Tìm hiểu về cơ bản và nguyên lý hoạt động của AI tạo sinh

Nếu chỉ biết LangChain thì đó là một chatbot, nhưng nếu biết LangGraph và mô hình Multi-Agent thì đó sẽ trở thành một dịch vụ. Giảng viên AI thực chiến sẽ truyền đạt bí quyết xây dựng quy trình làm việc (workflow) của AI Agent có khả năng vận hành thực tế từ đầu đến cuối — không chỉ dừng lại ở việc gọi prompt đơn thuần mà còn biết sử dụng công cụ, duy trì bộ nhớ và có sự kiểm duyệt của con người — thông qua 17 notebook thực hành và 4 mô hình đa tác nhân (Subagents · Handoffs · Router · Skills).

Những thành tựu đáng kinh ngạc gần đây trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đều đang được công bố trong lĩnh vực học tăng cường. Cuốn sách này bao quát từ cấp độ cơ bản đến nâng cao về công nghệ học tăng cường - thứ đang tạo ra những đổi mới thực sự trong công nghệ trí tuệ nhân tạo như robot, công nghệ tự lái và máy móc giống con người - dưới góc nhìn dễ hiểu dành cho người mới bắt đầu.

Bạn có muốn thực hiện bước đầu tiên vào thế giới dữ liệu không? Học máy học và học sâu, các công nghệ AI cốt lõi, với Python. Bài giảng này hướng dẫn bạn từng bước, từ những điều cơ bản về học máy và học sâu đến các ứng dụng thực tế. Học máy truyền thống và học sâu đều dựa trên nhiều nguyên tắc và hệ thống kỹ thuật giống nhau. Do đó, trong bài giảng này, thay vì tách cả hai thành các chủ đề riêng biệt, chúng tôi đã tổ chức chúng thành một khóa học được kết nối để những người mới bắt đầu có thể nâng cao hiểu biết về học máy nói chung.

Bạn đã nắm vững kiến thức cơ bản nhưng vẫn thấy lúng túng khi áp dụng vào thực tế? Với kinh nghiệm thực chiến, tôi sẽ giải đáp một cách rõ ràng các cấu trúc LLM phức tạp.

Mọi nhà phát triển web đều biết đến JavaScript, giờ hãy khám phá thế giới máy học với ngôn ngữ mạnh mẽ này! Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng và triển khai các mô hình máy học bằng Tensorflow.js, một thư viện máy học mạnh mẽ cùng với JavaScript. Chúng tôi cung cấp hướng dẫn từng bước về tất cả các công nghệ cần thiết để phát triển các ứng dụng học máy dựa trên web. Thông qua khóa học này, người học sẽ hiểu một cách có hệ thống các nguyên tắc cốt lõi của học máy. Ngoài ra, bạn sẽ học cách phát triển mô hình học sâu bằng JavaScript và API Tensorflow.js, cách sử dụng phương pháp học chuyển giao dựa trên mô hình được đào tạo trước và cách tất cả kiến ​​​​thức này có thể được áp dụng một cách tương tác trong môi trường trình duyệt.

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!

Bạn đã nắm vững lý thuyết nhưng vẫn còn bối rối khi áp dụng vào dữ liệu thực tế? Với những bí quyết từ kinh nghiệm làm việc thực tiễn, tôi sẽ truyền đạt cho bạn các kỹ thuật thực chiến để trực tiếp giải quyết các giao dịch bất thường phức tạp bằng mã code.

Bạn có thể có được cái nhìn tổng quan về machine learning và deep learning nói chung, cách sử dụng các công cụ cơ bản và kiến ​​thức ngôn ngữ Python cần thiết cho việc học trong một khoảng thời gian ngắn.

Bạn là người mới làm quen với việc viết mã hoặc muốn nâng kỹ năng viết mã của mình lên một tầm cao mới? Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn về Python, một ngôn ngữ mạnh mẽ và linh hoạt, được thiết kế cho người học ở mọi cấp độ. "Theo dõi" Khóa học này được dạy theo cách có cấu trúc, cho phép bạn học bằng cách thực sự viết và thực thi mã. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu lý do tại sao Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Việc tiếp thu ngôn ngữ Python, ngôn ngữ cho thấy khả năng vô tận trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ trí tuệ nhân tạo đến phát triển web, sẽ là cơ hội để phát huy tiềm năng của một cá nhân một cách đáng kể.

