Học sâu thực hành Phần 2: Dự án học sâu thực tế với PyTorch Lightning sử dụng PyTorch

Unity3D thực tế dự án phát triển trò chơi theo thể loại part 01 Trò chơi phòng thủ (Defense game).

"Từ thiết lập môi trường đến dự án kinh doanh thực tế, hành trình khoa học dữ liệu tìm lời giải cho doanh thu bằng dữ liệu (Tổng cộng 39 bài giảng)" Vượt xa mức độ chỉ đơn thuần là học cách sử dụng thư viện, bạn sẽ được học cách xử lý dữ liệu thực tế trong lĩnh vực thương mại điện tử thông qua quy trình khoa học dữ liệu. Bắt đầu từ việc thiết lập môi trường phát triển và kiến thức cơ bản về Numpy/Pandas, đến tiền xử lý dữ liệu, phân tích thống kê, trực quan hóa, và cả phân khúc RFM dựa trên kịch bản kinh doanh cùng kiểm chứng giả thuyết! Chinh phục các năng lực cốt lõi của một nhà khoa học dữ liệu một cách hệ thống thông qua các dự án thực tế.

Bạn có thể hiểu về Lập trình JSP WEB MVC Model2 và thông qua dự án xây dựng bảng tin MVC Model2 để nắm vững phương pháp áp dụng trong thực tế. (Đây là bài giảng không cung cấp dịch vụ giải đáp thắc mắc từ giảng viên.)

Đây là khóa học giúp bạn hoàn thành từ những kiến thức cơ bản về JSP cho đến dự án xây dựng trang web mua sắm xe hơi, sau khi kết thúc khóa học, bạn có thể thực hiện ngay các dự án thực tế. (Khóa học này không cung cấp dịch vụ giải đáp thắc mắc.)

Bạn có thể hoàn thành jQuery, công cụ cho phép bạn sử dụng JavaScript dễ dàng và mạnh mẽ hơn với bài giảng này.

CSS & CSS3 là dễ học và dễ mắc lỗi nhất. Đi thôi!! không thấy.

Chúng tôi đã tạo một khóa học bằng cách chọn các phần Java cần thiết cho việc phát triển ứng dụng Android. Tổng thời gian giảng là 13 giờ 30 phút. Sẽ rất hữu ích nếu bạn sắp xếp nó trước khi phát triển cho Android. Có nhiều bài giảng hơn trên kênh YouTube Soft Campus. Tôi hy vọng điều này sẽ giúp bạn rất nhiều. Giảng viên Jaeseong Yoon

Bạn có thể tìm hiểu thông tin chung về JavaScript, bao gồm tổng quan về ngôn ngữ JavaScript, ngữ pháp cơ bản và các thư viện được cung cấp.

: "Từ nền tảng toán học đến các mô hình mới nhất, hoàn thiện pipeline Deep Learning với Pytorch (Tổng cộng 44 bài giảng)" Thời đại chỉ học cách gọi model.fit() một cách đơn thuần đã qua rồi. Từ đạo hàm và hạ giang (gradient descent) - những nền tảng cơ bản nhất của mạng thần kinh nhân tạo, đến cách sử dụng Pytorch thiết yếu trong công việc thực tế, và cả CNN/RNN để xử lý dữ liệu hình ảnh và chuỗi thời gian! Chúng tôi sẽ giúp bạn chinh phục toàn bộ quy trình Deep Learning một cách hệ thống. Giờ đây, hãy bước vào thế giới Deep Learning kinh ngạc, nơi trí tuệ nhân tạo mô phỏng bộ não con người có thể tự học hỏi và đưa ra phán đoán, vượt xa việc chỉ phân tích dữ liệu thông thường.

: "Hành trình Deep Learning Full-stack xuyên suốt các lĩnh vực dữ liệu, từ thiết lập môi trường đến 7 dự án thực tế (Tổng cộng 35 bài giảng)" Vượt xa mức độ chỉ đơn thuần làm theo mã ví dụ, bạn sẽ học cách xử lý các loại dữ liệu đa dạng trong thực tế bằng Deep Learning. Bắt đầu từ việc thiết lập môi trường phát triển CPU/GPU, cho đến phân loại rác tái chế (hình ảnh), dự đoán giá cổ phiếu (chuỗi thời gian), phát hiện bất thường điện tâm đồ (AE), hoạt hình hóa (GAN), phân đoạn hình ảnh y tế (U-Net) và phân loại âm thanh (âm thanh)! Bạn sẽ chinh phục các thuật toán cốt lõi của Deep Learning một cách hệ thống thông qua các dự án thực chiến.

