Tìm hiểu về học máy

Nhập môn / Network, Cryptography

5.0

(5)

Khóa học này nhằm mục đích giúp người học hiểu rõ các mối đe dọa bảo mật khác nhau phát sinh trong hệ thống thông tin, đặc biệt là trong môi trường internet, đồng thời học hỏi các công nghệ bảo mật cốt lõi để bảo vệ hệ thống. Nội dung khóa học tập trung vào các kỹ thuật mã hóa chính như mã hóa khóa đối xứng và khóa bất đối xứng, đồng thời bao gồm cả các khái niệm toán học mật mã làm nền tảng cho các kỹ thuật này, giúp người học có thể hiểu một cách hệ thống về dòng chảy tổng thể của bảo mật thông tin.

Nhập môn

Network, Cryptography

An toàn thông tin

aisw

Nhập môn / Network, Cryptography

5.0

(5)

Mạch kỹ thuật số

aisw

Cơ bản / Python, Verilog HDL, FPGA, rtl

4.7

(3)

Học về các kiến thức cơ bản của mạch kỹ thuật số như logic Boolean, cổng logic, tối giản mạch, máy trạng thái và thiết kế mức chuyển đổi thanh ghi (RTL). Ngoài ra, người học cũng sẽ được học phương pháp thiết kế sử dụng Verilog.

Cơ bản

Python, Verilog HDL, FPGA

Mạch kỹ thuật số

aisw

Cơ bản / Python, Verilog HDL, FPGA, rtl

4.7

(3)

Đọc hiểu các cấu trúc học sâu: Từ CNN đến Transformer

aisw

Cơ bản / AI, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)

Đây là khóa học dành cho những người đã quen với các thuật ngữ deep learning nhưng vẫn cảm thấy mơ hồ về cách mô hình học. Qua 13 bài giảng, khóa học kết nối và giải thích các nguyên lý cốt lõi, từ nền tảng của mô hình tuyến tính và mạng nơ-ron đến lan truyền ngược, tối ưu hóa, CNN, RNN và Transformer. Bạn sẽ hiểu cấu trúc và quá trình học của mô hình, cũng như các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất, qua đó xây dựng nền tảng vững chắc để học deep learning một cách có hệ thống.

Cơ bản

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

Đọc hiểu các cấu trúc học sâu: Từ CNN đến Transformer

aisw

Cơ bản / AI, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)

Phương pháp phát triển dịch vụ tùy chỉnh dựa trên AI: Đề xuất thời gian tập luyện phù hợp với tôi

aisw

Nhập môn / AI, Vibe Coding

Xử lý thông tin thực tế của dữ liệu sức khỏe thông minh do Đại học Daegu Haany sở hữu để sử dụng vào học máy, đồng thời phát triển các ứng dụng sức khỏe thông minh tùy chỉnh bằng cách sử dụng vibe coding và thông tin đã được tinh lọc.

Nhập môn

AI, Vibe Coding

Phương pháp phát triển dịch vụ tùy chỉnh dựa trên AI: Đề xuất thời gian tập luyện phù hợp với tôi

aisw

Nhập môn / AI, Vibe Coding

Quy trình học máy (Machine Learning Pipeline)

aisw

Cơ bản / Machine Learning(ML), AI, Python, Docker, Tensorflow

5.0

(7)

Bạn sẽ phát triển khả năng xác định vấn đề dựa trên dữ liệu và giải thích rõ ràng căn cứ đánh giá cũng như quy trình ra quyết định. Ngoài ra, thay vì chỉ tập trung vào hiệu suất của một mô hình đơn lẻ, bạn sẽ có được tư duy theo quan điểm pipeline - đánh giá tính hoàn thiện và độ tin cậy của toàn bộ quy trình làm việc machine learning. Đồng thời, bạn sẽ tăng cường khả năng giải quyết vấn đề bằng cách truy nguyên nguyên nhân khi xảy ra lỗi và đưa ra hướng cải thiện, đồng thời thông qua kinh nghiệm thực hiện dự án end-to-end, bạn sẽ nắm vững năng lực xây dựng ML pipeline thực tế có thể áp dụng ngay vào công việc.

