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

Name: LDM đến DiT, chinh phục hoàn toàn Diffusion thông qua việc triển khai II
Price: 64900 KRW
Rating: 5 (2 reviews)

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.

(5.0) 2 đánh giá

22 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

Sotaaz

Python

Deep Learning(DL)

Stable Diffusion

Python

Deep Learning(DL)

Stable Diffusion

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

Hiểu hoàn toàn cấu trúc, nguyên lý học tập và lấy mẫu của LDM(Latent Diffusion Model)
Phân tích các thành phần cốt lõi của Stable Diffusion (Autoencoder, UNet, Text Encoder, v.v.)
Triển khai sinh có điều kiện sử dụng CFG(Classifier-Free Guidance)
Nguyên lý thiết kế và thực hành triển khai DiT(Diffusion Transformer)
So sánh dòng phát triển từ Diffusion dựa trên UNet sang Diffusion dựa trên Transformer
Tái hiện bài báo khoa học bằng code và xác nhận trực quan quá trình hoạt động thực tế của mô hình sinh

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

Sự tiến hóa của mô hình Diffusion, bước tiếp theo — Phân tích hoàn toàn LDM(Latent Diffusion Model) và DiT(Diffusion Transformer).
Khóa học này là phần tiếp theo của "Từ DDPM đến DDIM", là masterclass thực hành học tập bằng cách trực tiếp triển khai LDM - nền tảng của Stable Diffusion và DiT - xu hướng mới nhất.
Từng bước giải mã các công thức và khái niệm phức tạp trong paper thành code, theo dõi toàn bộ quá trình 'lý thuyết → triển khai → thí nghiệm → ứng dụng'.

🚀 Nội dung cốt lõi của bài giảng

Chúng ta sẽ khám phá sâu sắc các kiến trúc mới nhất đã tiến hóa theo hướng nâng cao hiệu quả và khả năng mở rộng, trong khi vẫn giữ nguyên ý tưởng cốt lõi của mô hình Diffusion.
Từ LDM(Latent Diffusion Model) - nền tảng của Stable Diffusion, đến DiT(Diffusion Transformer) - kiến trúc Diffusion dựa trên Transformer —
Bạn có thể hiểu hoàn toàn các công thức, kiến trúc, quá trình huấn luyện và kỹ thuật sampling của từng mô hình thông qua việc triển khai trực tiếp bằng code.

LDM: Lý do thực hiện Diffusion trong Latent Space và hiểu về cấu trúc
Thực hành triển khai VAE(Variational Autoencoder) và Latent Representation
Phân tích các thành phần của Stable Diffusion (Text Encoder, UNet, VAE Decoder)
Nguyên lý toán học và triển khai của CFG (Classifier-Free Guidance)
Cấu trúc của Diffusion Transformer (DiT) và triển khai quá trình sinh dựa trên Vision Transformer
Thí nghiệm so sánh hiệu quả/hiệu suất giữa mô hình dựa trên UNet và mô hình dựa trên Transformer

🧩 Mục tiêu học tập

Sau khi hoàn thành khóa học này, học viên sẽ có được những năng lực sau đây.

✅ Hiểu các nguyên lý cốt lõi của Stable Diffusion và DiT ở mức độ nghiên cứu
✅ Có thể trực tiếp triển khai và thực hiện thí nghiệm với các mô hình LDM, CFG, DiT bằng PyTorch
✅ Hiểu logic học tập trong Latent Space và tạo ảnh có điều kiện văn bản
✅ Nắm vững khả năng thiết kế, biến đổi và tinh chỉnh kiến trúc mô hình Diffusion
✅ Có được khả năng nghiên cứu thực tế để diễn giải các bài báo AI tạo sinh mới nhất ở mức độ code

👩‍💻 Đối tượng khuyến nghị

Những người đã học về mô hình Diffusion hoặc muốn hiểu về sự phát triển sau Stable Diffusion
Sinh viên sau đại học / Kỹ sư / Nhà nghiên cứu quan tâm đến tạo ảnh AI, nghiên cứu phát triển, tái tạo mô hình
Những người muốn thử nghiệm triển khai bài báo dựa trên PyTorch và thí nghiệm huấn luyện mô hình tùy chỉnh
Những người muốn xây dựng nền tảng cho việc học tập các mô hình sinh thế hệ tiếp theo như DiT, SANA, PixArt

🧰 Kiến thức tiên quyết

Kinh nghiệm cơ bản về cú pháp và thực hành Python, PyTorch
Kiến thức toán học cơ bản (vi phân, xác suất) và các khái niệm deep learning
Nếu bạn đã hiểu nguyên lý của DDPM, DDIM thì tốc độ hiểu sẽ nhanh hơn rất nhiều.
(Khuyến nghị học khóa học trước: "Từ DDPM đến DDIM, Chinh phục hoàn toàn Diffusion qua thực hành I")

🎨 Khóa học này không chỉ là việc triển khai đơn thuần, mà là hành trình hiểu về 'sự tiến hóa của mô hình'.

