Lý thuyết thiết yếu cho thiết kế chất bán dẫn AI — từ nơ-ron đến LLM

Cơ bản / FPGA, verilog, cpu-architecture, system-verilog, hardware

Đây là khóa học thực hành miễn phí, hướng dẫn trực tiếp triển khai cấu trúc tính toán song song cốt lõi của chip bán dẫn AI — Systolic Array — bằng Verilog và kiểm chứng qua mô phỏng Vivado. Thông qua ví dụ về cấu trúc Output-Stationary 3×3, bạn sẽ học từng bước từ thiết kế Processing Element, Input Skewing, phân tích Wavefront đến kiểm chứng bằng Testbench, qua đó hoàn toàn nắm vững nguyên lý tính toán cơ bản của NPU AI mà không cần bo mạch FPGA.

Cơ bản

FPGA, verilog, cpu-architecture

Bộ tính toán cốt lõi của AI NPU được triển khai bằng Verilog | Thực hành mảng Systolic 3×3

EdgeChipLab

Cơ bản / FPGA, verilog, cpu-architecture, system-verilog, hardware

Nhập môn thiết kế FSM | Từ sơ đồ trạng thái đến triển khai 3-process bằng Verilog-HDL

EdgeChipLab

Nhập môn / verilog, diagram, digital-logic, context-switching, rtl

Đây là khóa học miễn phí giúp bạn học một cách có hệ thống về thiết kế FSM (Finite State Machine) — nền tảng của các mạch điều khiển bán dẫn số — từ những kiến thức cơ bản. Thông qua ví dụ Pattern Detector, bạn sẽ từng bước nắm vững quy trình thiết kế thực tế, bao gồm so sánh cấu trúc Moore và Mealy, xây dựng State Diagram, suy ra Truth Table và lập trình Verilog-HDL theo phương pháp 3-Process Coding. Khóa học giúp bạn xây dựng nền tảng lý thuyết thiết yếu về thiết kế phần cứng số như FPGA, CPU RISC-V và NPU AI.

Nhập môn

verilog, diagram, digital-logic

Nhập môn thiết kế FSM | Từ sơ đồ trạng thái đến triển khai 3-process bằng Verilog-HDL

EdgeChipLab

Nhập môn / verilog, diagram, digital-logic, context-switching, rtl

Nhập môn Verilog-HDL cho thiết kế bán dẫn kỹ thuật số

EdgeChipLab

Nhập môn / FPGA, verilog, hardware, circuit

Học một cách có hệ thống từ những kiến thức cơ bản về mạch logic số đến cú pháp Verilog-HDL, thiết kế mạch logic tổ hợp và logic tuần tự, cũng như kiểm chứng thông qua mô phỏng. Giảng viên có 30 năm kinh nghiệm tại bộ phận bán dẫn của Samsung Electronics sẽ dựa trên kinh nghiệm thực tế để giúp bạn hiểu rõ mối quan hệ giữa mã HDL và hoạt động của phần cứng thực tế, đồng thời rèn luyện khả năng viết mã RTL có thể tổng hợp.

Nhập môn

FPGA, verilog, hardware

Nhập môn Verilog-HDL cho thiết kế bán dẫn kỹ thuật số

EdgeChipLab

Nhập môn / FPGA, verilog, hardware, circuit

Xây dựng môi trường thiết kế FPGA·NPU·CPU dựa trên Vivado·Python

EdgeChipLab

Nhập môn / Python, FPGA, jupyter-notebook, vivado

Khóa học này miễn phí, hướng dẫn bạn tự thiết lập từ đầu môi trường phát triển AMD Vivado và Python cần thiết cho thực hành thiết kế FPGA và NPU.

Nhập môn

Python, FPGA, jupyter-notebook

Xây dựng môi trường thiết kế FPGA·NPU·CPU dựa trên Vivado·Python

EdgeChipLab

Nhập môn / Python, FPGA, jupyter-notebook, vivado

Xây dựng NPU MNIST với FPGA — Từ RTL đến kiểm chứng Bit-True

EdgeChipLab

5.427.617 ₫

Trung cấp trở lên / Artificial Neural Network, Computer Vision(CV), Verilog HDL, FPGA, verification, AI, rtl

