Khóa học này bắt đầu từ câu hỏi “Nếu tôi ở trên tàu Titanic, liệu tôi có thể sống sót không?”, từ đó phát triển một mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế và hoàn thiện một dự án full-stack để cung cấp dịch vụ đó trên web. Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình phát triển AI và web, từ xây dựng mô hình Deep Learning bằng PyTorch, thiết lập máy chủ backend với FastAPI, cho đến triển khai giao diện người dùng bằng Next.js.

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.

Khóa học này là quá trình học tập lý thuyết cơ bản và quy trình thực tế cần thiết để áp dụng mô hình hóa AI và lập kế hoạch dịch vụ vào công việc thực tế. Người học có thể nắm vững kiến thức nền tảng thiết yếu để thực hiện thành thạo các dự án mô hình hóa AI, và trải nghiệm các quy trình thực tế đa dạng được sử dụng trong môi trường làm việc thực tế. Đặc biệt, khóa học được cấu trúc để học từng bước toàn bộ quy trình từ phân tích môi trường dịch vụ AI → thiết lập mục tiêu → phân tích yêu cầu → thiết kế mô hình dịch vụ → lập kế hoạch kịch bản → lập kế hoạch ứng dụng → thiết lập kế hoạch thực hiện → lập kế hoạch đánh giá hiệu quả. Thông qua điều này, không chỉ dừng lại ở việc học tập từ góc độ kỹ thuật đơn thuần, mà có thể phát triển tư duy có hệ thống và khả năng ứng dụng thực tế về cách thức đưa AI vào sử dụng và khai thác từ góc độ kinh doanh và lập kế hoạch dịch vụ. Người học hoàn thành khóa học này sẽ hiểu được quá trình lập kế hoạch và thực hiện tổng thể của dự án AI, và có thể tăng cường năng lực với vai trò là người lập kế hoạch dịch vụ AI·PM·chiến lược gia dựa trên dữ liệu trong môi trường doanh nghiệp thực tế.

Bước đầu học AI: Đã tạo ra giáo trình tối ưu dành cho người mới bắt đầu Trí tuệ nhân tạo! Để dễ dàng và nhanh chóng chinh phục Deep Learning, đây là giai đoạn kết nối Machine Learning và Deep Learning trong thời gian ngắn với nội dung chuyên sâu!

Khi nghiên cứu AI hoặc thực hiện một dự án sử dụng nó, việc thực hiện một luận điểm cơ bản là điều cần thiết. Thông qua bài giảng này, hãy nâng cao kỹ năng thực hành của bạn bằng cách triển khai một luận văn thực tế!

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.

‘Tôi nên lưu các tập tin như hình ảnh ở đâu và như thế nào? Lưu vào cơ sở dữ liệu? Hay ổ cứng của máy chủ? Làm thế nào để giảm tải cho máy chủ? Làm sao tôi có thể tải nhiều hình ảnh một cách nhanh chóng mà không bị giật? AWS S3 là gì? Mạng lưới phân phối nội địa?! Tôi chỉ muốn lưu và tải hình ảnh, tại sao lại có nhiều thành phần như vậy? Những yếu tố nào đóng vai trò gì và chúng nên được kết hợp như thế nào? Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn từ đầu đến cuối bằng cách tinh chỉnh các yếu tố cần thiết liên quan đến tệp hình ảnh trong full stack :)

Đây là khóa học hướng dẫn xây dựng dịch vụ bản đồ từ đầu đến cuối bằng cách sử dụng MERN stack (feat. TypeScript). Hãy cùng nhau xây dựng từng bước một trong khi tham khảo tài liệu hướng dẫn chính thức của API.

Thông qua việc lập trình bản sao YouTube bằng FastAPI, bạn sẽ tích lũy kinh nghiệm thực tế. Khóa học hướng dẫn từ các mẫu Service, Repository đến cách sử dụng FastAPI hiệu quả hơn. Dù có phần lập trình bản sao YouTube, trọng tâm vẫn là các mẹo hữu ích về FastAPI.

Thông qua bài giảng này, bạn có thể nhanh chóng trải nghiệm những kiến thức cơ bản về backend thông qua FastAPI và triển khai thực tế bằng cách triển khai React.js trên AWS.

Chúng ta sẽ cùng nhau tạo một trang web kiếm tiền từ quảng cáo bằng React. Bạn sẽ được học các phương pháp tối ưu hóa quảng cáo, giảm chi phí máy chủ, cùng với những mẹo vận hành trang web theo từng quy mô cụ thể.

Từ phát triển đến phân phối! Chúng tôi cho bạn thấy hành trình gian khổ để hoàn thành một dịch vụ mà không cần bất kỳ sự lọc nào. Bằng cách giới thiệu nhiều kỹ thuật mà có thể bạn chưa từng sử dụng trước đây, bạn sẽ có thể vượt qua mọi thăng trầm!