Mô hình Diffusion mở rộng từ "quá trình loại bỏ nhiễu"
thành "quá trình hiểu không gian tiềm ẩn và vẽ thế giới bằng Transformer".
Phân tích bài báo như một nhà nghiên cứu, viết code như một developer, tạo ra hình ảnh như một nghệ sĩ sáng tạo —
Masterclass Diffusion thực hành hoàn toàn, nơi lý thuyết gặp thực tiễn, nghiên cứu gặp sáng tạo.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Các nhà phát triển và nghiên cứu muốn hiểu sâu về cấu trúc bên trong của các mô hình AI tạo sinh mới nhất như Stable Diffusion, DiT
Người học thực hành muốn hiểu sâu sắc bằng cách tự tay triển khai các bài báo Diffusion
Sinh viên cao học, kỹ sư, nhà khoa học dữ liệu quan tâm đến nghiên cứu phát triển AI Art, tạo sinh hình ảnh, mô hình sinh
Người muốn nắm vững kiến thức cơ bản về DDPM/DDIM và học các mô hình dựa trên LDM và Transformer ở bước tiếp theo

Cần biết trước khi bắt đầu?

Kinh nghiệm cơ bản về cú pháp và thực hành Python cùng PyTorch
Các khái niệm cơ bản về đại số tuyến tính, xác suất, vi phân
Nếu bạn đã hiểu các nguyên lý cơ bản của DDPM và DDIM thì việc học sẽ dễ dàng hơn rất nhiều. (Khuyến nghị khóa học trước đó "Từ DDPM đến DDIM, chinh phục hoàn toàn Diffusion qua thực hành I".)

Xin chào
Đây là Sotaaz

Học viên

Đánh giá

Trả lời

4.5

Xếp hạng

Các khóa học

Chương trình giảng dạy

Tất cả

15 bài giảng ∙ (2giờ 16phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. Giới thiệu khóa học

1 bài giảng ∙ (6phút)

1. Giới thiệu khóa học
06:14

Phần 2. LDM (với Stable Diffusion)

9 bài giảng ∙ (1giờ 28phút)

2. Giới thiệu LDM
04:27
3. Nguyên lý của LDM
07:09
4. Nguyên lý học tập của LDM
05:24
5. Giới thiệu LDM VAE
14:27
6. Triển khai Unconditional LDM
15:08
7. Triển khai Conditional LDM
13:41
8. Giải thích CFG (Classifier-Free Guidance)
05:40
9. CFG를 hoạt dụng한 Diffusion Training
10:22
10. Lấy mẫu từ mô hình được huấn luyện bằng CFG
11:49

Phần 3. DiT (Diffusion Transformer)

5 bài giảng ∙ (41phút)

11. Sự khác biệt giữa DiT và Stable Diffusion
04:40
12. Triển khai DiT
13:47
13. DiT học tập và lấy mẫu
05:24
14. Huấn luyện DiT với CLIP
10:49
15. DiT với CLIP sampling
07:09

Ngày đăng: 03/11/2025

Cập nhật lần cuối: 14/12/2025

Đánh giá

Tất cả

2 đánh giá

5.0

2 đánh giá

paulmoon008308
Đánh giá 111
∙
Đánh giá trung bình 4.9
22/12/2025
5
33% đã tham gia
- sotaaz
  Giảng viên
  22/12/2025
  Cảm ơn bạn đã đánh giá tích cực, điều này khiến tôi cảm thấy rất có ý nghĩa với vai trò gi강사. Tôi hy vọng khóa học này sẽ trở thành bước đệm thực sự giúp bạn hiểu về sự mở rộng của mô hình Diffusion. Nếu gặp khó khăn trong quá trình học, đừng ngần ngại đặt câu hỏi bất cứ lúc nào nhé!
dongun92689831
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 5.0
23/02/2026
5
60% đã tham gia

