Cách sử dụng AI tạo sinh cho doanh nhân

Khóa học này được thiết kế để người học có thể đồng thời phát triển lý thuyết cơ bản và khả năng ứng dụng thực tế nhằm thực hiện thành thạo các dự án mô hình hóa AI trong công việc. Người học sẽ hiểu được luồng tổng thể của dự án AI và trải nghiệm từng bước quy trình từ định nghĩa vấn đề → thiết kế mô hình → thu thập và tiền xử lý dữ liệu → trích xuất đặc trưng → huấn luyện và xác thực mô hình cùng với các bài thực hành. Ngoài ra, thông qua việc học cách lựa chọn và quản lý mô hình AI tối ưu trong các tình huống khác nhau, người học có thể xây dựng năng lực thực tế về AI có thể áp dụng vào môi trường kinh doanh thực tế. Thông qua khóa học này, người học có thể hiểu một cách có hệ thống toàn bộ quy trình dự án mô hình hóa AI và dựa trên đó tăng cường khả năng giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu.

Khóa học giải đề thi AWS Certified AI Practitioner là khóa học tóm tắt cốt lõi để đạt chứng chỉ. Đầu tiên, ôn tập nhanh các khái niệm cơ bản về AI/ML và AI tạo sinh, sau đó học các tính năng và trường hợp sử dụng của các dịch vụ AI chính của AWS thường xuất hiện trong kỳ thi (ví dụ: SageMaker, Rekognition, Polly, v.v.). Dựa trên đó, thực hành đánh giá giải pháp AI nào phù hợp với các tình huống vấn đề thực tế đa dạng, đồng thời đề cập đến nội dung liên quan đến sử dụng có trách nhiệm mô hình AI và bảo mật dữ liệu. Cuối cùng, nắm vững chiến lược giải đề theo từng dạng bài thi thực tế và chuẩn bị cho kỳ thi thông qua các bài thi thử thực chiến. Thông qua khóa học này, bạn có thể chuẩn bị kỳ thi một cách hiệu quả trong thời gian ngắn.

Hiểu về hiện tại và tương lai của công nghệ AI, trải nghiệm quy trình kiểm thử các mô hình AI như machine learning, và học vai trò của người kiểm thử. Học một cách sâu rộng từ việc xây dựng chiến lược kiểm thử hệ thống dựa trên AI, thiết kế và thực hiện các trường hợp kiểm thử, cho đến cách ứng dụng AI để hỗ trợ kiểm thử. Khóa học này được tiến hành dựa trên giáo trình AI Testing của ISTQB, cung cấp cơ hội để chuẩn bị hoàn hảo cho kỳ thi chứng chỉ ISTQB AI Testing.

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!

Bạn có thể biến ý tưởng của mình thành một bài thuyết trình đẹp mắt chỉ trong vài phút. Không còn cần phải tốn hàng giờ đồng hồ loay hoay với việc thiết kế slide nữa. Với công nghệ AI của GAMMA, bạn có thể cải thiện đáng kể quy trình sáng tạo nội dung của mình.

ChatGPT và các AI tương tự dựa trên công nghệ cốt lõi LLM và Agent. LLM là công nghệ đã tiến gần nhất đến AGI tại thời điểm hiện tại. Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ LLM và Agent từ góc nhìn của người dùng phổ thông.

Trong kỷ nguyên mà dữ liệu bùng nổ và xử lý thời gian thực trở nên quan trọng, điện toán biên (edge computing) đã trở thành một công nghệ thiết yếu, không còn là lựa chọn. Khóa học này được thiết kế để bạn có thể học một cách có hệ thống mọi thứ, từ các khái niệm cốt lõi của điện toán biên đến các chiến lược triển khai để áp dụng vào môi trường kinh doanh thực tế. Thông qua khóa học này, các học viên sẽ nắm vững các nguyên tắc cơ bản của điện toán biên, và tiếp thu kiến thức cùng bí quyết thực tiễn để áp dụng vào công việc và dự án. Để trở thành chuyên gia về điện toán biên – công nghệ cốt lõi của môi trường CNTT tương lai, hãy thực hiện bước đi vững chắc nhất!

Hãy tạo ra video AI chất lượng cao bằng Midjourney & Runway. Đạo diễn 김동아, người đã hợp tác với Samsung, sẽ trực tiếp hướng dẫn bạn từng bước quy trình sản xuất video AI dựa trên một thương hiệu ảo.

