Hướng dẫn học tập & việc làm Data Science(DS) và AI cho người không chuyên/người mới bắt đầu

Dành cho cả người không chuyên: Dự án thực hành Vibe Coding cùng AI

Là khóa học giúp bạn tìm hiểu phương pháp tự động hóa công việc bằng MCP (Model Context Protocol) qua các trường hợp đa dạng (Playwright crawling, Figma design, Notion data organization, Excel data analysis).

Học các kỹ thuật Context Engineering để tạo ra AI agent chất lượng cao thông qua thực hành.

Tìm hiểu tất cả các quy trình cần thiết từ A đến Z để tạo và vận hành một coinbot giao dịch tiền điện tử tự động. (Thông tin cơ bản về cách sử dụng API trao đổi, phân phối bằng AWS) Bạn cũng có thể tìm hiểu các chiến lược đầu tư (chẳng hạn như sử dụng Kimchi premium) có thể tạo ra lợi nhuận không rủi ro khoảng 10% mỗi năm bằng cách sử dụng các đặc điểm cấu trúc của thị trường tiền điện tử.

Bạn sẽ học từng bước từ các khái niệm cơ bản về LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) cho đến cách tinh chỉnh mô hình Llama 2, LLM hiệu suất cao, trên tập dữ liệu bạn chọn.

Đây là bài giảng trong đó bạn tìm hiểu khái niệm về mô hình Gemini của Google và cách sử dụng API Gemini cũng như tạo các ứng dụng AI khác nhau bằng Streamlit.

Khóa học hướng dẫn cách xây dựng hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) thực tiễn khi tạo chatbot tổng đài AI (AICC).

Từ những kiến ​​thức cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong học sâu cho đến các mô hình mới nhất, Transformer và BERT, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc và phương pháp ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong học sâu (NLP) thông qua nhiều ví dụ khác nhau và thực hành triển khai mã.

Đây là bài giảng nơi bạn có thể tìm hiểu các lý thuyết cốt lõi về học sâu và cách triển khai mã học sâu bằng cách sử dụng TensorFlow 2.0 mới nhất.

AI Agent – tổng hợp công nghệ AI tiên tiến nhất! Qua việc hiện thực hóa các AI Agent đa dạng, cùng tìm hiểu cách tự tạo AI Agent bằng LangGraph.

Học cách sử dụng các LLM cục bộ đa dạng (Qwen, Gemma) và tìm hiểu các kỹ thuật khác nhau để đánh giá (Evaluation) và cải thiện hiệu suất của hệ thống LLM một cách hiệu quả.

Đây là khóa học giúp bạn nắm bắt vibe coding - hình ảnh tương lai của nhà phát triển - thông qua việc tự tạo máy chủ MCP của riêng mình với Cursor.

Trong quá trình thực hiện các dự án triển khai nhiều AI Agent khác nhau bằng LangGraph, tôi học được cách tạo ra một AI Agent thực tế bằng LangGraph.

Đây là bài giảng về cách tạo bot giao dịch chứng khoán tự động bằng cách sử dụng API xing của eBest Investment & Securities. Tạo bot giao dịch chứng khoán tự động của riêng bạn tự động giao dịch 365 ngày một năm.

Đây là khóa học tìm hiểu khái niệm và cách ứng dụng thư viện LangChain, đồng thời tự tạo ChatGPT của riêng mình bằng thư viện LangChain.

Đây là khóa học giúp bạn tìm hiểu phương pháp cào dữ liệu trang web sử dụng ChatGPT. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi mà ChatGPT sẽ tạo ra.

Đây là khóa học giúp bạn học cách phân tích dữ liệu bằng ChatGPT và cách sử dụng Pandas. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi do ChatGPT mang lại.

Đây là khóa học giúp bạn tìm hiểu các phương pháp tự động hóa công việc đa dạng sử dụng ChatGPT (Excel, PPT, crawling, xử lý ảnh) và kiến thức cơ bản về Python để tự động hóa công việc. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi do ChatGPT tạo ra.

Khóa học này giúp bạn học cách triển khai các bài báo deep learning, bằng việc tự xây dựng từ đầu luận văn GPT-1 (Improving Language Understanding by Generative Pre-Training) dùng TensorFlow 2.0.

Đây là khóa học giúp bạn học cách tạo ra nhiều chiến lược đầu tư định lượng khác nhau bằng ChatGPT. Hãy thử tạo chiến lược đầu tư định lượng của riêng bạn bằng ChatGPT.

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.

Khóa học ADsP All-In-One! Hoàn thành siêu nhanh! Tài liệu tham khảo: "Cheat Sheet ADsP cho mọi người" https://wikidocs.net/book/18829

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.

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 :)

Đây là buổi giảng đại chúng dành cho công chúng, giúp họ thoát khỏi nỗi sợ hãi mơ hồ về trí tuệ nhân tạo. Thông qua các ví dụ cụ thể, chúng ta sẽ tìm hiểu ý nghĩa thực sự của việc AI học hỏi. Đồng thời, chúng ta cũng sẽ khám phá cấu trúc não của AI trông như thế nào và cách nó tư duy, qua những ví dụ cụ thể.

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

ADsP Tóm tắt + Giải đề thi. Phản ánh kỳ thi lần thứ 46 tháng 8/2025! (Cập nhật thường xuyên!)

Bạn có muốn trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu trong tương lai không? Hãy nắm bắt cơ hội đó ngay bây giờ! Đây là cơ hội đặc biệt để khám phá những khả năng vô hạn và tìm hiểu cách rút ra những hiểu biết sâu sắc thông qua công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến và dữ liệu lớn.

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.

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.

Đây là khóa học giúp bạn thực hiện dự án clone "Amenity Detection" của đội ngũ khoa học dữ liệu Airbnb - một ví dụ điển hình về việc ứng dụng TensorFlow, sau đó hệ thống lại quá trình thực hiện lên blog GitHub để tạo dựng portfolio AI.

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.

Khóa học dành cho người mới bắt đầu trở thành kỹ sư AI được thiết kế để trải nghiệm ngắn gọn toàn bộ quy trình từ xử lý dữ liệu, phát triển mô hình, đến Cloud, MLOps và các cân nhắc về đạo đức. Khóa học không chỉ dừng lại ở việc tạo ra mô hình mà còn tập trung vào việc hiểu quy trình kết nối với dịch vụ thực tế để rèn luyện kỹ năng chuyên môn. Các bài thực hành và ví dụ đi kèm sẽ giúp ngay cả những người lần đầu học về AI cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Đây là bài giảng về Machine Learning được diễn giải như một câu chuyện bằng những ngôn từ dễ hiểu, không dùng công thức, phù hợp với trình độ của những người thuần khối xã hội!

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.

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.

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'.

Khóa học nhập môn trí tuệ nhân tạo dành cho người mới bắt đầu! Nội dung tóm tắt dễ hiểu các khái niệm cốt lõi từ dữ liệu đến AI tạo sinh. Mục tiêu của khóa học là giúp bạn hiểu rõ về thực tế để có thể đặt câu hỏi và giải thích về AI, thay vì trực tiếp tạo ra nó.