Khóa học khác của Sotaaz

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Pixart & SANA, triển khai và học Diffusion hoàn toàn thành thạo III

Sotaaz

1.880.801 ₫

Trung cấp trở lên / Python, PyTorch, AI

3.0

(2)

Triển khai từng bước từ lý thuyết đến code cho PixArt dựa trên Transformer mới nhất và SANA thích ứng nhẹ. Dựa trên DDPM·DDIM·LDM·DiT đã đề cập trong phần I·II, hoàn thành theo hướng thực hành từ kết nối text encoder, sampler (DDIM/ODE), điều chỉnh v-prediction/CFG, đến fine-tuning phong cách dữ liệu quy mô nhỏ.

Trung cấp trở lên

Python, PyTorch, AI

Pixart & SANA, triển khai và học Diffusion hoàn toàn thành thạo III

Sotaaz

1.880.801 ₫

Trung cấp trở lên / Python, PyTorch, AI

3.0

(2)

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

Sotaaz

955.327 ₫

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

4.8

(5)

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

955.327 ₫

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

4.8

(5)

[NLP Hoàn Toàn Chinh Phục II] Phẫu Thuật Cấu Trúc Transformer: Từ Mở Rộng Attention Đến Lắp Ráp Toàn Bộ Mô Hình và Huấn Luyện

Sotaaz

1.373.283 ₫

Cơ bản / Python, transformer, self-attention, PyTorch

4.5

(2)

Khóa học này không chỉ đơn thuần là "cách triển khai" Transformer, mà là quá trình phân tích từ góc nhìn của người thiết kế về tại sao cấu trúc này được tạo ra, vai trò của từng module, và cách toàn bộ mô hình hoạt động. Phân tích sâu nguyên lý tính toán bên trong của Self-Attention và Multi-Head Attention, đồng thời xác minh trực tiếp qua công thức, bài báo và code triển khai về Positional Encoding, Feed-Forward Network, cấu trúc Encoder·Decoder đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế nào. Xuất phát từ Attention, tự tay lắp ráp toàn bộ cấu trúc Transformer, thực hiện training thực tế và thấu hiểu cách mô hình hoạt động. Đây là lộ trình có cấu trúc và thực chiến nhất dành cho "những ai muốn hiểu hoàn toàn về Transformer".

Cơ bản

Python, transformer, self-attention

[NLP Hoàn Toàn Chinh Phục II] Phẫu Thuật Cấu Trúc Transformer: Từ Mở Rộng Attention Đến Lắp Ráp Toàn Bộ Mô Hình và Huấn Luyện

Sotaaz

1.373.283 ₫

Cơ bản / Python, transformer, self-attention, PyTorch

4.5

(2)

[NLP 완전정복 I] Sự ra đời của Attention: Từ giới hạn của RNN·Seq2Seq đến hiểu biết về NLP thông qua việc triển khai attention

Sotaaz

1.044.889 ₫

Nhập môn / Python, Deep Learning(DL), PyTorch, attention-model, transformer

Tại sao Attention lại cần thiết và cách thức hoạt động của nó được hiểu thông qua 'việc triển khai trực tiếp bằng code'. Khóa học này xuất phát từ những hạn chế cấu trúc của mô hình RNN và Seq2Seq, xác minh thông qua thí nghiệm vấn đề nghẽn cổ chai thông tin do context vector cố định tạo ra, vấn đề phụ thuộc dài hạn và giải thích một cách tự nhiên cách Attention đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế đó. Không chỉ đơn thuần giới thiệu khái niệm, mà trực tiếp xác nhận qua thí nghiệm những hạn chế cấu trúc của RNN và vấn đề nghẽn cổ chai thông tin của Seq2Seq, và triển khai từng cái một **Bahdanau Attention(attention cộng)** và **Luong Attention(attention tích vô hướng)** đã xuất hiện để giải quyết vấn đề này, hiểu rõ sự khác biệt giữa chúng. Mỗi attention Hình thành mối quan hệ Query–Key–Value theo cách nào, Có những khác biệt toán học·trực quan nào trong quá trình tính toán trọng số, Tại sao lại không thể không dẫn đến các mô hình thế hệ sau Đặc tính và dòng chảy tiến hóa đó được kết nối một cách tự nhiên. Cách Attention nhìn nhận câu và từ, Cách mỗi từ được gán tầm quan trọng và tích hợp thông tin được học tập dưới dạng công thức → trực quan → code → thí nghiệm liên kết thành một. Khóa học này là quá trình xây dựng 'thể lực cơ bản' để hiểu đúng Transformer, giúp hiểu sâu sắc tại sao khái niệm Attention lại mang tính cách mạng, và tại sao tất cả các mô hình NLP hiện đại sau này (Transformer, BERT, GPT, v.v.) lại lấy Attention làm thành phần cốt lõi. Đây là khóa học được tối ưu hóa cho những học viên muốn thể hóa dòng chảy RNN → Seq2Seq → Attention không phải bằng khái niệm mà bằng code và thí nghiệm.

