inflearn logo

Nhà nghiên cứu AI hướng dẫn ngữ pháp cơ bản Python sử dụng ChatGPT

Đây là khóa học hữu ích cho những ai muốn học cách sử dụng ChatGPT và đồng thời học ngữ pháp cơ bản của Python. Đây là khóa học hữu ích cho những ai muốn học và củng cố ngữ pháp cơ bản của Python.

(4.5) 57 đánh giá

1,394 học viên

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

ChatGPT
ChatGPT
Python
Python
prompt engineering
prompt engineering
ChatGPT
ChatGPT
Python
Python
prompt engineering
prompt engineering
Thumbnail

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.5

5.0

curenaru

100% đã tham gia

- Cảm ơn.

5.0

오늘도

100% đã tham gia

Đây là phương pháp học mà ngay cả những người chưa biết gì về Python cũng có thể hiểu và học được.

5.0

sahara.han

100% đã tham gia

Nó đã giúp tôi rất nhiều.

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Cách dùng ChatGPT

  • Cú pháp cơ bản Python

  • Cách viết prompt ChatGPT

Nắm vững ngữ pháp cơ bản của Python với ChatGPT! 📌

📢 Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!

  • Chất lượng âm thanh của bài giảng này có thể không đồng đều tùy thuộc vào môi trường nghe của bạn. Vui lòng xem trước bài giảng trước khi tham dự.

Chủ đề bài giảng 📖

Python được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm khoa học dữ liệu, phát triển web và trí tuệ nhân tạo. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cú pháp Python cơ bản và cách sử dụng hiệu quả lệnh ChatGPT.

Bạn sẽ được học ngữ pháp cơ bản và cốt lõi được sử dụng trong lập trình Python. Thông qua khóa học này, bạn sẽ nắm vững các khái niệm cơ bản và ứng dụng của Python, cho phép bạn phát triển kỹ năng của mình trong nhiều lĩnh vực!

Đặc biệt, vì bạn học ngữ pháp Python cơ bản bằng ChatGPT, bạn cũng có thể học cách sử dụng ChatGPT hiệu quả khi viết mã hoặc phát triển.

Lời chia sẻ từ một người chia sẻ kiến thức ✒️

Xin chào! Tôi là một lập trình viên và nhà nghiên cứu với hơn sáu năm kinh nghiệm phát triển xử lý ngôn ngữ tự nhiên AI. Tôi tạo ra khóa học này vì muốn giúp đỡ nhiều người muốn học Python. Thông qua ChatGPT, tôi mong muốn giải thích cú pháp Python một cách dễ hiểu và hiệu quả, giúp học viên học Python dễ dàng hơn.


Đối tượng khóa học/Mục đích khóa học 🙆‍♀️

Người mới bắt đầu học Python

Đối với những người mới làm quen với Python, bạn có thể học từng bước từ những điều cơ bản.

Người mới bắt đầu ChatGPT

Cách sử dụng ngữ pháp cơ bản của Python và lời nhắc ChatGPT một cách hiệu quả

Nó sẽ hữu ích cho những ai muốn học.


Tính năng bài giảng ✨

Hướng đến thực hành

Ngoài lý thuyết, bạn sẽ được học các khái niệm thông qua thực hành, viết và thực thi mã nguồn thực tế. Chúng tôi chủ yếu đề cập đến cú pháp Python thường dùng, cho phép bạn áp dụng ngay những gì đã học vào các tình huống thực tế.

Giải thích dễ hiểu

Ngay cả những khái niệm phức tạp cũng được giải thích một cách dễ hiểu. Các bài giảng được truyền tải dưới dạng hội thoại với ChatGPT, mang đến trải nghiệm học tập dễ tiếp cận và hấp dẫn.


Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp 💬

H. Tôi không biết gì về Python. Có được không?

Khóa học này được thiết kế để người mới bắt đầu dễ dàng theo dõi, giúp bạn hiểu các khái niệm thông qua thực hành và ví dụ thực tế. Chúng tôi cũng hướng dẫn bạn cách học hiệu quả bằng ChatGPT.

H. Tôi có cần chuẩn bị gì trước khi tham dự buổi thuyết trình không?

Không cần chuẩn bị gì đặc biệt. Tất cả những gì bạn cần là máy tính, kết nối internet và khả năng sử dụng ChatGPT và Google Colab.