Đưa mạng thần kinh lên FPGA — cụm từ này nghe có vẻ quen thuộc, nhưng số người thực sự làm được điều đó lại rất hiếm. Nếu bạn muốn đi trước một bước trong các đồ án tốt nghiệp (Capstone), các cuộc thi hay tác phẩm tốt nghiệp, bạn cần phải vượt xa việc chỉ huấn luyện mô hình; bạn phải có khả năng tự mình tạo ra và chứng minh cách các phép toán đó vận hành bên trong một con chip thực thụ. Khóa học này sẽ giúp bạn lấp đầy khoảng cách đó — khoảng cách giữa lý thuyết và phần cứng thực tế. Bạn sẽ tự tay hoàn thiện từ đầu đến cuối một bộ tăng tốc mạng thần kinh (NPU) nhận dạng chữ số MNIST, từ việc đọc thông số kỹ thuật đến xây dựng mô hình Golden Model bằng Python, thiết kế Verilog RTL và kiểm chứng trên FPGA. Từ lớp Conv được tạo bởi Line Buffer và MAC song song, qua ReLU, MaxPool, Flatten cho đến lớp Fully Connected và Argmax — bạn sẽ tích hợp chín khối chức năng vào một con chip duy nhất và tự mình chứng minh rằng "kết quả từ Python và đầu ra phần cứng không khác nhau dù chỉ một bit (Bit-True)". Khóa học cũng bao gồm cách vượt qua những khoảnh khắc gây ức chế khi mô phỏng chạy bình thường nhưng kết quả lại khác biệt một cách tinh vi. Tôi sẽ chỉ ra từng bí quyết thực tế mà các giáo trình học sâu thông thường không đề cập đến, chẳng hạn như lượng tử hóa số nguyên, chuyển đổi thứ tự trục mảng, hay ngăn chặn tràn bộ tích lũy. Tôi đã đúc kết những kinh nghiệm xương máu từ quá trình thiết kế CPU RISC-V và kiểm chứng Bit-True trên FPGA trong thời gian dài vào khóa học này, để các bạn không phải lặp lại những sai lầm đó. Sau khi kết thúc khóa học, bạn sẽ nắm trong tay một dự án phần cứng hoàn chỉnh mà bạn có thể tự tin nói rằng mình đã "tự tay thiết kế và chứng minh".

Trung cấp trở lên

Artificial Neural Network, Computer Vision(CV), Verilog HDL

Xây dựng NPU MNIST với FPGA — Từ RTL đến kiểm chứng Bit-True

EdgeChipLab

5.427.617 ₫

Trung cấp trở lên / Artificial Neural Network, Computer Vision(CV), Verilog HDL, FPGA, verification, AI, rtl

Nhập môn bán dẫn AI gói gọn trong một tệp Excel mà không cần công cụ EDA

EdgeChipLab

Nhập môn / AI, Excel, Computer Architecture, GPU, Machine Learning(ML), Self Improvement, Tech Interview

Bạn đã từng bỏ cuộc khi học Verilog và các công cụ EDA? Một giáo sư khoa bán dẫn, người trực tiếp thiết kế NPU, sẽ hướng dẫn bạn cách hiểu từ CPU đến NPU thông qua việc tính toán với 9 tệp Excel.

Nhập môn

AI, Excel, Computer Architecture

Nhập môn bán dẫn AI gói gọn trong một tệp Excel mà không cần công cụ EDA

EdgeChipLab

Nhập môn / AI, Excel, Computer Architecture, GPU, Machine Learning(ML), Self Improvement, Tech Interview

Thực hành Python học máy để triển khai trên FPGA

EdgeChipLab

1.760.308 ₫

Trung cấp trở lên / Python, Machine Learning(ML), Artificial Neural Network, Numpy, Scikit-Learn, FPGA, AI

Khi học máy học, bạn học cách nâng cao độ chính xác. Nhưng ngay khoảnh khắc muốn đưa mô hình đó lên một con chip thực tế, vẫn còn những câu hỏi mà không ai nói cho bạn biết. Mô hình này thực hiện bao nhiêu phép nhân? Nó cần ghi nhớ bao nhiêu và những gì? Thông số của con chip đang nhắm tới có đáp ứng được các yêu cầu đó không? Giáo trình máy học nói về độ chính xác, còn giáo trình bán dẫn nói về mạch điện, nhưng tài liệu kết nối hai lĩnh vực này lại rất hiếm. Khi triển khai CPU RISC-V và NPU trên FPGA, tôi đã nhiều lần đối mặt với khoảng cách đó. Đó là tình huống mô hình có độ chính xác cao nhất lại không thể chạy trên bo mạch. Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp xây dựng sáu thuật toán bằng Python, đồng thời đo số phép nhân, phép so sánh, bộ nhớ và độ chính xác ở mỗi bước. Sau đó, các giá trị này được quy đổi thành tài nguyên trên một bo mạch FPGA thực tế. Chỉ nói “bao nhiêu phép nhân” thì không đủ để hình dung quy mô, nhưng nếu nói “chiếm bao nhiêu phần trăm tài nguyên của bo mạch” thì bạn có thể đưa ra quyết định. Sau khi hoàn thành chín Lab và đưa sáu mô hình vào cùng một bảng, bạn sẽ thấy một bức tranh khác với dự đoán. Chúng ta đã dành chín bài để đếm số phép nhân, nhưng thứ thực sự trở thành nút thắt lại không phải là phép nhân. Sau đó, chúng ta sẽ hạ độ chính xác xuống dạng số nguyên, quản lý số chữ số và xây dựng cả tiêu chí để đánh giá mạch. Bạn không cần có bo mạch FPGA. Khóa học được thực hiện hoàn toàn bằng Python, còn bo mạch chỉ được sử dụng làm 기준 để quy đổi các giá trị đo được.