Nhập môn

Python, Deep Learning(DL), PyTorch

[NLP 완전정복 I] Sự ra đời của Attention: Từ giới hạn của RNN·Seq2Seq đến hiểu biết về NLP thông qua việc triển khai attention

Sotaaz

1.044.889 ₫

Nhập môn / Python, Deep Learning(DL), PyTorch, attention-model, transformer

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

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

Sotaaz

955.327 ₫

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

4.8

(5)

Cơ bản

Python, Deep Learning(DL), AI

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

Sotaaz

955.327 ₫

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

4.8

(5)

Pixart & SANA, triển khai và học Diffusion hoàn toàn thành thạo III

Sotaaz

1.880.801 ₫

Trung cấp trở lên / Python, PyTorch, AI

3.0

(2)

Trung cấp trở lên

Python, PyTorch, AI

Pixart & SANA, triển khai và học Diffusion hoàn toàn thành thạo III

Sotaaz

1.880.801 ₫

Trung cấp trở lên / Python, PyTorch, AI

3.0

(2)

Mô hình tạo hình ảnh cần triển khai và hiểu - Từ kiến thức cơ bản về CNN đến Khuếch tán

hjk1000

477.664 ₫

25%

358.248 ₫

Cơ bản / CNN, gan, Stable Diffusion, Tensorflow, Python

3.7

(3)

Một mô hình tạo hình ảnh nóng bỏng! Hãy hiểu bằng cách thực hiện nó từ những điều cơ bản! Hãy cùng nhau triển khai AUTO ENCODER/VAE/GAN/DIFFUSION nhé!

Cơ bản

CNN, gan, Stable Diffusion

Mô hình tạo hình ảnh cần triển khai và hiểu - Từ kiến thức cơ bản về CNN đến Khuếch tán

hjk1000

477.664 ₫

25%

358.248 ₫

Cơ bản / CNN, gan, Stable Diffusion, Tensorflow, Python

3.7

(3)

Bootcamp Học Sâu và PyTorch cho Người Mới Bắt Đầu (Dễ Dàng! Từ Cơ Bản đến Transformer Cốt Lõi của ChatGPT) [Phân Tích/Khoa Học Dữ Liệu Phần 3]

funcoding

1.731.531 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), PyTorch, Machine Learning(ML), Artificial Neural Network, Vision Transformer

4.9

(93)

1,600+

Đây là khóa học được thiết kế mới dựa trên kinh nghiệm thất bại khi gi강사 lần đầu học deep learning, giúp bạn từng bước nắm vững toán học cần thiết để hiểu deep learning, lý thuyết, triển khai dựa trên PyTorch, transfer learning, cho đến transformer - trái tim của GPT.

Cơ bản

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

Bootcamp Học Sâu và PyTorch cho Người Mới Bắt Đầu (Dễ Dàng! Từ Cơ Bản đến Transformer Cốt Lõi của ChatGPT) [Phân Tích/Khoa Học Dữ Liệu Phần 3]

funcoding

1.731.531 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), PyTorch, Machine Learning(ML), Artificial Neural Network, Vision Transformer

4.9

(93)

1,600+

[PyTorch] Deep Learning dẫn đến AI thực chiến - Từ cơ bản đến triển khai luận văn

dlbro

1.552.407 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), Python, PyTorch, Artificial Neural Network, Machine Learning(ML)

4.6

(81)

1,400+

Đây là khóa học triển khai nhiều mạng nơ-ron nhân tạo khác nhau bằng cách sử dụng PyTorch, một framework học sâu có tính ứng dụng rất cao trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo.

