Đây là khóa học thứ hai về học máy Java ít thay đổi. Giới thiệu Weka, nơi cung cấp giao diện người dùng và API để hỗ trợ cả thiết kế và mã hóa. Các bài giảng có các ví dụ phù hợp để áp dụng vào thực tế.

Học công nghệ NoSQL để xử lý Big Data - một trong những kỹ thuật cơ bản của công nghệ Full-stack và Data Science được các startup hiện đại sử dụng. MongoDB là công nghệ dễ nhất và có thể ứng dụng nhanh nhất trong số các NoSQL. Trong khóa học này, chúng ta sẽ học các kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn và học cả kỹ thuật xử lý và ứng dụng MongoDB bằng Python.

Trợ lý Kim, người từng tăng ca mỗi ngày, làm thế nào để trở thành "thần tiên tan làm đúng giờ" chỉ trong 1 giờ? Bí quyết giúp bạn tìm lại "thời gian tan làm" của chính mình Thức trắng đêm vì một công thức Excel bị lỗi, hay cả bản báo cáo rối tung lên chỉ vì một lỗi đánh máy, chắc hẳn dân công sở nào cũng đã từng trải qua ít nhất một lần đúng không? Khóa học này được thiết kế để chấm dứt những "nỗi đau lặp đi lặp lại" đó. Bạn không cần phải học thuộc lòng các cú pháp lập trình phức tạp. Chúng ta sẽ sử dụng Cursor AI - một công cụ tích hợp trí tuệ nhân tạo giúp viết code chỉ bằng các câu lệnh văn bản, và Streamlit - nền tảng giúp bất kỳ ai cũng có thể tạo website một cách dễ dàng. Tôi đã đưa vào đây toàn bộ quá trình giải quyết những "điểm nhức nhối" trong thực tế mà chính mình từng trải qua (như gộp file theo từng chi nhánh, tự động phân loại đối tượng sửa chữa, tạo hàng loạt chứng nhận PDF...) bằng cách "trò chuyện bằng lời" mà không cần tự tay viết một dòng mã Python nào. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ không còn là một nhân viên văn phòng đơn thuần, mà sẽ trở thành một "chuyên gia chuyển đổi số", người mang lại đột phá về hiệu suất công việc cho cả đội ngũ.

Khóa học giúp bạn trở thành nhà phát triển game thực thụ. Với 4 dự án thực chiến và 3 game chuyên sâu AI, vượt mọi giới hạn!

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

Khóa học này là quá trình học tập toàn bộ quy trình 'Xây dựng dữ liệu huấn luyện AI' cần thiết để thực hiện thành công các dự án mô hình hóa AI. Người học không chỉ dừng lại ở kiến thức lý thuyết mà sẽ trải nghiệm từng bước quy trình xây dựng dữ liệu được yêu cầu trong thực tế công việc. Cụ thể, khóa học được cấu trúc để có thể phát triển năng lực thực tế có thể áp dụng ngay trong công việc thông qua việc thực hành tập trung vào toàn bộ quy trình từ lập kế hoạch → thu thập → lưu trữ → làm sạch → gán nhãn → kết hợp và chuyển đổi thông tin giả danh của dữ liệu huấn luyện AI. Ngoài ra, người học sẽ học tập một cách có hệ thống các năng lực quản lý dữ liệu quan trọng nhất trong dự án AI như quản lý chất lượng dữ liệu và vấn đề bảo mật, xử lý phi nhận dạng thông tin cá nhân, tối ưu hóa tập dữ liệu. Thông qua điều này, người học có thể phát triển thành chuyên gia dữ liệu có thể chủ động lập kế hoạch và thực hiện dự án AI, chứ không chỉ là người thu thập dữ liệu đơn thuần. 👉 Thông qua khóa học này, người học sẽ hiểu được phương pháp xây dựng dữ liệu huấn luyện chất lượng cao quyết định hiệu suất mô hình AI và có được năng lực thực tế để áp dụng hiệu quả vào môi trường thực tế.

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

Mastering Model Context Protocol (MCP) là một khóa học thực tế, tập trung vào kỹ thuật, được thiết kế để giúp các nhà phát triển xây dựng các AI backend thực thụ, bảo mật và sẵn sàng cho môi trường production. Sau khi giúp đỡ hàng ngàn học viên vượt qua những bối rối xoay quanh việc tích hợp LLM, gọi công cụ (tool calling) và kiến trúc backend, tôi đã tạo ra khóa học này để giải quyết những vấn đề phổ biến nhất: “Làm thế nào để tôi xây dựng một backend đáng tin cậy mà các LLM có thể gọi một cách an toàn?” “Làm thế nào để tôi lựa chọn giữa SSE, stdio, hay streamable-http?” “Làm thế nào để tôi mở rộng quy mô MCP vào các ứng dụng thực tế với FastAPI, Auth0 và LangGraph?” “Làm thế nào để tôi cấu trúc các công cụ (tools), tài nguyên (resources), câu lệnh (prompts) và ngữ cảnh (context) trong MCP?” Trong khóa học này, tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước—từ việc khởi tạo một MCP server tối giản cho đến việc triển khai một hệ thống Dockerized hoàn chỉnh và bảo mật. Mỗi bài học đều mang tính thực hành cao, được thiết kế để loại bỏ sự phức tạp và mang lại cho bạn một quy trình làm việc rõ ràng, có thể lặp lại để xây dựng các hệ thống AI hiện đại. Nếu bạn đang cảm thấy nản lòng bởi những bài hướng dẫn mơ hồ và muốn có một sự hiểu biết rõ ràng, cụ thể ở cấp độ kỹ thuật về MCP, khóa học này được xây dựng dành cho bạn.

