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

Học sinh trung học phổ thông sử dụng hệ thống AI-SPARS để phân tích điểm số nội trú, điểm thi thử và các hoạt động trong học bạ, từ đó tìm kiếm chuyên ngành và trường đại học mong muốn. Đây là khóa học dự án hướng nghiệp và tuyển sinh theo hình thức thực hành, nơi học sinh trực tiếp thiết kế lộ trình theo từng năm học và chiến lược thực hiện để đạt được mục tiêu vào đại học thông qua việc so sánh các phương thức tuyển sinh đa dạng như xét tuyển sớm (Su-si) hay xét tuyển theo điểm thi (Jeong-si). Đây là khóa học thực hành giúp học sinh trung học phổ thông sử dụng AI-SPARS để phân tích thông tin điểm số và học bạ của bản thân, từ đó tìm kiếm chuyên ngành, trường đại học, khoa và các phương thức tuyển sinh đại học mong muốn. Học viên sẽ trực tiếp cài đặt và sử dụng chương trình AI-SPARS để lập hồ sơ tuyển sinh đại học (Profile) của riêng mình, đồng thời hoàn thiện chiến lược tuyển sinh và lộ trình (Roadmap) để đạt được mục tiêu vào trường đại học mong muốn.

Học sinh trung học cơ sở sử dụng công cụ AI-SPARS để phân tích một cách hệ thống sở thích và thế mạnh của bản thân, đồng thời khám phá các nghề nghiệp, ngành học và môn tự chọn phù hợp. Chương trình được tiến hành tập trung vào thực hành, từ phỏng vấn sâu bằng AI đến thiết kế lộ trình sự nghiệp, và cuối cùng là hoàn thiện danh mục hồ sơ (portfolio) nghề nghiệp của riêng mình.

Đây là hướng dẫn thực hành khám phá nghề nghiệp dựa trên AI dành cho con em học sinh lớp 4~6 tiểu học. Thông qua thuật toán AI-SPARS, chúng ta sẽ phân tích chính xác sở thích, năng khiếu, giá trị quan của trẻ, đồng thời học cách hoàn thiện hồ sơ năng lực (portfolio) hướng nghiệp và học tập tùy chỉnh, được chuẩn bị một cách hệ thống ngay từ thời tiểu học. Phụ huynh và giáo viên có thể trực tiếp thực hiện quy trình thiết kế lộ trình dựa trên dữ liệu, nhằm đưa ra phương hướng thay vì chỉ đưa ra đáp án có sẵn.

Sử dụng AI tạo sinh như ChatGPT, Gemini và Google Colab để trực tiếp thiết kế và xây dựng AI Tutor và AI AVATAR cá nhân hóa cho học sinh. Từ kỹ thuật nhắc (Prompt Engineering), phân tích dữ liệu cho đến việc xây dựng Nền tảng Khám phá Nghề nghiệp AI (AI Career Exploration Platform) có khả năng tư vấn hướng nghiệp và tuyển sinh, bạn sẽ hoàn thành các dự án thực tế có thể áp dụng ngay vào môi trường giáo dục.

Bạn sẽ trực tiếp xây dựng một nền tảng trang trại thông minh (smart farm) có khả năng hoạt động thực tế, tích hợp thu thập dữ liệu cảm biến, giao tiếp MQTT, bảng điều khiển web và phân tích môi trường bằng AI. Bạn sẽ được trải nghiệm toàn bộ quy trình chuyển đổi số (DX) trong nông nghiệp thông qua dự án thực tế, từ liên kết cảm biến IoT, phát triển máy chủ API dựa trên FastAPI/Spring, xây dựng bảng điều khiển React/Vue cho đến triển khai trên đám mây.

Đây là khóa học chuyên sâu giúp bạn trực tiếp thực hiện và giải thích các kỹ thuật thống kê thực tiễn như phân phối mẫu, kiểm định giả thuyết, phân tích hồi quy và hồi quy logistic bằng ngôn ngữ R. Thông qua việc sử dụng các AI Tutor như ChatGPT và Gemini, bạn sẽ được học từ bước tạo mã code, giải thích kết quả phân tích cho đến viết báo cáo, từ đó nâng cao năng lực phân tích dữ liệu lên một tầm cao mới.

