Nguyên lý và cấu trúc của AI: ② AI nhìn vào đâu để phán đoán?

👉 Đây là điểm khởi đầu dành cho những ai muốn thực sự hiểu AI. Nếu bạn biết AI làm gì nhưng chưa hiểu rõ tại sao nó lại hoạt động như vậy, hãy bắt đầu với khóa học này. Trong khóa học này, chúng tôi sẽ từng bước giải thích từ đầu AI khác với các chương trình truyền thống như thế nào, cũng như quá trình học và đưa ra quyết định diễn ra theo trình tự ra sao. Khóa học được thiết kế để bạn có thể hiểu toàn cảnh về nguyên lý hoạt động của AI mà không cần đến các công thức phức tạp hay lập trình.

Có thể tạo ra những hình ảnh rực rỡ bằng công cụ AI, nhưng rồi phải lên kế hoạch nội dung như thế nào đây? Và liệu có thể tạo ra một video Shorts thống nhất được không? Chúng tôi sẽ hỗ trợ tối đa để bạn có thể thực hiện những phần này thông qua sáu bài giảng.

Có lẽ bạn đã thấy nhiều bài giảng hão huyền về việc kiếm tiền từ âm nhạc AI. Vâng, việc kiếm tiền từ âm nhạc AI là hoàn toàn có thể. Chỉ là nó không khó đến mức phải bỏ ra một số tiền đắt đỏ để học, và cũng không phải là cách kiếm tiền dễ dàng. Khóa học này là một khóa học thực hành dành cho những ai quan tâm đến việc kiếm tiền từ âm nhạc AI nhưng còn đang mông lung không biết phải làm gì. Dựa trên kinh nghiệm trực tiếp tạo ra âm nhạc AI, xây dựng album, phân phối nhạc và thử nghiệm trên YouTube, TikTok, tôi đã hệ thống lại quy trình từ Tạo nhạc → Lập kế hoạch album → Chuẩn bị tệp → Phân phối → Chuẩn bị kiếm tiền để bạn có thể làm theo từ đầu đến cuối. Đây không phải là khóa học đảm bảo lợi nhuận, mà là khóa học giúp bạn trải nghiệm trọn vẹn một lần quy trình phát hành nhạc AI và chuẩn bị cho việc kiếm tiền.

Trong thời đại cần xử lý dữ liệu linh hoạt vượt qua giới hạn của SQL, chúng ta sẽ học tất cả về MongoDB. Từ khái niệm NoSQL đến cài đặt, thực hành CRUD, pipeline tổng hợp, tìm kiếm văn bản và lập chỉ mục, bạn sẽ được học từng bước một. Đồng thời, hoàn thiện năng lực ứng dụng thực tiễn thông qua việc liên kết thu thập dữ liệu (crawling) bằng Python và xây dựng môi trường container.

Bạn sẽ được học Apache Airflow, công cụ Orchestrator được sử dụng nhiều nhất khi tạo đường ống dữ liệu phần mềm.

Đây là khóa học toàn diện về sản xuất video bằng AI mà ngay cả người không chuyên cũng có thể dễ dàng theo học. Bạn sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ tạo hình ảnh, sản xuất video đến chỉnh sửa bằng các công cụ AI miễn phí và trả phí, qua đó nâng cao năng lực sáng tạo nội dung. Trải nghiệm tất cả các bước trong quy trình sản xuất nội dung dựa trên AI thông qua các dự án thực tế.

Khóa học này là khóa học thuộc 'Chương trình Voucher AI Literacy của Wrtn' do Inflearn và Wrtn hợp tác, người cao tuổi (từ 60 tuổi trở lên) thuộc nhóm yếu thế về AI có thể học hoàn toàn miễn phí. *Ưu đãi cho người khuyết tật Bạn tò mò về AI nhưng không biết bắt đầu từ đâu? Khóa học này là khóa nhập môn được thiết kế để người cao tuổi có thể bắt đầu với AI một cách thoải mái và thú vị. Hãy cùng với giảng viên Choi Jin-young sử dụng các công cụ AI như Wrtn để tự tay tạo văn bản, tạo hình ảnh và thậm chí cả video!

Thông qua khóa học này, bạn sẽ có thể thực hiện ngay các dự án Apache Spark của doanh nghiệp.

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.

Hãy tự xây dựng một mô hình phân tích giá cổ phiếu mạnh mẽ bằng cách sử dụng AI để phân tích hơn 40 loại chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu, dự đoán không chỉ S&P 500 và QQQ ETF mà còn cả các cổ phiếu riêng lẻ!