Cơ bản

Machine Learning(ML), AI, Python

Quy trình học máy (Machine Learning Pipeline)

aisw

Cơ bản / Machine Learning(ML), AI, Python, Docker, Tensorflow

5.0

(7)

Tổng quan về BMI (Tưởng tượng vận động) dựa trên điện não đồ (EEG) không xâm lấn

aisw

Cơ bản / Machine Learning(ML), Big Data, AI

5.0

(2)

Đây là bài giảng nhập môn giúp hiểu về các khái niệm cốt lõi của Giao diện Não - Máy tính (BMI) dựa trên sóng não không xâm lấn và quy trình xử lý tín hiệu dựa trên Tưởng tượng vận động (Motor Imagery). Bài giảng sẽ giải thích một cách dễ hiểu toàn bộ quy trình từ nguyên lý cơ bản của tín hiệu EEG, thí nghiệm Tưởng tượng vận động, xử lý dữ liệu cho đến cách thức hoạt động của hệ thống BMI trong thực tế.

Cơ bản

Machine Learning(ML), Big Data, AI

Tổng quan về BMI (Tưởng tượng vận động) dựa trên điện não đồ (EEG) không xâm lấn

aisw

Cơ bản / Machine Learning(ML), Big Data, AI

5.0

(2)

Nguyên lý cốt lõi của hệ điều hành dành cho các nhà phát triển tương lai: từ tiến trình đến hệ thống tệp

aisw

Cơ bản / Operating System, cpu

Bạn có thắc mắc chương trình được thực thi như thế nào, nhiều tác vụ được xử lý đồng thời ra sao và dữ liệu được lưu trữ an toàn như thế nào không? Thông qua tổng cộng 13 bài học, bạn sẽ học một cách có hệ thống các nguyên lý cốt lõi của hệ điều hành, từ tiến trình và lập lịch CPU, quản lý bộ nhớ, luồng và đồng bộ hóa cho đến hệ thống tệp. Bằng cách kết nối những khái niệm trước đây vốn chỉ được ghi nhớ riêng lẻ, bạn sẽ hiểu được cách hệ thống máy tính vận hành và củng cố vững chắc kiến thức nền tảng cần thiết cho việc phát triển.

Cơ bản

Operating System, cpu

Nguyên lý cốt lõi của hệ điều hành dành cho các nhà phát triển tương lai: từ tiến trình đến hệ thống tệp

aisw

Cơ bản / Operating System, cpu

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Kiến thức nền tảng thiết yếu trong kỷ nguyên AI: <Học sâu đại cương> dễ hiểu ngay cả khi không biết toán hay lập trình

axmaster

3.415.222 ₫

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

5.0

(3)

Bạn đã bao giờ đánh mất mạch chính khi học deep learning vì tên mô hình và các công thức xuất hiện cùng lúc chưa? Khóa học này không giải thích deep learning như một tập hợp những công thức khó, mà như lịch sử giải quyết vấn đề, bắt đầu từ một nơ-ron nhân tạo đơn lẻ và phát triển đến ChatGPT. Tôi đã giảng dạy hàng trăm tiết học về deep learning cho các học viên có chuyên ngành và kinh nghiệm khác nhau tại LG전자 DX School. Trong quá trình đó, tôi nhận ra một khó khăn phổ biến: “Khi nghe giải thích thì tôi hiểu, nhưng mỗi khi xuất hiện công thức hay mô hình mới, tôi lại thấy mơ hồ.” Vì vậy, thay vì bắt đầu bằng cấu trúc hay cách tính của mô hình, tôi cải thiện bài giảng theo hướng giải thích trước rằng vấn đề ban đầu là gì, các phương pháp trước đây thất bại vì sao, và người ta đã thay đổi điều gì để giải quyết vấn đề đó. Trong khóa học này, chúng ta sẽ lần theo một hình ảnh duy nhất là “vẽ đường thẳng” để kết nối từ perceptron đến CNN, RNN, Attention, Transformer và các mô hình ngôn ngữ lớn. Thay vì trực tiếp tính toán các công thức, bạn sẽ hiểu mỗi công thức đang giải quyết vấn đề gì, từ đó có thể tự phân tích một AI mới bằng câu hỏi sau: “Để giải quyết vấn đề nào, mô hình này đã thay đổi điều gì, và đã để lại những phán đoán nào cho con người?” Sau cùng, đây là khóa học giúp bạn không mù quáng tin tưởng hay sợ hãi AI, mà rèn luyện khả năng phân biệt việc nào nên giao cho mô hình, việc nào con người cần kiểm tra và chịu trách nhiệm.

