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

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.

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.

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).

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.

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.

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.

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.

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.

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 :)

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.

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 :)

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.

Đây là bài giảng tập trung chuyên sâu vào tích chập (convolution), phép toán quan trọng nhất trong thị giác máy tính sử dụng học sâu.

Nhiều người sử dụng ChatGPT và thường xuyên đọc tin tức về hệ thống gợi ý, xe tự hành, nhưng khi được hỏi “tại sao chúng lại hoạt động như vậy” thì lại không biết giải thích thế nào. Chỉ học theo các khóa lập trình thì có thể chạy được mã, nhưng nguyên lý vẫn còn bỏ ngỏ; chỉ học các khóa toán thì thấy được công thức, nhưng lại không thể kết nối với AI. Các khóa học nước ngoài gây áp lực vì tiếng Anh, còn các khóa nhập môn trong nước lại dễ thiên về thực hành. Trong quá trình trực tiếp xây dựng mô hình tại các cuộc thi AI và vận hành “AI của mọi người”, tôi đã gặp hàng nghìn học viên và liên tục chứng kiến cùng một vấn đề. Điểm khiến họ bế tắc không phải là cách sử dụng công cụ, mà là khoảnh khắc các khái niệm hàm số, vi phân, vector và lan truyền ngược bị tách rời khỏi nhau. Khóa học này sẽ nối liền những khoảng cách đó. Từ nền tảng toán học đến mạng nơ-ron và softmax, khóa học giải thích trong một mạch thống nhất: hàm số định nghĩa đầu vào và đầu ra như thế nào, vi phân xác định hướng học ra sao, và lan truyền ngược truyền lỗi như thế nào. Đây không phải là lớp học yêu cầu ghi nhớ công thức hay chỉ gõ lại mã theo hướng dẫn, mà giúp bạn hiểu “tại sao” thông qua công thức và những hình minh họa trực quan. Đối với những ai muốn thực sự hiểu AI, đây sẽ là bước khởi đầu vững chắc để tiến tới học sâu hơn về deep learning.

Bạn đang cảm thấy bế tắc trong việc áp dụng vào thực tế và chuẩn bị phỏng vấn đúng không? Bằng cách đúc kết những kinh nghiệm thực tiễn của mình, tôi sẽ giúp bạn nắm vững kiến thức từ CNN đến DETR một cách chắc chắn thông qua việc tập trung vào mã nguồn (code).

Dưới góc nhìn nhân văn như văn học, điện ảnh, âm nhạc và lịch sử, chúng ta sẽ dễ dàng thấu hiểu khái niệm cũng như nguyên lý của AI tạo sinh, đồng thời khám phá những ảnh hưởng văn hóa và sự thay đổi trong cuộc sống mà AI mang lại. Chương trình cung cấp những hiểu biết thực tiễn và chiến lược về cách các cá nhân và doanh nghiệp nên ứng phó và chuẩn bị như thế nào trong kỷ nguyên AI.

Tìm đường trong biển dữ liệu và khám phá tương lai của trí tuệ nhân tạo. Khóa học này khám phá hai dòng chảy công nghệ khổng lồ là Big Data và Trí tuệ nhân tạo (AI), đồng thời xem xét cách chúng đang mang lại sự đổi mới cho cuộc sống và công việc của chúng ta.

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.

Thông qua bài giảng này, bạn có thể tìm hiểu toàn bộ quy trình và phương pháp chuẩn bị cho kỳ thi tuyển sinh vào trường sau đại học ngành trí tuệ nhân tạo từ đầu đến cuối! Tôi cũng sẽ chia sẻ những nội dung hay giúp tăng khả năng đậu!

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.

Mỗi khi viết báo cáo, bạn có cảm thấy bế tắc không? Lãng phí thời gian vì không biết phải viết gì, phải sửa đi sửa lại nhiều lần vì logic không mạch lạc, và cuối cùng chỉ kịp hoàn thành sát nút trước thời hạn. Đây là thực trạng lặp đi lặp lại của rất nhiều nhân viên văn phòng và sinh viên. Bạn đã thử sử dụng ChatGPT, nhưng nó chỉ dừng lại ở mức viết hộ câu chữ, tạo ra những "văn bản nghe có vẻ ổn" chứ không phải là một "báo cáo tạo ra kết quả". Khóa học này hoàn toàn khác biệt. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng ChatGPT không chỉ như một công cụ làm thay, mà như một đối tác chiến lược giúp khuếch đại khả năng lập kế hoạch của bạn. ✔ Cách cấu trúc hóa việc định nghĩa vấn đề một cách rõ ràng ✔ Cách áp dụng framework để thiết kế luồng logic ✔ Cách tăng cường sức thuyết phục dựa trên dữ liệu ✔ Chiến lược nâng cấp thành báo cáo tập trung vào kết quả Trong suốt khóa học, bạn sẽ thực sự hoàn thành một bản báo cáo công việc của riêng mình. Đây không chỉ là lý thuyết suông mà là trải nghiệm thực chiến dẫn đến kết quả ngay lập tức. Ngoài ra, bằng cách tận dụng các tính năng mới nhất như Canvas và phân tích tệp tải lên, chúng tôi giúp bạn trang bị năng lực AI (AI Literacy) để không bị tụt hậu trong môi trường AI tạo sinh đang phát triển nhanh chóng. Sau khi tham gia khóa học này: Thời gian viết báo cáo sẽ giảm xuống, Logic trở nên chặt chẽ hơn, Và kết quả sẽ rõ rệt hơn. Hãy trải nghiệm khoảnh khắc khi báo cáo không còn là gánh nặng, mà trở thành vũ khí chứng minh năng lực của chính bạn.

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.

Đây là buổi giảng đại chúng dành cho công chúng, giúp họ thoát khỏi nỗi sợ hãi mơ hồ về trí tuệ nhân tạo. Thông qua các ví dụ cụ thể, chúng ta sẽ tìm hiểu ý nghĩa thực sự của việc AI học hỏi. Đồng thời, chúng ta cũng sẽ khám phá cấu trúc não của AI trông như thế nào và cách nó tư duy, qua những ví dụ cụ thể.

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".

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.

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.

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Đây là khóa học thực hành giúp người mới bắt đầu có thể nhanh chóng tạo các mẫu PDF và Notion bằng cách sử dụng AI, sau đó bán chúng trên các nền tảng như Etsy, Gumroad, Notion Marketplace để tạo thu nhập thụ động. Bạn có thể học tất cả các bước cùng một lúc, từ nghiên cứu thị trường đến sản xuất, thiết kế trang chi tiết sản phẩm, đăng tải và chiến lược bán hàng.

Dành cho những bạn đã hoàn thành trình độ SwiftUI trung cấp, giờ là lúc để tích hợp AI vào ứng dụng của mình. Với Apple Intelligence và framework FoundationModels, bạn sẽ hoàn thiện các ứng dụng AI on-device hoạt động ngay trên thiết bị mà không cần kết nối internet.

Khóa học này bắt đầu từ câu hỏi “Nếu tôi ở trên tàu Titanic, liệu tôi có thể sống sót không?”, từ đó phát triển một mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế và hoàn thiện một dự án full-stack để cung cấp dịch vụ đó trên web. Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình phát triển AI và web, từ xây dựng mô hình Deep Learning bằng PyTorch, thiết lập máy chủ backend với FastAPI, cho đến triển khai giao diện người dùng bằng Next.js.