ bản của Python và lập trình game 2D sử dụng Pygame thông qua việc tự tay tạo ra game kinh điển Space Invaders. Vì học thông qua việc tạo game nên sẽ không có lúc nào nhàm chán, bạn có thể cảm nhận được thành tựu khi hoàn thành một sản phẩm bằng chính đôi tay của mình.

Buổi học chuyên sâu này là nội dung cập nhật mới nhất, phản ánh phạm vi ra đề thi Microsoft AZ-900 tính đến tháng 5 năm 2025, được thiết kế để xây dựng nền tảng lý thuyết vững chắc nhằm đồng thời chuẩn bị cho chứng chỉ này, cung cấp các kiến thức liên quan đến khái niệm dữ liệu cốt lõi, dữ liệu quan hệ Azure, dữ liệu phi quan hệ Azure và khối lượng công việc phân tích Azure dưới hình thức kết hợp lý thuyết và thực hành, qua đó trở thành một cơ hội giáo dục ý nghĩa không chỉ giúp bạn đạt được chứng chỉ mà còn đặt những bước chân đầu tiên trên con đường trở thành chuyên gia dữ liệu.

Đây là một bài giảng dành cho những người mới bắt đầu làm quen với phát triển phần mềm. Trước cả ngôn ngữ phát triển hay UI framework, tư duy lập trình là điều cần được ưu tiên hàng đầu.

Cách thiết lập môi trường phát triển git, VS Code, Node.js, Python, Java trên Windows dễ dàng, không mất công sức, trong 2 giờ.

Trong kỷ nguyên AI và Big Data, bạn đã và đang khai thác dữ liệu của tổ chức mình một cách hiệu quả chưa? Khóa học này sẽ giúp bạn phát triển các năng lực thiết yếu để đọc và giải thích dữ liệu, từ nền tảng tư duy thống kê đến các nguyên lý cốt lõi của Machine Learning và Deep Learning. Hãy trở thành một nhà lãnh đạo thực thụ, có khả năng phát hiện các quy luật trong sự biến động và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

Học từ cơ bản các công nghệ liên quan như ICBM (IoT, Cloud, Big Data, ML) – cốt lõi của công nghệ Cách mạng Công nghiệp 4.0 – cùng với xe tự hành, metaverse, để phát triển năng lực ứng phó với những thay đổi công nghệ trong tương lai.

Bạn mệt mỏi với việc thu thập tin tức trong các bài giảng tự động hóa? Đây là khóa học phát triển chương trình tự động hóa sẽ biến bạn thành người có ảnh hưởng trên Instagram.

Khi học máy học, bạn học cách nâng cao độ chính xác. Nhưng ngay khoảnh khắc muốn đưa mô hình đó lên một con chip thực tế, vẫn còn những câu hỏi mà không ai nói cho bạn biết. Mô hình này thực hiện bao nhiêu phép nhân? Nó cần ghi nhớ bao nhiêu và những gì? Thông số của con chip đang nhắm tới có đáp ứng được các yêu cầu đó không? Giáo trình máy học nói về độ chính xác, còn giáo trình bán dẫn nói về mạch điện, nhưng tài liệu kết nối hai lĩnh vực này lại rất hiếm. Khi triển khai CPU RISC-V và NPU trên FPGA, tôi đã nhiều lần đối mặt với khoảng cách đó. Đó là tình huống mô hình có độ chính xác cao nhất lại không thể chạy trên bo mạch. Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp xây dựng sáu thuật toán bằng Python, đồng thời đo số phép nhân, phép so sánh, bộ nhớ và độ chính xác ở mỗi bước. Sau đó, các giá trị này được quy đổi thành tài nguyên trên một bo mạch FPGA thực tế. Chỉ nói “bao nhiêu phép nhân” thì không đủ để hình dung quy mô, nhưng nếu nói “chiếm bao nhiêu phần trăm tài nguyên của bo mạch” thì bạn có thể đưa ra quyết định. Sau khi hoàn thành chín Lab và đưa sáu mô hình vào cùng một bảng, bạn sẽ thấy một bức tranh khác với dự đoán. Chúng ta đã dành chín bài để đếm số phép nhân, nhưng thứ thực sự trở thành nút thắt lại không phải là phép nhân. Sau đó, chúng ta sẽ hạ độ chính xác xuống dạng số nguyên, quản lý số chữ số và xây dựng cả tiêu chí để đánh giá mạch. Bạn không cần có bo mạch FPGA. Khóa học được thực hiện hoàn toàn bằng Python, còn bo mạch chỉ được sử dụng làm 기준 để quy đổi các giá trị đo được.

Tôi từng là người bỏ cuộc vì chỉ mải mê học Python trước cả khi bắt đầu học AI. Đừng lãng phí sức lực để học tất cả những tính năng mà cả đời hiếm khi dùng đến, tôi sẽ chỉ cho bạn những nội dung thực sự cần thiết.

Bạn có muốn tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại cùng với AI mà không cần các công cụ trả phí không? Tôi sẽ chia sẻ cho bạn những bí quyết thực tế mà tôi đã tự tay xây dựng bằng n8n và Llama. Đây không đơn thuần là một bài giảng chỉ học về "cách kết nối các node". Chúng ta sẽ cùng nhau trực tiếp triển khai các quy trình công việc thực tế như: tự động sắp xếp Google Sheets, thu thập phụ đề YouTube, kiểm tra tính xác thực (fact-check) bằng AI, quản lý lịch trình, từ đó tạo ra các workflow có thể ứng dụng được ngay vào công việc.

Khóa học ADsP All-In-One! Hoàn thành siêu nhanh! Tài liệu tham khảo: "Cheat Sheet ADsP cho mọi người" https://wikidocs.net/book/18829

Bất kể lĩnh vực nào! Đây là bài giảng bao gồm những kiến ​​thức cơ bản cốt lõi mà các nhà phát triển phải biết trong thực tế một cách dễ hiểu + tập trung vào mã. Tôi đặc biệt giới thiệu khóa học này cho tất cả các nhà phát triển cấp dưới và những người tìm việc muốn phát triển.

Thông qua bài giảng này, sinh viên sẽ không chỉ học các lý thuyết khác nhau về học tăng cường và trực tiếp triển khai chúng mà còn có thể tạo ra môi trường học tăng cường để kiểm tra thuật toán học tăng cường được triển khai bằng tác nhân học máy Unity.