Nhập môn

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

Kiến thức nền tảng thiết yếu trong kỷ nguyên AI: <Học sâu đại cương> dễ hiểu ngay cả khi không biết toán hay lập trình

axmaster

3.415.222 ₫

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

5.0

(3)

[Python] Dễ hiểu và triển khai machine learning mà không cần toán học

dlbro

Nhập môn / Machine Learning(ML), Python, Scikit-Learn, Big Data

4.7

(46)

Tìm hiểu cách hiểu các mô hình học máy nâng cao mà không cần toán học và dễ dàng triển khai chúng bằng Python.

Nhập môn

Machine Learning(ML), Python, Scikit-Learn

[Python] Dễ hiểu và triển khai machine learning mà không cần toán học

dlbro

Nhập môn / Machine Learning(ML), Python, Scikit-Learn, Big Data

4.7

(46)

Thực hành Python học máy để triển khai trên FPGA

EdgeChipLab

1.766.494 ₫

Trung cấp trở lên / Python, Machine Learning(ML), Artificial Neural Network, Numpy, Scikit-Learn, FPGA, AI

Khi học máy học, bạn học cách nâng cao độ chính xác. Nhưng ngay khoảnh khắc muốn đưa mô hình đó lên một con chip thực tế, vẫn còn những câu hỏi mà không ai nói cho bạn biết. Mô hình này thực hiện bao nhiêu phép nhân? Nó cần ghi nhớ bao nhiêu và những gì? Thông số của con chip đang nhắm tới có đáp ứng được các yêu cầu đó không? Giáo trình máy học nói về độ chính xác, còn giáo trình bán dẫn nói về mạch điện, nhưng tài liệu kết nối hai lĩnh vực này lại rất hiếm. Khi triển khai CPU RISC-V và NPU trên FPGA, tôi đã nhiều lần đối mặt với khoảng cách đó. Đó là tình huống mô hình có độ chính xác cao nhất lại không thể chạy trên bo mạch. Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp xây dựng sáu thuật toán bằng Python, đồng thời đo số phép nhân, phép so sánh, bộ nhớ và độ chính xác ở mỗi bước. Sau đó, các giá trị này được quy đổi thành tài nguyên trên một bo mạch FPGA thực tế. Chỉ nói “bao nhiêu phép nhân” thì không đủ để hình dung quy mô, nhưng nếu nói “chiếm bao nhiêu phần trăm tài nguyên của bo mạch” thì bạn có thể đưa ra quyết định. Sau khi hoàn thành chín Lab và đưa sáu mô hình vào cùng một bảng, bạn sẽ thấy một bức tranh khác với dự đoán. Chúng ta đã dành chín bài để đếm số phép nhân, nhưng thứ thực sự trở thành nút thắt lại không phải là phép nhân. Sau đó, chúng ta sẽ hạ độ chính xác xuống dạng số nguyên, quản lý số chữ số và xây dựng cả tiêu chí để đánh giá mạch. Bạn không cần có bo mạch FPGA. Khóa học được thực hiện hoàn toàn bằng Python, còn bo mạch chỉ được sử dụng làm 기준 để quy đổi các giá trị đo được.

Trung cấp trở lên

Python, Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

Thực hành Python học máy để triển khai trên FPGA

EdgeChipLab

1.766.494 ₫

Trung cấp trở lên / Python, Machine Learning(ML), Artificial Neural Network, Numpy, Scikit-Learn, FPGA, AI

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

jobgreegi

912.689 ₫

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

5.0

(18)

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

912.689 ₫

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

5.0

(18)

Nhiệm vụ

[ICT Archive] Cốt lõi Big Data và Mô hình Kinh doanh

kpcre

1.854.819 ₫

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

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.

