CourseAI

Khóa học này bao gồm toán học rời rạc sơ cấp dành cho khoa học và kỹ thuật, tập trung vào các công cụ toán học và kỹ thuật chứng minh hữu ích trong khoa học máy tính. Người học sẽ khám phá các chủ đề như ký hiệu logic, tập hợp, quan hệ, lý thuyết đồ thị, máy trạng thái và thuật toán.

Khóa học này đi sâu vào lý thuyết phép chiếu, khám phá cách một tập hợp vận hành dưới các phép chiếu trực giao khác nhau. Người học sẽ tiếp cận với cả các kỹ thuật cổ điển và các ứng dụng đương đại trong nhiều lĩnh vực toán học, bao gồm phân tích điều hòa và lý thuyết số giải tích.

Khóa học này tập trung vào việc học một số quy tắc để cải thiện kỹ năng nói trong các tình huống quan trọng. Người học có thể nắm vững các phương pháp thuyết trình hiệu quả trong nhiều tình huống khác nhau như phỏng vấn, bảo vệ luận án và các kỳ thi vấn đáp.

Khóa học này giới thiệu về mô hình hóa toán học cho các bài toán tính toán và các thuật toán phổ biến, các dạng thuật toán cũng như cấu trúc dữ liệu được sử dụng để giải quyết chúng. Khóa học nhấn mạnh mối quan hệ giữa thuật toán và lập trình, đồng thời giới thiệu các kỹ thuật phân tích và đo lường hiệu suất cơ bản.

Khóa học này tập trung vào việc phân tích kỹ lưỡng và phê bình nhiều bộ phim khác nhau, từ những bộ phim câm thời kỳ đầu đến các thể loại Hollywood kinh điển, cũng như các bộ phim nghệ thuật của Châu Âu và Nhật Bản. Sinh viên sẽ so sánh các bộ phim từ những thời đại và quốc gia khác nhau để giải thích các phân tích chuyên sâu và khám phá các vấn đề lý thuyết liên quan đến khán giả.

Khóa học này bao gồm các nguyên lý cơ bản của phân tích phần tử hữu hạn để giải quyết các vấn đề tĩnh và động phức tạp. Người học sẽ được hướng dẫn cách thực hiện các quy trình phần tử hữu hạn cho phân tích tuyến tính và phi tuyến.

Khóa học này bao gồm các nguyên lý cơ bản của hóa sinh, di truyền học, sinh học phân tử và sinh học tế bào. Đặc biệt, khóa học tập trung vào việc tìm hiểu vai trò của vi sinh vật đối với hệ sinh thái và sức khỏe con người.

Khóa học này giới thiệu các nguyên lý cơ bản của hóa sinh, sinh học phân tử và di truyền học để hiểu về chức năng của các hệ thống sống. Người học sẽ có được kiến thức cần thiết để hiểu về sức khỏe con người và các can thiệp trị liệu thông qua các ví dụ về hóa sinh học và di truyền học phân tử của thế kỷ 21.

Đây là khóa học hóa học cơ bản dành cho những sinh viên có nền tảng kiến thức vững chắc về hóa học. Khóa học tập trung vào các nguyên lý cơ bản về cấu trúc điện tử của nguyên tử và phân tử, nhiệt động lực học, cân bằng axit-bazơ và oxy hóa khử, động hóa học và xúc tác.

Khóa học này cung cấp phần giới thiệu về khoa học hạt nhân và các ứng dụng kỹ thuật của nó. Khóa học giải thích các mô hình hạt nhân cơ bản, phóng xạ, phản ứng hạt nhân và động học, đồng thời đề cập đến sự tương tác giữa bức xạ ion hóa và vật chất.

Khóa học này cung cấp nội dung chuyên sâu về phương trình vi phân và bộ công cụ MATLAB® ODE. Người học có thể hiểu được các nguyên lý và ứng dụng của phương trình vi phân, đồng thời phát triển kỹ năng giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng MATLAB.

Khóa học này bao gồm các kiến thức cơ bản về giải tích, chủ yếu chứa đựng những nội dung được học trong khóa học nhập môn giải tích dành cho sinh viên năm nhất. Người học có thể ôn tập các khái niệm cốt lõi của giải tích, đồng thời khóa học cũng cung cấp những tài liệu hữu ích cho những sinh viên mới bắt đầu học lần đầu.