Trung cấp trở lên

Python, Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

Thực hành Python học máy để triển khai trên FPGA

EdgeChipLab

1.760.308 ₫

Trung cấp trở lên / Python, Machine Learning(ML), Artificial Neural Network, Numpy, Scikit-Learn, FPGA, AI

Tất tần tật về vị trí kỹ sư bán dẫn: Định hướng nghề nghiệp của tôi qua phân tích tuyển dụng tại các công ty toàn cầu

EdgeChipLab

616.108 ₫

Ưu đãi đặt sớm

28%

440.077 ₫

Nhập môn / Portfolio, asic, leader, career, job-analysis

Học về hệ thống 7 lĩnh vực kỹ thuật và 35 vị trí kỹ thuật được xây dựng thông qua việc phân tích tài liệu tuyển dụng của 19 công ty bán dẫn toàn cầu bởi chuyên gia có 30 năm kinh nghiệm tại Bộ phận DS của Samsung Electronics. Tìm hiểu công việc thực tế và năng lực cần thiết của từng vị trí, từ thiết kế, quy trình, linh kiện, đóng gói đến phân tích dữ liệu; khám phá các lĩnh vực mà mỗi chuyên ngành có thể theo đuổi và xây dựng chiến lược chuẩn bị xin việc. ※Hướng dẫn về ngôn ngữ giảng dạy: Slide bài giảng bằng tiếng Anh, phần thuyết minh bài giảng bằng tiếng Hàn. Đây là hình thức được thiết kế nhằm truyền đạt chính xác các thuật ngữ kỹ thuật và cách diễn đạt về vị trí công việc được sử dụng trong JD của các công ty bán dẫn toàn cầu.

Nhập môn

Portfolio, asic, leader

Tất tần tật về vị trí kỹ sư bán dẫn: Định hướng nghề nghiệp của tôi qua phân tích tuyển dụng tại các công ty toàn cầu

EdgeChipLab

616.108 ₫

Ưu đãi đặt sớm

28%

440.077 ₫

Nhập môn / Portfolio, asic, leader, career, job-analysis

Thiết kế CPU RISC-V để triển khai FPGA ③ Tự xây dựng CPU hoàn chỉnh với 40 lệnh RV32I

EdgeChipLab

5.662.324 ₫

Trung cấp trở lên / FPGA, verilog, riscv, rtl, cpu-architecture, cpu, AI

Khi học về CPU và RISC-V, bạn có thể hiểu được chức năng của các lệnh nhưng lại gặp khó khăn ở những câu hỏi như: “Các lệnh này được thực thi như thế nào trên phần cứng thực tế?” và “Làm thế nào để xác nhận CPU do chính mình thiết kế thực sự hoạt động đúng?”. Nhiều tài liệu trên thị trường chỉ dừng ở việc giải thích ISA hoặc các ví dụ CPU đơn giản; trong nhiều trường hợp, người học cũng chỉ sử dụng các IP hoàn thiện. Vì vậy, không dễ để trải nghiệm toàn bộ quá trình tự thiết kế, xác minh CPU và chạy chương trình trên FPGA thực tế. Tôi đã có nhiều năm kinh nghiệm nghiên cứu, phát triển và kinh doanh trong lĩnh vực bán dẫn hệ thống, đồng thời hiện đang giảng dạy về thiết kế bán dẫn và FPGA tại trường đại học. Qua đó, tôi nhận thấy rõ khoảng cách trong quá trình học tập này. Vì vậy, khóa học được xây dựng không theo phương pháp cung cấp một CPU hoàn thiện rồi chỉ kiểm tra hoạt động, mà bắt đầu từ câu hỏi “Cần có những phần cứng nào để thực thi các lệnh RV32I?”, từ đó trực tiếp thiết kế cấu trúc CPU theo phương pháp White Box. Trong Volume 3, dựa trên TinyRV32I của Volume 2, chúng ta mở rộng thành CPU 32-bit Full-Version sử dụng 40 lệnh RV32I. Data path, Decoder, Branch·Jump và Byte/Halfword Memory Access được mở rộng; đồng thời triển khai Forwarding và Load-Use Interlock để Pipeline 5 tầng có thể tự xử lý các phụ thuộc dữ liệu. Tiếp đó, bằng cách tích hợp CSR, Exception, Interrupt, Trap và MRET, chúng ta hoàn thiện một CPU có khả năng xử lý không chỉ việc thực thi chương trình thông thường mà cả các ngoại lệ và sự kiện bên ngoài. Quá trình thiết kế không kết thúc ở RTL Simulation. Chúng ta sẽ thực thi chương trình thực tế trên CPU, so sánh kết quả với Spike Reference Model, đồng thời học về mục đích cũng như quy trình thực hiện và đánh giá của RISC-V Architecture Compatibility Test thông qua các trường hợp xác minh thực tế. Cuối cùng, CPU đã được xác minh sẽ được triển khai trên FPGA Arty S7-25, nhận đầu vào từ Switch và Button, thực thi chương trình và kiểm tra kết quả được xuất ra LED. Vấn đề mà khóa học này hướng tới không đơn giản chỉ là biết thêm nhiều lệnh RISC-V. Mục tiêu là kết nối các bước từ lệnh → kiến trúc CPU → Verilog RTL → điều khiển Pipeline → thực thi chương trình → xác minh dựa trên tiêu chuẩn → hoạt động thực tế trên FPGA thành một quy trình thống nhất, giúp học viên hiểu một cách căn bản cấu trúc bên trong CPU và hình thành năng lực kỹ thuật để tự thiết kế, xác minh CPU.

