Bắt đầu với học máy (nguyên tắc cơ bản + thực hành cho người mới bắt đầu)

Trong khóa học này, chúng ta sẽ chủ yếu tìm hiểu về các chức năng liên quan đến hoạt ảnh của máy xay. Tìm hiểu một số cách để tạo hoạt ảnh khung chính cơ bản và sửa đổi khóa.

Thông qua khóa học này, người học có thể có được khả năng lấy chứng chỉ tin học ứng dụng. Khóa học được cấu trúc theo tiêu chuẩn ra đề để lấy chứng chỉ tin học ứng dụng. Có thể học kiến thức cơ bản về môn tin học ứng dụng và ứng dụng để chuẩn bị lấy chứng chỉ. (Tin học ứng dụng cấp 1,2 thực hành - Thực vụ bảng tính)

Thông qua khóa học này, học viên có thể có được khả năng lấy chứng chỉ tin học văn phòng. Khóa học được cấu trúc theo tiêu chí ra đề để chuẩn bị cho việc lấy chứng chỉ tin học văn phòng. Có thể học hỏi kiến thức cơ bản về môn tin học văn phòng và ứng dụng để chuẩn bị cho việc lấy chứng chỉ.

Khóa học này nhằm mục đích tiếp thu nội dung cơ bản dành cho những người quan tâm đến lĩnh vực phác thảo và thiết kế cơ khí, những người đang có mục tiêu đạt được chứng chỉ trong lĩnh vực này, những người muốn thăng tiến sang lĩnh vực liên quan hoặc muốn nâng cao chuyên môn của mình. Đó là một quá trình.

Đây là khóa học hợp ngữ do Smoothie TV cung cấp.

Đây là khóa học Photoshop dành cho người mới bắt đầu tìm hiểu từng bước các chức năng cơ bản và quan trọng nhất của công cụ chỉnh sửa đồ họa Photoshop.

Tìm hiểu các chức năng tiêu biểu như chỉnh sửa cơ bản và chỉnh màu bằng DaVinci Resolve và tích hợp với phần mềm khác.

Tuân theo phương châm của TED (http://ted.com), ‘Những ý tưởng đáng để giao tiếp’, chúng tôi giới thiệu những bài giảng hay.

Đây là khóa học ứng dụng Autodesk Revit để triển khai BIM (Mô hình thông tin xây dựng).

Khóa học này là quá trình học cách viết code an toàn và đáng tin cậy trong quá trình phát triển phần mềm. Không chỉ dừng lại ở việc triển khai tính năng đơn thuần, mà còn học các nguyên tắc và kỹ thuật lập trình có thể ngăn ngừa lỗ hổng bảo mật và đảm bảo tính ổn định. Thông qua thực hành và các trường hợp cụ thể, bạn có thể hiểu được các mối đe dọa bảo mật có thể xảy ra trong môi trường phát triển thực tế, và nắm vững các kỹ thuật viết code an toàn để ngăn chặn chúng như quy tắc coding, xác thực giá trị đầu vào, xử lý ngoại lệ, quản lý bộ nhớ. Sau khi hoàn thành khóa học này, các developer sẽ có được năng lực thực tế để phát triển phần mềm có tính bảo mật và độ tin cậy cao, đồng thời nâng cao độ hoàn thiện của code.

Đây là loạt bài giảng video dành cho người mới bắt đầu sử dụng AWS và sinh viên đại học tham gia AWS Educate. Chúng tôi sẽ giới thiệu ngắn gọn về quy trình đăng ký AWS và các dịch vụ miễn phí.

Đây là khóa học mà bạn có thể nghiên cứu cấu trúc dữ liệu và thuật toán cùng lúc với C++, một ngôn ngữ hướng đối tượng.

Với Blueprint của Unreal Engine 4, bạn có thể bắt đầu tạo trò chơi mà không cần lập trình khó khăn.

Hãy tạo một trung tâm mua sắm với WordPress

Đây là khóa học Arduino do Seongjun Park giảng dạy trên YouTube.

Đây là khóa học giới thiệu về khoa học máy tính và lập trình của khoa kỹ thuật MIT.

Đây là series công cụ bút nằm trong số các khóa học Photoshop nâng cao được cung cấp bởi chương trình Photoshop Revolution.

Đây là khóa học cơ bản về Unity miễn phí của Unity Hub root Joo Dong-geun.

Chạy quảng cáo hiệu quả với Google AdWords

Đây là khóa học ngôn ngữ iOS cơ bản do LAte Developer giảng dạy trên YouTube.

Bước đầu tiên để học AI: Tạo ra chương trình học tối ưu cho người mới bắt đầu làm quen với trí tuệ nhân tạo! Thứ hai trong số đó, hãy kết hợp lý thuyết và code đã học! Bây giờ là thực chiến! Giai đoạn củng cố nền tảng và sự tự tin về kiến thức của bản thân bằng cách giải mã lý thuyết đã học thành code.