Cơ bản

Deep Learning(DL), Python, PyTorch

[PyTorch] Deep Learning dẫn đến AI thực chiến - Từ cơ bản đến triển khai luận văn

dlbro

1.552.407 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), Python, PyTorch, Artificial Neural Network, Machine Learning(ML)

4.6

(81)

1,400+

Học Transformer thông qua việc triển khai

dooleyz3525

1.612.115 ₫

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), PyTorch, encoder-decoder, bert, transformer

5.0

(16)

200+

Phản hồi thường xuyên

Từ Multi Head Attention đến mô hình Original Transformer, BERT, mô hình dịch thuật MarianMT dựa trên Encoder-Decoder, cho đến Vision Transformer, bạn sẽ học hiểu sâu sắc về Transformer thông qua việc tự tay triển khai code.

Trung cấp trở lên

Deep Learning(DL), PyTorch, encoder-decoder

Học Transformer thông qua việc triển khai

dooleyz3525

1.612.115 ₫

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), PyTorch, encoder-decoder, bert, transformer

5.0

(16)

200+

Phản hồi thường xuyên

Tìm hiểu nguyên lý cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

arigaram

6.896.270 ₫

Trung cấp trở lên / NLP, gpt, AI, ChatGPT, LLM

4.3

(4)

Update

Khám phá các nguyên lý cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT.

Trung cấp trở lên

NLP, gpt, AI

Tìm hiểu nguyên lý cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

arigaram

6.896.270 ₫

Trung cấp trở lên / NLP, gpt, AI, ChatGPT, LLM

4.3

(4)

Update

[PyTorch] Học NLP dễ dàng và nhanh chóng

coco

1.164.305 ₫

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, PyTorch, NLP

4.4

(19)

300+

Chúng tôi trình bày các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản và nhiều tác vụ văn bản khác nhau bằng cách sử dụng học sâu.

Trung cấp trở lên

Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, PyTorch

[PyTorch] Học NLP dễ dàng và nhanh chóng

coco

1.164.305 ₫

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, PyTorch, NLP

4.4

(19)

300+

Cơ bản về LLM và GPT học trong 1 giờ

Essential

268.686 ₫

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

4.6

(5)

Khóa học này giải thích các khái niệm cơ bản về LLM và GPT một cách dễ hiểu để bất kỳ ai cũng có thể nắm bắt được. Học viên có thể trực tiếp sử dụng GPT API để tạo chatbot và chạy trên web bằng Streamlit. Thông qua trải nghiệm từ cơ bản đến thực hành, bạn có thể xây dựng nền tảng vững chắc cho những bước đầu tiên trong việc ứng dụng AI.

Cơ bản

Python, AI, ChatGPT

Cơ bản về LLM và GPT học trong 1 giờ

Essential

268.686 ₫

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

4.6

(5)

Từ Deep Learning đến AI Agent, MCP: Hoàn thành việc triển khai AI tạo sinh trong một lần

dualjkorea

1.134.451 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), AI Agent, LangChain, RAG, Model Context Protocol

4.3

(8)

Khóa học này là một quá trình tổng hợp toàn bộ kiến thức cần thiết để ứng dụng AI tạo sinh trong thực tế, từ nguyên lý cơ bản của LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn), RAG (Retrieval-Augmented Generation), đến các công nghệ mới nhất như AI Agent và MCP (Modular Command Protocol). Khóa học được thiết kế để bạn có thể học một cách tự nhiên theo dòng chảy công nghệ, hiểu được cách AI tạo sinh hiểu thông tin, tìm kiếm, đưa ra phán đoán và mở rộng thành AI Agent có khả năng hành động.

Cơ bản

Deep Learning(DL), AI Agent, LangChain

Từ Deep Learning đến AI Agent, MCP: Hoàn thành việc triển khai AI tạo sinh trong một lần

dualjkorea

1.134.451 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), AI Agent, LangChain, RAG, Model Context Protocol

4.3

(8)

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

jobgreegi

925.473 ₫

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

5.0

(16)

Nhiệm vụ

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

925.473 ₫

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

5.0

(16)

Nhiệm vụ

Chiến lược ứng dụng thực tế AI trong lĩnh vực sản xuất (ngành điện tử/bán dẫn)

88888

1.403.137 ₫

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

5.0

(1)