: "Từ nền tảng toán học đến các mô hình mới nhất, hoàn thiện quy trình Deep Learning với TensorFlow (Tổng cộng 44 bài giảng)" Thời đại chỉ học cách gọi model.fit() một cách đơn thuần đã qua rồi. Từ đạo hàm và hạ cực trị (Gradient Descent) - những nền tảng cơ bản nhất của mạng thần kinh nhân tạo, đến cách sử dụng TensorFlow và Keras thiết yếu trong công việc thực tế, và cả CNN/RNN để xử lý dữ liệu hình ảnh và chuỗi thời gian! Chúng tôi sẽ giúp bạn chinh phục toàn bộ quá trình Deep Learning một cách hệ thống. Giờ đây, hãy vượt qua việc phân tích dữ liệu thông thường để bước vào thế giới Deep Learning kinh ngạc, nơi trí tuệ nhân tạo mô phỏng não bộ con người có thể tự học hỏi và đưa ra phán đoán.

: "Hơn cả phân tích dữ liệu, hoàn thiện mô hình dự đoán với 5 dự án thực tế (Tổng cộng 45 bài giảng)" Bạn đã hoàn thành việc phân tích dữ liệu nhưng lại cảm thấy bế tắc khi bắt tay vào xây dựng mô hình? Vượt xa việc chỉ gọi các thư viện đơn thuần, khóa học này sẽ giúp bạn làm chủ hoàn toàn nguyên lý hoạt động của từng thuật toán và chiến lược kiểm chứng mô hình tối ưu, từ dự đoán sống sót trên tàu Titanic đến phân loại tin nhắn rác. Từ các mô hình tuyến tính đến các thuật toán Ensemble mới nhất và cả kiến thức cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), bạn sẽ chinh phục một cách hệ thống các dự án có sức mạnh lớn nhất trong thực tế công việc. Giờ đây, hãy bước vào thế giới mô hình hóa trí tuệ nhân tạo, nơi dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu đã được phân tích.

"Hơn cả phân tích dữ liệu, từ thiết kế đến tối ưu hóa mô hình dự báo (Tổng cộng 29 bài giảng)" Bạn đã hoàn tất việc phân tích dữ liệu nhưng lại cảm thấy bế tắc khi bắt tay vào xây dựng mô hình? Vượt xa việc chỉ đơn thuần gọi các thư viện, chúng tôi sẽ giúp bạn nắm vững nguyên lý hoạt động của từng thuật toán và chiến lược kiểm chứng mô hình tối ưu nhất.

* Lộ trình học thực chiến 100%: Không chỉ học ngữ pháp, cấu trúc chương trình tập trung vào thực hành xử lý dữ liệu trực tiếp. * Khóa học tiên quyết để chinh phục Machine Learning: Hệ thống hóa hoàn hảo các kỹ thuật tiền xử lý bắt buộc phải biết trước khi học AI. * Làm chủ công cụ phân tích dữ liệu: Chinh phục các tính năng cốt lõi của Numpy (tính toán số học) và Pandas (kiểm soát dữ liệu). * Rút ra Insight thông qua trực quan hóa: Truyền đạt kỹ năng trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và Seaborn. * Củng cố nền tảng thống kê: Học các kỹ thuật phân tích nhóm và thống kê cơ bản để nắm bắt đặc tính của dữ liệu.

Hiện tại, Android có thể được phát triển bằng ngôn ngữ Java và Kotlin. Dù sử dụng ngôn ngữ nào, bạn cũng có thể phát triển cùng một ứng dụng Android như nhau. Khóa học này bao gồm hầu hết các nội dung từ cơ bản đến nâng cao về phát triển ứng dụng Android, và toàn bộ mã nguồn từ những nội dung cơ bản nhất đều được viết bằng ngôn ngữ Kotlin. Ngoài ra, khóa học còn sử dụng Material 3, thư viện UI mới nhất của Google. Trong toàn bộ lộ trình học Android này, bạn sẽ được thực hiện 3 dự án thực tế. Thông qua việc thực hiện các dự án, bạn có thể nắm vững các kỹ thuật nâng cao đang được sử dụng thực tế trong công việc như Hilt, Retrofit, RoomDatabase, MVVM. Bên cạnh đó, bạn còn có thể tăng cường năng suất bằng cách sử dụng AI thông qua việc thực hiện "vibe coding" với Gemini ngay trong công cụ phát triển Android. Soft Campus chúng tôi sẽ luôn nỗ lực để cung cấp những bài giảng mới nhất.

