Hướng dẫn đầy đủ về CNN (Mạng nơ-ron tích chập) trong Deep Learning - Phiên bản Pytorch

Thông qua các giải thích lý thuyết chuyên sâu về Kafka Connect và đào tạo thực tế chi tiết ở cấp độ có thể sử dụng ngay tại hiện trường, chúng tôi sẽ phát triển bạn thành chuyên gia về tích hợp dữ liệu dựa trên Kafka Connect và xây dựng đường truyền dữ liệu cần thiết trong lĩnh vực này. .

SQL là một trong những yếu tố cốt lõi của phân tích dữ liệu. Thông qua các bài giảng và thực hành chi tiết về các yếu tố cốt lõi của SQL, chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu SQL.

Khóa học này sẽ giúp bạn trở thành chuyên gia thị giác máy tính dựa trên học sâu (deep learning) cần thiết trong thực tế, thông qua các giải thích lý thuyết chuyên sâu về Object Detection và Segmentation cùng các ví dụ thực hành ở mức độ có thể áp dụng ngay trong công việc.

Từ cốt lõi của Kafka đến nội dung chuyên sâu về cơ chế bên trong, giải thích lý thuyết chi tiết và thực hành & Khóa học được cấu trúc sao cho ngay cả những người mới bắt đầu làm quen với Kafka cũng có thể nhanh chóng đạt đến trình độ chuyên gia thông qua thực hành phát triển ứng dụng Kafka thực hành.

Khóa học này bao gồm lý thuyết chi tiết và thực hành về các cơ chế cốt lõi của Apache Airflow, từ DAG, Operator, Hook, Scheduling, Timezone, tính lũy đẳng (idempotency) cho đến Template. Đây là khóa học làm chủ Airflow tập trung vào thực tiễn, giúp bạn hiểu rõ "tại sao Airflow lại hoạt động như vậy" và có thể tự mình thiết kế cũng như gỡ lỗi (debug) các đường ống dữ liệu (data pipeline).

Bạn sẽ được tìm hiểu tường tận về Transformer thông qua việc trực tiếp triển khai bằng mã nguồn từ Multi Head Attention, mô hình Transformer nguyên bản, BERT, mô hình dịch thuật MarianMT dựa trên Encoder-Decoder cho đến Vision Transformer.

Khóa học này được thiết kế để giúp bạn tìm hiểu các chức năng cốt lõi của FastAPI và toàn bộ quá trình phát triển dịch vụ web. Thông qua bài giảng này, chúng tôi sẽ giúp bạn trở thành nhà phát triển FastAPI chuyên nghiệp cần thiết trong lĩnh vực này.

Bằng cách triển khai các trường hợp phân tích dữ liệu thực tế khác nhau thông qua SQL, bạn có thể đồng thời cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu và kỹ năng sử dụng SQL của mình.

Bài giảng này được thiết kế để giúp bạn tìm hiểu cách sử dụng ksqlDB và các cơ chế cốt lõi của nó thông qua các bài tập khác nhau. Sau khi hoàn thành bài giảng, bạn sẽ có thể nhanh chóng và dễ dàng xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu phát trực tuyến theo thời gian thực dựa trên Kafka.

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.

Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, cùng với 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 Deep Learning CNN, hãy tham gia khóa học này :)

Oracle DB kiến trúc cung cấp hướng dẫn cốt lõi giúp bạn hiểu cơ chế bên trong và phát triển thành chuyên gia về hiệu suất điều chỉnh và phân tích hiệu suất.

Khóa học này được thiết kế để giúp bạn nâng cao trình độ trở thành chuyên gia xây dựng máy học thực tế thông qua việc triển khai mô hình máy học của cuộc thi Home Credit Default Risk trên Kaggle.

Chúng tôi sẽ thoát khỏi các khóa học về máy học tập thiên về lý thuyết và cung cấp kiến ​​thức dễ hiểu về các khái niệm cốt lõi của máy học, đồng thời trang bị cho bạn khả năng triển khai các ứng dụng máy học thực tế.

Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, cùng với 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 Deep Learning CNN, hãy tham gia khóa học này :)

Học deep learning thông qua PyTorch. Cuối cùng, khóa học sẽ đề cập đến phân loại hình ảnh.

Khi nghiên cứu AI hoặc thực hiện một dự án sử dụng nó, việc thực hiện một luận điểm cơ bản là điều cần thiết. Thông qua bài giảng này, hãy nâng cao kỹ năng thực hành của bạn bằng cách triển khai một luận văn thực tế!

Nhiều người đã học về FPGA và Verilog nhưng lại gặp khó khăn ở câu hỏi "Vậy làm thế nào để trực tiếp tạo ra một bộ tăng tốc AI?". Khóa học này sẽ giải đáp thắc mắc đó. Chỉ với một tấm FPGA phổ thông và các công cụ miễn phí, bạn sẽ bắt đầu từ việc tự tay thiết kế kernel 3×3, trực tiếp huấn luyện CNN, lượng tử hóa các trọng số đã học sang INT8 để đưa vào phần cứng, và cuối cùng là kiểm chứng xem nó có khớp hoàn toàn (Bit-True) với mô hình Python đến từng bit hay không. Với 30 năm kinh nghiệm trong ngành bán dẫn và tư cách là giáo sư đương nhiệm, tôi chỉ dạy những nội dung đã được kiểm chứng trên FPGA thực tế dưới dạng các 'mạch điện hoạt động được'. Thay vì lý thuyết suông, bạn sẽ có được trải nghiệm tự tay thiết kế và chứng minh, từ đó trang bị năng lực thực chiến đáp ứng yêu cầu trong lĩnh vực thiết kế Fabless và chip bán dẫn AI.

