Tìm hiểu về quá trình học của học máy có giám sát trong trí tuệ nhân tạo, hồi quy và phân loại

Đừng tiếp tục nhận tư vấn xây dựng hồ sơ học bạ nữa. Chúng tôi sẽ chia sẻ toàn bộ bí kíp tư vấn mà một chuyên gia tư vấn tuyển sinh 30 năm kinh nghiệm trực tiếp sử dụng.

Đây là khóa học hướng dẫn từ cách sử dụng cơ bản công cụ tìm kiếm trí tuệ nhân tạo SearchGPT của OpenAI đến các tính năng đa dạng và cách ứng dụng. Bạn sẽ học cách sử dụng và vận dụng các chức năng dựa trên văn bản thông qua việc nhập prompt.

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!

"Hơn cả phân tích dữ liệu, từ thiết kế đến tối ưu hóa mô hình dự báo (Tổng cộng 29 bài giảng)" Bạn đã hoàn tất việc phân tích dữ liệu nhưng lại cảm thấy bế tắc khi bắt tay vào xây dựng mô hình? Vượt xa việc chỉ đơn thuần gọi các thư viện, chúng tôi sẽ giúp bạn nắm vững nguyên lý hoạt động của từng thuật toán và chiến lược kiểm chứng mô hình tối ưu nhất.

Mục tiêu đỗ trong thời gian ngắn chứng chỉ AI được nhà nước công nhận đầu tiên! Cung cấp 3 bộ bài giải đề thực tế do giảng viên trực tiếp dự thi và biên soạn lại, cùng các mẫu mã nguồn.

AI của bạn giờ đây không còn ở trên đám mây nữa. Nó chạy trực tiếp ngay trong chiếc laptop của bạn. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng môi trường Private AI, thực hiện hoàn toàn cục bộ từ xử lý dữ liệu, phân tích tài liệu cho đến tạo mã bằng LM Studio và Ollama. Không lo lắng về bảo mật, không tốn chi phí, và nhanh hơn — hãy nâng tầm từ “sử dụng” AI lên “trực tiếp khai thác” AI.

Tôi sẽ hướng dẫn bạn về Vibe Coding một cách hệ thống ngay từ đầu, theo đúng lộ trình đã được tinh chỉnh qua quá trình giảng dạy hơn 10.000 học viên của một Tech Lead có 10 năm kinh nghiệm tại các startup ở New York và LA. Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng dịch vụ 'Ka-gong Map' (Bản đồ học quán cà phê) do chính tôi vận hành từ con số 0, học theo đúng quy trình thực tế từ nghiên cứu, phát triển, triển khai, vận hành cho đến tự động hóa bằng cách giao việc phát triển cho các Agent. Và tôi hứa với bạn hai điều: Thứ nhất, bạn sẽ nắm bắt được bức tranh tổng thể về cách một dịch vụ vận hành để có thể tự mình đánh giá kết quả của AI. Thứ hai, bạn sẽ biết cách lưu lại trình tự và tiêu chuẩn công việc vào môi trường để AI luôn đưa ra kết quả đồng nhất. Khi bạn có khả năng phán đoán và AI biết nghe lời, ý tưởng sẽ thực sự trở thành dịch vụ.

Bạn biết về framework AI agent nhưng thấy khó hiểu nguyên lý và áp dụng vào thực tế, đúng không? Chúng tôi sẽ chia sẻ từ những nguyên lý cốt lõi đến cách ứng dụng thực tiễn, dựa trên bí quyết trực tiếp trải nghiệm tại Thung lũng Silicon.

Học cách cấu trúc hóa nhiều loại dữ liệu như thành tích học tập, hồ sơ học sinh, lĩnh vực quan tâm của học sinh bằng công cụ AI-SPARS, đồng thời sử dụng LLM để thiết kế lộ trình từ khám phá chuyên ngành đến chiến lược trường đại học, phương thức tuyển sinh và lộ trình cá nhân hóa. Không chỉ dừng ở hỏi đáp đơn thuần, bạn có thể áp dụng ngay vào thực tế quy trình tư vấn hướng nghiệp và tuyển sinh theo mô hình AX có hệ thống, kết nối từ Profile-Interview-chuyên ngành-trường đại học-phương thức tuyển sinh-Gap-Roadmap-Smart Report-Portfolio.

Vòng lặp hội thoại, gọi công cụ, quyền hạn, lắp ráp prompt — tìm hiểu các nguyên lý cốt lõi của Claude Code bằng cách quan sát trực quan qua giáo trình tương tác 3D. Chuyển cấu trúc đã hiểu từ giáo trình vào mã nguồn để tự tay hoàn thiện 'Mini Claude Code (Harness)' của riêng bạn.

