Tam giác đang hoạt động! Người mới bắt đầu OpenAI Triton

Khóa học này bao gồm từ các khái niệm cơ bản của hệ thống gợi ý đến các nguyên lý ứng dụng Deep Learning. Hãy cùng học hỏi các thuật toán gợi ý đa dạng như lọc cộng tác (Collaborative Filtering), lọc dựa trên nội dung (Content-based Filtering), hệ thống gợi ý lai (Hybrid Recommender System) và nâng cao năng lực thực tiễn để phát triển dịch vụ gợi ý!

Dựa trên kiến thức về ngữ pháp cơ bản của Python, chúng tôi sẽ tăng dần độ khó từ các ví dụ dễ đến các ví dụ khó. Trong quá trình này, bạn sẽ học cách tự học, nắm vững kiến thức ngữ pháp và rèn luyện các kỹ năng cơ bản. Ngoài ra, bạn sẽ học các mẫu thường được sử dụng trong lập trình Python.

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.

Nếu bạn đang lập kế hoạch cho một dịch vụ, website là một yếu tố thiết yếu. Tất nhiên, ngoài dịch vụ ra thì hầu hết các cơ sở hạ tầng chương trình hiện nay đều hoạt động dựa trên nền tảng web. Khóa học này nhằm mục đích hướng dẫn cách xây dựng một website bằng Python - ngôn ngữ được đánh giá là dễ nhất trong các ngôn ngữ lập trình - và thiết lập cho đến khi có thể vận hành thực tế.

Nếu bạn yêu cầu AI "hãy tạo mô hình bằng dữ liệu này", vài dòng đầu tiên trông có vẻ hợp lý, nhưng chỉ cần phức tạp hơn một chút, nó sẽ sử dụng sai cột, làm rò rỉ dữ liệu (leakage), và dù điểm số tăng lên nhưng mô hình thực tế lại tệ đi. Khóa học này không dạy bạn cách viết prompt tốt hơn. Thay vào đó, nó tập trung vào cách trực tiếp thiết kế một vòng lặp (harness) để Agent có thể hiểu dữ liệu, lập kế hoạch, viết mã, tự xác nhận kết quả và quay lại nếu sai sót. Sau khi thực hành thủ công một vòng lặp năm mảnh của DS-STAR, chúng ta sẽ lần lượt lắp ráp các thành phần: Data Profile Card, Hook, Skill Hierarchy, Independent Verifier và Ablation.

Đây là bài giảng giới thiệu ngắn gọn về lĩnh vực thị giác máy tính.

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.

Thời gian trôi liên tục và dữ liệu tiếp tục tích lũy. Trong thế giới năng động này, dữ liệu chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ sự biến động trên thị trường tài chính đến những dấu hiệu khó nhận thấy của biến đổi khí hậu, dữ liệu chuỗi thời gian đều có tất cả. Bây giờ hãy tìm hiểu cách diễn giải và sử dụng dữ liệu mạnh mẽ này bằng sức mạnh của Python và học sâu!

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.

Bạn đã học xong cú pháp Python nhưng lại cảm thấy bối rối khi thực sự bắt tay vào xử lý dữ liệu? Nếu bạn biết rằng mình cần phải học NumPy và Pandas nhưng lại băn khoăn không biết bắt đầu từ đâu và kết nối chúng như thế nào, thì PART 2 chính là câu trả lời dành cho bạn. Trong PART 2 của lộ trình phân tích dữ liệu tổng cộng 50 bài giảng này, bạn sẽ được trải nghiệm từng bước quá trình tải dữ liệu thực tế, làm sạch, xử lý và giải thích chúng dưới góc độ thống kê. Không chỉ dừng lại ở việc học thư viện và cú pháp, bạn sẽ thiết lập được tiêu chuẩn về việc nên lựa chọn công cụ nào trong từng tình huống cụ thể. PART 2 chính là bước ngoặt để bạn chuyển mình từ mức độ chỉ biết mã Python sang mức độ có thể thực sự xử lý dữ liệu.

Hãy cùng nhau giải quyết 30 vấn đề từ trò chơi mã hóa Python CheckiO. Bạn có thể phát triển kỹ năng của mình bằng cách giải các bài toán Python khó. Khóa học này dành cho những người đã học cú pháp cơ bản của Python và đã phát triển một số cấp độ kỹ năng. Để biết thêm bài giảng, hãy xem kênh YouTube Mã hóa tay trái của Kim Trái.

Giải quyết vấn đề khó xây dựng dịch vụ dù biết cú pháp Python bằng kinh nghiệm thực tế tại Naver và các bài thực hành theo từng bước.

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.

Hãy tự xây dựng một mô hình phân tích giá cổ phiếu mạnh mẽ bằng cách sử dụng AI để phân tích hơn 40 loại chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu, dự đoán không chỉ S&P 500 và QQQ ETF mà còn cả các cổ phiếu riêng lẻ!

Đây là một bài giảng dành cho những người mới bắt đầu làm quen với phát triển phần mềm. Trước cả ngôn ngữ phát triển hay UI framework, tư duy lập trình là điều cần được ưu tiên hàng đầu.

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.

AI do chính tôi huấn luyện sẽ quyết định tỷ trọng đầu tư vào cổ phiếu và tự đặt lệnh. Bắt đầu từ kiến thức cơ bản về Python và nguyên lý học tăng cường, bạn sẽ dùng dữ liệu giá cổ phiếu thực tế để huấn luyện AI giao dịch của riêng mình. Thử nghiệm để so sánh với thị trường và đánh giá hiệu suất, đồng thời cải thiện chiến lược bằng cách điều chỉnh hàm thưởng và thiết lập huấn luyện. Hãy kết nối mô hình đã huấn luyện với tài khoản giao dịch mô phỏng của Korea Investment & Securities và hệ thống tự động vận hành trên AWS, để hoàn thiện AI giao dịch tự động của riêng bạn—một mô hình bạn có thể trực tiếp chỉnh sửa và phát triển ngay cả sau khóa học.

Bạn có thể học một cách có hệ thống về tự động hóa giao dịch chứng khoán bằng cách sử dụng Python và Interactive Brokers API, API chiếm thị phần số 1 toàn cầu.

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 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.