Trí tuệ nhân tạo, AI, Agent… nghe có vẻ ghê gớm, nhưng khi bắt tay vào làm thì không có gì to tát như bạn nghĩ. Do đó, tự tay hiện thực hóa các chức năng đơn giản là rất quan trọng. Thông qua các dự án thiết thực có thể ứng dụng thực tế tại công ty, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm đa dạng use case, đồng thời học được cách khai thác và vận dụng AI Agent.

Khóa học này là một masterclass thực chiến tập trung vào việc chinh phục hoàn toàn quá trình tiến hóa của Diffusion Model thông qua các bài báo và mã nguồn. Học viên sẽ học từ nguyên lý bài báo đến việc trực tiếp triển khai các mô hình cốt lõi của AI sinh tạo như DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model) và DDIM. Khóa học phân tích từng bước bối cảnh xuất hiện của từng mô hình, công thức toán học, cấu trúc mạng (U-Net, VAE, Transformer), quá trình học (Noise Schedule, Denoising Step), và những ý tưởng dẫn đến cải thiện hiệu suất. Học viên sẽ trực tiếp lập trình tất cả các mô hình dựa trên PyTorch, không chỉ dừng lại ở việc hiểu bài báo mà còn có được 'khả năng thực tế để tái tạo và ứng dụng'. Ngoài ra, thông qua việc so sánh sự khác biệt và dòng chảy phát triển giữa các mô hình, học viên sẽ hiểu rõ cách chúng được mở rộng. Khóa học này kết hợp lý thuyết·mã nguồn·thực hành thành một, cung cấp hành trình để nghiên cứu viên·nhà phát triển·nhà sáng tạo đều có thể học hỏi một cách có hệ thống về sự tiến hóa của mô hình sinh tạo. Hãy bắt đầu ngay bây giờ trải nghiệm vượt qua việc 'đọc' bài báo, trực tiếp triển khai để 'hiểu và tái sáng tạo'.

Hướng dẫn thành thạo ứng dụng AI dành cho lập trình viên Java! Khóa học này phá vỡ định kiến rằng AI chỉ là lĩnh vực của Python, và trao cho ứng dụng Java của bạn khả năng nhìn, nghe, nói và lập trình của AI. Hãy phát triển thành kiến trúc sư AI dựa trên OpenAI API. Trực tiếp phát triển các chuyên gia AI đa dạng như nhà văn AI, dịch giả, họa sĩ, đồng nghiệp lập trình, và tạo ra trợ lý AI đa chức năng tích hợp các tính năng cốt lõi như tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc, giải thích hình ảnh, tạo mã Java, chuyển đổi giọng nói/văn bản, tạo hình ảnh/phụ đề. Đây là cơ hội tuyệt vời để tối đa hóa khả năng cạnh tranh của hệ thống Java hiện có bằng cách gán vai trò cho AI thông qua system message và học cả việc kiểm duyệt nội dung có hại.

Dựa trên kinh nghiệm giảng dạy deep learning hơn 100 lần, đây là khóa học tổng hợp có hệ thống các lý thuyết cơ bản mà học viên gặp khó khăn nhiều nhất. Khóa học này giải thích từng bước kết nối giữa trực giác toán học, nguyên lý học của mô hình và triển khai code để ngay cả người không chuyên cũng có thể hiểu được, đồng thời đi sâu vào cấu trúc cơ bản và nguyên lý hoạt động của việc học mô hình AI, không chỉ đơn thuần là cách sử dụng thư viện. Đây là khóa nhập môn thực chiến được thiết kế để phát triển thành kỹ sư có năng lực hiểu nguyên lý AI thông qua việc tự triển khai các công nghệ cơ bản của deep learning như gradient descent, hàm lỗi, tối ưu hóa, perceptron, mạng neural nhiều lớp, backpropagation bằng công thức và code.

Khóa học nhập môn trí tuệ nhân tạo dành cho người mới bắt đầu! Tổng hợp các khái niệm cốt lõi từ dữ liệu đến AI sinh tạo một cách dễ hiểu. Mục tiêu là đạt được sự hiểu biết thực tế ở mức độ có thể đặt câu hỏi và giải thích về trí tuệ nhân tạo, chứ không phải tạo ra nó.

