Trí tuệ nhân tạo thú vị - Khái niệm -

Kỹ năng thực chiến thiết yếu để ứng dụng AI, Prompt Engineering Hãy học hỏi năng lực cốt lõi có thể tăng cường năng suất làm việc và nâng cao năng lực cạnh tranh cho doanh nghiệp thông qua các prompt đúng và chính xác.

Bí quyết về thuật toán Python! quả bóng! chó! Khi bạn muốn thành thạo lập trình Python nhưng lại thấy khó hiểu! Không còn chương trình nào khiến bạn luôn phải bỏ cuộc! Thông qua các ví dụ thực tế từ các giảng viên lập trình chuyên nghiệp Hãy hiểu các khái niệm thuật toán lập trình Python và trở thành chuyên gia!

Thời đại AI! Sáng tạo nội dung là năng lực cạnh tranh của người đi làm. Được chia sẻ bởi người đi làm 10 năm kinh nghiệm Kỹ năng Sáng tạo Nội dung có thể dùng ngay trong công việc thực tế

Thời đại làm việc với robot có phải đã đến rồi? Trong tương lai, khả năng sử dụng RPA có thể được coi là cần thiết với dân văn phòng như Excel. Nếu bạn giao những công việc lặp đi lặp lại đơn giản cho robot RPA, bạn có thể tập trung vào công việc của mình hiệu quả hơn.

[Người thông minh suy nghĩ và đặt câu hỏi như thế nào] Bài giảng do tác giả trình bày dễ hiểu! Trong kỷ nguyên AI tạo sinh, câu hỏi đúng quan trọng hơn đáp án.

HIPS : Human Intelligence Problem Solving, AI dường như sẽ thay thế mọi thứ, nhưng khả năng tái cấu trúc và thấu hiểu vấn đề phức tạp là đặc quyền của con người. Đề xuất cách chủ động tận dụng AI, phát huy năng lực giải quyết vấn đề riêng có của con người.

Dạy kèm Python Coding 1:1 tùy chỉnh từ ChatGPT! Nâng cao khả năng đọc viết mã, năng lực Coding literacy!

Khóa học AI tạo sinh: Nâng tầm năng lực thực chiến! Tự động hóa công việc, bảo mật, đạo đức – chúng tôi trang bị trọn gói.

Bài giảng dễ hiểu của tác giả [AI Leadership], một học giả quản lý có nền tảng về phát triển chương trình và là chuyên gia nhân sự tổ chức sáng tạo.

Khóa học này có tiêu đề "Nhân văn bị AI đánh cắp" Nội dung này dựa trên cuốn sách xem xét lại vai trò và sự tồn tại của con người trong thời đại trí tuệ nhân tạo và tìm hiểu sâu về mối quan hệ giữa trí tuệ nhân tạo và con người.

Sắp xếp lại trật tự công việc để tăng hiệu quả công việc trong thời gian làm việc hạn chế Trong thời đại mà năng suất phải được tăng lên cùng với việc giảm giờ làm việc, chúng tôi sẽ giúp bạn cải thiện khả năng làm việc của cá nhân cũng như hiệu suất chung của tổ chức bằng cách điều chỉnh lại trình tự công việc.

Nếu bạn muốn trở thành một nhân viên giỏi, hay còn gọi là nhân viên siêu phàm, việc đặt ra mục tiêu chính xác và quản lý hiệu suất kỹ lưỡng là điều cần thiết. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách triển khai quản lý hiệu suất, cách tăng hiệu suất, giới thiệu quy trình quản lý hiệu suất hiệu quả và giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc từ những điều cơ bản.

Một thời đại mà ngôn từ trở thành tính cạnh tranh! Không phải là bạn không thể làm việc mà là bạn không thể nói. Từ những kiến ​​thức cơ bản về hội thoại cho đến phương pháp thuyết trình, bất kỳ ai cũng có thể trở thành người ‘thiếu ngôn từ’.

Giờ đây chính là thời đại của AI tạo sinh! Hãy tiếp thu kiến thức và kinh nghiệm để không chỉ đơn thuần sử dụng công nghệ mới nhất, mà còn nắm vững nguyên lý cốt lõi, khai thác AI tạo sinh vào đời sống của mình!

Hãy cùng học về tư duy tính toán dựa trên việc vận dụng phương pháp tư duy khoa học của máy tính! Hãy cùng hình dung các phương án ứng dụng dựa trên tư duy tính toán trong công việc hoặc đời sống hàng ngày!