Trung cấp trở lên

FPGA, verilog, riscv

Thiết kế CPU RISC-V để triển khai FPGA ③ Tự xây dựng CPU hoàn chỉnh với 40 lệnh RV32I

EdgeChipLab

5.662.324 ₫

Trung cấp trở lên / FPGA, verilog, riscv, rtl, cpu-architecture, cpu, AI

Thiết kế CPU RISC-V để triển khai trên FPGA ② Tự xây dựng TinyRV32I với pipeline 5 tầng

EdgeChipLab

Trung cấp trở lên / Architecture, FPGA, verilog, cpu, riscv, AI, rtl

Bắt đầu từ nguyên lý hoạt động của các lệnh RISC-V, đây là khóa học thực hành thiết kế CPU 32-bit với cấu trúc pipeline 5 tầng, hoàn thiện từ việc triển khai Verilog RTL, kiểm chứng bằng mô phỏng cho đến chạy thực tế trên FPGA. Trong số 40 lệnh của RV32I, khóa học lựa chọn 14 lệnh cần thiết để tìm hiểu cấu trúc cốt lõi của CPU và từng bước xây dựng TinyRV32I. Bạn sẽ trực tiếp thiết kế và kiểm chứng các cấu trúc cốt lõi tạo nên một CPU thực tế, bao gồm datapath, thanh ghi pipeline, ALU và mạch điều khiển, Branch, Hazard, Stall·Flush, Memory-Mapped I/O, v.v. Khóa học cung cấp Verilog RTL, Testbench, chương trình Assembly, Memory Image và tệp ràng buộc FPGA được sử dụng trong bài giảng. Cuối cùng, bạn sẽ chạy chương trình thực tế trên FPGA Arty S7-25 bằng chính CPU do mình thiết kế. Khóa học không kết thúc tại đây. Sau khi hoàn thiện cấu trúc cốt lõi của CPU thông qua TinyRV32I, bạn sẽ tiếp tục với lộ trình thiết kế CPU theo từng giai đoạn, mở rộng thành Full RV32I CPU hỗ trợ toàn bộ 40 lệnh RV32I trong các khóa học tiếp theo.

Trung cấp trở lên

Architecture, FPGA, verilog

Thiết kế CPU RISC-V để triển khai trên FPGA ② Tự xây dựng TinyRV32I với pipeline 5 tầng

EdgeChipLab

Trung cấp trở lên / Architecture, FPGA, verilog, cpu, riscv, AI, rtl

Thiết kế CPU RISC-V để triển khai FPGA ① Tìm hiểu cấu trúc lệnh và nguyên lý thực thi RV32I bằng Python

EdgeChipLab

762.800 ₫

Cơ bản / riscv, cpu-architecture, instruction-set-architecture, FPGA, Computer Architecture

5.0

(1)

Khi quyết định tự xây dựng một CPU, phần lớn mọi người thường bắt đầu bằng việc tìm sơ đồ mạch. Nhưng ngay khi mở bản vẽ ra, những câu hỏi không thể trả lời xuất hiện. Tại sao khối này phải nằm ở đây? Tại sao cổng đọc thanh ghi lại có hai cái? Tất cả câu trả lời đều nằm trong tập lệnh. Khi biết tập lệnh yêu cầu điều gì, ta sẽ xác định được cần những mạch nào. Làm theo thứ tự ngược lại thì không được. Đã có khá nhiều khóa học về RISC-V. Nhưng phần lớn chỉ hiển thị một giá trị trên slide, nói “nó hoạt động như thế này” rồi chuyển sang phần tiếp theo. Người học không có cách nào kiểm chứng giá trị đó có đúng hay không. Khóa học này đi kèm một trình mô phỏng thực thi lệnh bằng Python. Khi nhập run ADD, mã máy sẽ được lắp ráp ngay tại chỗ, 32 bit sẽ được phân tách theo từng trường, và sự thay đổi của các thanh ghi sẽ hiển thị trên màn hình. Mọi con số trong giáo trình đều là kết quả chạy từ công cụ này và sẽ được tái hiện y hệt trên màn hình của bạn. Trình gỡ lỗi thương mại cần giấy phép, còn trình mô phỏng thì vướng ở khâu cài đặt. Công cụ này chỉ cần có Python là đủ. Không cần bo mạch, giấy phép hay cài đặt. Đây là quá trình trực tiếp thực thi toàn bộ 40 lệnh RV32I, không bỏ sót một lệnh nào, để tự mình khám phá xem mạch cần phải làm gì.

