Khái niệm về DataScience và AI (Phương pháp học tập)

Lớp này được thiết kế để đặt nền tảng về lập trình R cho những người chưa biết gì về lập trình R.

Đây là bài giảng trong đó bạn sẽ tìm hiểu các từ khóa/wordcloud/phân tích tình cảm/mô hình chủ đề hàng đầu của văn bản thông qua R.

Tìm hiểu cách vẽ mạng bằng R. Thay vì tự vẽ mạng, trọng tâm là xây dựng dạng dữ liệu sẽ đi vào mạng và cách vẽ mạng đẹp mắt.

Khóa học này dành cho học sinh không chuyên hoặc học sinh trung học lần đầu tiên học về khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu các khái niệm về trí tuệ nhân tạo và học máy, đồng thời cho bạn biết bạn cần nỗ lực gì để có được công việc liên quan.

Đây là bài giảng lập trình R cơ bản dành cho những bạn chưa biết đọc. Chỉ cần chơi theo hợp âm với tôi hai lần. Bạn sẽ tự nhiên được tái sinh thành một chiếc mũi tốt!

Lý thuyết và thực hành là khác nhau. Chúng tôi sẽ hiểu các khái niệm cơ bản về học máy và giới thiệu các khái niệm và lý thuyết cốt lõi của các mô hình khác nhau mà bạn phải biết. Và trong khi xử lý nhiều loại dữ liệu, chúng tôi chia sẻ nhiều kỹ thuật và bí quyết hữu ích trong thực tế.

Đây là sách giáo khoa PDF chứa cú pháp cơ bản của R, các hàm được sử dụng thường xuyên và các kỹ thuật từ trung cấp đến nâng cao hữu ích.

Khóa học này dành cho những người muốn học máy học nhưng thiếu kiến ​​thức thống kê.

Chúng tôi trình bày các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản và nhiều tác vụ văn bản khác nhau bằng cách sử dụng học sâu.

Tìm hiểu cách thu thập và quản lý tất cả các cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán. Thông qua Shiny, chúng tôi thu thập giá cổ phiếu mới hàng ngày thông qua tự động hóa và thậm chí tạo ra một bảng điều khiển có thể xác định xu hướng chứng khoán theo ngành.

Hãy cùng tìm hiểu về GAN (Mạng đối kháng sinh thành) một cách dễ dàng và chính xác.

Hãy cùng học cách sử dụng MLP, CNN và RNN, những thành phần cơ bản của Deep Learning một cách dễ dàng và nhanh chóng.

Bạn sẽ tìm hiểu về Q-learning và Deep Q-learning, đồng thời có thời gian triển khai học tăng cường trong R. Nó bao gồm toàn bộ nội dung học tập tăng cường ngoài mạng Q sâu đến học tự bắt chước và Chưng cất mạng ngẫu nhiên.

Đây là bài giảng về khoa học dữ liệu sử dụng R. Từ việc tải dữ liệu đến xây dựng mô hình và chiến lược thực hiện mô hình, bạn sẽ học từng bước.

Nó bao gồm các hàm được sử dụng thường xuyên và cách viết mã hiệu quả cho lập trình R cũng như các kỹ thuật trung gian.

Bạn đã học các bài giảng về kiến ​​thức lập trình cơ bản, thu thập thông tin và khai thác văn bản, nhưng bạn có cảm thấy bối rối khi thực sự thực hiện một dự án không? Đây là khóa học mà bạn sẽ làm việc với tôi trong một dự án từ đầu đến cuối.

Đây là một dự án thực tế khai thác văn bản. Đây là bài giảng bao gồm mọi thứ, từ thu thập dữ liệu đến phân tích cảm xúc và trực quan hóa dữ liệu!!

Chúng tôi giúp bạn có thể bò tự do. Hầu hết các bài giảng được thực hiện thông qua mã hóa trực tiếp. Hãy theo dõi tôi từng dòng một khi tôi viết mã!

Xây dựng các kỹ năng lập trình R cơ bản và tìm hiểu các kỹ thuật thu thập thông tin cơ bản. Chúng tôi sẽ giải thích từng dòng mã khi bạn tự viết.

Khóa học giải đề thi AWS Certified AI Practitioner là khóa học tóm tắt cốt lõi để đạt chứng chỉ. Đầu tiên, ôn tập nhanh các khái niệm cơ bản về AI/ML và AI tạo sinh, sau đó học các tính năng và trường hợp sử dụng của các dịch vụ AI chính của AWS thường xuất hiện trong kỳ thi (ví dụ: SageMaker, Rekognition, Polly, v.v.). Dựa trên đó, thực hành đánh giá giải pháp AI nào phù hợp với các tình huống vấn đề thực tế đa dạng, đồng thời đề cập đến nội dung liên quan đến sử dụng có trách nhiệm mô hình AI và bảo mật dữ liệu. Cuối cùng, nắm vững chiến lược giải đề theo từng dạng bài thi thực tế và chuẩn bị cho kỳ thi thông qua các bài thi thử thực chiến. Thông qua khóa học này, bạn có thể chuẩn bị kỳ thi một cách hiệu quả trong thời gian ngắn.