Thực hành nền tảng học sâu trên Excel và hiểu sâu ý nghĩa! Học cách xử lý dữ liệu hình ảnh!

Bạn có thể tham khảo các phương án đổi mới sản xuất trong lĩnh vực bán dẫn và thực hiện chạy thử máy học (machine learning), học sâu (deep learning) với dữ liệu bán dẫn mà không cần lập trình.

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".

Đây là khóa học tất cả trong một (all-in-one), nơi bạn có thể học toàn bộ quy trình từ kiến thức cơ bản về Deep Learning/TensorFlow/Computer Vision đến ứng dụng thực tiễn thông qua dự án thực tế về nhận diện biển số xe. Thông qua các bài thực hành đa dạng, bạn có thể rèn luyện kỹ năng chuyên môn để ứng dụng các mô hình Deep Learning mới nhất vào bộ dữ liệu tùy chỉnh (Custom Dataset).

Xin chào các bạn. Chào mừng đến với Khóa học AI Toàn diện 2026 của tôi: ChatGPT, Google Gemini, Midjourney, Firefly. Trong khóa học này, bạn sẽ học mọi thứ về tất cả các Công cụ AI. Tôi đã tạo các bài học video về mọi tính năng của những công cụ AI này. Bạn sẽ được xem cách triển khai thực tế về cách sử dụng từng tính năng của các công cụ này.

LLM và Agent là những công nghệ nền tảng của các AI như ChatGPT. Hiện tại, LLM là công nghệ tiến gần nhất đến AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát). Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ LLM và Agent dưới góc nhìn của một người bình thường.

"Hãy vứt những lý thuyết AI sáo rỗng và các ví dụ chatbot tràn lan trên YouTube vào thùng rác. Đây là 'Kinh thánh AI sản xuất tích hợp 7 nhóm ngành công nghiệp' duy nhất tại Hàn Quốc, thấu hiểu ngôn ngữ của ngành sản xuất và nhìn thấu bản chất của quy trình." Xin chào, tôi là Byte Detective - người chia sẻ kiến thức. Hiện nay, vô số doanh nghiệp và chuyên gia đang kêu gọi 'DX sản xuất (Chuyển đổi số)' và 'áp dụng AI'. Tuy nhiên, đa số các bài giảng trên thị trường chỉ dừng lại ở những lý thuyết viển vông của các nhà phát triển IT hoặc tư vấn viên, những người hoàn toàn không hiểu về thực tế khắc nghiệt tại hiện trường sản xuất. Khóa học này không phải là bài giảng chỉ để học lý thuyết. Bằng cách kết hợp hữu cơ kiến thức chuyên môn thực tế (Domain Knowledge) của 7 nhóm ngành sản xuất đại diện cho Hàn Quốc với các khung làm việc AI mới nhất, chúng tôi cung cấp 'Kiến trúc kịch bản DX sản xuất thực chiến' có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế vào ngày mai.

Đây là khóa học giúp bạn thực hiện dự án clone "Amenity Detection" của đội ngũ khoa học dữ liệu Airbnb - một ví dụ điển hình về việc ứng dụng TensorFlow, sau đó hệ thống lại quá trình thực hiện lên blog GitHub để tạo dựng portfolio AI.

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.

Bạn đã từng bỏ cuộc khi học Verilog và các công cụ EDA? Một giáo sư khoa bán dẫn, người trực tiếp thiết kế NPU, sẽ hướng dẫn bạn cách hiểu từ CPU đến NPU thông qua việc tính toán với 9 tệp Excel.

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.

Hãy thử tạo video AI chất lượng cao với Midjourney & Runway. Đạo diễn Kim Dong-ah, người từng hợp tác với Samsung, sẽ trực tiếp hướng dẫn từng bước quy trình sản xuất video AI dựa trên một thương hiệu ảo.

Học các nguyên lý cốt lõi và cách triển khai thực tế của Classic RAG, Graph RAG và Agentic RAG. Thiết kế hệ thống định tuyến động nhằm tối ưu hóa hiệu quả sử dụng token và độ trễ, đồng thời xây dựng hệ thống bộ nhớ dài hạn kết hợp khả năng suy luận mạng lưới quan hệ của GraphRAG với vòng lặp tự đánh giá của Agentic RAG. Đây là lộ trình hoàn thiện năng lực thiết kế kiến trúc RAG nâng cao, có thể áp dụng ngay vào thực tiễn.

Hãy tìm hiểu về việc phân tích các vị trí nghề nghiệp liên quan đến Data Science (DS) và Artificial Intelligence (AI), cũng như lộ trình học tập và tuyển dụng để xây dựng sự nghiệp trong các lĩnh vực liên quan.

Chẳng cần biết code vẫn OK, hoàn thiện dịch vụ đầu tiên của riêng bạn cùng Google Stitch Quy trình phát triển AI tất cả trong một, kết nối liền mạch từ lên ý tưởng đến triển khai