Khóa học này là lớp học nơi sinh viên tìm hiểu về sự phức tạp của việc phát triển trò chơi điện tử trong các nhóm đa ngành quy mô nhỏ. Sinh viên sẽ được học các phương pháp thiết kế và sản xuất sáng tạo, đồng thời học cách hợp tác với các thành viên trong nhóm để thiết kế, phát triển và thử nghiệm kỹ lưỡng trò chơi kỹ thuật số của riêng mình.

Khóa học này bao gồm các nội dung cần thiết để hiểu và tạo ra các thuật toán học máy, đặc biệt là học sâu và mạng thần kinh, thông qua các khái niệm đại số tuyến tính. Khóa học cung cấp phần giải thích tổng quát về đại số tuyến tính, bao gồm cả các ứng dụng trong xác suất, thống kê và tối ưu hóa.

Khóa học này cung cấp phần giới thiệu tương tác về toán học rời rạc dành cho khoa học máy tính và kỹ thuật. Người học sẽ được học các khái niệm toán học cơ bản, cấu trúc rời rạc và lý thuyết xác suất rời rạc, từ đó phát triển khả năng áp dụng vào các lĩnh vực đa dạng của khoa học máy tính.

Khóa học này bao gồm các nguyên lý cơ bản của hóa sinh, di truyền học, sinh học phân tử và sinh học tế bào. Đặc biệt, bạn sẽ được học về chức năng sinh học ở cấp độ phân tử cũng như cấu trúc và sự điều hòa của gen và protein.

Khóa học này nhấn mạnh các nguyên tắc cấu trúc của hệ thống kỹ thuật số và giới thiệu các kiến trúc được áp dụng phổ biến cho nhiều công nghệ khác nhau. Người học sẽ được tiếp cận với nhiều chủ đề đa dạng, bao gồm chiến lược triển khai đa cấp độ, định nghĩa và cơ chế của các phần tử nguyên thủy mới, cũng như đo lường hiệu suất.

Khóa học này bao gồm các kiến thức cơ bản và ứng dụng của công nghệ trí tuệ nhân tạo mới nhất. Người học có thể phát triển khả năng giải quyết vấn đề thông qua các nguyên lý của AI và nhiều trường hợp ứng dụng đa dạng.

Khóa học này giới thiệu về mô hình hóa toán học cho các bài toán tính toán. Nội dung bao gồm các thuật toán phổ biến, các mô hình thuật toán và cấu trúc dữ liệu được sử dụng để giải quyết những vấn đề này.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ khám phá cách vật chất được cấu tạo và tại sao chúng lại hoạt động như vậy, đồng thời học cách hiểu thế giới vật lý thông qua trực giác hóa học. Người học sẽ hiểu được cấu trúc điện tử của vật chất và các đặc tính đa dạng phát sinh từ đó.

Khóa học này bao gồm các kiến thức cơ bản và ứng dụng của công nghệ trí tuệ nhân tạo mới nhất. Người học có thể phát triển khả năng giải quyết vấn đề thông qua các nguyên lý của AI và nhiều trường hợp ứng dụng đa dạng.

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.

"Hãy vứt những lý thuyết AI sáo rỗng và các ví dụ chatbot tràn lan trên YouTube vào thùng rác. Đây là 'Kinh thánh AI sản xuất tích hợp 7 nhóm ngành công nghiệp' duy nhất tại Hàn Quốc, thấu hiểu ngôn ngữ của ngành sản xuất và nhìn thấu bản chất của quy trình." Xin chào, tôi là Byte Detective - người chia sẻ kiến thức. Hiện nay, vô số doanh nghiệp và chuyên gia đang kêu gọi 'DX sản xuất (Chuyển đổi số)' và 'áp dụng AI'. Tuy nhiên, đa số các bài giảng trên thị trường chỉ dừng lại ở những lý thuyết viển vông của các nhà phát triển IT hoặc tư vấn viên, những người hoàn toàn không hiểu về thực tế khắc nghiệt tại hiện trường sản xuất. Khóa học này không phải là bài giảng chỉ để học lý thuyết. Bằng cách kết hợp hữu cơ kiến thức chuyên môn thực tế (Domain Knowledge) của 7 nhóm ngành sản xuất đại diện cho Hàn Quốc với các khung làm việc AI mới nhất, chúng tôi cung cấp 'Kiến trúc kịch bản DX sản xuất thực chiến' có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế vào ngày mai.