Cốt lõi của khoa học dữ liệu là mô phỏng hiệu quả khả năng con người phân tích có hệ thống dữ liệu khổng lồ! Thông qua quá trình này, bạn có thể ôn lại kiến thức toán học cơ bản để hiểu mô hình hóa khoa học – nền tảng của khoa học dữ liệu.

Đọc HTML? Và đó cũng là một bài luận trong cuộc sống hàng ngày? Bạn sẽ có thể học lý thuyết về rượu mà không gặp bất kỳ trở ngại nào thông qua những câu chuyện thú vị như đọc một cuốn tiểu thuyết và tạo ra một nguyên mẫu của trang web mà bạn muốn.

Chúng tôi sống trên nhiều nền tảng. Các công ty giao tiếp với khách hàng trong nền tảng, liên tục sửa đổi và phát triển chiến lược cũng như mô hình kinh doanh kỹ thuật số cũng như cung cấp dịch vụ. Hãy dành thời gian để thiết lập chiến lược phù hợp với kỷ nguyên nền tảng kỹ thuật số và tạo ra sự đổi mới kỹ thuật số trong công việc của bạn!

Web 3.0 sẽ được thúc đẩy bởi các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo và chuỗi khối, mang lại những thay đổi sâu rộng trong cơ cấu kinh tế, xã hội và văn hóa. Hiểu rõ các công nghệ cốt lõi của Web 3.0 và nhanh chóng xác định các mô hình kinh doanh, phương pháp làm việc liên quan sẽ là bước khởi đầu quan trọng để các cá nhân và công ty dẫn đầu trong tương lai.

AWS Cloud, tại sao bạn nên học bảo mật? Hiện nay việc sử dụng đám mây đã trở nên phổ biến, điều cơ bản nhất khi sử dụng đám mây là gì? Đó là an ninh. Nếu bạn không thể ngăn chặn việc truy cập trái phép và rò rỉ dữ liệu được lưu trữ trên đám mây, Sự mất mát mà tôi và công ty sẽ phải đối mặt thật không thể diễn tả được phải không? Để giúp ngăn chặn những sự cố như vậy, chúng tôi sẽ dạy cho bạn kiến ​​thức bảo mật cơ bản khi sử dụng đám mây AWS của Amazon.

Bạn có muốn thử làm trí tuệ nhân tạo không? Nhiều sản phẩm trí tuệ nhân tạo trong thực tế của chúng ta, chẳng hạn như ô tô tự lái, chatbot và loa AI, đang được phát triển. Bạn đã bao giờ tự hỏi nó hoạt động như thế nào và làm thế nào để tạo ra nó chưa? Nếu bạn làm theo hướng không mã và mã thấp, bạn có thể dễ dàng tạo ra trí tuệ nhân tạo.

Triển khai cơ bản Deep Learning trên Excel và thấu hiểu ý nghĩa sâu sắc!

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.

Từ việc hiểu khung cốt lõi của học máy Spark, xử lý dữ liệu dựa trên SQL thông qua các vấn đề thực tế có độ khó cao, phân tích dữ liệu thông qua phân tích miền kinh doanh và khả năng triển khai các mô hình học máy được tối ưu hóa, bạn sẽ trở thành chuyên gia học máy dựa trên số lượng lớn data. Nếu bạn muốn được công nhận, hãy tham gia bài giảng này.

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.

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.

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.

Giải thích các nguyên lý cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, tập trung vào lý thuyết.

Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, bí quyết phát triển Deep Learning thực tế thông qua các bài toán thực tế, Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về công nghệ CNN Deep Learning dựa trên Pytorch, hãy tham gia khóa học này :)

Phần Project '파이토치 - Dễ hiểu bằng code': triển khai dự án học sâu thực tiễn dùng ảnh, video, ngôn ngữ tự nhiên, giúp hiểu cấu trúc, luồng mô hình qua học tập chú trọng code hơn lý thuyết.

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.

Bạn có thể sử dụng Docker để tạo môi trường phân tích học sâu trên đám mây. Khi kết hợp Docker và đám mây do Google, MS quản lý, bạn có thể thực hiện công việc bằng các phương pháp phân tích học sâu mới nhất trên máy tính của mình.

Thời gian trôi liên tục và dữ liệu tiếp tục tích lũy. Trong thế giới năng động này, dữ liệu chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ sự biến động trên thị trường tài chính đến những dấu hiệu khó nhận thấy của biến đổi khí hậu, dữ liệu chuỗi thời gian đều có tất cả. Bây giờ hãy tìm hiểu cách diễn giải và sử dụng dữ liệu mạnh mẽ này bằng sức mạnh của Python và học sâu!

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.