Trong dòng chảy công việc hàng ngày và những tác vụ lặp đi lặp lại không ngừng, chắc hẳn bạn đã từng tự hỏi "Liệu có cách nào để làm công việc này thông minh và hiệu quả hơn không?" Bạn có từng cảm thấy bế tắc khi lãng phí thời gian soạn thảo báo cáo, liên tục không tìm ra insight mới trong các cuộc họp ý tưởng, và khó theo kịp tốc độ của đối thủ cạnh tranh không? Ngay lúc này, công cụ mạnh mẽ nhất để giải quyết những băn khoăn đó đã xuất hiện. Đó chính là AI tạo sinh (Generative AI). Đây không chỉ đơn thuần là một công nghệ thịnh hành. Đây là cuộc cách mạng năng suất cơ bản nhất của thời đại chúng ta, và những ai nắm bắt và ứng dụng sự thay đổi này trước tiên sẽ trở thành người chiến thắng trong tương lai kinh doanh. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách áp dụng ngay lập tức AI tạo sinh - trợ lý tài năng nhất trên bàn làm việc của bạn - vào công việc thực tế. Hãy tạm gác lại những lý thuyết phức tạp. Chúng ta tập trung vào **"Vậy với công nghệ này, ngay mai tôi có thể làm gì?"** 💡 Chúng tôi sẽ giúp bạn lấy lại thời gian và sức sáng tạo. Mục tiêu cốt lõi của chúng tôi là **'tự động hóa công việc'** và **'tối đa hóa sáng tạo'** của bạn. Rút ngắn 90% thời gian viết báo cáo: Học cách giao cho AI việc soạn thảo báo cáo, kế hoạch, bản thảo email - những thứ chiếm mất thời gian quý báu của bạn mỗi tuần. Chỉ cần nhập dữ liệu cốt lõi và hướng đi, AI sẽ ngay lập tức hoàn thành tài liệu chuyên nghiệp. Giờ đây bạn có thể tập trung vào việc trở thành nhà lãnh đạo có tư duy chiến lược, thay vì chỉ là người viết tài liệu. Ý tưởng vượt trội hơn đối thủ: Bạn cần chiến dịch marketing mới, thiết kế sản phẩm đột phá, ý tưởng nội dung thu hút khách hàng? Thực hành cách coi AI như đối tác để tạo ra hàng chục phương án sáng tạo trong tích tắc và dự đoán phản ứng thị trường. Quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu: Đừng lạc lối trong vô vàn tài liệu. AI sẽ tóm tắt nhanh chóng dữ liệu khổng lồ và cung cấp insight cốt lõi, giúp bạn đưa ra phán đoán chiến lược dựa trên dữ liệu chứ không phải trực giác. 🛠️ 'Prompt' là ngôn ngữ mới. Sử dụng AI tạo sinh hiệu quả có nghĩa là thành thạo **'kỹ thuật prompt'**. Giống như chỉ đạo một nhân viên tài năng, kỹ thuật ra lệnh rõ ràng và cụ thể cho AI sẽ quyết định thành bại. Trong khóa học này, chúng tôi sẽ truyền đạt công thức cốt lõi về **"cách đặt câu hỏi để có được kết quả mong muốn"**. Bạn sẽ trực tiếp viết prompt tùy chỉnh tối ưu cho công việc của mình - marketer, developer, planner - và cảm nhận sự khác biệt rõ rệt trong kết quả. Kiến thức này sẽ trở thành năng lực cốt lõi không thể lay chuyển trong tương lai, dù có công cụ AI mới nào xuất hiện. 🏆 Thông qua khóa học, bạn sẽ trở thành 'doanh nhân tương lai'. AI tạo sinh không còn là 'lựa chọn' mà là 'điều bắt buộc'. Nếu từ chối công nghệ này, đối thủ của bạn sẽ làm việc nhanh gấp 10 lần mỗi ngày. Nhưng nếu nắm bắt cơ hội này, bạn có thể tối đa hóa năng suất, dẫn dắt đổi mới sáng tạo, và trở thành 'nhân tài tương lai' với thành tích kinh doanh vượt trội. AI tạo sinh, đừng sợ hãi. Điều quan trọng là biết cách sử dụng hiệu quả. Hãy bắt đầu hành trình cách mạng công việc của bạn thông qua khóa học này. Đây sẽ là quyết định duy nhất để khai phá tiềm năng kinh doanh của bạn. Đăng ký ngay bây giờ và trải nghiệm phương thức làm việc mới: làm ít hơn nhưng đạt được nhiều hơn.

Giải thích các nguyên lý cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT theo hướng lý thuyết.