Phân tích dữ liệu phức tạp, bạn đang cảm thấy mông lung không biết nên bắt đầu từ đâu đúng không? Với những bí quyết thực chiến đã tích lũy được, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng R và AI Tutor một cách rõ ràng và dễ hiểu nhất.

Khóa học này được xây dựng dựa trên môi trường Oracle Database 11g, giúp bạn học tập một cách hệ thống từ các khái niệm cơ bản về cơ sở dữ liệu đến việc ứng dụng SQL trong thực tế. Thông qua các bài thực hành từng bước, bạn có thể nắm vững các nội dung cốt lõi bắt buộc phải biết trong thực tế cơ sở dữ liệu như câu lệnh SELECT để truy vấn dữ liệu, DML để thao tác dữ liệu, DDL để định nghĩa dữ liệu và quản lý quyền người dùng. Ngoài ra, khóa học này không chỉ dừng lại ở các bài giảng video đơn thuần mà còn được thiết kế để người học có thể tự đặt câu hỏi và nhận câu trả lời thông qua AI Tutor dựa trên nền tảng LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn). Sử dụng AI Tutor cho phép bạn thực hiện các hoạt động học tập sau: Giải thích cú pháp SQL và tạo ví dụ Phân tích nguyên nhân và khắc phục lỗi SQL Tự động tạo các bài tập thực hành Hỏi đáp về các khái niệm cơ sở dữ liệu Ôn tập tùy chỉnh theo tiến độ học tập Tạo các câu hỏi dự đoán cho các kỳ thi chứng chỉ và phỏng vấn Vì vậy, đây là khóa học phù hợp cho những người mới bắt đầu tiếp cận cơ sở dữ liệu, cũng như những người đi làm và sinh viên đang chuẩn bị xin việc muốn nâng cao năng lực thực hành SQL.

Thực hành Big Data Hadoop & Hive ứng dụng LLM Hệ sinh thái Hadoop cùng với AI Tutor Đây là khóa học tập trung vào thực hành nhằm giúp người học hiểu về Hệ sinh thái Hadoop - công nghệ cốt lõi trong kỷ nguyên Big Data, đồng thời học cách xử lý dữ liệu quy mô lớn bằng cách sử dụng lưu trữ phân tán (HDFS), xử lý phân tán (MapReduce) và kho dữ liệu (Hive). Khóa học được cấu trúc để bạn có thể nắm vững từng bước các công nghệ cốt lõi trong xử lý Big Data, từ cấu trúc cơ bản và nguyên lý hoạt động của Hadoop đến HDFS, YARN, MapReduce và Hive. Đặc biệt, thông qua việc thực hiện từ xây dựng môi trường thực hành dựa trên máy ảo đến xử lý và phân tích dữ liệu thực tế, người học có thể trang bị các kỹ năng có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế. Ngoài ra, khóa học này vượt xa các bài giảng video đơn thuần bằng cách cung cấp môi trường tự học sử dụng AI Tutor dựa trên LLM. Học viên có thể tối đa hóa hiệu quả học tập thông qua AI Tutor với các tính năng như giải đáp thắc mắc về khái niệm Hadoop và Hive, khắc phục lỗi, tạo bài tập thực hành, hỗ trợ viết HiveQL và hướng dẫn học tập theo dự án.

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.

Năm 2025, kỷ nguyên của Physical AI (AI vật lý) mà Jensen Huang đã trực tiếp đề cập đang đến, cùng với Perception AI, Generative AI và Agentic AI. Hãy cùng trực tiếp trải nghiệm Physical AI một cách nhanh chóng và đơn giản. Trải nghiệm Physical AI cùng với thư viện LeRobot của HuggingFace và robot thực tế.