Nhập môn

Big Data, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

[ICT Archive] Cốt lõi Big Data và Mô hình Kinh doanh

kpcre

1.854.819 ₫

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

[Dành cho người mới bắt đầu] [Tích lũy 5.000+ học viên] Lộ trình hoàn thiện cơ bản lập trình Python

Selena

Nhập môn / Python, Machine Learning(ML), Big Data, AI, AX(Agent Experience)

4.9

(39)

Khóa học thực hành lập trình Python cơ bản được giảng dạy bởi các nhà khoa học dữ liệu đang làm việc thực tế! Trong khóa học đã được hơn 5.000 học viên lựa chọn này, bạn có thể hoàn thành từ kiến thức cơ bản đến thực hành Python theo từng bước cùng với Selena. Trong thời đại của AI tạo sinh và LLM hiện nay, Python chính là ngôn ngữ thiết yếu mà bạn nhất định phải nắm vững. Đây là khóa học đã được kiểm chứng với điểm đánh giá tuyệt đối 5/5 dựa trên sự hài lòng cao của học viên, đồng thời bạn cũng sẽ được tham gia phòng chat mở Q&A không giới hạn để có thể đặt câu hỏi và giao lưu bất cứ lúc nào khi theo học.

Nhập môn

Python, Machine Learning(ML), Big Data

[Dành cho người mới bắt đầu] [Tích lũy 5.000+ học viên] Lộ trình hoàn thiện cơ bản lập trình Python

Selena

Nhập môn / Python, Machine Learning(ML), Big Data, AI, AX(Agent Experience)

4.9

(39)

Đại số tuyến tính cho AI

codingmax

1.148.221 ₫

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, Linear Algebra, AI

5.0

(1)

Update

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.

Cơ bản

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network

Đại số tuyến tính cho AI

codingmax

1.148.221 ₫

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, Linear Algebra, AI

5.0

(1)

Update

Cuộc chinh phục hoàn chỉnh của Unity Machine Learning Agent (Cơ bản)

kyushik

Cơ bản / Reinforcement Learning(RL), Machine Learning(ML), Unity, Unity ML-Agents

4.2

(25)

500+

Thông qua bài giảng này, sinh viên sẽ không chỉ học các lý thuyết khác nhau về học tăng cường và trực tiếp triển khai chúng mà còn có thể tạo ra môi trường học tăng cường để kiểm tra thuật toán học tăng cường được triển khai bằng tác nhân học máy Unity.

Cơ bản

Reinforcement Learning(RL), Machine Learning(ML), Unity

Cuộc chinh phục hoàn chỉnh của Unity Machine Learning Agent (Cơ bản)

kyushik

Cơ bản / Reinforcement Learning(RL), Machine Learning(ML), Unity, Unity ML-Agents

4.2

(25)

500+

Trí tuệ nhân tạo (AI) - Học cách sử dụng Runway AI để tạo ra video, phim mới

usefulit

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

1.0

(1)

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.

Nhập môn

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

Trí tuệ nhân tạo (AI) - Học cách sử dụng Runway AI để tạo ra video, phim mới

usefulit

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

1.0

(1)

Học máy + học sâu bắt đầu bằng Python (từ học máy bằng sklearn đến phát triển học sâu bằng TensorFlow và Keras)

ilifo

Cơ bản / Python, sklearn, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Keras

4.2

(13)

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

Cơ bản

Python, sklearn, Machine Learning(ML)

Học máy + học sâu bắt đầu bằng Python (từ học máy bằng sklearn đến phát triển học sâu bằng TensorFlow và Keras)

ilifo

Cơ bản / Python, sklearn, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Keras

4.2

(13)

Hướng dẫn hoàn hảo về Spark Machine Learning - Phần 1

dooleyz3525

Trung cấp trở lên / Apache Spark, Machine Learning(ML), Big Data, Data Engineering

4.9

(29)

900+

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.