Tìm hiểu về các ứng dụng hoặc dịch vụ web có thể được xây dựng bằng cách sử dụng LLM.

Tổng hợp khoảng 130 câu hỏi và đáp án phỏng vấn ML/AI Engineer được tích lũy qua khoảng 20 cuộc phỏng vấn

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.

Hướng dẫn thành thạo ứng dụng AI dành cho lập trình viên Java! Khóa học này phá vỡ định kiến rằng AI chỉ là lĩnh vực của Python, và trao cho ứng dụng Java của bạn khả năng nhìn, nghe, nói và lập trình của AI. Hãy phát triển thành kiến trúc sư AI dựa trên OpenAI API. Trực tiếp phát triển các chuyên gia AI đa dạng như nhà văn AI, dịch giả, họa sĩ, đồng nghiệp lập trình, và tạo ra trợ lý AI đa chức năng tích hợp các tính năng cốt lõi như tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc, giải thích 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 của hệ thống Java hiện có bằng cách gán vai trò cho AI thông qua system message và học cả việc kiểm duyệt nội dung có hại.

Trong kỷ nguyên mà dữ liệu bùng nổ và xử lý thời gian thực trở nên quan trọng, điện toán biên (edge computing) đã trở thành một công nghệ thiết yếu, không còn là lựa chọn. Khóa học này được thiết kế để bạn có thể học một cách có hệ thống mọi thứ, từ các khái niệm cốt lõi của điện toán biên đến các chiến lược triển khai để áp dụng vào môi trường kinh doanh thực tế. Thông qua khóa học này, các học viên sẽ nắm vững các nguyên tắc cơ bản của điện toán biên, và tiếp thu kiến thức cùng bí quyết thực tiễn để áp dụng vào công việc và dự án. Để trở thành chuyên gia về điện toán biên – công nghệ cốt lõi của môi trường CNTT tương lai, hãy thực hiện bước đi vững chắc nhất!

Đây là khóa học lấy thực hành làm trung tâm, tiến hành huấn luyện phân tích sự cố bảo mật thông qua kiến thức cơ bản và thực hành cần thiết để thực hiện công việc với tư cách là nhà phân tích bảo mật. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu phương pháp phân tích sự cố bảo mật từ góc độ thực tế, cần thiết cho công việc ứng phó và phân tích xâm nhập trong doanh nghiệp.

Khóa học này bao gồm toàn bộ quá trình phát triển ChatGPT từ một AI đối thoại đơn giản thành một AI Agent thông minh có khả năng thực hiện các công việc thực tế. Chúng ta sẽ trực tiếp tạo ra các AI Agent có thể sử dụng ngay trong công việc thực tế bằng cách sử dụng ba framework cốt lõi: LangChain, LangGraph và LangSmith.

Đây là khóa học backend thực chiến giúp rèn luyện tư duy lập kế hoạch và thiết kế dịch vụ mà lập trình viên cần có trong kỷ nguyên AI.

Từ Multi Head Attention đến mô hình Original Transformer, BERT, mô hình dịch thuật MarianMT dựa trên Encoder-Decoder, cho đến Vision Transformer, bạn sẽ học hiểu sâu sắc về Transformer thông qua việc tự tay triển khai code.

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.

Đây là khóa học để học các phương pháp vi phân cơ bản cần thiết để bắt đầu với deep learning và tính năng Autograd của PyTorch.

Hãy tìm hiểu về việc phân tích các vị trí nghề nghiệp liên quan đến Data Science (DS) và Artificial Intelligence (AI), cũng như lộ trình học tập và tuyển dụng để xây dựng sự nghiệp trong các lĩnh vực liên quan.

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!

Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu từ các thuật toán cốt lõi của hệ thống gợi ý đến triển khai thực tế. - Lọc dựa trên nội dung - Lọc cộng tác, triển khai mô hình gợi ý dựa trên deep learning - Triển khai Two-step recommender systems - Thực hành với PyTorch/RecBole - Kinh nghiệm thực tế và trực quan hóa kết quả gợi ý

Trí tuệ nhân tạo, AI, Agent… nghe có vẻ ghê gớm, nhưng khi bắt tay vào làm thì không có gì to tát như bạn nghĩ. Do đó, tự tay hiện thực hóa các chức năng đơn giản là rất quan trọng. Thông qua các dự án thiết thực có thể ứng dụng thực tế tại công ty, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm đa dạng use case, đồng thời học được cách khai thác và vận dụng AI Agent.

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 học vai trò của người kiểm thử. Học một cách sâu rộng từ việc xây dựng chiến lược kiểm thử hệ thống dựa trên AI, thiết kế và thực hiện các trường hợp kiểm thử, cho đến cách ứng dụng AI để hỗ trợ kiểm thử. Khóa học này được tiến hành dựa trên giáo trình AI Testing của ISTQB, cung cấp cơ hội để chuẩn bị hoàn hảo cho kỳ thi chứng chỉ ISTQB AI Testing.

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'.