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.

Hiểu nguyên lý hoạt động của các mô hình AI tạo sinh sử dụng Deep Learning và nắm vững cách sử dụng thông qua thực hành.

Trải nghiệm nhanh nhất GPT-OSS - ChatGPT mã nguồn mở được công bố lần đầu tiên. Tìm hiểu GPT-OSS là gì và chạy trên máy local để tạo ra khoảng cách vượt trội với GPT-OSS nhanh hơn ai hết!

Xây dựng hệ thống Full-stack không cần lập trình: Tự mình hoàn thiện toàn bộ pipeline từ thu thập dữ liệu, phân tích AI·ML đến bảng điều khiển web chỉ bằng các câu lệnh tiếng Hàn (Vibe Coding). Sở hữu pipeline tự động hóa 100%: Sở hữu công cụ phân tích chứng khoán độc lập, nhận kết quả sàng lọc S&P 500 và ý kiến đầu tư qua Telegram vào mỗi sáng. Tiếp thu khung đầu tư dựa trên dữ liệu thực tế: Biến năng lực phân tích dữ liệu và quản trị rủi ro cấp độ tổ chức thành của riêng bạn dựa trên mã nguồn đang vận hành thực tế.

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.

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.

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.

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.

Bạn có đang tốn tiền mỗi khi cần sử dụng tài nguyên hình ảnh trò chơi, tài nguyên nghệ thuật hay vẽ tranh theo sở thích cá nhân không? Trong thời đại mà AI tạo hình ảnh đang bùng nổ như hiện nay!! Chúng tôi mang đến cho bạn trải nghiệm tự tay tạo ra những hình ảnh mà mình mong muốn. Cơ hội để bạn có thể "trực tiếp" tạo ra hình ảnh ngay trên máy tính cá nhân của mình, hãy khám phá ngay thông qua Stable Diffusion!

Hãy cùng tìm hiểu và học hỏi về trí tuệ nhân tạo cũng như đạo đức AI, đồng thời kết hợp với chuyên ngành của bản thân để nâng cao năng lực kỹ thuật số AI!

Khóa học này là quá trình học tập toàn bộ quy trình 'Xây dựng dữ liệu huấn luyện AI' cần thiết để thực hiện thành công các dự án mô hình hóa AI. Người học không chỉ dừng lại ở kiến thức lý thuyết mà sẽ trải nghiệm từng bước quy trình xây dựng dữ liệu được yêu cầu trong thực tế công việc. Cụ thể, khóa học được cấu trúc để có thể phát triển năng lực thực tế có thể áp dụng ngay trong công việc thông qua việc thực hành tập trung vào toàn bộ quy trình từ lập kế hoạch → thu thập → lưu trữ → làm sạch → gán nhãn → kết hợp và chuyển đổi thông tin giả danh của dữ liệu huấn luyện AI. Ngoài ra, người học sẽ học tập một cách có hệ thống các năng lực quản lý dữ liệu quan trọng nhất trong dự án AI như quản lý chất lượng dữ liệu và vấn đề bảo mật, xử lý phi nhận dạng thông tin cá nhân, tối ưu hóa tập dữ liệu. Thông qua điều này, người học có thể phát triển thành chuyên gia dữ liệu có thể chủ động lập kế hoạch và thực hiện dự án AI, chứ không chỉ là người thu thập dữ liệu đơn thuần. 👉 Thông qua khóa học này, người học sẽ hiểu được phương pháp xây dựng dữ liệu huấn luyện chất lượng cao quyết định hiệu suất mô hình AI và có được năng lực thực tế để áp dụng hiệu quả vào môi trường thực tế.

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.

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.

Sử dụng lập trình khối Entry để phát triển tư duy tính toán và khả năng giải quyết vấn đề, đồng thời thông qua công cụ Entry AI để nắm vững các khái niệm về trí tuệ nhân tạo và thực hành học máy đơn giản.

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.

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.