Ngành công nghiệp điện tử và bán dẫn là lĩnh vực đặc biệt quan trọng trong việc quản lý và đổi mới dựa trên dữ liệu do quy trình siêu chính xác và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này đề cập đến các chiến lược thực tiễn có thể áp dụng ngay trong sản xuất điện tử và bán dẫn như phát hiện lỗi, tối ưu hóa quy trình, bảo trì dự đoán, quản lý chuỗi cung ứng bằng cách sử dụng công nghệ AI. Cùng với các trường hợp thực tế của các công ty toàn cầu, khóa học cũng đưa ra phương pháp triển khai AI chi phí thấp và hiệu quả cao mà các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể áp dụng một cách thực tế. Thông qua đó, học viên sẽ có thể hiểu và áp dụng chiến lược sản xuất dựa trên AI không chỉ để nâng cao năng suất và giảm chi phí mà còn để trang bị khả năng cạnh tranh trong tương lai.

Nhập môn

AI, Big Data, Machine Learning(ML)

Chiến lược ứng dụng thực tế AI trong lĩnh vực sản xuất (ngành điện tử/bán dẫn)

88888

1.403.137 ₫

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

5.0

(1)

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

nomad

2.089.779 ₫

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

2.089.779 ₫

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

4.3

(4)

100+

Tạo OCR thực sự hiệu quả trong thực tế như thế này.

nexthumans

2.298.757 ₫

Cơ bản / Python, AI, openai, openAI API, Computer Vision(CV)

4.6

(5)

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

Cơ bản

Python, AI, openai

Tạo OCR thực sự hiệu quả trong thực tế như thế này.

nexthumans

2.298.757 ₫

Cơ bản / Python, AI, openai, openAI API, Computer Vision(CV)

4.6

(5)

①/② Hiểu nhanh cấu trúc nhà máy thông minh qua hình vẽ dành cho người không chuyên trong kỷ nguyên AI (Khóa học nhập môn)

88888

1.850.947 ₫

Ưu đãi đặt sớm

64%

656.788 ₫

Nhập môn / Big Data, Business Productivity, AI, RAG

New

"Cách mạng công nghiệp 4.0, nhà máy AI... Những thuật ngữ này nghe có vẻ quen thuộc nhưng bạn vẫn chưa hình dung ra cấu trúc của chúng?" Smart Factory (Nhà máy thông minh) được gọi là tương lai của ngành sản xuất. Các bài báo về chủ đề này xuất hiện dồn dập, và nó trở thành năng lực thiết yếu trong các thông báo tuyển dụng, nhưng đối với những người không chuyên, rào cản đó cảm giác thật cao vời vợi. "PLC? MES? ERP? Bạn đã từng bỏ cuộc vì những từ viết tắt trông như ngôn ngữ ngoài hành tinh?" "Bạn lo sợ không dám bắt đầu vì không có kiến thức về lập trình hay kỹ thuật?" Đừng lo lắng. Khóa học này không tập trung vào 'kỹ thuật' mà tập trung vào 'cấu trúc'. Thay vì những văn bản phức tạp, thông qua các hình ảnh và sơ đồ trực quan, chúng tôi sẽ giúp bạn hoàn thiện bản đồ tổng thể về nhà máy thông minh trong đầu mình, giống như đang lắp ráp các khối Lego vậy.

Nhập môn

Big Data, Business Productivity, AI

①/② Hiểu nhanh cấu trúc nhà máy thông minh qua hình vẽ dành cho người không chuyên trong kỷ nguyên AI (Khóa học nhập môn)

88888

1.850.947 ₫

Ưu đãi đặt sớm

64%

656.788 ₫

Nhập môn / Big Data, Business Productivity, AI, RAG

New

Tạo ảnh ghép mosaic bằng Excel và Python

hjk1000

119.416 ₫

25%

89.562 ₫

Cơ bản / Python, Excel

Trong bài giảng này, chúng ta sẽ xem xét toàn bộ quá trình tạo ảnh ghép mosaic từ góc độ thuật toán. Sau khi thu gọn ảnh đầu vào thành tập hợp các màu đại diện phù hợp với số lượng ô gạch thông qua phân cụm K-means, chúng ta áp dụng thuật toán Hungarian để ghép cặp tối ưu 1:1 giữa mỗi màu và ô gạch. Thông qua đó, chúng ta hiểu được quá trình kết hợp xử lý ảnh và thuật toán tối ưu hóa tổ hợp để tạo ra một kết quả hình ảnh.

