ISTQB AI Testing - Học các thực hành tốt nhất và chuẩn bị cho kỳ thi

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách kiểm tra các ứng dụng React.

Thông qua khóa học này, bạn sẽ có thể viết mã kiểm thử gọn gàng và rõ ràng, đúng như cách phát triển trong thực tế. Đây là khóa học dành cho tất cả những ai tò mò muốn biết tại sao mã kiểm thử lại cần thiết và thế nào là mã kiểm thử tốt.

Đây là một buổi giảng đặc biệt giúp bạn đồng thời chuẩn bị cho chứng chỉ Microsoft AI-900, với tư cách là nội dung mới nhất phản ánh phạm vi thi tính đến tháng 5 năm 2025. Nội dung được cung cấp dưới dạng kết hợp lý thuyết và thực hành, bao gồm tổng quan về AI, kiến thức cơ bản về học máy, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thông minh tài liệu, khai thác tri thức và AI tạo sinh.

Bằng cách phát triển một ứng dụng ReactNative đơn giản bằng phương pháp TDD, bạn sẽ tìm hiểu các khái niệm về TDD và thực hành áp dụng nó vào phát triển ứng dụng di động ReactNative.

Chất lượng phần mềm là một thói quen! Thông qua khóa học này, bạn sẽ học cách trở thành lập trình viên giỏi nhất mà các công ty mong muốn.

Xin chào, tôi sẽ cung cấp cho bạn các câu hỏi trắc nghiệm Codetree đã được xuất bản trước đó, cùng với các thuật toán và mẹo để giải chúng. Tôi sử dụng C++, nhưng vì tôi không sử dụng thư viện nên những bạn sử dụng ngôn ngữ khác cũng có thể tham gia khóa học. (Có cung cấp mã Python)

Thông qua bài giảng này, bạn sẽ nắm bắt được các loại kiểm thử front-end tổng thể và học cách viết các kiểm thử đáng tin cậy bằng cách lựa chọn các kiểm thử phù hợp với tình huống.

Bài giảng này giải thích các phương pháp kiểm thử đơn vị, kiểm thử giao diện người dùng và kiểm thử tích hợp trong Flutter dựa trên tài liệu chính thức.

Bởi vì giao diện người dùng là nơi diễn ra điểm tiếp xúc với người dùng nên việc kiểm thử từ góc độ người dùng chứ không phải góc độ nhà phát triển là rất quan trọng. Xác minh xem kịch bản người dùng có hoạt động bình thường thông qua thử nghiệm E2E hay không và cảm thấy tin tưởng vào mã của bạn thay vì sợ hãi!

Trong kỷ nguyên mà dữ liệu bùng nổ và xử lý thời gian thực trở nên quan trọng, điện toán biên (edge computing) đã trở thành một công nghệ thiết yếu, không còn là lựa chọn. Khóa học này được thiết kế để bạn có thể học một cách có hệ thống mọi thứ, từ các khái niệm cốt lõi của điện toán biên đến các chiến lược triển khai để áp dụng vào môi trường kinh doanh thực tế. Thông qua khóa học này, các học viên sẽ nắm vững các nguyên tắc cơ bản của điện toán biên, và tiếp thu kiến thức cùng bí quyết thực tiễn để áp dụng vào công việc và dự án. Để trở thành chuyên gia về điện toán biên – công nghệ cốt lõi của môi trường CNTT tương lai, hãy thực hiện bước đi vững chắc nhất!

Khóa học này dành cho bất kỳ ai tò mò về phát triển tự động hóa thử nghiệm trên thiết bị Android và iOS. Khóa học này sẽ cho phép bạn thực hiện thử nghiệm tự động trên thiết bị di động.

Khóa học này được thiết kế để người học có thể đồng thời phát triển lý thuyết cơ bản và khả năng ứng dụng thực tế nhằm thực hiện thành thạo các dự án mô hình hóa AI trong công việc. Người học sẽ hiểu được luồng tổng thể của dự án AI và trải nghiệm từng bước quy trình từ định nghĩa vấn đề → thiết kế mô hình → thu thập và tiền xử lý dữ liệu → trích xuất đặc trưng → huấn luyện và xác thực mô hình cùng với các bài thực hành. Ngoài ra, thông qua việc học cách lựa chọn và quản lý mô hình AI tối ưu trong các tình huống khác nhau, người học có thể xây dựng năng lực thực tế về AI có thể áp dụng vào môi trường kinh doanh thực tế. Thông qua khóa học này, người học có thể hiểu một cách có hệ thống toàn bộ quy trình dự án mô hình hóa AI và dựa trên đó tăng cường khả năng giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu.

Khóa học giải đề thi AWS Certified AI Practitioner là khóa học tóm tắt cốt lõi để đạt chứng chỉ. Đầu tiên, ôn tập nhanh các khái niệm cơ bản về AI/ML và AI tạo sinh, sau đó học các tính năng và trường hợp sử dụng của các dịch vụ AI chính của AWS thường xuất hiện trong kỳ thi (ví dụ: SageMaker, Rekognition, Polly, v.v.). Dựa trên đó, thực hành đánh giá giải pháp AI nào phù hợp với các tình huống vấn đề thực tế đa dạng, đồng thời đề cập đến nội dung liên quan đến sử dụng có trách nhiệm mô hình AI và bảo mật dữ liệu. Cuối cùng, nắm vững chiến lược giải đề theo từng dạng bài thi thực tế và chuẩn bị cho kỳ thi thông qua các bài thi thử thực chiến. Thông qua khóa học này, bạn có thể chuẩn bị kỳ thi một cách hiệu quả trong thời gian ngắn.

Đây là video ghi lại buổi TDD Online Live Meetup được tổ chức vào tháng 7 năm 2025.

Ngay cả khi tạo cùng một hàm, mã giữa một lập trình viên mới vào nghề vừa học cú pháp JavaScript và một lập trình viên cao cấp có kinh nghiệm cũng khá khác nhau. Tất nhiên, kết quả thì giống nhau. Mã sau được công nhận vì thiết kế có cấu trúc tốt và khả năng mở rộng để đáp ứng với những thay đổi. Bài giảng này sẽ hướng dẫn bạn cách tạo ra đoạn mã tốt như vậy.

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'.

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.

Bạn sẽ học nhiều cách khác nhau để kiểm tra ứng dụng mà bất kỳ sinh viên hoặc nhà phát triển nào đang sử dụng hoặc học ngôn ngữ lập trình Java đều phải biết.

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 :)