Trung cấp trở lên

Apache Spark, Machine Learning(ML), Big Data

Hướng dẫn hoàn hảo về Spark Machine Learning - Phần 1

dooleyz3525

Trung cấp trở lên / Apache Spark, Machine Learning(ML), Big Data, Data Engineering

4.9

(29)

900+

Trí tuệ nhân tạo (AI) - Học cách sử dụng Tensor Art tạo hình ảnh AI miễn phí

usefulit

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

Khóa học này là một khóa nhập môn được thiết kế để người học lần đầu tiếp xúc với công nghệ AI cũng có thể dễ dàng hiểu và thực hành theo. Thông qua các bài giảng, bạn sẽ nắm vững các khái niệm cơ bản và cách sử dụng nền tảng AI, đồng thời tiến hành thực hành tạo ra hình ảnh trực tiếp bằng cách sử dụng các công cụ AI đa dạng. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ trở nên gần gũi hơn với AI và có thể trang bị năng lực tạo hình ảnh AI để hiện thực hóa các ý tưởng sáng tạo một cách trực quan.

Nhập môn

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

Trí tuệ nhân tạo (AI) - Học cách sử dụng Tensor Art tạo hình ảnh AI miễn phí

usefulit

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

Hoàn thiện phương pháp đầu tư “gối”: Tự động giao dịch hoàn toàn cổ phiếu AI khiến mỗi buổi sáng đều háo hức — Claude vibe coding

cheatkeyman

2.738.066 ₫

Cơ bản / Python, Machine Learning(ML), AWS, FastAPI, Quant, cloud-computing, claude

4.9

(33)

Phản hồi thường xuyên

"Tại sao hệ thống giao dịch tự động của tôi lại sụp đổ trong thị trường giảm giá?" Tôi cũng đã trăn trở sâu sắc với câu hỏi này. Phần lớn các logic giao dịch tự động trên thị trường dường như tạo ra lợi nhuận trong thị trường tăng giá, nhưng ngay khi màu sắc của thị trường thay đổi, chúng lại mất đi khả năng ứng phó. Để giải quyết vấn đề này, tôi đã kết hợp những bí quyết tự mình nghiên cứu trong suốt 2 năm qua với các công nghệ AI mới nhất. Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp thiết kế một 'mô hình deep learning dựa trên Transformer' có khả năng đồng thời đọc hiểu diễn biến của nền kinh tế vĩ mô và từng mã cổ phiếu, đồng thời học cách tự động huấn luyện và triển khai mô hình trong môi trường GPU miễn phí. Đặc biệt, bằng cách áp dụng các kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu tinh vi ở cấp độ quỹ phòng hộ, bạn sẽ xây dựng một 'hệ thống điểm số tổng hợp thông minh' kết hợp cả cảm xúc tin tức, vượt xa các chỉ báo đơn thuần. Bên cạnh đó, 'cổng an toàn AI' được tích hợp góc nhìn của một nhà giao dịch có 20 năm kinh nghiệm tại Phố Wall sẽ bổ sung sự xác tín cuối cùng ngay trước khi mua, dưới góc nhìn của một nhà giao dịch con người. Không chỉ dừng lại ở chức năng mua và bán đơn giản, bạn sẽ tự tay triển khai toàn bộ quy trình của một hệ thống thuật toán cấp tổ chức, bao gồm logic chốt lời·cắt lỗ động, 8 cơ chế tự phục hồi và cả báo cáo thời gian thực qua Slack.

Cơ bản

Python, Machine Learning(ML), AWS

Hoàn thiện phương pháp đầu tư “gối”: Tự động giao dịch hoàn toàn cổ phiếu AI khiến mỗi buổi sáng đều háo hức — Claude vibe coding

cheatkeyman

2.738.066 ₫

Cơ bản / Python, Machine Learning(ML), AWS, FastAPI, Quant, cloud-computing, claude

4.9

(33)

Phản hồi thường xuyên

[TensorFlow 2] Hoàn thành cuộc chinh phục Python machine learning - Dự án dự đoán kỷ lục Marathon

nomad

Trung cấp trở lên / Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras, Computer Vision(CV)

4.1

(25)

300+

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.

