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.

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.

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.

Bạn vẫn đang tự mình lập trình sao? Bây giờ là thời đại mà AI thay thế đến 99% công việc. Thay vì học thuộc lòng các cú pháp phức tạp, khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách biến AI mạnh mẽ của Google - 'Gemini Pro' trở thành đối tác lập trình AI 24 giờ của bạn. Bạn sẽ được sử dụng miễn phí mô hình Gemini Pro trả phí để học các nguyên lý cơ bản của Flutter, và biến ý tưởng thành hiện thực thông qua các dự án cấp độ thực tế.

* Lộ trình học thực chiến 100%: Không chỉ học ngữ pháp, cấu trúc chương trình tập trung vào thực hành xử lý dữ liệu trực tiếp. * Khóa học tiên quyết để chinh phục Machine Learning: Hệ thống hóa hoàn hảo các kỹ thuật tiền xử lý bắt buộc phải biết trước khi học AI. * Làm chủ công cụ phân tích dữ liệu: Chinh phục các tính năng cốt lõi của Numpy (tính toán số học) và Pandas (kiểm soát dữ liệu). * Rút ra Insight thông qua trực quan hóa: Truyền đạt kỹ năng trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và Seaborn. * Củng cố nền tảng thống kê: Học các kỹ thuật phân tích nhóm và thống kê cơ bản để nắm bắt đặc tính của dữ liệu.

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.

Khóa học này về RAG (Retrieval-Augmented Generation) 👉 Không chỉ dừng lại ở việc giải thích khái niệm 👉 Mà là khóa học tập trung vào thực hành, nơi bạn sẽ trực tiếp xây dựng cấu trúc hoạt động thực tế 👉 Và trải nghiệm quá trình mở rộng, nâng cao hệ thống. Bắt đầu từ những ví dụ RAG đơn giản, bạn sẽ học từng bước từ Advanced RAG → Modular RAG → đến RAG dựa trên Agent để đạt đến cấp độ có thể ứng dụng ngay vào công việc thực tế.

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.

Có bao giờ sau buổi họp quan trọng với khách hàng, bạn tiếc nuối vì chỉ tập trung ghi chú thay vì giao tiếp bằng mắt, hoặc không thể ghi lại chính xác nội dung cuộc họp không? Đừng lo lắng nữa! Khóa học này sẽ giúp bạn tự tạo trợ lý CRM riêng, sử dụng Vibe Coding để AI tóm tắt nội dung chính và lưu trữ cuộc họp gọn gàng. Bạn sẽ học cách giảm đáng kể thời gian lập tài liệu, tối ưu năng suất và cách tân quản lý khách hàng.

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.

Khi kỷ nguyên AI đến, việc xây dựng đường dẫn dữ liệu đã trở thành năng lực cốt lõi quyết định khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Hãy học hỏi bí quyết xây dựng đường dẫn dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng Airflow được sử dụng rộng rãi nhất, trực tiếp từ các chuyên gia Thung lũng Silicon (cựu Trưởng nhóm Dữ liệu Udemy, hiện là Giáo sư Chương trình Thạc sĩ Dữ liệu tại Đại học Bang San Jose) với kinh nghiệm thực tế và kinh nghiệm giảng dạy phong phú.

Khóa học này nhằm mục đích hướng dẫn cách sử dụng Gemini API SDK mới nhất (@google/genai) trong môi trường Node.js và TypeScript. Bạn sẽ học cách sử dụng công nghệ đa phương thức (multimodal) để xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh và video. Chúng ta sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ cấp phát API key, thiết lập dự án cho đến việc gọi mô hình.

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.

Bạn sẽ được học toàn bộ quy trình tự vận hành mô hình Gemma 4 mới nhất trực tiếp trên MacBook của mình mà không phải lo lắng về chi phí API trả phí. Bạn sẽ nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất tận dụng Metal API của Apple Silicon, cách thiết lập tham số tối ưu theo dung lượng VRAM, và trang bị năng lực xây dựng cơ sở hạ tầng AI cục bộ cấp độ sản xuất dựa trên FastAPI.