Cơ bản

riscv, cpu-architecture, instruction-set-architecture

Thiết kế CPU RISC-V để triển khai FPGA ① Tìm hiểu cấu trúc lệnh và nguyên lý thực thi RV32I bằng Python

EdgeChipLab

762.800 ₫

Cơ bản / riscv, cpu-architecture, instruction-set-architecture, FPGA, Computer Architecture

5.0

(1)

Thực hành phần cứng với FPGA — Từ đồng hồ kỹ thuật số đến hình ảnh camera thời gian thực

EdgeChipLab

Cơ bản / FPGA, Verilog HDL, vivado, simulation, digital-logic, verification

Đây là khóa học dành cho những ai đã học cú pháp Verilog nhưng vẫn còn lúng túng với câu hỏi "Vậy thì nên tạo ra cái gì?". Chỉ với một bo mạch FPGA, bạn sẽ trực tiếp thiết kế bốn loại phần cứng: đồng hồ kỹ thuật số, cảm biến khoảng cách siêu âm, màn hình OLED và cả hình ảnh camera thời gian thực. Độ khó sẽ tăng dần từ đầu ra đến đầu vào·điều khiển, hiển thị và hình ảnh, giúp bạn nắm vững thiết kế kỹ thuật số thông qua việc tạo ra các sản phẩm thực tế có thể nhìn thấy được. Một giáo sư đương nhiệm với 30 năm kinh nghiệm trong ngành bán dẫn sẽ trực tiếp giảng dạy những nội dung đã được kiểm chứng trên FPGA thực tế.

Cơ bản

FPGA, Verilog HDL, vivado

Thực hành phần cứng với FPGA — Từ đồng hồ kỹ thuật số đến hình ảnh camera thời gian thực

EdgeChipLab

Cơ bản / FPGA, Verilog HDL, vivado, simulation, digital-logic, verification

Tạo bộ tăng tốc AI bằng FPGA — Từ xử lý hình ảnh đến huấn luyện CNN và kiểm chứng phần cứng

EdgeChipLab

Trung cấp trở lên / FPGA, Verilog HDL, vivado, CNN, AI, image-classification, verification

Nhiều người đã học về FPGA và Verilog nhưng lại gặp khó khăn ở câu hỏi "Vậy làm thế nào để trực tiếp tạo ra một bộ tăng tốc AI?". Khóa học này sẽ giải đáp thắc mắc đó. Chỉ với một tấm FPGA phổ thông và các công cụ miễn phí, bạn sẽ bắt đầu từ việc tự tay thiết kế kernel 3×3, trực tiếp huấn luyện CNN, lượng tử hóa các trọng số đã học sang INT8 để đưa vào phần cứng, và cuối cùng là kiểm chứng xem nó có khớp hoàn toàn (Bit-True) với mô hình Python đến từng bit hay không. Với 30 năm kinh nghiệm trong ngành bán dẫn và tư cách là giáo sư đương nhiệm, tôi chỉ dạy những nội dung đã được kiểm chứng trên FPGA thực tế dưới dạng các 'mạch điện hoạt động được'. Thay vì lý thuyết suông, bạn sẽ có được trải nghiệm tự tay thiết kế và chứng minh, từ đó trang bị năng lực thực chiến đáp ứng yêu cầu trong lĩnh vực thiết kế Fabless và chip bán dẫn AI.

Trung cấp trở lên

FPGA, Verilog HDL, vivado

Tạo bộ tăng tốc AI bằng FPGA — Từ xử lý hình ảnh đến huấn luyện CNN và kiểm chứng phần cứng

EdgeChipLab

Trung cấp trở lên / FPGA, Verilog HDL, vivado, CNN, AI, image-classification, verification

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

[Thực hành AI] Bắt đầu triển khai luận án dành cho Kỹ sư nghiên cứu AI với PyTorch

whitebox

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), AI, PyTorch, Computer Vision(CV), Python

5.0

(36)

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!

Trung cấp trở lên

Deep Learning(DL), AI, PyTorch

[Thực hành AI] Bắt đầu triển khai luận án dành cho Kỹ sư nghiên cứu AI với PyTorch

whitebox

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), AI, PyTorch, Computer Vision(CV), Python

5.0

(36)

Tạo bộ tăng tốc AI bằng FPGA — Từ xử lý hình ảnh đến huấn luyện CNN và kiểm chứng phần cứng

EdgeChipLab

Trung cấp trở lên / FPGA, Verilog HDL, vivado, CNN, AI, image-classification, verification

Trung cấp trở lên

FPGA, Verilog HDL, vivado

Tạo bộ tăng tốc AI bằng FPGA — Từ xử lý hình ảnh đến huấn luyện CNN và kiểm chứng phần cứng

EdgeChipLab

Trung cấp trở lên / FPGA, Verilog HDL, vivado, CNN, AI, image-classification, verification

Chinh phục hoàn toàn AI dành cho người không chuyên: Từ Machine Learning đến AI tạo sinh

ywjang23583

Nhập môn / Machine Learning(ML), Statistics, Big Data, AI, classifier

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.

