Nhập môn nguyên lý cơ bản: Hiểu từ nguyên lý AI

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.

Nhiều người sử dụng ChatGPT và thường xuyên đọc tin tức về hệ thống gợi ý, xe tự hành, nhưng khi được hỏi “tại sao chúng lại hoạt động như vậy” thì lại không biết giải thích thế nào. Chỉ học theo các khóa lập trình thì có thể chạy được mã, nhưng nguyên lý vẫn còn bỏ ngỏ; chỉ học các khóa toán thì thấy được công thức, nhưng lại không thể kết nối với AI. Các khóa học nước ngoài gây áp lực vì tiếng Anh, còn các khóa nhập môn trong nước lại dễ thiên về thực hành. Trong quá trình trực tiếp xây dựng mô hình tại các cuộc thi AI và vận hành “AI của mọi người”, tôi đã gặp hàng nghìn học viên và liên tục chứng kiến cùng một vấn đề. Điểm khiến họ bế tắc không phải là cách sử dụng công cụ, mà là khoảnh khắc các khái niệm hàm số, vi phân, vector và lan truyền ngược bị tách rời khỏi nhau. Khóa học này sẽ nối liền những khoảng cách đó. Từ nền tảng toán học đến mạng nơ-ron và softmax, khóa học giải thích trong một mạch thống nhất: hàm số định nghĩa đầu vào và đầu ra như thế nào, vi phân xác định hướng học ra sao, và lan truyền ngược truyền lỗi như thế nào. Đây không phải là lớp học yêu cầu ghi nhớ công thức hay chỉ gõ lại mã theo hướng dẫn, mà giúp bạn hiểu “tại sao” thông qua công thức và những hình minh họa trực quan. Đối với những ai muốn thực sự hiểu AI, đây sẽ là bước khởi đầu vững chắc để tiến tới học sâu hơn về deep learning.

AI hiểu tiếng Hàn tốt, xử lý được các tài liệu dài và thậm chí thực hiện những công việc thực tế — đó chính là hướng đi mà Solar Open 2 nhắm tới. Lớp học này giải thích một cách dễ hiểu báo cáo kỹ thuật về Solar Open 2 do Upstage công bố theo trình tự “giới thiệu → thiết kế → huấn luyện → đánh giá”. Các thuật ngữ chuyên môn được diễn giải bằng những phép so sánh đời thường và tài liệu trực quan, giúp cả người mới bắt đầu cũng có thể hiểu “điều gì, như thế nào và tại sao” trong cùng một mạch.

Hoàn tất phân tích khách hàng với Excel và Orange, Từ bán chéo đến thử nghiệm A/B và quản lý rủi ro rời bỏ, tất cả trong một lần.

Gemini Agent làm việc linh hoạt trên Google Drive! Hãy hoàn thiện kỹ năng thực hành Google AI với năng suất vượt trội.

Làm đúng ngay từ đầu, bước đầu tiên với Claude AI áp dụng ngay vào thực tế! Nếu muốn sử dụng thông minh hơn, hãy bắt đầu với Claude AI.

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.

ChatGPT vốn chỉ trả lời câu hỏi giờ đây có thể trực tiếp làm việc trên máy tính của tôi. Không cần gõ một dòng mã nào, tôi chỉ việc ra lệnh bằng tiếng Việt và nhận kết quả dưới dạng tệp. Nội dung gồm sáu phần, kể cả phần OT, từ việc hiểu quy trình làm việc của Codex theo vòng lặp bối cảnh · kế hoạch · thực thi · sản phẩm, thiết lập ranh giới an toàn cho thư mục làm việc, đến sắp xếp tệp, tạo bảng có ghi nguồn và thiết lập chạy theo lịch để tự động thực hiện vào thời điểm đã định.

<Cách đặt câu hỏi cho ChatGPT để sử dụng 200%> là nội dung thực hành, tập trung vào câu hỏi 'Làm thế nào để đặt câu hỏi cho ChatGPT nhằm nhận được câu trả lời mong muốn?'. Trong khóa học này, chúng tôi chủ yếu sử dụng phiên bản miễn phí của ChatGPT, và tùy thuộc vào nội dung, cũng thực hành với một số phiên bản trả phí, nhằm tiến hành các buổi thực hành phù hợp với môi trường sử dụng của học viên. Thông qua khóa học này, học viên có thể học được cách đặt câu hỏi hay cho ChatGPT và thực sự sử dụng nhiều chương trình mở rộng khác nhau để nâng cao hiệu quả công việc.

