Tìm hiểu về các khái niệm cốt lõi và nguyên lý hoạt động của AI vật lý (Physical AI), được hiện thực hóa thông qua robot, xe tự hành và máy bay không người lái thay vì chỉ giới hạn trên màn hình. Hiểu rõ cơ chế Cảm biến - Nhận diện - Hành động, học tập dựa trên bản sao số (Digital Twin), tầm quan trọng của dữ liệu hiện thân (Embodied Data), đồng thời khám phá cục diện cạnh tranh công nghệ toàn cầu và phương hướng chiến lược của Hàn Quốc thông qua các ví dụ thực tế trong các lĩnh vực công nghiệp như sản xuất, di động và nông nghiệp.

AI cuối cùng đã có cơ thể - Thời đại robot, chiến lược sinh tồn của tôi là gì? Physical AI không chỉ đơn thuần là robot. Đó là sự đảo lộn của các mô hình kinh tế được tạo ra bởi sự hội tụ lớn giữa trí tuệ nhân tạo, robot học và công nghệ năng lượng. Khóa học này sẽ giúp bạn tìm hiểu từ nhiều góc độ khác nhau, từ bối cảnh ra đời của Physical AI, chiến lược của các tập đoàn công nghệ lớn toàn cầu, chủ quyền phần cứng, cho đến các vấn đề xã hội trong tương lai như thuế robot, thu nhập cơ bản và bất bình đẳng toàn cầu.

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.

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.

Giải quyết mọi khó khăn về AI chỉ với một phép ẩn dụ?! Bước đầu tiên tìm hiểu nguyên lý AI, giúp bạn thấu hiểu bản chất thay vì chỉ học vẹt từ ngữ.

Dưới góc nhìn nhân văn như văn học, điện ảnh, âm nhạc và lịch sử, chúng ta sẽ dễ dàng thấu hiểu khái niệm cũng như nguyên lý của AI tạo sinh, đồng thời khám phá những ảnh hưởng văn hóa và sự thay đổi trong cuộc sống mà AI mang lại. Chương trình cung cấp những hiểu biết thực tiễn và chiến lược về cách các cá nhân và doanh nghiệp nên ứng phó và chuẩn bị như thế nào trong kỷ nguyên AI.

Nắm bắt nhanh chóng dạng đề và xu hướng ra đề! Tăng cường kỹ năng thực chiến với khoảng 100 câu hỏi. Chuẩn bị hoàn hảo cho kỳ thi thực tế AWS AI Practitioner, giúp bạn học tập có hệ thống ngay cả khi tự ôn luyện.

Bạn sẽ được tìm hiểu tường tận về Transformer thông qua việc trực tiếp triển khai bằng mã nguồn từ Multi Head Attention, mô hình Transformer nguyên bản, BERT, mô hình dịch thuật MarianMT dựa trên Encoder-Decoder cho đến Vision Transformer.

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.

"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.

Học tập các nguyên lý cốt lõi và triển khai thực tế của Classic RAG, Graph RAG và Agentic RAG. Thiết kế hệ thống định tuyến động (dynamic routing) giúp tối ưu hóa hiệu suất token và độ trễ, đồng thời xây dựng hệ thống bộ nhớ dài hạn kết hợp giữa suy luận mạng lưới quan hệ của GraphRAG và vòng lặp tự đánh giá của Agentic RAG. Đây là khóa học hoàn thiện năng lực thiết kế kiến trúc RAG cao cấp, có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

Hoàn thiện khái niệm về bộ điều khiển cấp cao - cấp thấp, cảm biến và truyền thông siêu tốc trong robot thông qua ví dụ về Unitree Go2

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.

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!

Vượt qua làn sóng AI đầu tiên, kỷ nguyên AI vật lý (Physical AI) đại diện bởi lái xe tự hành và robot đang đến gần. Để chuẩn bị cho một tương lai nơi AI xâm nhập vào mọi lĩnh vực từ vận tải, giao hàng, sản xuất đến các công việc dịch vụ, chúng ta cần thấu hiểu thị trường việc làm đang thay đổi, từ đó thiết lập chiến lược học tập và định hướng nghề nghiệp cụ thể để tồn tại.

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.

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.

Dành cho những bạn đã hoàn thành trình độ SwiftUI trung cấp, giờ là lúc để tích hợp AI vào ứng dụng của mình. Với Apple Intelligence và framework FoundationModels, bạn sẽ hoàn thiện các ứng dụng AI on-device hoạt động ngay trên thiết bị mà không cần kết nối internet.

Bạn có thể biến ý tưởng của mình thành một bài thuyết trình đẹp mắt chỉ trong vài phút. Không còn cần phải tốn hàng giờ đồng hồ loay hoay với việc thiết kế slide nữa. Với công nghệ AI của GAMMA, bạn có thể cải thiện đáng kể quy trình sáng tạo nội dung của mình.

Hãy cùng học các kỹ thuật học máy bằng cách sử dụng Python, đồng thời nâng cao phương pháp trích xuất thông tin từ dữ liệu thực tế và khả năng phát triển mô hình dự đoán!