Đây là khóa học hữu ích dành cho những ai muốn hệ thống lại kiến thức Deep Learning một cách chuyên sâu và nắm bắt bức tranh toàn cảnh thông qua việc tập trung vào lý thuyết và bối cảnh thay vì thực hành. Bạn có thể dễ dàng thấu hiểu nền tảng toán học và thống kê vốn là gốc rễ của Deep Learning, đồng thời chúng tôi sẽ giải thích một cách trực quan các nguyên lý của những mô hình Deep Learning hiện đại tiêu biểu như AutoEncoder, GAN, Transformer, AlphaGo dưới góc nhìn của một nhà phát triển.

Khóa học AI Literacy và Transformation Series (1) bao gồm các nội dung sau: 1. Đổi mới làm mát trung tâm dữ liệu trong kỷ nguyên AI Vấn đề: Do mức tiêu thụ điện năng bùng nổ của các chip AI mới nhất (GB200, v.v.), phương thức làm mát bằng không khí truyền thống đã chạm đến giới hạn, dẫn đến vấn đề suy giảm hiệu suất AI và chi phí vận hành khổng lồ. Giải pháp: Trình bày các công nghệ làm mát bằng chất lỏng đổi mới như bộ trao đổi nhiệt cửa sau (RDCH), làm mát chip trực tiếp (DTC), làm mát ngâm chìm. Đồng thời, truyền đạt chiến lược đảm bảo cả hiệu quả và tính bền vững thông qua hệ thống điều khiển thông minh dự đoán cả dòng điện rò rỉ và mô hình kinh tế tuần hoàn tái sử dụng nhiệt thải cho hệ thống sưởi ấm khu vực. 2. Nghịch lý AI: Tăng cường tư duy đánh thức bộ não Vấn đề: Hiện tượng 'giảm tải nhận thức' - ủy thác tư duy cho AI đang gây ra vấn đề 'nợ nhận thức', khiến khả năng tư duy phân tích và đọc hiểu của con người hiện đại thoái hóa nhanh chóng. Giải pháp: Tái định nghĩa AI không phải là công cụ đưa ra đáp án đơn thuần mà là công cụ của 'phòng gym nhận thức'. Xây dựng hệ thống khiến người dùng tự suy nghĩ trước bằng cách sử dụng các agent phê bình, nghiên cứu và tổng hợp, đồng thời tăng cường năng lực siêu nhận thức với vai trò 'người lái tàu' quyết định hướng đi chứ không phải hành khách thụ động. 3. Khủng hoảng bộ nhớ AI: Thiết kế kiến trúc thế hệ mới Vấn đề: Kích thước bộ nhớ lưu trữ ngắn hạn (KV cache) mà AI yêu cầu tăng bùng nổ, nhưng chỉ với HBM đắt đỏ và dung lượng nhỏ không thể đáp ứng được làn sóng dữ liệu này - đã chạm đến giới hạn vật lý. Giải pháp: Trình bày chiến lược xây dựng 'đội ngũ bộ nhớ hỗn hợp đẳng cấp' kết hợp HBM, DRAM, CXL. Truyền đạt năng lực thiết kế kiến trúc hệ thống thông minh cân bằng dung lượng và chi phí thay vì hiệu suất của linh kiện đơn lẻ, cung cấp giải pháp giảm đáng kể tổng chi phí sở hữu (TCO) của doanh nghiệp. 4. Palantir Ontology: Trí tuệ dữ liệu hành động Vấn đề: Dữ liệu tràn lan nhưng bị phân mảnh nên không thể chuyển thành quyết định và hành động thực tế - vấn đề 'nghĩa địa dữ liệu' đang cản trở sự đổi mới của doanh nghiệp. Giải pháp: Thông qua engine 'ontology' ánh xạ tài sản vật lý sang số hóa để trao ngữ cảnh và ý nghĩa cho dữ liệu. Thông qua 'action type (khả năng thực thi)' phản ánh ngay kết quả phân tích vào hệ thống vận hành, thực hiện dân chủ hóa dữ liệu giúp nhân viên nghiệp vụ trực tiếp điều hành kinh doanh mà không cần sự trợ giúp của bộ phận IT. 5. Tái kết nối khổng lồ: Chiến lược ngăn xếp trí tuệ AI Vấn đề: Mô hình công nghệ thay đổi căn bản từ phương thức 'tính toán xác định' thời đại Internet sang phương thức 'dự đoán xác suất' thời đại AI, khiến cấu trúc kinh doanh hiện tại bị lung lay toàn diện. Giải pháp: Làm rõ thực chất của sự thay đổi thông qua bản đồ 'ngăn xếp trí tuệ 5 tầng' từ bán dẫn đến ứng dụng. Cung cấp khung ra quyết định chiến lược xác định nên tự xây dựng (Build) hay mua (Buy) chức năng AI, vẽ lộ trình tiến tới doanh nghiệp vận hành tự động. 6. AI hay quên: Tối đa hóa tiềm năng thông qua phản hồi Vấn đề: Hiện tượng 'quên mất thảm khốc' của AI - quên kiến thức cũ khi học thông tin mới, và vấn đề giao tiếp khiến hiệu suất AI không đạt được do mệnh lệnh một chiều. Giải pháp: Thay vì ra lệnh cho AI, hướng dẫn phương pháp đối thoại tập trung vào 'coaching' và ví dụ (sample). Thông qua kỹ thuật phản hồi dần dần giảm thiểu cú sốc thay đổi hành vi của AI (KL divergence), truyền đạt cách trở thành đối tác huấn luyện khoa học giúp AI duy trì kiến thức hiện có đồng thời tiếp thu năng lực mới. 7. Trí tuệ tài chính kỹ thuật (Financial Intelligence) Vấn đề: Hệ thống tài chính chỉ dừng lại ở ghi chép sổ sách quá khứ và tuân thủ quy định không thể tối ưu hóa phân bổ vốn cho tương lai đầy bất định. Giải pháp: Chuyển đổi sang chế độ 'lập kế hoạch kịch bản động (wargame)' tính toán hàng nghìn biến số theo thời gian thực bằng AI tạo sinh. Thông qua cách sử dụng 'Financial LLM' chuyển đổi con số đơn thuần thành tín hiệu chiến lược, hỗ trợ CFO vượt qua vai trò quản lý đơn thuần để trở thành kiến trúc sư chiến lược thiết kế giá trị doanh nghiệp.