Khóa học này là khóa học đối tượng của 'Chương trình Voucher AI Literacy Wrtn' hợp tác giữa Inflearn và Wrtn, sinh viên chuẩn bị việc làm thuộc nhóm yếu thế về AI có thể học hoàn toàn miễn phí. Chuyên gia nghề nghiệp Career D sẽ hướng dẫn từng bước cách sử dụng AI có thể áp dụng ngay vào tìm việc/chuyển việc. Từ cơ bản đến thực hành để những người mới bắt đầu với AI cũng có thể bắt đầu một cách thoải mái! Được cấu trúc để có thể theo dõi một lần.

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.

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.

Học cách tự động hóa tinh vi bằng AI các quy trình công việc lặp đi lặp lại trong toàn bộ giai đoạn trước khi lập kế hoạch, chẳng hạn như nghiên cứu thị trường, phân tích dữ liệu và phân tích đối thủ cạnh tranh. Trực tiếp thiết kế và triển khai tác nhân AI (GPTs) chuyên dụng cho công việc hoạch định của riêng bạn, hoạt động đồng bộ với công việc thực tế và quy trình kinh doanh của doanh nghiệp, từ đó hoàn thiện một hệ thống cộng tác liên tục.

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.

Kỷ nguyên AI tạo sinh, ai cũng có thể sử dụng nhưng người sử dụng tốt thì khác biệt. Dành cho những ai lần đầu tiếp xúc với GPT, Gemini, Claude Bạn sẽ hiểu hoàn toàn thế giới AI thông qua 100 prompt thực hành, học bằng cách nhập liệu trực tiếp.

Áp lực từ dữ liệu tài chính và báo cáo đổ dồn, giờ đây hãy giao phó cho đại lý AI. Từ phân tích doanh nghiệp đến tự động hóa báo cáo, quy trình làm việc vượt trội của chuyên gia tài chính giúp thay đổi cuộc chơi trong thực tế!

Học cách cấu trúc hóa nhiều loại dữ liệu như thành tích học tập, hồ sơ học sinh, lĩnh vực quan tâm của học sinh bằng công cụ AI-SPARS, đồng thời sử dụng LLM để thiết kế lộ trình từ khám phá chuyên ngành đến chiến lược trường đại học, phương thức tuyển sinh và lộ trình cá nhân hóa. Không chỉ dừng ở hỏi đáp đơn thuần, bạn có thể áp dụng ngay vào thực tế quy trình tư vấn hướng nghiệp và tuyển sinh theo mô hình AX có hệ thống, kết nối từ Profile-Interview-chuyên ngành-trường đại học-phương thức tuyển sinh-Gap-Roadmap-Smart Report-Portfolio.

Bạn có sử dụng ChatGPT, nhưng có phải bạn từng thấy khó giải thích tại sao lại cho ra câu trả lời như vậy không? “RAG, agent, fine-tuning… Tôi biết các thuật ngữ này nhưng khó có thể giải thích một cách chính xác” “Mỗi khi nghe các thuật ngữ liên quan đến LLM, tôi lại không biết phải nói gì” “Trong các cuộc họp về AI, việc giải thích khái niệm lúc nào cũng mơ hồ” Khóa học này được tạo ra dành cho chính những người như bạn. Đây là khóa học lý thuyết giúp bạn hiểu LLM không phải như một “công cụ” mà như một “cấu trúc”. Không phải là cách sử dụng ChatGPT hay Gemini, mà là xây dựng cho bạn nền tảng để có thể giải thích tại sao chúng lại hoạt động như vậy.

LLM và Agent là những công nghệ nền tảng của các AI như ChatGPT. Hiện tại, LLM là công nghệ tiến gần nhất đến AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát). Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ LLM và Agent dưới góc nhìn của một người bình thường.

Có thể có người chưa từng nghe bài giảng của tôi, nhưng không có ai chỉ nghe duy nhất một lần. Sau nhiều lần hướng dẫn trực tiếp (offline), nay tôi đã có cơ hội để thực hiện bài giảng trực tuyến này. Kể từ khi AI bắt đầu được thương mại hóa, tôi đã sản xuất và nghiên cứu vô số nội dung AI. Dựa trên kiến thức và kinh nghiệm đó, tôi đã xây dựng nên triết lý logic của riêng mình và hệ thống hóa chúng thành những khái niệm mà bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng thấu hiểu. Tôi sẽ giúp những ai từ trước đến nay chỉ tạo ảnh AI một cách ngẫu nhiên mà không có tư duy nền tảng thiết lập được những khái niệm đúng đắn. Chỉ cần học một lần, bạn sẽ có thể tạo ra bất kỳ hình ảnh AI nào trong tương lai. Bạn chưa từng tạo ảnh AI bao giờ sao? Không sao cả. Bạn không cần phải có kinh nghiệm tạo ảnh AI từ trước. Chỉ cần học và thực hành kỹ lưỡng bài giảng này, bạn hoàn toàn có thể trở thành một chuyên gia sản xuất nội dung AI.