Nhập môn

Machine Learning(ML), Statistics, Big Data

Chinh phục hoàn toàn AI dành cho người không chuyên: Từ Machine Learning đến AI tạo sinh

ywjang23583

Nhập môn / Machine Learning(ML), Statistics, Big Data, AI, classifier

Tạo LLM tùy chỉnh lần đầu tiên – Nhập môn Fine-tuning LoRA & QLoRA

HappyAI

Nhập môn / Deep Learning(DL), NLP, AI, LLM, Fine-Tuning

4.4

(61)

"Bước đầu tiên để tạo LLM tùy chỉnh của riêng bạn với Fine-tuning nhẹ dựa trên LoRA!" Đây là khóa học thực hành nhập môn được thiết kế để những người mới tiếp xúc với LLM cũng có thể dễ dàng theo dõi. Giảm thiểu lý thuyết phức tạp, hướng dẫn từng bước toàn bộ quy trình từ tải mô hình → áp dụng dữ liệu → huấn luyện → so sánh kết quả. Trong thời gian ngắn, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm quy trình của các kỹ thuật fine-tuning nhẹ hiện đại như LoRA·QLoRA, và có thể nắm bắt được cảm giác "À, fine-tuning LLM hoạt động như thế này". Hãy tự mình cảm nhận thành tựu tạo ra LLM chuyên biệt cho lĩnh vực của bạn, ngay cả khi không có nhiều tài nguyên!

Nhập môn

Deep Learning(DL), NLP, AI

Tạo LLM tùy chỉnh lần đầu tiên – Nhập môn Fine-tuning LoRA & QLoRA

HappyAI

Nhập môn / Deep Learning(DL), NLP, AI, LLM, Fine-Tuning

4.4

(61)

Nhập môn bán dẫn AI gói gọn trong một tệp Excel mà không cần công cụ EDA

EdgeChipLab

Nhập môn / AI, Excel, Computer Architecture, GPU, Machine Learning(ML), Self Improvement, Tech Interview

Nhập môn

AI, Excel, Computer Architecture

Nhập môn bán dẫn AI gói gọn trong một tệp Excel mà không cần công cụ EDA

EdgeChipLab

Nhập môn / AI, Excel, Computer Architecture, GPU, Machine Learning(ML), Self Improvement, Tech Interview

Đại số tuyến tính cho AI

codingmax

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, Linear Algebra, AI

5.0

(1)

Update

Bạn muốn học AI nhưng lần nào cũng bị khựng lại trước các công thức đại số tuyến tính? Thay vì bắt bạn học thuộc lòng các công thức, khóa học này sẽ giúp bạn tận mắt chứng kiến các vectơ và ma trận thực sự chuyển động như thế nào trong không gian. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể tự mình đọc hiểu toán học đằng sau mạng thần kinh, PCA và SVD.

Cơ bản

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network

Đại số tuyến tính cho AI

codingmax

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, Linear Algebra, AI

5.0

(1)

Update

Tạo LLM tùy chỉnh : Từ khái niệm cơ bản về RAG đến thực hành đa phương thức·Agent cho người mới bắt đầu

HappyAI

Nhập môn / Python, vector-database, LLM, LangChain, RAG

4.9

(30)

RAG(Retrieval-Augmented Generation) từ lý thuyết đến RAG đa phương thức và dựa trên agent mới nhất! Đây là khóa học thực hành được thiết kế để cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được. Từ review paper đến triển khai code thực tế, được thiết kế để những người mới tiếp cúc với RAG cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Nhập môn

Python, vector-database, LLM

Tạo LLM tùy chỉnh : Từ khái niệm cơ bản về RAG đến thực hành đa phương thức·Agent cho người mới bắt đầu

HappyAI

Nhập môn / Python, vector-database, LLM, LangChain, RAG

4.9

(30)

[Hoàn thành trong 7 ngày] Chứng chỉ MS AI-900 đậu ngay lần đầu

jobgreegi

909.493 ₫

Nhập môn / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI, AI Agent

5.0

(18)

Chứng chỉ thiết yếu trong thời đại AI, MS AI-900! 🚀 Bạn có biết không? ChatGPT chỉ hoạt động trên Microsoft Azure! Nếu bạn muốn tận dụng đúng cách Microsoft Azure OpenAI - nền tảng độc quyền cung cấp các mô hình GPT mới nhất, thì đây chính là cơ hội. Hãy phát triển thành chuyên gia dịch vụ Azure AI thông qua khóa học AI-900, và làm chủ các giải pháp AI cấp doanh nghiệp mà các công ty tin tưởng. Hãy nâng cao khả năng cạnh tranh của bạn với tư cách là một chuyên gia AI thực thụ bằng cách đạt được chứng nhận công nhận toàn cầu!

