Trí tuệ nhân tạo hồi hộp - Phần khái niệm -

AI cuối cùng đã có cơ thể - Thời đại robot, chiến lược sinh tồn của tôi là gì? Physical AI không chỉ đơn thuần là robot. Đó là sự đảo lộn của các mô hình kinh tế được tạo ra bởi sự hội tụ lớn giữa trí tuệ nhân tạo, robot học và công nghệ năng lượng. Khóa học này sẽ giúp bạn tìm hiểu từ nhiều góc độ khác nhau, từ bối cảnh ra đời của Physical AI, chiến lược của các tập đoàn công nghệ lớn toàn cầu, chủ quyền phần cứng, cho đến các vấn đề xã hội trong tương lai như thuế robot, thu nhập cơ bản và bất bình đẳng toàn cầu.

Khung tham chiếu mới về sự hợp tác giữa con người và AI nhằm khuếch đại tư duy nhân loại Làm thế nào để tận dụng AI nhằm khuếch đại tối đa năng lực của con người? Trên một nền tảng sáng tạo mới, sự hợp tác giữa con người và AI nên được thực hiện dựa trên những tiêu chuẩn nào? Và công việc cũng như quy trình làm việc nên được thiết kế ra sao? Khóa học này sẽ đưa ra một khung tham chiếu mới và chiến lược thực thi để trả lời cho những câu hỏi đó.

Đổi mới hiệu suất công việc và khả năng sáng tạo – Agentic AI AI giờ đây không chỉ dừng lại ở mức độ tự động hóa đơn thuần, mà đang tiến hóa sang một giai đoạn mới: tự phán đoán và thực thi. Agentic AI chính là công nghệ cốt lõi nằm ở trung tâm của sự thay đổi này, giúp các doanh nghiệp và tổ chức vận hành thông minh hơn. Khóa học này được thiết kế để giúp bạn hiểu rõ ràng và dễ dàng cách Agentic AI kết nối giữa việc ra quyết định và thực thi, cũng như cách ứng dụng nó vào thực tiễn công việc. Hãy khám phá ngay những kiến thức thiết yếu dành cho mọi nhân sự chuyên môn đang chuẩn bị cho tương lai.

Mọi quy luật của trò chơi sẽ thay đổi — Một chiều hướng kinh doanh mới mở ra nhờ máy tính lượng tử. Vượt xa sự tiến bộ công nghệ đơn thuần, máy tính lượng tử sẽ thay đổi hoàn toàn mô hình của toàn ngành công nghiệp và đã trở thành biến số cốt lõi quyết định môi trường kinh doanh trong tương lai. Từ những nguyên lý cơ bản của máy tính lượng tử đến các ví dụ đổi mới trong mọi ngành như tài chính, dược phẩm, bảo mật và các động thái chiến lược của các tập đoàn công nghệ lớn (Big Tech) toàn cầu, chúng tôi sẽ phân tích một cách sâu sắc dòng chảy của sự thay đổi công nghệ vĩ đại này. Đây là lộ trình chắc chắn nhất giúp những người làm thực tế muốn trang bị "kiến thức lượng tử" (quantum literacy) mà không cần kiến thức vật lý phức tạp có thể trở thành những nhân tài của tương lai.

Đọc hiểu tiêu chuẩn của tiền kỹ thuật số — Trật tự tài chính mới mở ra bởi Stablecoin Trong thị trường tài sản kỹ thuật số đầy biến động, stablecoin là loại tài sản duy nhất hoạt động "như tiền thật" và đã trở thành cốt lõi của hạ tầng tài chính toàn cầu. Chúng tôi cung cấp những kiến thức thiết yếu, cô đọng dành cho những người làm chuyên môn muốn đi đầu trong việc thấu hiểu sự thay đổi mô hình của nền kinh tế kỹ thuật số.

Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu cách đưa ra dự đoán dữ liệu bằng thư viện Tensorflow. Bằng cách kết hợp việc học trong thư viện và phân tích dữ liệu mẫu, bạn sẽ học các phương pháp phân tích và xử lý dữ liệu có thể áp dụng trong thực tế.

Bài giảng này cung cấp những kiến ​​thức cần thiết để hiểu cấu trúc và nguyên lý hoạt động của các mạng nơ-ron nhân tạo khác nhau và tạo ra các mô hình tốt.