Android có thể được phát triển bằng ngôn ngữ Java và Kotlin. Bạn có thể phát triển cùng một ứng dụng Android bằng bất kỳ ngôn ngữ nào. Khóa học này bao gồm hầu hết các nội dung từ cơ bản đến nâng cao về phát triển ứng dụng Android, và tất cả mã nguồn từ những nội dung cơ bản nhất đều được viết bằng ngôn ngữ Kotlin. Ngoài ra, khóa học còn sử dụng Material 3, thư viện UI mới nhất của Google. Trong toàn bộ lộ trình học Android, khóa học này chủ yếu tập trung vào các nội dung về Action Bar, quản lý dữ liệu, quản lý tài nguyên, cảm biến và mạng.

Hiện tại, Android có thể được phát triển bằng ngôn ngữ Java và ngôn ngữ Kotlin. Dù sử dụng ngôn ngữ nào, bạn cũng có thể phát triển các ứng dụng Android tương tự nhau. Khóa học này bao gồm hầu hết các nội dung từ cơ bản đến nâng cao về phát triển ứng dụng Android, và tất cả các mã nguồn từ nội dung cơ bản đều được viết bằng ngôn ngữ Kotlin. Ngoài ra, khóa học còn sử dụng Material 3, thư viện UI mới nhất của Google. Trong toàn bộ chương trình học Android, khóa học này chủ yếu tập trung vào các nội dung về Menu, các thành phần của ứng dụng Android, Thread và Fragment; các nội dung chuyên sâu hơn sẽ được đề cập trong các khóa học tiếp theo. Soft Campus chúng tôi sẽ luôn nỗ lực để cung cấp những bài giảng mới nhất. Xin cảm ơn.

Có thể chế tạo trò chơi hybrid casual sử dụng Unity6.

Học C# trong môi trường Unity. Khi học C#, bạn sẽ tự nhiên làm quen với môi trường phát triển Unity, điều này rất hữu ích cho những người mới bắt đầu phát triển.

Đây là khóa học lập trình UI phần 1 về phát triển ứng dụng Android phiên bản 15 cùng với thư viện Material 3 mới nhất.

Học cách trực tiếp xây dựng các mô hình học sâu thông qua PyTorch, một công cụ trực quan và mang phong cách Python (Pythonic). Nội dung đã cập nhật phiên bản PyTorch mới nhất.

Đây là khóa học hữu ích dành cho những ai muốn hệ thống lại kiến thức Deep Learning một cách chuyên sâu và nắm bắt bức tranh toàn cảnh thông qua việc tập trung vào lý thuyết và bối cảnh thay vì thực hành. Bạn có thể dễ dàng thấu hiểu nền tảng toán học và thống kê vốn là gốc rễ của Deep Learning, đồng thời chúng tôi sẽ giải thích một cách trực quan các nguyên lý của những mô hình Deep Learning hiện đại tiêu biểu như AutoEncoder, GAN, Transformer, AlphaGo dưới góc nhìn của một nhà phát triển.

Bạn có thể tham khảo các phương án đổi mới sản xuất trong lĩnh vực bán dẫn và thực hiện chạy thử máy học (machine learning), học sâu (deep learning) với dữ liệu bán dẫn mà không cần lập trình.

Bạn có muốn sử dụng Python để tạo ra một công cụ giúp bạn đầu tư không? Trong bài giảng này, chúng tôi sẽ tạo một bảng điều khiển web tương tác để phân tích dữ liệu tài chính cho người dùng Python trình độ trung cấp và tìm hiểu về các chiến lược giao dịch theo cặp cho công việc định lượng chuyên sâu. Chúng tôi hy vọng rằng việc tạo công cụ phân tích hữu ích của riêng bạn sẽ giúp bạn phân tích dữ liệu tài chính mạnh mẽ hơn và đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt.

"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 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'.

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.

Khóa học này tập trung vào việc phát triển kỹ năng trực quan hóa dữ liệu có thể áp dụng ngay vào thực tế, thông qua việc sử dụng Seaborn - công cụ cốt lõi trong trực quan hóa dữ liệu và Plotly/Dash để xây dựng các bảng điều khiển (dashboard) tương tác. Thông qua các bài thực hành đa dạng, bạn có thể đồng thời nâng cao khả năng tạo ra các tài liệu trực quan tập trung vào thông tin chi tiết (insight) và khả năng triển khai các bảng điều khiển trên nền tảng web.

Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, bí quyết phát triển Deep Learning thực tế thông qua các bài toán thực tế, Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về công nghệ CNN Deep Learning dựa trên Pytorch, hãy tham gia khóa học này :)

Việc tra cứu tài liệu và soạn thảo văn bản lặp đi lặp lại hàng ngày, bạn định sẽ còn phải ôm đồm đến bao giờ? Tôi cũng từng là một nhân viên văn phòng bình thường, ngày nào cũng phải tăng ca để tìm kiếm những thông tin cốt lõi giữa biển dữ liệu tràn lan. Tuy nhiên, sau khi đưa Gemini 3 vào quy trình làm việc thực tế, tôi đã trải nghiệm được tốc độ xử lý công việc nhanh chóng hơn hẳn. Hãy nâng cao năng suất công việc của bạn bằng cách tận dụng Gemini.

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.

Hãy cùng xây dựng chiến lược đầu tư dựa trên dữ liệu với đầu tư định lượng (Quant) bằng Python và thực hiện đầu tư theo chiến lược đó. Bạn có thể triển khai nhiều chiến lược phân bổ tài sản khác nhau và cuối cùng là tự tạo ra chiến lược đầu tư cho riêng mình.

Hãy chắc chắn bắt đầu với những điều cơ bản về học máy và học sâu! Phân loại/hồi quy/phân cụm/tạo và sử dụng mạng thần kinh nhân tạo trong Python

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.

Khóa học này nhằm mục đích hướng dẫn cách sử dụng Gemini API SDK mới nhất (@google/genai) trong môi trường Node.js và TypeScript. Bạn sẽ học cách sử dụng công nghệ đa phương thức (multimodal) để xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh và video. Chúng ta sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ cấp phát API key, thiết lập dự án cho đến việc gọi mô hình.

Trong Phần 3 của Tạo phòng giao dịch Python cho đầu tư định lượng, bạn sẽ tìm hiểu về lý thuyết danh mục đầu tư và các khái niệm cần thiết cho đầu tư thực tế cũng như cách triển khai chúng bằng mã. Phần 1 & Trong Phần 2, bạn chủ yếu tìm hiểu về các phương pháp triển khai mã để phân tích dữ liệu tài chính, nhưng trong Phần 3, bạn tìm hiểu về 'danh mục đầu tư', một phần quan trọng của đầu tư định lượng. Tại sao bạn nên tạo một danh mục đầu tư? Với câu hỏi này, chúng ta tìm hiểu lý thuyết danh mục đầu tư, triển khai nó bằng Python và thực hành mã cần thiết cho đầu tư danh mục đầu tư thực tế. Tôi hy vọng bài giảng này sẽ hữu ích trong việc đầu tư vào danh mục đầu tư của riêng bạn.

Sử dụng cú pháp cơ bản và thư viện phổ biến của Python Tự động tạo mã cú pháp và thư viện Python sử dụng ChatGPT

Hướng dẫn làm chủ ứng dụng AI dành cho lập trình viên Java! Khóa học này sẽ phá bỏ định kiến rằng AI chỉ dành riêng cho Python, giúp trang bị cho ứng dụng Java của bạn đôi mắt, đôi tai, giọng nói và cả khả năng lập trình của AI. Hãy trở thành Kiến trúc sư AI dựa trên OpenAI API. Bạn sẽ trực tiếp phát triển các chuyên gia AI đa dạng như nhà văn AI, thông dịch viên, họa sĩ, cộng sự lập trình, đồng thời xây dựng một trợ lý AI đa năng tích hợp các tính năng cốt lõi như: tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc, thuyết minh 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 cho hệ thống Java sẵn có của bạn thông qua việc học cách thiết lập vai trò cho AI bằng System Message và kiểm duyệt nội dung độc hại.

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.

Khóa học này dành cho những ai đang sử dụng AI nhưng vẫn còn bối rối không biết nên tin tưởng đến mức độ nào. Nội dung sẽ tập trung vào cách sử dụng AI trong công việc một cách vừa phải nhưng thực sự mang lại hiệu quả. Khóa học không yêu cầu kiến thức lập trình chuyên sâu hay các công cụ phức tạp, mà tập trung vào việc giúp bất kỳ ai cũng có thể ứng dụng AI vào quy trình làm việc của riêng mình. Thay vì dạy cách viết câu lệnh (prompt) phức tạp, khóa học tập trung vào **thời điểm nào nên dùng AI và khi nào thì không nên**, cùng với **tư duy kiểm chứng và tinh chỉnh** thay vì tin tưởng mù quáng vào kết quả của AI. Thông qua khóa học này, bạn sẽ nắm vững các tiêu chí để sử dụng AI không phải như một công cụ tự động hóa thay thế hoàn toàn con người, mà như một **đối tác thực tế** giúp sắp xếp suy nghĩ và hỗ trợ công việc.