H. Nội dung bài học được trình bày ở mức độ nào?

Khóa học này bao gồm những kiến thức cơ bản cốt lõi của cú pháp Python.


Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học 📢

Môi trường thực hành

  • Công cụ được sử dụng: Google Colab, v.v.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người muốn bắt đầu lập trình

  • Người muốn học cú pháp cơ bản Python

  • Người muốn ôn tập ngữ pháp Python cơ bản

  • Ai muốn học Python với ChatGPT?

  • Người muốn lập trình bằng ChatGPT

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Kiến thức cơ bản về Python (không cần nhưng có thì tốt hơn!)

Xin chào
Đây là HappyAI

4,733

Học viên

257

Đánh giá

51

Trả lời

4.6

Xếp hạng

11

Các khóa học

Lee JinKyu | Lee JinKyu

Chuyên gia phân tích AI·LLM·Big Data / Đại diện HappyAI

👉Bạn có thể kiểm tra hồ sơ chi tiết tại liên kết bên dưới.
https://bit.ly/jinkyu-profile

Xin chào.
Tôi là Lee JinKyu (Tiến sĩ Kỹ thuật, Trí tuệ nhân tạo), Đại diện của Happy AI, người đã không ngừng làm việc với AI và phân tích dữ liệu lớn trong nghiên cứu, phát triển, đào tạo và các dự án thực tế.

Dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và khai thác văn bản (text mining),
tôi đã và đang phân tích nhiều loại dữ liệu phi cấu trúc đa dạng như
khảo sát, văn bản, đánh giá, báo chí, chính sách, dữ liệu học thuật, v.v.
Gần đây, tôi đang truyền tải phương pháp ứng dụng AI tập trung vào thực tiễn phù hợp với tổ chức và môi trường làm việc
bằng cách tận dụng AI tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Đã hợp tác với nhiều cơ quan công quyền, doanh nghiệp và tổ chức giáo dục như Samsung Electronics, Đại học Quốc gia Seoul, Sở Giáo dục, Viện Nghiên cứu Gyeonggi, Cục Lâm nghiệp,
Tổng cục Quản lý Công viên Quốc gia, Thành phố Seoul, v.v.,
và đã thực hiện tổng cộng hơn 200 dự án nghiên cứu và phân tích trong nhiều lĩnh vực đa dạng như y tế, thương mại, sinh thái, luật pháp, kinh tế và văn hóa.

 


🎒 Yêu cầu diễn thuyết và thuê ngoài (outsourcing)

Chuyên gia Kmong Prime (Top 2%)


📘 Tiểu sử (Tóm tắt)

  • 07/2024 ~ Hiện tại
    Doanh nghiệp chuyên về AI tạo sinh và Phân tích dữ liệu lớn Giám đốc HappyAI, a company specializing in Generative AI and Big Data analysis

  • Tiến sĩ Kỹ thuật (Trí tuệ nhân tạo)
    Trường Cao học Trí tuệ nhân tạo, Đại học Dongguk

     

    Chuyên ngành chi tiết: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

     

    (2022.03 ~ 2026.02)

     

  • 2023 ~ 2025
    Nhà bình luận AI của Public News
    (Các vấn đề về định kiến AI tạo sinh, RAG, ứng dụng LLM)

  • 2021 ~ 2023
    Nhà phát triển tại Stella Vision, công ty chuyên về AI và Big Data

  • 2018 ~ 2021
    Nghiên cứu viên Xử lý ngôn ngữ tự nhiên · Phân tích dữ liệu lớn tại Viện nghiên cứu do Chính phủ đầu tư


🔹 Lĩnh vực chuyên môn (Tập trung vào Giảng dạy · Dự án)

  • Sử dụng AI tạo sinh và LLM

    • LLM cá nhân (Private LLM), RAG, Agent

    • Cơ bản về Fine-tuning LoRA·QLoRA

  • Phân tích dữ liệu lớn dựa trên AI

    • Dữ liệu khảo sát · đánh giá · báo chí · chính sách · học thuật

  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) · Khai phá văn bản (Text Mining)

    • Phân tích chủ đề, phân tích cảm xúc, mạng lưới từ khóa

  • Tự động hóa công việc bằng AI cho công cộng và doanh nghiệp

    • Tóm tắt · Phân loại · Phân tích văn bản

       