Đây là khóa học toàn diện về lý thuyết và thực hành của Keras để tìm hiểu các dự án hồi quy, phân loại và học sâu về máy học hữu ích khác nhau bằng cách sử dụng Keras và Python, các ngôn ngữ phổ biến của trí tuệ nhân tạo.

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.

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.

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.

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.

Ngành công nghiệp điện tử và bán dẫn là lĩnh vực đặc biệt quan trọng trong việc quản lý và đổi mới dựa trên dữ liệu do quy trình siêu chính xác và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này đề cập đến các chiến lược thực tiễn có thể áp dụng ngay trong sản xuất điện tử và bán dẫn như phát hiện lỗi, tối ưu hóa quy trình, bảo trì dự đoán, quản lý chuỗi cung ứng bằng cách sử dụng công nghệ AI. Cùng với các trường hợp thực tế của các công ty toàn cầu, khóa học cũng đưa ra phương pháp triển khai AI chi phí thấp và hiệu quả cao mà các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể áp dụng một cách thực tế. Thông qua đó, học viên sẽ có thể hiểu và áp dụng chiến lược sản xuất dựa trên AI không chỉ để nâng cao năng suất và giảm chi phí mà còn để trang bị khả năng cạnh tranh trong tương lai.

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.

"Cách mạng công nghiệp 4.0, nhà máy AI... Những thuật ngữ này nghe có vẻ quen thuộc nhưng bạn vẫn chưa hình dung ra cấu trúc của chúng?" Smart Factory (Nhà máy thông minh) được gọi là tương lai của ngành sản xuất. Các bài báo về chủ đề này xuất hiện dồn dập, và nó trở thành năng lực thiết yếu trong các thông báo tuyển dụng, nhưng đối với những người không chuyên, rào cản đó cảm giác thật cao vời vợi. "PLC? MES? ERP? Bạn đã từng bỏ cuộc vì những từ viết tắt trông như ngôn ngữ ngoài hành tinh?" "Bạn lo sợ không dám bắt đầu vì không có kiến thức về lập trình hay kỹ thuật?" Đừng lo lắng. Khóa học này không tập trung vào 'kỹ thuật' mà tập trung vào 'cấu trúc'. Thay vì những văn bản phức tạp, thông qua các hình ảnh và sơ đồ trực quan, chúng tôi sẽ giúp bạn hoàn thiện bản đồ tổng thể về nhà máy thông minh trong đầu mình, giống như đang lắp ráp các khối Lego vậy.

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.

Khóa học này bao gồm toàn bộ quá trình phát triển ChatGPT từ một AI hội thoại đơn thuần thành một AI Agent thông minh có khả năng thực hiện các công việc thực tế. Bạn sẽ được trực tiếp xây dựng các AI Agent có thể ứng dụng ngay vào công việc thực tiễn bằng cách sử dụng ba khung làm việc cốt lõi: LangChain, LangGraph và LangSmith.

Hãy triển khai khung deep learning trực tiếp trong Excel! Hãy cùng giải quyết việc học có giám sát/học không giám sát/học tăng cường bằng cách sử dụng khung đã triển khai!

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.

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.

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.

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 :)

Khóa học này xuất phát từ câu hỏi "Nếu tôi có mặt trên tàu Titanic thì liệu có thể sống sót không?", phát triển mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế, và hoàn thành dự án fullstack triển khai dịch vụ này lên web. Bạn sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ AI đến phát triển web, bao gồm mô hình hóa deep learning với PyTorch, xây dựng backend server với FastAPI, và triển khai giao diện người dùng với Next.js.

Dựa trên trải nghiệm thắc mắc về cách nhận diện khuôn mặt hoạt động trong môi trường ngoại tuyến (offline) tại hiện trường, trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng cấu trúc cơ bản của hệ thống quản lý ra vào và điểm danh dựa trên nhận diện khuôn mặt, sử dụng React + Electron và DeepFace chạy trên nền tảng FastAPI của Python. Khóa học tập trung vào việc thấu hiểu nguyên lý hoạt động và xây dựng nền tảng vững chắc để có thể mở rộng thành dự án cá nhân, thay vì chỉ chú trọng vào mức độ hoàn thiện của sản phẩm.

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.