Làm đi! Giới thiệu về học sâu

<Mô hình Ngôn ngữ Lớn, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!>(Insight, 2025)를 바탕으로 LLM의 이론과 실전 예제를 다루는 강의입니다.

<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM>(길벗, 2025)의 깃허브 노트북과 보너스 콘텐츠를 다루는 강의입니다. 깃허브: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ <밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM>은 세바스찬 라시카(Sebastian Raschka)가 쓴 베스트셀러 <Build a Large Langauge Model (from Scratch)>(Manning, 2024)의 번역서입니다. 이 책은 오픈AI가 만든 GPT-2 모델을 밑바닥에서부터 시작해서 완전한 모델을 만들어 보면서 대규모 언어 모델의 작동 원리를 배우고 활용하는 방법을 제공합니다.

Với Chuỗi Hanbit Media Honggong, bạn có thể học các hướng dẫn về học máy và học sâu siêu việt như thể bạn đang dạy kèm 1:1, hiểu chúng bằng hàng trăm bức vẽ tay và có thể thực hành ngay chỉ với một trình duyệt thông qua Google Colab.

Đây là khóa học về lý thuyết machine learning và các ví dụ thực tế dựa trên cuốn sách <머신러닝, 핵심만 빠르게!>(Insight, 2025).

Đánh thức bộ não lập trình đang ngủ say. Từ cơ bản về Python đến Machine Learning chỉ trong một cuốn sách! Cuốn sách này là tài liệu nhập môn khoa học máy tính được xây dựng dựa trên bài giảng của MIT, giúp những người mới bắt đầu hoàn toàn chưa biết gì về lập trình cũng có thể thoải mái tìm đọc. Hãy đánh thức bộ não lập trình của bạn bằng những chủ đề thiết yếu để bắt đầu lập trình như tư duy máy tính và các thuật toán đơn giản. Thông qua các bài tập rèn luyện trí não ở mỗi chương, bạn sẽ được tìm hiểu các chủ đề thực tiễn như trực quan hóa dữ liệu, mô phỏng, kỹ thuật tính toán dữ liệu và machine learning.

Đây là bài giảng bao quát nội dung của cuốn sách bán chạy nhất trên Amazon <Hands-On Machine Learning, 2nd Edition>. Bạn sẽ được học về nhiều thuật toán học máy và phương pháp đánh giá khác nhau bằng cách sử dụng Scikit-Learn, một thư viện học máy tiêu biểu. Ngoài ra, chúng ta sẽ cùng củng cố cả lý thuyết lẫn thực hành từ mạng thần kinh nhân tạo đến học tăng cường bằng cách sử dụng TensorFlow và Keras, những thư viện học sâu nổi tiếng nhất. Đây là khóa học chưa hoàn thiện hoàn toàn. Dự kiến mỗi tuần sẽ có thêm từ 1 đến 2 bài giảng mới được cập nhật.

Học sâu là gì? Một khóa học về deep learning và chào hỏi tóm tắt đầy đủ các khái niệm về deep learning và áp dụng chúng vào thực tế!

Khóa học này nói về việc nghiên cứu các mạng lưới thần kinh thông tin vật lý, một trong những công nghệ học sâu cải tiến thế hệ tiếp theo và trực tiếp triển khai chúng bằng Pytorch. Cùng tôi tìm hiểu thế hệ công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến tiếp theo!

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 :)

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

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.

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.

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.

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!

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.

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 masterclass thực hành hoàn chỉnh phân tích sâu sự phát triển công nghệ cốt lõi của AI tạo sinh từ LDM(Latent Diffusion Model) đến DiT(Diffusion Transformer). Chúng ta sẽ trực tiếp phân tích nguyên lý học tập dựa trên không gian tiềm ẩn của LDM, cấu trúc của Stable Diffusion, và phương thức triển khai của Diffusion Transformer mới nhất thông qua các bài báo và code. Học viên sẽ trực tiếp triển khai các mô hình LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT dựa trên PyTorch, đồng thời học một cách có hệ thống các xu hướng mới nhất và sự tiến hóa cấu trúc của mô hình tạo sinh.

Khóa học dành cho người mới bắt đầu trở thành kỹ sư AI được thiết kế để trải nghiệm ngắn gọn toàn bộ quy trình từ xử lý dữ liệu, phát triển mô hình, đến Cloud, MLOps và các cân nhắc về đạo đức. Khóa học không chỉ dừng lại ở việc tạo ra mô hình mà còn tập trung vào việc hiểu quy trình kết nối với dịch vụ thực tế để rèn luyện kỹ năng chuyên môn. Các bài thực hành và ví dụ đi kèm sẽ giúp ngay cả những người lần đầu học về AI cũng có thể dễ dàng theo kịp.

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.

<Mô hình Ngôn ngữ Lớn, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!>(Insight, 2025)를 바탕으로 LLM의 이론과 실전 예제를 다루는 강의입니다.

Từ Multi Head Attention đến mô hình Original Transformer, BERT, mô hình dịch thuật MarianMT dựa trên Encoder-Decoder, cho đến Vision Transformer, bạn sẽ học hiểu sâu sắc về Transformer thông qua việc tự tay triển khai code.

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.

Khóa học này là một quá trình tổng hợp toàn bộ kiến thức cần thiết để ứng dụng AI tạo sinh trong thực tế, từ nguyên lý cơ bản của LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn), RAG (Retrieval-Augmented Generation), đến các công nghệ mới nhất như AI Agent và MCP (Modular Command Protocol). Khóa học được thiết kế để bạn có thể học một cách tự nhiên theo dòng chảy công nghệ, hiểu được cách AI tạo sinh hiểu thông tin, tìm kiếm, đưa ra phán đoán và mở rộng thành AI Agent có khả năng hành động.

Khóa học này giải thích các khái niệm cơ bản về LLM và GPT một cách dễ hiểu để bất kỳ ai cũng có thể nắm bắt được. Học viên có thể trực tiếp sử dụng GPT API để tạo chatbot và chạy trên web bằng Streamlit. Thông qua trải nghiệm từ cơ bản đến thực hành, bạn có thể xây dựng nền tảng vững chắc cho những bước đầu tiên trong việc ứng dụng AI.

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.

Bạn sẽ được thực hành tạo ứng dụng Android/iOS dựa trên mô hình học máy đơn giản, đồng thời tìm hiểu về các kiến thức cơ bản về học máy, quy trình chuyển đổi mô hình bằng TFLite và cách triển khai ứng dụng Android/iOS.