🎒 Khóa học & Hoạt động (Chọn lọc)

2025

  • Phát triển ứng dụng LLM/sLLM
    (Dựa trên Fine-tuning·RAG·Agent) – KT

2024

  • Lập trình LLM dựa trên LangChain·RAG – Samsung SDS

  • Lý thuyết LLM và Thực hành phát triển Chatbot RAG – Quỹ Kỹ thuật số Seoul (Seoul Digital Foundation)

  • Nhập môn phân tích dữ liệu lớn dựa trên ChatGPT – LetUin Edu

  • Cơ bản về trí tuệ nhân tạo·Kỹ thuật prompt – Viện Phát triển Nghề nghiệp Hàn Quốc

  • LDA·Phân tích cảm xúc với ChatGPT – Inflearn

  • Phân tích văn bản dựa trên Python – Đại học Khoa học và Công nghệ Quốc gia Seoul

  • Tạo chatbot LLM sử dụng LangChain – Inflearn

2023

  • Cơ bản về Python sử dụng ChatGPT – Đại học Kyonggi

  • Bài giảng đặc biệt về khóa học chuyên gia Big Data – Đại học Dankook

  • Cơ bản về phân tích dữ liệu lớn – LetUin Edu


💻 Dự án (Tóm tắt)

  • Xây dựng chatbot RAG dựa trên Private LLM (Tổng công ty Điện lực Hàn Quốc)

  • Phân tích dữ liệu lớn về phục hồi rừng dựa trên LLM (Viện Khoa học Lâm nghiệp Quốc gia)

  • Giải pháp Text Mining Private LLM dành riêng cho mạng nội bộ (Cơ quan Chính phủ)

  • Phát triển mô hình LLM dựa trên Instruction Tuning và RLHF

  • Phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe, luật pháp, chính sách và giáo dục

  • Phân tích AI dữ liệu khảo sát, đánh giá và báo chí

→ Đã thực hiện hơn 200 dự án bao gồm các cơ quan công quyền, doanh nghiệp và viện nghiên cứu, including public institutions, corporations, and research institutes


📖 Ấn phẩm (Chọn lọc)

  • Cải thiện phân loại định kiến về kiến thức thông thường bằng cách giảm thiểu ảnh hưởng của các thuật ngữ nhân khẩu học (2024)

  • Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation
    – Hội nghị quốc tế về Dữ liệu lớn và Tính toán thông minh (2023)

  • Phân tích nhận thức về công nghệ LLM dựa trên dữ liệu lớn từ các bài báo chí (2024)

  • Nhiều nghiên cứu khai phá văn bản (text mining) dựa trên NLP
    (Lĩnh vực Lâm nghiệp · Môi trường · Xã hội · Chăm sóc sức khỏe)


🔹 Khác

  • Phân tích và trực quan hóa dữ liệu dựa trên Python

  • Phân tích dữ liệu sử dụng LLM

  • Nâng cao năng suất công việc bằng cách sử dụng ChatGPT, LangChain và Agent

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

42 bài giảng ∙ (2giờ 21phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

57 đánh giá

4.5

57 đánh giá

  • hyongsu44님의 프로필 이미지
    hyongsu44

    Đánh giá 868

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Cảm ơn bài giảng quý giá của bạn. Chúc mừng năm mới và giữ sức khỏe!!!

    • kikiki912342040님의 프로필 이미지
      kikiki912342040

      Đánh giá 1

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      100% đã tham gia

      Đây là phương pháp học mà ngay cả những người chưa biết gì về Python cũng có thể hiểu và học được.

      • chrisshinkim4679님의 프로필 이미지
        chrisshinkim4679

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        61% đã tham gia

        Đây là khóa học học Python sử dụng GPT từ góc nhìn của người mới bắt đầu. Đây là khóa học tôi đang tìm kiếm

        • curenaru6824님의 프로필 이미지
          curenaru6824

          Đánh giá 1

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          100% đã tham gia

          - Cảm ơn.

          • saharahan3609님의 프로필 이미지
            saharahan3609

            Đánh giá 8

            Đánh giá trung bình 5.0

            5

            100% đã tham gia

            Nó đã giúp tôi rất nhiều.

            Khóa học khác của HappyAI

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

            Miễn phí