Khóa học này là một chương trình thực hành tập trung vào việc hiểu và sử dụng nền tảng AI từ cơ bản đến công nghệ tạo hình ảnh AI. Người học có thể nắm vững các khái niệm cơ bản và công cụ AI, đồng thời học được khả năng tạo ra hình ảnh AI bằng cách sử dụng chúng. Được thiết kế để những người học lần đầu tiếp xúc với công nghệ AI cũng có thể dễ dàng theo dõi, khóa học mang đến cơ hội nhanh chóng nắm vững công nghệ tạo hình ảnh AI có thể ứng dụng trong cuộc sống thực tế.

Từ xây dựng đến áp dụng mô hình phân tích với Orange! Hãy học tập một cách dễ dàng và nhanh chóng! Bạn có thể làm chủ các kỹ thuật cốt lõi của khoa học dữ liệu mà không cần lập trình!

Phân tích dữ liệu dễ dàng và mạnh mẽ mọi lúc, mọi nơi! Ngay cả khi không biết lập trình, bạn vẫn có thể thực hiện dễ dàng với Orange 3!

Khóa học này là quá trình thực hành các nội dung cơ bản về toán học và thống kê cho máy học sử dụng Python. Máy học và học sâu không chỉ đòi hỏi năng lực lập trình mà còn cần nền tảng toán học để nắm bắt các nguyên lý. Thông qua khóa học này, bạn có thể từng bước học hỏi các kiến thức toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Đây là khóa học dự án máy học toàn diện, nơi bạn học nhiều dự án hồi quy và phân loại máy học hữu ích khác nhau cùng với lý thuyết sử dụng Python và TensorFlow 2 dựa trên dữ liệu lớn của Boston Marathon.

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.

Tìm hiểu về kiến trúc LLM dựa trên Transformer và chiến lược sử dụng GPU, đồng thời thực hành trực tiếp quy trình phục vụ (serving) thực tế bằng vLLM. Khóa học bao gồm toàn bộ quy trình làm việc thực tế từ xây dựng đường ống hệ thống AI đến giám sát và sử dụng đa GPU, được thiết kế để người học có thể hiểu một cách trực quan thông qua hình ảnh và thực hành mà không cần các công thức phức tạp.

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.

Trong bài giảng [Học máy với AutoKeras], bạn có thể tìm hiểu AutoKeras, được phát triển từ thư viện Keras trước đây được sử dụng trong học máy và sử dụng trực tiếp nó thông qua các ví dụ.

Tìm hiểu các phương pháp thu thập và phân tích yêu cầu của người dùng để lập kế hoạch cho dịch vụ LLM.

Xây dựng hệ thống Full-stack không cần lập trình: Tự mình hoàn thiện toàn bộ pipeline từ thu thập dữ liệu, phân tích AI·ML đến bảng điều khiển web chỉ bằng các câu lệnh tiếng Hàn (Vibe Coding). Sở hữu pipeline tự động hóa 100%: Sở hữu công cụ phân tích chứng khoán độc lập, nhận kết quả sàng lọc S&P 500 và ý kiến đầu tư qua Telegram vào mỗi sáng. Tiếp thu khung đầu tư dựa trên dữ liệu thực tế: Biến năng lực phân tích dữ liệu và quản trị rủi ro cấp độ tổ chức thành của riêng bạn dựa trên mã nguồn đang vận hành thực tế.

Trong kỷ nguyên AI và Big Data, bạn đã và đang khai thác dữ liệu của tổ chức mình một cách hiệu quả chưa? Khóa học này sẽ giúp bạn phát triển các năng lực thiết yếu để đọc và giải thích dữ liệu, từ nền tảng tư duy thống kê đến các nguyên lý cốt lõi của Machine Learning và Deep Learning. Hãy trở thành một nhà lãnh đạo thực thụ, có khả năng phát hiện các quy luật trong sự biến động và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

"Tôi đã thực hiện nghiên cứu người dùng rồi... nhưng liệu đây có thực sự là kết quả đại diện cho tất cả người dùng không?" Nếu bạn đang băn khoăn về điều này, hãy chú ý! Chúng tôi sẽ hướng dẫn chi tiết cách tăng sức thuyết phục cho thiết kế của bạn dựa trên dữ liệu. ✅ Giải thích các thuật ngữ thống kê phức tạp một cách cực kỳ dễ hiểu. ✅ Chọn lọc 3 phương pháp kiểm định giả thuyết cốt lõi cần thiết cho thực tế UX, giới thiệu tỉ mỉ từ nguyên lý đến thực hành. ✅ Hướng dẫn cách phân tích dữ liệu người dùng đơn giản bằng AI mà không tốn chi phí và không lo bị ảo giác (hallucination).