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 bao gồm toàn bộ quá trình phát triển ChatGPT từ một AI đối thoại đơn giản thành một AI Agent thông minh có khả năng thực hiện các công việc thực tế. Chúng ta sẽ trực tiếp tạo ra các AI Agent có thể sử dụng ngay trong công việc thực tế bằng cách sử dụng ba framework cốt lõi: LangChain, LangGraph và LangSmith.

Giải thích các nguyên lý cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT theo hướng lý thuyết.

Sử dụng lập trình khối Entry để phát triển tư duy tính toán và khả năng giải quyết vấn đề, đồng thời thông qua công cụ Entry AI để nắm vững các khái niệm về trí tuệ nhân tạo và thực hành học máy đơn giản.

Chinh phục tất cả về AI thay đổi thế giới chỉ trong 4 bài giảng! Bài 1. Bản chất thật sự của Trí tuệ nhân tạo AI không phải là phép thuật. Đó là bộ não kỹ thuật số được tạo ra bằng cách phân tích 'trí tuệ' của con người như một công thức! Chúng ta sẽ khám phá từng ngóc ngách của cấu trúc cốt lõi của AI tưởng chừng thông minh này. Bài 2. Thuật toán, phương pháp tư duy sáng tạo (?) của AI AI suy nghĩ sẽ tìm ra giải pháp như thế nào? Hãy trực tiếp tìm hiểu chiến lược của AI khi chơi cờ vây, tìm đường và dự đoán kết quả tìm kiếm của bạn. Bài 3. Phần cứng AI, động cơ biến trí tưởng tượng thành hiện thực! Con chip trong điện thoại thông minh của bạn chính là trái tim của AI. Chúng ta sẽ mổ xẻ tất cả, từ CPU, GPU, TPU cho đến những cái tên không thể biết được khác. Bài 4. Cuộc đối đầu lớn giữa Machine Learning và Deep Learning! Việc AI 'học' rốt cuộc có nghĩa là gì? Từ AI dựa trên quy tắc cổ điển, cho đến ChatGPT đang "hot" gần đây! Chúng ta sẽ theo dõi sự tiến hóa của việc học.