Bởi vì tôi muốn trở thành một chuyên gia Stable Diffusion!

Đây là bài giảng mong muốn trở thành cơn mưa rào giải nhiệt cho những ai đang mơ ước trở thành lập trình viên game. 1) Chia sẻ bí quyết về sơ yếu lý lịch & thư xin việc, danh mục tác phẩm (portfolio) và phỏng vấn cần thiết cho việc tìm việc. 2) Chia sẻ câu chuyện bắt đầu từ con số 0 cho đến khi gia nhập cấp độ Junior và chặng đường sau đó.

Khóa học này giải thích các khái niệm cơ bản về LLM và GPT một cách dễ hiểu để bất kỳ ai cũng có thể nắm bắt được. Học viên có thể trực tiếp sử dụng GPT API để tạo chatbot và chạy trên web bằng Streamlit. Thông qua trải nghiệm từ cơ bản đến thực hành, bạn có thể xây dựng nền tảng vững chắc cho những bước đầu tiên trong việc ứng dụng AI.

Bước đầu học AI: Đã tạo ra giáo trình tối ưu dành cho người mới bắt đầu Trí tuệ nhân tạo! Để dễ dàng và nhanh chóng chinh phục Deep Learning, đây là giai đoạn kết nối Machine Learning và Deep Learning trong thời gian ngắn với nội dung chuyên sâu!

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.

Học tập các nguyên lý cốt lõi và triển khai thực tế của Classic RAG, Graph RAG và Agentic RAG. Thiết kế hệ thống định tuyến động (dynamic routing) giúp tối ưu hóa hiệu suất token và độ trễ, đồng thời xây dựng hệ thống bộ nhớ dài hạn kết hợp giữa suy luận mạng lưới quan hệ của GraphRAG và vòng lặp tự đánh giá của Agentic RAG. Đây là khóa học hoàn thiện năng lực thiết kế kiến trúc RAG cao cấp, có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

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.

Viết biên bản cuộc họp, tạo ứng dụng và thậm chí là sản xuất video, tất cả trên một nền tảng duy nhất. Hãy trở thành một AI multiplayer với Google AI Studio!

🧩 Thay vì giải thích dựa trên công thức phức tạp hay lý thuyết, chúng tôi đặt mục tiêu nắm vững các khái niệm cốt lõi của hệ thống đề xuất thông qua việc tự tay triển khai chương trình. 🛠️ Thông qua tổng cộng 12 ví dụ đa dạng và thực tiễn, chúng tôi đã từng bước thiết kế các hệ thống đề xuất có thể ứng dụng trong môi trường thực tế, bao gồm đề xuất dựa trên nội dung, lọc cộng tác và đề xuất học sâu.

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.

Học tập một cách hệ thống các khái niệm cốt lõi và nguyên lý hoạt động của Học máy mô phỏng (Imitation Learning) và công nghệ VLA (Vision-Language-Action), vốn là nền tảng của Physical AI. Thông qua việc phân tích các ví dụ thực tế, hiểu rõ cơ chế tương tác của Physical AI với thế giới thực.

Bạn muốn học AI nhưng lần nào cũng bị khựng lại trước các công thức đại số tuyến tính? Thay vì bắt bạn học thuộc lòng các công thức, khóa học này sẽ giúp bạn tận mắt chứng kiến các vectơ và ma trận thực sự chuyển động như thế nào trong không gian. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể tự mình đọc hiểu toán học đằng sau mạng thần kinh, PCA và SVD.

Bạn có cảm thấy bối rối không biết nên bắt đầu tự động hóa AI từ đâu không? Khóa học này sử dụng Google Opal để giải thích về tự động hóa AI theo cách mà ngay cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được. Thay vì những lý thuyết khó nhằn, chúng tôi tập trung vào các ví dụ tự động hóa thực tế có thể áp dụng ngay, giúp bạn giảm bớt các công việc lặp đi lặp lại và nâng cao năng suất. Đây là khóa học dành cho những ai muốn biến AI từ một "công nghệ chỉ mới nghe qua" thành một "công cụ trực tiếp sử dụng".