Bạn sẽ trực tiếp xây dựng một nền tảng trang trại thông minh (smart farm) có khả năng hoạt động thực tế, tích hợp thu thập dữ liệu cảm biến, giao tiếp MQTT, bảng điều khiển web và phân tích môi trường bằng AI. Bạn sẽ được trải nghiệm toàn bộ quy trình chuyển đổi số (DX) trong nông nghiệp thông qua dự án thực tế, từ liên kết cảm biến IoT, phát triển máy chủ API dựa trên FastAPI/Spring, xây dựng bảng điều khiển React/Vue cho đến triển khai trên đám mây.

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách triển khai quan hệ trong DB bằng Firebase. Bạn có thể nhanh chóng trở thành nhà phát triển full-stack React. Trong thời đại bất ổn về việc làm hiện nay, bạn cần học các kỹ năng mới để nâng cao giá trị của bản thân. Và bạn phải tạo ra một cái gì đó. Bạn cần có khả năng triển khai "quan hệ" của dữ liệu khi triển khai các dự án phụ và ý tưởng đó. Khóa học này sẽ giúp bạn triển khai "quan hệ" với "Firestore" của Firebase.

Một nhà phát triển frontend giỏi tạo ra các thành phần. Một nhà phát triển frontend xuất sắc thiết kế các hệ thống.

Đây là khóa học giúp bạn củng cố vững chắc các kiến thức đại số tuyến tính tối thiểu cần thiết cho việc học tập và nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Khóa học không chỉ chuẩn bị cho kỳ thi đầu vào cao học chuyên ngành trí tuệ nhân tạo, mà còn bao gồm các khái niệm cốt lõi thường gặp khi đọc luận văn và tiến hành nghiên cứu, cùng với các kỹ thuật đại số tuyến tính tính toán cơ bản.

[Cập nhật 2025.04] Hãy nâng cao kỹ năng Kubernetes của bạn một cách hiệu quả và tiết kiệm thông qua lý thuyết và thực hành. Khóa học này sẽ giúp bạn dễ dàng bắt kịp xu hướng công nghệ hiện nay.

Cuốn cẩm nang thực hành chuẩn xác nhất dành cho các bạn sinh viên đang tìm việc và lập trình viên cấp độ Junior mới tiếp cận với tự động hóa CI/CD! Bạn sẽ được học một cách hoàn chỉnh từ việc xây dựng Pipeline CI/CD bằng Jenkins cho đến môi trường triển khai tự động cấp độ thực tế kết hợp với hạ tầng AWS (S3, ECS).

Đưa mạng nơ-ron lên FPGA — nghe thì quen thuộc, nhưng số người thực sự làm được lại rất ít. Nếu muốn vượt lên một bước trong các dự án Capstone, cuộc thi kỹ thuật hay đồ án tốt nghiệp, bạn cần có khả năng tự xây dựng và chứng minh cách các phép tính của mô hình thực sự vận hành bên trong con chip, thay vì chỉ dừng lại ở việc huấn luyện mô hình. Khóa học này sẽ giúp bạn bắc qua khoảng cách giữa lý thuyết và phần cứng thực tế. Từ việc đọc đặc tả, xây dựng mô hình vàng bằng Python, huấn luyện Machine Learning, thiết kế Verilog RTL cho đến kiểm chứng trên FPGA, bạn sẽ tự hoàn thiện từ đầu đến cuối một bộ tăng tốc mạng nơ-ron (NPU) nhận diện các chữ số MNIST viết tay của người thật. Từ lớp Conv được xây dựng bằng bộ đệm dòng và các MAC song song, đi qua ReLU, MaxPool, Flatten, rồi đến lớp kết nối đầy đủ và Argmax — bạn sẽ tích hợp chín khối thành một con chip duy nhất, đồng thời tự mình chứng minh rằng "đáp án Python và đầu ra phần cứng không khác nhau dù chỉ một bit (Bit-True)". Khóa học cũng bao gồm cách vượt qua khoảnh khắc đầy bức bối khi mô phỏng vẫn chạy bình thường nhưng chỉ có kết quả là khác đi một cách tinh vi. Từng bước, tôi sẽ chỉ ra những bí quyết thực chiến mà các giáo trình deep learning thông thường không đề cập, chẳng hạn như lượng tử hóa số nguyên, chuyển đổi thứ tự trục của mảng và phòng tránh tràn bộ tích lũy. Tôi đã đưa vào khóa học những kinh nghiệm và sai lầm tích lũy được qua thời gian dài thiết kế CPU RISC-V và kiểm chứng FPGA Bit-True, để các bạn không phải lặp lại chúng. Khi kết thúc khóa học, bạn sẽ có trong tay một dự án phần cứng hoàn chỉnh và có thể tự tin nói rằng: "Tôi đã trực tiếp thiết kế và chứng minh nó.&quot

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.