Nhập môn

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI

[Hoàn thành trong 7 ngày] Chứng chỉ MS AI-900 đậu ngay lần đầu

jobgreegi

909.493 ₫

Nhập môn / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI, AI Agent

5.0

(18)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện đại: Từ việc hiểu cấu trúc Transformer đến tinh chỉnh LLM trong thực tế

YoungJea Oh

1.818.985 ₫

24%

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), NLP, AI, LLM

4.9

(31)

600+

Bạn nắm được kiến thức cơ bản nhưng cảm thấy bối rối khi áp dụng vào thực tế? Chúng tôi chắt lọc kinh nghiệm thực tiễn để giải thích rõ ràng những cấu trúc LLM phức tạp.

Trung cấp trở lên

Deep Learning(DL), NLP, AI

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện đại: Từ việc hiểu cấu trúc Transformer đến tinh chỉnh LLM trong thực tế

YoungJea Oh

1.818.985 ₫

24%

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), NLP, AI, LLM

4.9

(31)

600+

Tìm hiểu về nhà máy thông minh trong kỷ nguyên AI (Phần nhập môn)

djshin08317101

Ưu đãi đặt sớm

29%

1.936.339 ₫

Nhập môn / AI, ChatGPT, Business Productivity, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

📢 "Điều gì sẽ xảy ra khi đưa AI vào nhà máy?" 🤖 Kỷ nguyên sản xuất truyền thống đã qua, giờ đây là thời đại của nhà máy thông minh lấy AI và dữ liệu làm trọng tâm! Chúng tôi đã chuẩn bị một khóa học nhập môn vô cùng dễ hiểu và rõ ràng dành cho những ai "từng thắc mắc chính xác nhà máy thông minh là gì" và "muốn biết công nghệ AI được ứng dụng như thế nào trong thực tế sản xuất".

Nhập môn

AI, ChatGPT, Business Productivity

Tìm hiểu về nhà máy thông minh trong kỷ nguyên AI (Phần nhập môn)

djshin08317101

Ưu đãi đặt sớm

29%

1.936.339 ₫

Nhập môn / AI, ChatGPT, Business Productivity, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

Nếu tôi đã ở trên tàu Titanic?! Tạo dịch vụ web AI dự đoán xác suất sống sót bằng PyTorch & Next.js

dakgangjung123

24%

Trung cấp trở lên / Python, Deep Learning(DL), PyTorch, Next.js, FastAPI

5.0

(1)

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.

Trung cấp trở lên

Python, Deep Learning(DL), PyTorch

Nếu tôi đã ở trên tàu Titanic?! Tạo dịch vụ web AI dự đoán xác suất sống sót bằng PyTorch & Next.js

dakgangjung123

24%

Trung cấp trở lên / Python, Deep Learning(DL), PyTorch, Next.js, FastAPI

5.0

(1)

Khóa học dành cho người mới bắt đầu trở thành kỹ sư AI

Sungmin Kim

1.261.554 ₫

Nhập môn / Python, Machine Learning(ML), FastAPI, LLM, RAG

4.5

(6)

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.

Nhập môn

Python, Machine Learning(ML), FastAPI

Khóa học dành cho người mới bắt đầu trở thành kỹ sư AI

Sungmin Kim

1.261.554 ₫

Nhập môn / Python, Machine Learning(ML), FastAPI, LLM, RAG

4.5

(6)

LDM đến DiT, chinh phục hoàn toàn Diffusion thông qua việc triển khai II

Sotaaz

1.349.570 ₫

Cơ bản / Python, Deep Learning(DL), Stable Diffusion, AI

5.0

(2)

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.

Cơ bản

Python, Deep Learning(DL), Stable Diffusion

LDM đến DiT, chinh phục hoàn toàn Diffusion thông qua việc triển khai II

Sotaaz

1.349.570 ₫

Cơ bản / Python, Deep Learning(DL), Stable Diffusion, AI

5.0

(2)

Bí mật của giao dịch thuật toán, cách AI dự đoán giá cổ phiếu

cheatkeyman

997.508 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), Python, transformer, lstm, Financial Technology

4.6

(40)

Phản hồi thường xuyên

Hãy tự xây dựng một mô hình phân tích giá cổ phiếu mạnh mẽ bằng cách sử dụng AI để phân tích hơn 40 loại chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu, dự đoán không chỉ S&P 500 và QQQ ETF mà còn cả các cổ phiếu riêng lẻ!