Khóa học này là một khóa nhập môn được thiết kế để người học lần đầu tiếp xúc với công nghệ AI cũng có thể dễ dàng hiểu và thực hành theo. Thông qua các bài giảng, bạn sẽ nắm vững các khái niệm cơ bản và cách sử dụng nền tảng AI, đồng thời tiến hành thực hành tạo ra hình ảnh trực tiếp bằng cách sử dụng các công cụ AI đa dạng. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ trở nên gần gũi hơn với AI và có thể trang bị năng lực tạo hình ảnh AI để hiện thực hóa các ý tưởng sáng tạo một cách trực quan.

Trong khóa học này, chúng tôi sẽ chia sẻ những nguyên tắc UX và bí quyết thực tiễn cần thiết khi lên kế hoạch và thiết kế sản phẩm AI. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về cách sử dụng AI lấy giá trị người dùng làm trung tâm, phương pháp lập kế hoạch và thiết kế UX sử dụng AI, các nguyên tắc và lý thuyết UX cốt lõi được tìm hiểu qua các trường hợp thiết kế trong đời sống hàng ngày, cũng như các phương pháp nghiên cứu UX và phân tích dữ liệu để mang lại trải nghiệm tốt hơn.

Đây là khóa học giúp bạn củng cố vững chắc các kiến thức đại số tuyến tính tối thiểu cần thiết cho việc học tập và nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Khóa học không chỉ chuẩn bị cho kỳ thi đầu vào cao học chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, mà còn bao gồm các khái niệm cốt lõi thường gặp khi đọc luận văn và tiến hành nghiên cứu, cùng với các kỹ thuật đại số tuyến tính tính toán cơ bản.

Với lộ trình học tập bài bản gồm 40 bài giảng, bạn sẽ được học từ lý thuyết cơ bản về AI đến các kỹ thuật AI ứng dụng của từng thuật toán. Thông qua việc học và thực hành thuật toán bằng ngôn ngữ R cùng tư duy toán học trực quan, bạn sẽ trang bị được năng lực phát triển mô hình AI có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ việc xây dựng và lựa chọn sử dụng các mô hình thuật toán cho phân tích dữ liệu, học máy (machine learning) và các công cụ ứng dụng liên quan.

Khóa học này là một khóa đào tạo thực chiến về việc tạo và sử dụng tự động các nội dung cần thiết trong môi trường văn phòng thực tế bằng cách kết hợp ChatGPT với nhiều công cụ AI sinh tạo khác nhau như Napkin AI, Gamma AI, Felo AI, Imagen 3, Suno AI. Khóa học tập trung vào năng lực sản xuất nội dung đa phương thức bao gồm tóm tắt báo cáo, xây dựng tài liệu thuyết trình, tạo hình ảnh, sản xuất âm nhạc, đồng thời bao gồm các bài thực hành áp dụng theo từng loại công việc tận dụng đặc tính của mỗi công cụ.

3 nghìn học viên đã chọn khóa học này! Đã cập nhật lên phiên bản GPT-5! ChatGPT có thể làm được đến đâu? Tạo ứng dụng giao dịch chứng khoán tự động và báo cáo đầu tư web!

Xây dựng chiến lược, thu thập tài liệu tham khảo, prompt, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách cụ thể để làm việc với AI tại các công ty quảng cáo thực tế.

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.

Xin chào các bạn. Chào mừng đến với Khóa học AI Toàn diện 2026 của tôi: ChatGPT, Google Gemini, Midjourney, Firefly. Trong khóa học này, bạn sẽ học mọi thứ về tất cả các Công cụ AI. Tôi đã tạo các bài học video về mọi tính năng của những công cụ AI này. Bạn sẽ được xem cách triển khai thực tế về cách sử dụng từng tính năng của các công cụ này.