Khóa học này là quá trình học tập lý thuyết cơ bản và quy trình thực tế cần thiết để áp dụng mô hình hóa AI và lập kế hoạch dịch vụ vào công việc thực tế. Người học có thể nắm vững kiến thức nền tảng thiết yếu để thực hiện thành thạo các dự án mô hình hóa AI, và trải nghiệm các quy trình thực tế đa dạng được sử dụng trong môi trường làm việc thực tế. Đặc biệt, khóa học được cấu trúc để học từng bước toàn bộ quy trình từ phân tích môi trường dịch vụ AI → thiết lập mục tiêu → phân tích yêu cầu → thiết kế mô hình dịch vụ → lập kế hoạch kịch bản → lập kế hoạch ứng dụng → thiết lập kế hoạch thực hiện → lập kế hoạch đánh giá hiệu quả. Thông qua điều này, không chỉ dừng lại ở việc học tập từ góc độ kỹ thuật đơn thuần, mà có thể phát triển tư duy có hệ thống và khả năng ứng dụng thực tế về cách thức đưa AI vào sử dụng và khai thác từ góc độ kinh doanh và lập kế hoạch dịch vụ. Người học hoàn thành khóa học này sẽ hiểu được quá trình lập kế hoạch và thực hiện tổng thể của dự án AI, và có thể tăng cường năng lực với vai trò là người lập kế hoạch dịch vụ AI·PM·chiến lược gia dựa trên dữ liệu trong môi trường doanh nghiệp thực tế.

Nếu bạn có thể vẽ biểu đồ nhưng không thể giải thích được dữ liệu, thì khóa học này là quá trình xây dựng "năng lực đọc và giải thích" dữ liệu. Trong PART3, chúng ta sẽ thực hiện phân tích dữ liệu khám phá (EDA) tập trung vào các trường hợp thực tế. ✔ Kiểm tra phân phối dữ liệu ✔ Phân tích mối quan hệ giữa các biến ✔ Thăm dò giá trị ngoại lệ và giải thích trực quan hóa Bạn sẽ nắm vững cấu trúc phân tích với bộ dữ liệu Titanic và Iris, và thông qua dự án sử dụng dữ liệu phim TMDB 5000, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm toàn bộ quá trình phân tích từ: Sắp xếp dữ liệu → Thiết lập chủ đề phân tích → Giải thích trực quan hóa. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ trang bị được năng lực phân tích để có thể đọc và giải thích dữ liệu.

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.

SSIS, SSAS, Học máy, BI, ETL. Bạn có thể học những kỹ năng quan trọng không thể tìm thấy trong sách trong nước, YouTube, bài giảng, blog và học viện. Tôi cũng giới thiệu nó cho những ai quan tâm đến việc làm việc tại các tập đoàn lớn trong nước, các tập đoàn lớn của Mỹ và các tổ chức do nhà nước Hoa Kỳ tài trợ.

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.

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

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 không chỉ dừng lại ở những chatbot đơn thuần mà tập trung vào thực hành xây dựng hệ thống Multi-Agent (đa tác nhân) nơi nhiều Agent cộng tác với nhau. 👉 Bạn sẽ được học từng bước 3 khung làm việc (framework) gồm Swarm, LangGraph, DeepAgents và hoàn thành 6 dự án thực tế như: Chatbot hỗ trợ khách hàng, sản xuất nội dung blog, Agent truy vấn PostgreSQL, Agent nghiên cứu tự động. 👉 Ngoài ra, khóa học còn hướng dẫn triển khai các tính năng cấp độ doanh nghiệp như bộ nhớ dài hạn sử dụng Redis và PostgreSQL, cơ chế bảo mật Human-in-the-loop, giám sát chi phí... giúp bạn có thể xây dựng hệ thống ở cấp độ sản xuất (production-level) và áp dụng ngay vào dịch vụ thực tế sau khi học xong.

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