Cơ bản

Deep Learning(DL), Python, transformer

Bí mật của giao dịch thuật toán, cách AI dự đoán giá cổ phiếu

cheatkeyman

997.508 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), Python, transformer, lstm, Financial Technology

4.6

(40)

Phản hồi thường xuyên

Nguyên lý và cấu trúc của AI: ③ AI học hỏi và thay đổi như thế nào

djshin08317101

Ưu đãi đặt sớm

28%

821.477 ₫

Nhập môn / AI, Python, Deep Learning(DL), LLM, RAG, Machine Learning(ML)

👉 Đây là khóa học phù hợp với những ai muốn hiểu đúng về sự thay đổi và những giới hạn của AI. AI sẽ kết thúc ngay sau khi được tạo ra sao? Trong khóa học này, bạn sẽ được giải thích AI thay đổi như thế nào thông qua quá trình học và tại sao ngay cả cùng một AI cũng có thể cho ra những kết quả khác nhau. Khóa học trình bày ý nghĩa của quá trình học, cũng như lý do hiệu suất được cải thiện hoặc suy giảm, dưới góc nhìn kỹ thuật nhưng theo cách dễ hiểu.

Nhập môn

AI, Python, Deep Learning(DL)

Nguyên lý và cấu trúc của AI: ③ AI học hỏi và thay đổi như thế nào

djshin08317101

Ưu đãi đặt sớm

28%

821.477 ₫

Nhập môn / AI, Python, Deep Learning(DL), LLM, RAG, Machine Learning(ML)

DDPM đến DDIM, Chinh phục hoàn toàn Diffusion thông qua việc triển khai I

Sotaaz

938.831 ₫

Cơ bản / Python, Deep Learning(DL), AI

4.8

(6)

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'.

Cơ bản

Python, Deep Learning(DL), AI

DDPM đến DDIM, Chinh phục hoàn toàn Diffusion thông qua việc triển khai I

Sotaaz

938.831 ₫

Cơ bản / Python, Deep Learning(DL), AI

4.8

(6)

Chinh phục hoàn toàn vị trí Đánh giá và Phân tích bán dẫn - Chiến lược ứng tuyển PE/AE vào Samsung/SK Hynix

samcoach

Cơ bản / Python, Machine Learning(ML), Big Data, Pandas, Matplotlib, Data Engineering, AI

5.0

(2)

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.

Cơ bản

Python, Machine Learning(ML), Big Data

Chinh phục hoàn toàn vị trí Đánh giá và Phân tích bán dẫn - Chiến lược ứng tuyển PE/AE vào Samsung/SK Hynix

samcoach

Cơ bản / Python, Machine Learning(ML), Big Data, Pandas, Matplotlib, Data Engineering, AI

5.0

(2)

[Di động] Dự án thực hành thị giác máy tính Deep Learning

nomad

Trung cấp trở lên / IONIC, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), OpenCV, Computer Vision(CV)

4.3

(4)

100+

AI Rõ ràng trí tuệ nhân tạo và di động đang là xu hướng. Nhưng làm thế nào để bạn học máy học và học sâu và sử dụng chúng trên thiết bị di động? Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu các dự án Thị giác máy tính di động hữu ích được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày.

Trung cấp trở lên

IONIC, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

[Di động] Dự án thực hành thị giác máy tính Deep Learning

nomad

Trung cấp trở lên / IONIC, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), OpenCV, Computer Vision(CV)

4.3

(4)

100+

[AI cơ bản] Hiểu về CNN dành cho AI Research Engineer

whitebox

Nhập môn / Computer Vision(CV), Python, PyTorch, CNN

4.9

(73)

900+

Đã học CNN rồi mà bạn vẫn chưa rõ sao? Tôi sẽ tóm tắt nguyên lý hoạt động cơ bản của CNN, chỉ những điểm chính.

Nhập môn

Computer Vision(CV), Python, PyTorch

[AI cơ bản] Hiểu về CNN dành cho AI Research Engineer

whitebox

Nhập môn / Computer Vision(CV), Python, PyTorch, CNN

4.9

(73)

900+

Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian bằng Python và học sâu

YoungJea Oh

1.026.846 ₫

22%

792.139 ₫

Trung cấp trở lên / AI, python3, Deep Learning(DL), Financial Engineering, Algorithm, Investment

4.7

(21)

Thời gian trôi liên tục và dữ liệu tiếp tục tích lũy. Trong thế giới năng động này, dữ liệu chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ sự biến động trên thị trường tài chính đến những dấu hiệu khó nhận thấy của biến đổi khí hậu, dữ liệu chuỗi thời gian đều có tất cả. Bây giờ hãy tìm hiểu cách diễn giải và sử dụng dữ liệu mạnh mẽ này bằng sức mạnh của Python và học sâu!

Trung cấp trở lên

AI, python3, Deep Learning(DL)

Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian bằng Python và học sâu

YoungJea Oh

1.026.846 ₫

22%

792.139 ₫

Trung cấp trở lên / AI, python3, Deep Learning(DL), Financial Engineering, Algorithm, Investment

4.7

(21)