Đừng ngại ngần với team phát triển nữa, giờ tôi sẽ tự làm! Khóa học này giúp những người làm thực tế như hoạch định, marketing, kinh doanh có thể tự mình triển khai các tính năng cốt lõi của dịch vụ web bằng cách sử dụng công cụ AI mà không cần sự trợ giúp của lập trình viên.

Không cần phải bỏ qua hoặc sợ học máy. Học máy rất dễ dàng, nhưng hãy nghĩ xem nên áp dụng học máy vào đâu. Hướng mở rộng học máy của Java dự kiến ​​sẽ tương thích với Python, R và Java, chẳng hạn như iOs, so với thế mạnh hiện tại của Python và R. Mục đích của bài giảng này là thiết lập hệ thống cộng tác DIKW giữa các chuyên gia miền và nhân viên CNTT.

Tìm hiểu lý do tại sao việc khám phá dữ liệu (EDA), làm sạch dữ liệu, chia tỷ lệ, xử lý ngoại lệ, chuyển đổi nhật ký, mã hóa danh mục, v.v. là cần thiết và cách xử lý chúng trong thực tế thực tế. Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách hợp nhất dữ liệu bảng và xử lý dữ liệu chuỗi thời gian (không có cấu trúc).

Khóa học này được xây dựng từ kinh nghiệm thực tế trong việc thiết kế và triển khai các ứng dụng LLM quy mô sản phẩm trên Azure. Thay vì tập trung vào các ví dụ minh họa đơn giản hay các notebook rời rạc, tôi hướng dẫn học viên vượt qua những thách thức thực tế khi chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang hệ thống thực thụ: nạp dữ liệu, lưu trữ vector, điều phối dịch vụ, triển khai đám mây và bảo mật. Xuyên suốt khóa học, tôi phân tích các dịch vụ Azure phức tạp thành các bước thực hành rõ ràng, giải thích lý do đằng sau mỗi quyết định về kiến trúc và trình bày cách các thành phần phối hợp với nhau trong một hệ thống có khả năng mở rộng. Học viên sẽ học thông qua việc xây dựng, gỡ lỗi và triển khai một ứng dụng hoàn chỉnh dựa trên LangChain, từ đó tự tin giải quyết các vấn đề thực tế về hạ tầng và cấp độ ứng dụng.

Học cách xây dựng data pipeline sử dụng Apache Airflow từ cơ bản đến thực chiến. Hiểu rõ các khái niệm cốt lõi và kiến trúc của Airflow, đồng thời thực hành các mẫu thiết kế nâng cao thường được sử dụng trong thực tế như Dynamic DAG, xử lý song song, xử lý phân tán, Custom Operator. Thiết lập môi trường thực hành với Python và Docker, phát triển năng lực thực chiến để thiết kế và vận hành workflow thực tế.

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.

3 nghìn học viên đã chọn khóa học này! Đã cập nhật lên phiên bản GPT-5! ChatGPT có thể làm được đến đâu? Tạo ứng dụng giao dịch chứng khoán tự động và báo cáo đầu tư web!

Trong thời đại AI viết code thay bạn, bạn sẽ tiếp tục là một 'Coder' hay sẽ tiến lên thành một 'Architect' (Kiến trúc sư)? Khóa học này được thiết kế dành cho các junior developer có thể thực hiện được những tính năng cơ bản, nhưng cảm thấy bế tắc với bước tiếp theo hoặc lo lắng về việc rơi vào "vũng lầy kinh nghiệm ảo". Chúng ta không chỉ dừng lại ở việc học lý thuyết Clean Architecture đơn thuần, mà hướng tới mục tiêu biến những nguyên tắc thiết kế cấp cao của Robert C. Martin (Uncle Bob) thành vũ khí trong thời đại AI.

Dừng sử dụng print()! Hãy học cách logging dễ dàng và mạnh mẽ với thư viện loguru của Python. Từ các khái niệm cơ bản đến quản lý file, tích hợp với ứng dụng web FastAPI và thông báo Slack, Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước một cách tập trung vào thực hành.

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.

Đủ rồi với những khóa học AI chỉ toàn lý thuyết. CEO đương nhiệm từng đoạt giải Xuất sắc KT AI sẽ tiết lộ tất cả bí quyết thực chiến 'học hôm nay, ra kết quả ngay ngày mai' từ văn bản đến video, thậm chí cả sản xuất game. Đạt 16,4 triệu won trên Wadiz! Khóa học khiến hàng trăm người phấn khích. Chúng tôi sẽ 'đút thìa' cho bạn chìa khóa AI tạo sinh 'thực chiến thực thụ' giúp cả người không chuyên cũng tạo ra web novel và video ngay lập tức. Từ lên ý tưởng đến sản xuất video chất lượng cao, phương pháp hoàn thành trong chớp mắt với AI những công việc mất cả tuần nếu giao cho chuyên gia. Công khai lộ trình nhanh nhất để tạo ra sản phẩm mà không cần thử nghiệm sai sót.