Cơ bản

Python, Excel

Tạo ảnh ghép mosaic bằng Excel và Python

hjk1000

119.416 ₫

25%

89.562 ₫

Cơ bản / Python, Excel

AI thực hành với JAVA (feat. OpenAI, ChatGPT)

momo7777322031

208.978 ₫

Cơ bản / openAI API, AI, AI Agent, AX(Agent Experience), Marketing Automation

4.8

(4)

Hướng dẫn làm chủ ứng dụng AI dành cho lập trình viên Java! Khóa học này sẽ phá bỏ định kiến rằng AI chỉ dành riêng cho Python, giúp trang bị cho ứng dụng Java của bạn đôi mắt, đôi tai, giọng nói và cả khả năng lập trình của AI. Hãy trở thành Kiến trúc sư AI dựa trên OpenAI API. Bạn sẽ trực tiếp phát triển các chuyên gia AI đa dạng như nhà văn AI, thông dịch viên, họa sĩ, cộng sự lập trình, đồng thời xây dựng một trợ lý AI đa năng tích hợp các tính năng cốt lõi như: tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc, thuyết minh hình ảnh, tạo mã Java, chuyển đổi giọng nói/văn bản, tạo hình ảnh/phụ đề. Đây là cơ hội tuyệt vời để tối đa hóa khả năng cạnh tranh cho hệ thống Java sẵn có của bạn thông qua việc học cách thiết lập vai trò cho AI bằng System Message và kiểm duyệt nội dung độc hại.

Cơ bản

openAI API, AI, AI Agent

AI thực hành với JAVA (feat. OpenAI, ChatGPT)

momo7777322031

208.978 ₫

Cơ bản / openAI API, AI, AI Agent, AX(Agent Experience), Marketing Automation

4.8

(4)

[Thực chiến AIoT] Chuẩn bị hoàn hảo cho Makerthon Gương thông minh: Từ LLM, CV đến thiết kế phần cứng

kodekorea

2.268.903 ₫

Cơ bản / Python, Raspberry Pi, Arduino, AI, LLM

4.8

(5)

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Cơ bản

Python, Raspberry Pi, Arduino

[Thực chiến AIoT] Chuẩn bị hoàn hảo cho Makerthon Gương thông minh: Từ LLM, CV đến thiết kế phần cứng

kodekorea

2.268.903 ₫

Cơ bản / Python, Raspberry Pi, Arduino, AI, LLM

4.8

(5)

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

dakgangjung123

2.776.420 ₫

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

5.0

(1)

Nhiệm vụ

Khóa học này xuất phát từ câu hỏi "Nếu tôi có mặt trên tàu Titanic thì liệu có thể sống sót không?", phát triển mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế, và hoàn thành dự án fullstack triển khai dịch vụ này lên web. Bạn sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ AI đến phát triển web, bao gồm mô hình hóa deep learning với PyTorch, xây dựng backend server với FastAPI, và triển khai giao diện người dùng với Next.js.

Trung cấp trở lên

Python, Deep Learning(DL), PyTorch

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

dakgangjung123

2.776.420 ₫

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

5.0

(1)

Nhiệm vụ

Học TypeScript + Gemini API chỉ trong 1 giờ

Essential

507.518 ₫

Nhập môn / JavaScript, Python, AI, ChatGPT

Khóa học này nhằm mục đích hướng dẫn cách sử dụng Gemini API SDK mới nhất (@google/genai) trong môi trường Node.js và TypeScript. Bạn sẽ học cách sử dụng công nghệ đa phương thức (multimodal) để xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh và video. Chúng ta sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ cấp phát API key, thiết lập dự án cho đến việc gọi mô hình.

Nhập môn

JavaScript, Python, AI

Học TypeScript + Gemini API chỉ trong 1 giờ

Essential

507.518 ₫

Nhập môn / JavaScript, Python, AI, ChatGPT

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

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

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

🚀 Nội dung cốt lõi của bài giảng

🧩 Mục tiêu học tập

👩‍💻 Đối tượng khuyến nghị

🧰 Kiến thức tiên quyết

🎨 Khóa học này không chỉ là việc triển khai đơn thuần, mà là hành trình hiểu về 'sự tiến hóa của mô hình'.

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là Sotaaz

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của Sotaaz

Khóa học tương tự

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là Sotaaz