Trung cấp trở lên

Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras

[TensorFlow 2] Hoàn thành cuộc chinh phục Python machine learning - Dự án dự đoán kỷ lục Marathon

nomad

Trung cấp trở lên / Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras, Computer Vision(CV)

4.1

(25)

300+

Chuẩn bị hoàn hảo cho kỳ thi thực tế chứng chỉ AWS AI Practitioner (AIF-C01)

careerd

323.857 ₫

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

4.6

(5)

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.

Nhập môn

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

Chuẩn bị hoàn hảo cho kỳ thi thực tế chứng chỉ AWS AI Practitioner (AIF-C01)

careerd

323.857 ₫

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

4.6

(5)

Lập trình ngôn ngữ R và phân tích dữ liệu

pnuswedu

Nhập môn / R, Web API, Web Scraping, Big Data, Machine Learning(ML)

5.0

(5)

400+

Hãy cùng nâng cao năng lực vận dụng chương trình máy tính liên quan đến chuyên ngành của mình bằng ngôn ngữ R - một ngôn ngữ xử lý dữ liệu dễ dàng và thuận tiện, ngay cả đối với những người không chuyên về máy tính!

Nhập môn

R, Web API, Web Scraping

Lập trình ngôn ngữ R và phân tích dữ liệu

pnuswedu

Nhập môn / R, Web API, Web Scraping, Big Data, Machine Learning(ML)

5.0

(5)

400+

Lộ trình nhà phát triển AI 2026

madohakja

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

4.9

(7)

Chúng tôi xin hướng dẫn những gì cần học dành cho những người bắt đầu phát triển AI.

Nhập môn

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

Lộ trình nhà phát triển AI 2026

madohakja

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

4.9

(7)

Chinh phục hoàn toàn vị trí Đánh giá và Phân tích bán dẫn - Chiến lược ứng tuyển PE/AE vào Samsung/SK Hynix

samcoach

Cơ bản / Python, Machine Learning(ML), Big Data, Pandas, Matplotlib, Data Engineering, AI

5.0

(2)

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.

Cơ bản

Python, Machine Learning(ML), Big Data

Chinh phục hoàn toàn vị trí Đánh giá và Phân tích bán dẫn - Chiến lược ứng tuyển PE/AE vào Samsung/SK Hynix

samcoach

Cơ bản / Python, Machine Learning(ML), Big Data, Pandas, Matplotlib, Data Engineering, AI

5.0

(2)

Bước đầu với Physical AI không cần phần cứng: Tạo AI nhận diện cử chỉ tay bằng webcam

davi

1.030.455 ₫

Ưu đãi đặt sớm

28%

736.039 ₫

Nhập môn / Python, OpenCV, classification, streamlit, mediapipe, Machine Learning(ML), Computer Vision(CV)

Dành cho những ai đã chạy thử ví dụ nhận diện bàn tay nhưng vẫn thấy mơ hồ về cách dạy AI nhận biết cử động tay của mình để tạo ra một sản phẩm có thể sử dụng, tôi sẽ tận dụng kinh nghiệm quản lý tổng thể quá trình phát triển và đào tạo giảng viên dạy nghề để hướng dẫn bạn từ A đến Z — từ cài đặt, thu thập dữ liệu, huấn luyện cho đến hoàn thiện giao diện web — chỉ với một webcam.

Nhập môn

Python, OpenCV, classification

Bước đầu với Physical AI không cần phần cứng: Tạo AI nhận diện cử chỉ tay bằng webcam

davi

1.030.455 ₫

Ưu đãi đặt sớm

28%

736.039 ₫

Nhập môn / Python, OpenCV, classification, streamlit, mediapipe, Machine Learning(ML), Computer Vision(CV)

Lập trình Python

pnuswedu

Nhập môn / Python, Machine Learning(ML), AI

4.8

(20)

1,200+

Hãy cùng luyện tập việc chuyển đổi các vấn đề trong đời sống thực tế và chuyên ngành thành các chương trình máy tính thực thụ, đồng thời thực hành sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo dựa trên Python!

Nhập môn

Python, Machine Learning(ML), AI

Lập trình Python

pnuswedu