Với lộ trình học tập bài bản gồm 40 bài giảng, bạn sẽ được học từ lý thuyết cơ bản về AI đến các kỹ thuật AI ứng dụng của từng thuật toán. Thông qua việc học và thực hành thuật toán bằng ngôn ngữ R cùng tư duy toán học trực quan, bạn sẽ trang bị được năng lực phát triển mô hình AI có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ việc xây dựng và lựa chọn sử dụng các mô hình thuật toán cho phân tích dữ liệu, học máy (machine learning) và các công cụ ứng dụng liên quan.

Đây là khóa học dành cho những người có ý tưởng nhưng không biết lập trình hay thiết kế, nên cảm thấy bối rối không biết phải bắt đầu từ đâu. Tôi cũng không phải là người giỏi lập trình ngay từ đầu. Bằng cách liên tục sử dụng AI trong công việc thực tế và các dự án cá nhân, tôi đã tự mình từng bước tạo ra “해둘게” — một ứng dụng giải quyết các vấn đề trong cuộc sống, ứng dụng học tiếng Anh “ENGIN”, các trò chơi mini AI và cả hệ thống tự động hóa sản xuất video. Trong khóa học này, tôi không chỉ cho bạn xem những kết quả đã hoàn thiện. Thông qua hình ảnh màn hình thực tế và nhật ký quá trình thực hiện, tôi sẽ hướng dẫn cách thu nhỏ ý tưởng thành quy mô mà AI có thể hiểu, tiêu chí để lựa chọn tính năng đầu tiên, cách yêu cầu AI thực hiện công việc, cũng như cách trực tiếp kiểm tra và chỉnh sửa kết quả được tạo ra. Bạn không cần phải hiểu hết mã nguồn rồi mới bắt đầu. Hãy bắt đầu bằng việc tóm tắt vấn đề bạn muốn giải quyết trong một câu và giao cho AI tạo ra một sản phẩm nhỏ đầu tiên. Bạn cũng có thể biến những ý tưởng vốn chỉ tồn tại trong đầu thành một giao diện có thể trực tiếp kiểm tra và một phiên bản đầu tiên hoạt động được.

🚀 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.

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!

Chúng tôi sẽ hướng dẫn các nhà hoạch định kế hoạch và nhà tiếp thị không có kinh nghiệm phân tích dữ liệu hay kỹ năng đặc biệt, cách thử sức với phân tích dữ liệu ở cấp độ cơ bản nhất, đi kèm với nhiều ví dụ đa dạng. Trong nhiều năm, thông qua các buổi thực hành cùng khoảng 2.000 học viên tại hơn 100 doanh nghiệp và tổ chức công, chúng tôi đã xây dựng nội dung này thành phương pháp phân tích thực tế và khả thi nhất đối với những người không chuyên về dữ liệu.

Dù sử dụng AI, lý do bạn vẫn bận rộn nằm ở cách sắp xếp công việc chứ không phải ở công cụ. Hãy biến công việc của mình thành một bản thiết kế duy nhất bằng bốn câu hỏi: vai trò, quy trình, bàn giao và ngoại lệ; đồng thời phân tách việc có thể xử lý bằng quy tắc với việc cần phán đoán, từ đó giảm ngay số lần phải gọi AI. Cố định các tiêu chuẩn vào công cụ bằng một file Excel gồm 1,000 giao dịch để xuất báo cáo, chia nhỏ công việc bằng các tác nhân phụ, còn những việc không thể xử lý thì giao cho AI khác và chỉ nhận kết quả để tiếp tục. Cuối cùng, kết nối trình nhắn tin làm cổng vào và thiết lập bốn lớp bảo vệ, hoàn thiện vị trí của một người chỉ huy—thay vì giao phó toàn bộ cho tám tập, bao gồm cả OT, chỉ gọi AI ở những nơi thực sự cần thiết.

Hãy chắc chắn bắt đầu với những điều cơ bản về học máy và học sâu! Phân loại/hồi quy/phân cụm/tạo và sử dụng mạng thần kinh nhân tạo trong Python

Nếu bạn muốn được công nhận là chuyên gia học máy trên nền tảng dữ liệu lớn, từ việc thấu hiểu Framework cốt lõi của Spark Machine Learning, xử lý dữ liệu dựa trên SQL thông qua các bài toán thực tế có độ khó cao, đến khả năng phân tích dữ liệu qua phân tích miền nghiệp vụ và triển khai mô hình học máy tối ưu, hãy đồng hành cùng khóa học này.

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.

Hãy trở thành người tiên phong trong công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên quy mô lớn (LLM) mới nhất thông qua khóa học trực tuyến Langchain! Khóa học này cung cấp các kỹ năng thực tiễn và kiến thức đổi mới sẽ nâng tầm sự nghiệp của bạn. #LangChain #LangGraph #LangSmith #MCP