Không cần phải bỏ qua hoặc sợ học máy. Học máy rất dễ dàng, nhưng hãy nghĩ xem nên áp dụng học máy vào đâu. Hướng mở rộng học máy của Java dự kiến ​​sẽ tương thích với Python, R và Java, chẳng hạn như iOs, so với thế mạnh hiện tại của Python và R. Mục đích của bài giảng này là thiết lập hệ thống cộng tác DIKW giữa các chuyên gia miền và nhân viên CNTT.

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.

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.

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.

Xây dựng hệ thống Full-stack không cần lập trình: Tự mình hoàn thiện toàn bộ pipeline từ thu thập dữ liệu, phân tích AI·ML đến bảng điều khiển web chỉ bằng các câu lệnh tiếng Hàn (Vibe Coding). Sở hữu pipeline tự động hóa 100%: Sở hữu công cụ phân tích chứng khoán độc lập, nhận kết quả sàng lọc S&P 500 và ý kiến đầu tư qua Telegram vào mỗi sáng. Tiếp thu khung đầu tư dựa trên dữ liệu thực tế: Biến năng lực phân tích dữ liệu và quản trị rủi ro cấp độ tổ chức thành của riêng bạn dựa trên mã nguồn đang vận hành thực tế.

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.

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.

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

Khi học học máy, ta được dạy cách nâng cao độ chính xác. Nhưng đến lúc đưa mô hình lên chip thực tế, lại nảy sinh những câu hỏi mà chẳng ai chỉ bảo. Mô hình này thực hiện bao nhiêu phép nhân? Nó cần lưu trữ những gì và dung lượng bao nhiêu? Thông số kỹ thuật của con chip mục tiêu hiện tại có thể đáp ứng nổi những yêu cầu đó chăng? Giáo trình học máy thì bàn về độ chính xác, còn giáo trình bán dẫn lại nói về mạch điện, nhưng tài liệu kết nối hai lĩnh vực này lại vô cùng khan hiếm. Tôi đã nhiều lần đối mặt với khoảng trống này khi triển khai CPU RISC-V và NPU trên FPGA. Đó là tình cảnh mô hình có độ chính xác cao nhất lại chẳng thể nào nhét vừa vào board mạch. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn tự tay xây dựng sáu thuật toán bằng Python, đồng thời đo lường số phép nhân, phép so sánh, dung lượng bộ nhớ và độ chính xác ở mỗi thuật toán. Sau đó, quy đổi các giá trị này sang tài nguyên thực tế trên board FPGA. Bởi lẽ, nói "bao nhiêu phép nhân" thì khó mà hình dung được quy mô, nhưng nếu nói "chiếm bao nhiêu phần trăm tài nguyên board" thì ta dễ dàng đánh giá được. Trải qua 9 bài Lab và gom sáu mô hình vào chung một bảng, ta sẽ thấy một bức tranh hoàn toàn khác với dự đoán. Đã dành tới 9 bài chỉ để đếm số phép nhân, nhưng thứ thực sự gây trở ngại lại không phải là phép nhân. Tiếp theo, ta sẽ chuyển đổi số thực thành số nguyên, quản lý độ rộng bit, và xây dựng cả bộ tiêu chí để đánh giá mạch. Bạn không cần phải có board FPGA. Khóa học chỉ sử dụng Python, còn board mạch chỉ đóng vai trò làm hệ quy chiếu để quy đổi các giá trị đo lường.

Với lộ trình học tập bài bản gồm 40 bài giảng, bạn sẽ được học từ lý thuyết cơ bản về AI đến các kỹ thuật AI ứng dụng của từng thuật toán. Thông qua việc học và thực hành thuật toán bằng ngôn ngữ R cùng tư duy toán học trực quan, bạn sẽ trang bị được năng lực phát triển mô hình AI có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ việc xây dựng và lựa chọn sử dụng các mô hình thuật toán cho phân tích dữ liệu, học máy (machine learning) và các công cụ ứng dụng liên quan.

Đây là khóa học Python cơ bản dành cho những người mới bắt đầu muốn phát triển thành nhà phân tích dữ liệu. - Người muốn phân tích dữ liệu nhưng chưa biết Python - Người muốn học machine learning bằng Python - Người đang chuẩn bị cho kỳ thi thực hành chứng chỉ phân tích Big Data - Người muốn phát triển ứng dụng dựa trên machine learning bằng Python

Bạn muốn học AI nhưng lần nào cũng bị khựng lại trước các công thức đại số tuyến tính? Thay vì bắt bạn học thuộc lòng các công thức, khóa học này sẽ giúp bạn tận mắt chứng kiến các vectơ và ma trận thực sự chuyển động như thế nào trong không gian. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể tự mình đọc hiểu toán học đằng sau mạng thần kinh, PCA và SVD.

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.

Chúng tôi xin hướng dẫn những gì cần học dành cho những người bắt đầu phát triển AI.

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 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.

"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.

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.