Bạn đang cảm thấy bế tắc trong việc triển khai một Agent vượt xa khỏi giới hạn của một chatbot thông thường? Với những kinh nghiệm thực tế từ những lần thử sai của bản thân cùng bí quyết dựa trên tài liệu chính thức, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng Agent cấp độ trung cấp có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

Chỉ với những bài hướng dẫn đơn giản thì rất khó để áp dụng vào thực tế. Bằng tất cả bí quyết trong nghề của mình, tôi sẽ truyền đạt một cách chắc chắn cho bạn phương pháp quản lý trạng thái phức tạp và cách thiết kế Multi-agent.

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).

Bạn đã nắm vững kiến thức cơ bản nhưng vẫn thấy mông lung khi áp dụng vào thực tế phải không? Với bí quyết chuyên môn của mình, tôi sẽ giúp bạn hoàn thiện thiết kế RAG và Agent phức tạp.

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!

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.

Đầu tư thực chiến không chỉ dừng lại ở những kiến thức cơ bản, hãy tự mình xây dựng mô hình lợi nhuận bằng bí quyết học máy (machine learning) của chuyên gia định lượng (quant) 10 năm kinh nghiệm.

Học cách trực tiếp xây dựng các mô hình học sâu thông qua PyTorch, một công cụ trực quan và mang phong cách Python (Pythonic). Nội dung đã cập nhật phiên bản PyTorch mới nhất.

Quản lý thí nghiệm ML, bạn vẫn đang làm thủ công sao? 🤔 Với MLflow, hãy tự động hóa từ theo dõi thí nghiệm đến triển khai mô hình và nâng cao đáng kể năng suất phát triển! Đây là kỹ năng thiết yếu cho Data Scientist và ML Engineer 💡 Bắt đầu ngay bây giờ! 🚀

Những thành tựu đáng kinh ngạc gần đây trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đều đang được công bố trong lĩnh vực học tăng cường. Cuốn sách này bao quát từ cấp độ cơ bản đến nâng cao về công nghệ học tăng cường - thứ đang tạo ra những đổi mới thực sự trong công nghệ trí tuệ nhân tạo như robot, công nghệ tự lái và máy móc giống con người - dưới góc nhìn dễ hiểu dành cho người mới bắt đầu.

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.

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.

Bạn có đang tốn tiền mỗi khi cần sử dụng tài nguyên hình ảnh trò chơi, tài nguyên nghệ thuật hay vẽ tranh theo sở thích cá nhân không? Trong thời đại mà AI tạo hình ảnh đang bùng nổ như hiện nay!! Chúng tôi mang đến cho bạn trải nghiệm tự tay tạo ra những hình ảnh mà mình mong muốn. Cơ hội để bạn có thể "trực tiếp" tạo ra hình ảnh ngay trên máy tính cá nhân của mình, hãy khám phá ngay thông qua Stable Diffusion!

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 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.

"Nhà máy thông minh, cái tên nghe thật kêu nhưng bạn vẫn chưa thể hình dung ra nó là gì?" Trên tin tức hàng ngày vẫn luôn nhắc đến Cách mạng công nghiệp 4.0 và nhà máy AI, nhưng khi thực sự tìm kiếm tài liệu liên quan, bạn chỉ thấy tràn ngập những "ngôn ngữ ngoài hành tinh" như PLC, MES, ERP hay Edge Computing. Điều mà một người không chuyên cần không phải là những sơ đồ mạch điện phức tạp, mà là một "bản đồ" cho thấy toàn bộ hệ thống vận hành như thế nào. Khóa học này sẽ loại bỏ những thuật ngữ kỹ thuật khó hiểu, giải thích mọi thứ về Nhà máy thông minh bằng những hình ảnh trực quan và ví dụ so sánh mà bất kỳ ai cũng có thể hiểu được.