Cẩm nang thực tiễn marketing AI thông minh, biến thời gian của chủ doanh nghiệp thành tiền Khóa học thực chiến marketing nội dung Claude, tạo ra mọi thứ chỉ trong một lần mà không cần phải giải thích lại mỗi lần

Đây là bản ghi hình buổi Meetup cùng với CEO Ha Yong-ho, người đã bắt đầu với tư cách là nhà khoa học dữ liệu thế hệ đầu tiên, trải qua hai lần exit startup về Machine Learning, và từng tham gia Ủy ban Chiến lược AI Quốc gia. Ông là người đã trải nghiệm dòng chảy của AI ở khoảng cách gần hơn bất kỳ ai và đã thiết lập nên những tiêu chuẩn riêng của mình ngay giữa tâm điểm của sự thay đổi. Càng sử dụng AI nhiều, bạn lại càng cảm thấy không rõ chuyên môn của mình là gì, chắc hẳn ai cũng đã từng trải qua cảm giác này ít nhất một lần đúng không? Bản chất của sự bất an này chính là "Workslop" (rác công việc), cùng với những khoản nợ về kỹ thuật, nhận thức và ý đồ đang tích tụ mà chúng ta không hề hay biết. Buổi Meetup lần này bắt đầu từ việc chẩn đoán bản chất của sự bất an, cho đến khả năng kiểm chứng, thiết kế cấu trúc và cả phương pháp học tập để xây dựng tiêu chuẩn phán đoán cho riêng mình! Chúng tôi chia sẻ những câu chuyện thực tiễn để bạn có thể làm việc một cách vững vàng mà không bị dao động.

Tôi muốn giới thiệu về lịch sử của AI và những góc nhìn nên có khi nhìn nhận AI trong tương lai.

Nếu giao cho AI làm mà chỉ liên tục gặp lỗi, vấn đề không nằm ở AI mà là bạn chưa có nền tảng để định hướng cho nó. Trong video này, chúng tôi sẽ lần lượt chỉ ra 7 khái niệm nền tảng mà những người bị mắc kẹt khi vibe coding thường còn thiếu, cũng như lý do vì sao chúng cần thiết. 👾 Nội dung được giải thích dành cho những người mới bắt đầu học lập trình, chưa từng mở terminal một lần nào.

Hãy cùng nâng cao năng lực tìm kiếm mô hình ra quyết định hợp lý dựa trên tư duy toán học bằng cách thấu hiểu các yếu tố đa dạng của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu, đồng thời giải quyết các vấn đề thực tiễn thông qua việc sử dụng ChatGPT và lập trình không cần mã hóa (no-code)!

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.

Câu chuyện thực tế về một công ty AI Native do chính GolbinHacker, tác giả cuốn sách bán chạy 《Bài giảng Kỹ thuật Prompt xuất sắc nhất》 và là người đứng đầu Kakao AI TOP 100, trực tiếp điều hành. Cách thức chỉ với vỏn vẹn 2 lập trình viên xây dựng và vận hành dịch vụ, cùng những năng lực mới mà nhà phát triển và tổ chức cần trang bị trong kỷ nguyên AI sẽ được giải mã qua các ví dụ thực tiễn.

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.

Đưa mạng thần kinh lên FPGA — cụm từ này nghe có vẻ quen thuộc, nhưng số người thực sự làm được điều đó lại rất hiếm. Nếu bạn muốn đi trước một bước trong các đồ án tốt nghiệp (Capstone), các cuộc thi hay tác phẩm tốt nghiệp, bạn cần phải vượt xa việc chỉ huấn luyện mô hình; bạn phải có khả năng tự mình tạo ra và chứng minh cách các phép toán đó vận hành bên trong một con chip thực thụ. Khóa học này sẽ giúp bạn lấp đầy khoảng cách đó — khoảng cách giữa lý thuyết và phần cứng thực tế. Bạn sẽ tự tay hoàn thiện từ đầu đến cuối một bộ tăng tốc mạng thần kinh (NPU) nhận dạng chữ số MNIST, từ việc đọc thông số kỹ thuật đến xây dựng mô hình Golden Model bằng Python, thiết kế Verilog RTL và kiểm chứng trên FPGA. Từ lớp Conv được tạo bởi Line Buffer và MAC song song, qua ReLU, MaxPool, Flatten cho đến lớp Fully Connected và Argmax — bạn sẽ tích hợp chín khối chức năng vào một con chip duy nhất và tự mình chứng minh rằng "kết quả từ Python và đầu ra phần cứng không khác nhau dù chỉ một bit (Bit-True)". Khóa học cũng bao gồm cách vượt qua những khoảnh khắc gây ức chế khi mô phỏng chạy bình thường nhưng kết quả lại khác biệt một cách tinh vi. Tôi sẽ chỉ ra từng bí quyết thực tế mà các giáo trình học sâu thông thường không đề cập đến, chẳng hạn như lượng tử hóa số nguyên, chuyển đổi thứ tự trục mảng, hay ngăn chặn tràn bộ tích lũy. Tôi đã đúc kết những kinh nghiệm xương máu từ quá trình thiết kế CPU RISC-V và kiểm chứng Bit-True trên FPGA trong thời gian dài vào khóa học này, để các bạn không phải lặp lại những sai lầm đó. Sau khi kết thúc khóa học, bạn sẽ nắm trong tay một dự án phần cứng hoàn chỉnh mà bạn có thể tự tin nói rằng mình đã "tự tay thiết kế và chứng minh".

Sử dụng ChatGPT Images 2.0 để tạo ra nhiều sản phẩm thiết kế đa dạng như logo, ảnh sản phẩm, mockup, banner, ảnh chụp cưới, thiệp cưới, POP, menu, trang chi tiết sản phẩm, v.v. Đây là khóa học thực hành, giúp bạn nắm được cách viết prompt để đạt được kết quả mong muốn và cấu trúc template có thể tái sử dụng nhiều lần.