[Suminjeongeum] Toán học cơ bản cho AI - Nhập môn toán học nắm vững lại từ khái niệm cơ bản

Khóa học này tập trung vào những nội dung cốt lõi nhất của lý thuyết tập hợp. Bắt đầu với khóa học này, bạn có thể tiếp cận các lĩnh vực toán học khác nhau như đại số tuyến tính, giải tích một cách vững chắc.

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.

Đây là khóa học được thiết kế mới khác với các khóa học truyền thống, dựa trên kinh nghiệm thất bại khi giảng viên mới bắt đầu học machine learning, nhằm giúp bạn dễ dàng hiểu về machine learning và có thể áp dụng vào các vấn đề thực tế

: "Hơn cả phân tích dữ liệu, hoàn thiện mô hình dự đoán với 5 dự án thực tế (Tổng cộng 45 bài giảng)" Bạn đã hoàn thành việc phân tích dữ liệu nhưng lại cảm thấy bế tắc khi bắt tay vào xây dựng mô hình? Vượt xa việc chỉ gọi các thư viện đơn thuần, khóa học này sẽ giúp bạn làm chủ hoàn toàn nguyên lý hoạt động của từng thuật toán và chiến lược kiểm chứng mô hình tối ưu, từ dự đoán sống sót trên tàu Titanic đến phân loại tin nhắn rác. Từ các mô hình tuyến tính đến các thuật toán Ensemble mới nhất và cả kiến thức cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), bạn sẽ chinh phục một cách hệ thống các dự án có sức mạnh lớn nhất trong thực tế công việc. Giờ đây, hãy bước vào thế giới mô hình hóa trí tuệ nhân tạo, nơi dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu đã được phân tích.

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.

Tôi cứ ngỡ mình đã nếm trải đủ mọi đắng cay ngọt bùi khi lăn lộn tại các công trường xây dựng giữa bão cát Trung Đông, nhưng khoảnh khắc khiến tôi đổ mồ hôi hột nhất khi làm Trưởng bộ phận tại trung tâm dữ liệu Equinix chính là lúc vấn đề 'phòng cháy chữa cháy' (PCCC) xảy ra. Thông thường, đội vận hành chỉ xoay quanh hai trục chính là điện và cơ khí. Vì vậy, PCCC luôn là một điểm mù. Cứ đến mùa kiểm tra của Bộ Khoa học và Công nghệ hay kỳ chứng nhận ISO, mọi người thường cảm thấy nghẹt thở trước các vấn đề PCCC. Do không có chuyên gia nội bộ, cuối cùng chúng ta phải phụ thuộc vào PM hoặc các đơn vị tư vấn đắt đỏ. Từ đó, tôi đã rút ra một bài học xương máu sau 18 năm làm kỹ sư: "Những người xây dựng nên hệ thống sẽ không bao giờ hiểu được trọn vẹn quan điểm của người vận hành." Dù có bỏ ra số tiền lớn để thuê tư vấn, kết quả thường vẫn xa rời thực tế, thậm chí nhiều khi câu trả lời còn sai lệch. Vì quá bức bối, tôi đã tự mình tìm lối đi riêng. Sau khi lấy được cả chứng chỉ kỹ sư thiết bị PCCC mảng điện và mảng cơ khí, rồi ngồi vào bàn làm việc với các PM và người thiết kế, tôi mới bắt đầu nhìn thấu được toàn bộ cuộc chơi. Tôi nhận ra rằng trong ngành này, số người thực sự có cái nhìn thấu đáo về PCCC trung tâm dữ liệu dưới góc độ 'vận hành' chỉ đếm trên đầu ngón tay. Ngay cả khi đã chuyển sang nơi làm việc khác, tình hình vẫn không thay đổi. Cuối cùng, chẳng có ai ưu tiên hay bảo vệ đội vận hành của chúng ta trước cả. Chúng ta chỉ thấy được những gì mình biết, và sự an toàn chỉ có được tương xứng với mức độ chúng ta đào sâu và yêu cầu một cách kiên trì. Đó là lý do tôi tạo ra bài giảng này. Bất kể bạn có chứng chỉ hay không, tôi đã chắt lọc và gói gọn 18 năm kinh nghiệm của mình vào những 'kiến thức PCCC thực chiến' mà đội vận hành trung tâm dữ liệu có thể dùng làm vũ khí ngay tại hiện trường. Nếu trong quá trình học tập hay làm việc thực tế có chỗ nào vướng mắc hoặc không hiểu, đừng chịu đựng một mình mà hãy thoải mái hỏi tôi bất cứ lúc nào. Giống như chiếc bơm cứu hỏa khẩn cấp vẫn chạy tốt ngay cả khi mất điện, tôi sẽ luôn sẵn sàng để phản hồi các bạn ngay lập tức.

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.

Nắm bắt các khái niệm cơ bản và xu hướng mới nhất của big data, thông qua hiểu biết kỹ thuật về các phương pháp phân tích big data để trích xuất các mẫu dữ liệu và đề xuất cách thức ứng dụng vào kinh doanh. Thông qua big data có thể tạo ra các mô hình kinh doanh mới và phát triển khả năng thông thái về môi trường kinh doanh trong tương lai.

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.

"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.

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.

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.

Khóa học này dành cho những người muốn học máy học nhưng thiếu kiến ​​thức thống kê.

Khóa học này bao gồm toàn bộ quá trình phát triển ChatGPT từ một AI hội thoại đơn thuần thành một AI Agent thông minh có khả năng thực hiện các công việc thực tế. Bạn sẽ được trực tiếp xây dựng các AI Agent có thể ứng dụng ngay vào công việc thực tiễn bằng cách sử dụng ba khung làm việc cốt lõi: LangChain, LangGraph và LangSmith.

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.

Đây là buổi giảng đại chúng dành cho công chúng, giúp họ thoát khỏi nỗi sợ hãi mơ hồ về trí tuệ nhân tạo. Thông qua các ví dụ cụ thể, chúng ta sẽ tìm hiểu ý nghĩa thực sự của việc AI học hỏi. Đồng thời, chúng ta cũng sẽ khám phá cấu trúc não của AI trông như thế nào và cách nó tư duy, qua những ví dụ cụ thể.

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.

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.

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.

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.

Ngành sản xuất ô tô và linh kiện là lĩnh vực mà sự đổi mới là điều thiết yếu trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu khốc liệt và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này tập trung vào cách áp dụng công nghệ AI vào thực tế, giải thích thông qua các trường hợp thực tế như nâng cao hiệu quả sản xuất, tự động hóa kiểm tra chất lượng, bảo trì dự báo thiết bị, tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Từ hiểu biết cơ bản cần thiết để triển khai AI, đến chiến lược và quản lý rủi ro cần xem xét khi áp dụng thực tế, khóa học được xây dựng theo từng bước để cung cấp kiến thức và hiểu biết sâu sắc mà nhân viên thực thi và quản lý có thể áp dụng ngay lập tức.