Khóa học này bao gồm từ kiến thức cơ bản đến thực hành về nền tảng AI, là một khóa học giúp bạn có thể nắm vững công nghệ tạo hình ảnh AI. Người học có thể hiểu được các khái niệm cơ bản về AI và phát triển khả năng tạo ra hình ảnh AI bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật đa dạng. Thông qua khóa học này, bạn có thể nâng cao hiểu biết về lĩnh vực AI và học cách tạo ra hình ảnh AI trực tiếp trong thực tế.

Trong thời đại của nhà máy thông minh và lái xe tự hành, liệu dây chuyền sản xuất của chúng ta có thực sự an toàn? Sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mang lại năng suất và hiệu quả mang tính đột phá cho ngành sản xuất ô tô, nhưng đồng thời cũng gây ra những mối đe dọa an ninh chưa từng có đối với môi trường công nghệ vận hành (OT, Operational Technology) trong nhà máy. Bài giảng này sẽ giải thích một cách dễ hiểu và rõ ràng về 'an ninh OT' vốn cảm thấy mơ hồ và khó khăn, thông qua những ví dụ thực tế sinh động tại hiện trường ngành công nghiệp ô tô.

"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 phát hiện bất thường AI thực tế với Databricks! 💡 Dừng các mô hình đắt đỏ và chậm chạp! Từ tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn đến triển khai thời gian thực, hoàn thành AI phát hiện bất thường có thể được sử dụng ngay trong thực tế kinh doanh.

Khi học học máy, ta được dạy cách nâng cao độ chính xác. Nhưng đến lúc đưa mô hình lên chip thực tế, lại nảy sinh những câu hỏi mà chẳng ai chỉ bảo. Mô hình này thực hiện bao nhiêu phép nhân? Nó cần lưu trữ những gì và dung lượng bao nhiêu? Thông số kỹ thuật của con chip mục tiêu hiện tại có thể đáp ứng nổi những yêu cầu đó chăng? Giáo trình học máy thì bàn về độ chính xác, còn giáo trình bán dẫn lại nói về mạch điện, nhưng tài liệu kết nối hai lĩnh vực này lại vô cùng khan hiếm. Tôi đã nhiều lần đối mặt với khoảng trống này khi triển khai CPU RISC-V và NPU trên FPGA. Đó là tình cảnh mô hình có độ chính xác cao nhất lại chẳng thể nào nhét vừa vào board mạch. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn tự tay xây dựng sáu thuật toán bằng Python, đồng thời đo lường số phép nhân, phép so sánh, dung lượng bộ nhớ và độ chính xác ở mỗi thuật toán. Sau đó, quy đổi các giá trị này sang tài nguyên thực tế trên board FPGA. Bởi lẽ, nói "bao nhiêu phép nhân" thì khó mà hình dung được quy mô, nhưng nếu nói "chiếm bao nhiêu phần trăm tài nguyên board" thì ta dễ dàng đánh giá được. Trải qua 9 bài Lab và gom sáu mô hình vào chung một bảng, ta sẽ thấy một bức tranh hoàn toàn khác với dự đoán. Đã dành tới 9 bài chỉ để đếm số phép nhân, nhưng thứ thực sự gây trở ngại lại không phải là phép nhân. Tiếp theo, ta sẽ chuyển đổi số thực thành số nguyên, quản lý độ rộng bit, và xây dựng cả bộ tiêu chí để đánh giá mạch. Bạn không cần phải có board FPGA. Khóa học chỉ sử dụng Python, còn board mạch chỉ đóng vai trò làm hệ quy chiếu để quy đổi các giá trị đo lường.