Các mẫu prompt dành cho lập trình viên
arigaram
6.899.018 ₫
Cơ bản / prompt engineering
4.4
(5)
Giới thiệu các mẫu prompt cơ bản cho lập trình và các mẫu prompt API nâng cao để tận dụng trí tuệ nhân tạo.
Cơ bản
prompt engineering
Thấu hiểu bản chất của thống kê cơ bản cần thiết cho việc phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà không cần đến một công thức hay một dòng mã nào.
Hiểu về việc AI là một công cụ phán đoán mang tính xác suất
Khả năng giải thích các kết quả do AI tạo ra dựa trên tư duy thống kê
Thái độ bù đắp cho những hạn chế của AI bằng cách xem xét đến sự thiên kiến dữ liệu và tính không xác định.
Hiện tại bài giảng đang trong quá trình hoàn thiện. Cho đến khi bài giảng được hoàn tất (mặc dù sẽ được bổ sung thường xuyên), có một nhược điểm là bạn sẽ phải chờ đợi lâu. Xin vui lòng cân nhắc kỹ điểm này trước khi quyết định mua hàng.
Ngày 18 tháng 3 năm 2026
Toàn bộ khóa học sẽ được cập nhật lên [Phiên bản 2]. Trong thời gian cập nhật, tài liệu học tập của phiên bản 2 sẽ được đăng trước mà không có video, sau đó các video sẽ được ghi hình và tải lên dần trong vài ngày. Do đó, tình trạng không có video sẽ kéo dài trong khoảng vài ngày.
Ngày 13 tháng 1 năm 2026
Bài giảng đã được đăng tải lần đầu tiên. Trước mắt, tôi đã đăng 3 video bài học.
Bài giảng đang trong quá trình hoàn thiện.
Thật không dễ dàng để hiểu được thống kê khi có vô số kiến thức toán học cao cấp xuất hiện. Vì vậy, lúc đầu tốt nhất là nên tập trung vào việc hiểu các khái niệm mà không cần sử dụng đến các công thức hay mã code.
Khóa học này là một khóa học nhập môn được thiết kế dành cho những người không chuyên, hầu như không có nền tảng về toán học và thống kê.
Hiểu một cách dễ dàng và trực quan về nguyên lý vận hành của trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đại cùng các khái niệm thống kê cốt lõi,
Khóa học nhằm mục tiêu nuôi dưỡng khả năng diễn giải và vận dụng đúng đắn các kết quả của AI trong các công việc thực tế, chính sách và lập kế hoạch.
Học tập trung vào khái niệm, không dùng công thức và chứng minh
Giải thích tập trung vào hình ảnh trực quan, ví dụ và phép ẩn dụ
Hiểu về phán đoán xác suất, định kiến dữ liệu và tính không chắc chắn của AI
Bao gồm bối cảnh xã hội và cân nhắc đạo đức
Thông qua bài giảng này, học viên có thể học được những điều sau đây.
Hiểu rằng AI không phải là một thực thể có tư duy, mà là một công cụ đưa ra phán đoán xác suất dựa trên dữ liệu
Nắm vững các khái niệm thống kê thiết yếu để hiểu về AI như trung bình, trung vị, phương sai, độ lệch chuẩn, xác suất, xác suất có điều kiện, v.v.
Hiểu về cấu trúc dữ liệu, biến số, mẫu và tính không hoàn thiện của dữ liệu thực tế
Cảm nhận được rằng không phải lúc nào nhiều dữ liệu cũng là tốt
Nhận thức về sự không chắc chắn của kết quả dự báo, quá khớp (overfitting) và định kiến dữ liệu
Hiểu các vấn đề xã hội và đạo đức có thể phát sinh nếu sử dụng kết quả AI nguyên bản.
Đảm bảo năng lực cơ bản để ngay cả những người không chuyên cũng có thể sử dụng AI một cách an toàn như một công cụ hỗ trợ phán đoán tham khảo.
Nhà hoạch định, nhà thiết kế, người phụ trách chính sách, nhân viên văn phòng bình thường lần đầu tiếp cận AI
Mức độ nhập môn, có thể học được ngay cả khi không quen với toán học hay thống kê
Những người muốn trang bị năng lực cơ bản để có thể đánh giá và vận dụng kết quả của AI.
Trình độ: Nhập môn
Đối tượng: Người không chuyên ngành
Thời gian thực hiện: khoảng 10 phút mỗi bài, tổng cộng 56 bài, tổng thời gian khoảng 10 tiếng
Ưu điểm: Hiểu một cách trực quan mà không cần công thức toán học
Ban đầu, chúng tôi không cung cấp những biểu đồ rực rỡ như những bức tranh vẽ trên bảng đen. Đến một lúc nào đó...... dần dần sẽ......
Hiểu rằng AI là một công cụ phán đoán xác suất, và
Có thể giải thích kết quả AI dựa trên tư duy thống kê, và
Có thể đưa ra quyết định có trách nhiệm bằng cách xem xét sự thiên vị dữ liệu và tính không chắc chắn.
Nâng cao kiến thức thống kê: Các bài giảng thống kê trí tuệ nhân tạo dành cho người lập kế hoạch/nhà phát triển/kỹ sư máy học do giảng viên chuẩn bị
Học máy cơ bản: Học có giám sát/không giám sát, Phân loại/Hồi quy
Thực hành phân tích dữ liệu: Python, Excel, trực quan hóa
Hiểu về đạo đức AI và tác động xã hội: Xem xét về định kiến, phân biệt đối xử và áp dụng chính sách
Bắt đầu với bài giảng này (mức độ nhập môn dành cho người không chuyên), bài giảng đầu tiên liên quan đến thống kê cần thiết cho trí tuệ nhân tạo, bạn sẽ có thể tiến dần lên cấp độ người lập kế hoạch, rồi đến cấp độ nhà phát triển, và từ cấp độ nhà phát triển tiến tới cấp độ kỹ sư học máy.
Khóa học này dành cho ai?
Những người từng cảm thấy các lời giải thích về trí tuệ nhân tạo trước đây thật mơ hồ và xa vời.
Người cảm thấy có giới hạn trong việc mở rộng kiến thức về trí tuệ nhân tạo.
Những người muốn tìm hiểu sâu hơn về các nguyên lý cốt lõi nền tảng của trí tuệ nhân tạo.
Cần biết trước khi bắt đầu?
Trí tuệ nhân tạo
691
Học viên
38
Đánh giá
2
Trả lời
4.6
Xếp hạng
18
Các khóa học
Tôi là một người coi IT vừa là sở thích vừa là nghề nghiệp.
Tôi có nhiều kinh nghiệm trong việc viết lách, dịch thuật, tư vấn, phát triển và giảng dạy.
Tất cả
56 bài giảng ∙ (8giờ 53phút)
Tài liệu khóa học:
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
Giảm 25% cho thành viên mới
537.581 ₫
25%
716.781 ₫