Khóa học này là quá trình học tập lý thuyết cơ bản và quy trình thực tế cần thiết để áp dụng mô hình hóa AI và lập kế hoạch dịch vụ vào công việc thực tế. Người học có thể nắm vững kiến thức nền tảng thiết yếu để thực hiện thành thạo các dự án mô hình hóa AI, và trải nghiệm các quy trình thực tế đa dạng được sử dụng trong môi trường làm việc thực tế. Đặc biệt, khóa học được cấu trúc để học từng bước toàn bộ quy trình từ phân tích môi trường dịch vụ AI → thiết lập mục tiêu → phân tích yêu cầu → thiết kế mô hình dịch vụ → lập kế hoạch kịch bản → lập kế hoạch ứng dụng → thiết lập kế hoạch thực hiện → lập kế hoạch đánh giá hiệu quả. Thông qua điều này, không chỉ dừng lại ở việc học tập từ góc độ kỹ thuật đơn thuần, mà có thể phát triển tư duy có hệ thống và khả năng ứng dụng thực tế về cách thức đưa AI vào sử dụng và khai thác từ góc độ kinh doanh và lập kế hoạch dịch vụ. Người học hoàn thành khóa học này sẽ hiểu được quá trình lập kế hoạch và thực hiện tổng thể của dự án AI, và có thể tăng cường năng lực với vai trò là người lập kế hoạch dịch vụ AI·PM·chiến lược gia dựa trên dữ liệu trong môi trường doanh nghiệp thực tế.

Bạn có thể nâng cao năng lực phát triển của mình thông qua việc khám phá sâu sắc các nguyên lý cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT hay Claude. Bạn có thể học hỏi được nhiều thông tin đa dạng và các kỹ thuật phát triển mà thông thường ít khi được tiếp cận.

"Cách mạng công nghiệp 4.0, nhà máy AI... Những thuật ngữ này nghe có vẻ quen thuộc nhưng bạn vẫn chưa hình dung ra cấu trúc của chúng?" Smart Factory (Nhà máy thông minh) được gọi là tương lai của ngành sản xuất. Các bài báo về chủ đề này xuất hiện dồn dập, và nó trở thành năng lực thiết yếu trong các thông báo tuyển dụng, nhưng đối với những người không chuyên, rào cản đó cảm giác thật cao vời vợi. "PLC? MES? ERP? Bạn đã từng bỏ cuộc vì những từ viết tắt trông như ngôn ngữ ngoài hành tinh?" "Bạn lo sợ không dám bắt đầu vì không có kiến thức về lập trình hay kỹ thuật?" Đừng lo lắng. Khóa học này không tập trung vào 'kỹ thuật' mà tập trung vào 'cấu trúc'. Thay vì những văn bản phức tạp, thông qua các hình ảnh và sơ đồ trực quan, chúng tôi sẽ giúp bạn hoàn thiện bản đồ tổng thể về nhà máy thông minh trong đầu mình, giống như đang lắp ráp các khối Lego vậy.

Khóa học này là quá trình học tập toàn bộ quy trình 'Xây dựng dữ liệu huấn luyện AI' cần thiết để thực hiện thành công các dự án mô hình hóa AI. Người học không chỉ dừng lại ở kiến thức lý thuyết mà sẽ trải nghiệm từng bước quy trình xây dựng dữ liệu được yêu cầu trong thực tế công việc. Cụ thể, khóa học được cấu trúc để có thể phát triển năng lực thực tế có thể áp dụng ngay trong công việc thông qua việc thực hành tập trung vào toàn bộ quy trình từ lập kế hoạch → thu thập → lưu trữ → làm sạch → gán nhãn → kết hợp và chuyển đổi thông tin giả danh của dữ liệu huấn luyện AI. Ngoài ra, người học sẽ học tập một cách có hệ thống các năng lực quản lý dữ liệu quan trọng nhất trong dự án AI như quản lý chất lượng dữ liệu và vấn đề bảo mật, xử lý phi nhận dạng thông tin cá nhân, tối ưu hóa tập dữ liệu. Thông qua điều này, người học có thể phát triển thành chuyên gia dữ liệu có thể chủ động lập kế hoạch và thực hiện dự án AI, chứ không chỉ là người thu thập dữ liệu đơn thuần. 👉 Thông qua khóa học này, người học sẽ hiểu được phương pháp xây dựng dữ liệu huấn luyện chất lượng cao quyết định hiệu suất mô hình AI và có được năng lực thực tế để áp dụng hiệu quả vào môi trường thực tế.

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.

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.

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.

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.

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.

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

Khóa học này bao gồm toàn bộ quá trình phát triển ChatGPT từ một AI hội thoại đơn thuần thành một AI Agent thông minh có khả năng thực hiện các công việc thực tế. Bạn sẽ được trực tiếp xây dựng các AI Agent có thể ứng dụng ngay vào công việc thực tiễn bằng cách sử dụng ba khung làm việc cốt lõi: LangChain, LangGraph và LangSmith.