Câu chuyện về Machine Learning được diễn giải bằng ngôn ngữ dễ hiểu đến mức ngay cả những người thuần khối xã hội cũng có thể hiểu ngay lập tức.

Đây là khóa học thực hành duy nhất tại Hàn Quốc giúp bạn trải nghiệm tích hợp "cùng lúc" ba lĩnh vực: AI tạo sinh, Vibe Coding và DX/AX, qua đó truyền động lực và tầm nhìn về cách những người không chuyên có thể ứng dụng công nghệ AI vào phát triển sản phẩm trong công việc thực tế và đời sống hàng ngày. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích lý thuyết hay giới thiệu đơn thuần, khóa học còn mang đến cơ hội hoàn thiện các dự án tự động hóa thực chiến và portfolio bám sát thực tế, giúp bạn kỳ vọng vào việc nâng cao sự nghiệp một cách thực chất. Đây là khóa học mà ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng theo kịp, từ khâu cài đặt công cụ cho đến khi tạo ra một dịch vụ thực tế.

Thấu hiểu bản chất của thị trường tuyển dụng thông qua các khái niệm kinh tế học và thống kê, từ đó thiết kế lại chiến lược tìm việc và nhảy việc thành một bài toán xác suất dựa trên dữ liệu, thay vì dựa vào cảm tính hay cuộc đua bằng cấp. Thay vì tích lũy thêm chứng chỉ, đây là chiến lược chuyển đổi "ván bài" sang một "sân chơi" tuyển dụng hợp lý hơn bằng cách sử dụng AI để trực tiếp thu thập và phân tích dữ liệu tin tuyển dụng cũng như dữ liệu doanh nghiệp, từ đó sàng lọc thị trường và những vị trí có khả năng trúng tuyển cao. Dựa trên các khái niệm cốt lõi của kinh tế học và thống kê, phương pháp này sử dụng AI như một công cụ để hệ thống hóa chiến lược hồ sơ, phỏng vấn và ứng tuyển, giúp ngay cả những người không chuyên cũng có thể hình thành tư duy tìm việc dựa trên dữ liệu. Ngoài ra, người học sẽ trực tiếp xây dựng một trợ lý AI tuyển dụng làm việc 24/24 cho riêng mình bằng phương pháp "Vibe Coding" dựa trên AI mà người không chuyên cũng có thể làm được, để sử dụng ngay như một danh mục hồ sơ năng lực (portfolio) trong quá trình tìm việc thực tế.

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.

Đây là buổi giảng đại chúng dành cho công chúng, giúp họ thoát khỏi nỗi sợ hãi mơ hồ về trí tuệ nhân tạo. Thông qua các ví dụ cụ thể, chúng ta sẽ tìm hiểu ý nghĩa thực sự của việc AI học hỏi. Đồng thời, chúng ta cũng sẽ khám phá cấu trúc não của AI trông như thế nào và cách nó tư duy, qua những ví dụ cụ thể.

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! Nội dung tóm tắt dễ hiểu các khái niệm cốt lõi từ dữ liệu đến AI tạo sinh. Mục tiêu của khóa học là giúp bạn hiểu rõ về thực tế để có thể đặt câu hỏi và giải thích về AI, thay vì trực tiếp tạo ra nó.

Hãy tìm hiểu về việc phân tích các vị trí nghề nghiệp liên quan đến Data Science (DS) và Artificial Intelligence (AI), cũng như lộ trình học tập và tuyển dụng để xây dựng sự nghiệp trong các lĩnh vực liên quan.

Đây là khóa học để học các phương pháp vi phân cơ bản cần thiết để bắt đầu với deep learning và tính năng Autograd của PyTorch.

Tại sao Attention lại cần thiết và cách thức hoạt động của nó được hiểu thông qua 'việc triển khai trực tiếp bằng code'. Khóa học này xuất phát từ những hạn chế cấu trúc của mô hình RNN và Seq2Seq, xác minh thông qua thí nghiệm vấn đề nghẽn cổ chai thông tin do context vector cố định tạo ra, vấn đề phụ thuộc dài hạn và giải thích một cách tự nhiên cách Attention đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế đó. Không chỉ đơn thuần giới thiệu khái niệm, mà trực tiếp xác nhận qua thí nghiệm những hạn chế cấu trúc của RNN và vấn đề nghẽn cổ chai thông tin của Seq2Seq, và triển khai từng cái một **Bahdanau Attention(attention cộng)** và **Luong Attention(attention tích vô hướng)** đã xuất hiện để giải quyết vấn đề này, hiểu rõ sự khác biệt giữa chúng. Mỗi attention Hình thành mối quan hệ Query–Key–Value theo cách nào, Có những khác biệt toán học·trực quan nào trong quá trình tính toán trọng số, Tại sao lại không thể không dẫn đến các mô hình thế hệ sau Đặc tính và dòng chảy tiến hóa đó được kết nối một cách tự nhiên. Cách Attention nhìn nhận câu và từ, Cách mỗi từ được gán tầm quan trọng và tích hợp thông tin được học tập dưới dạng công thức → trực quan → code → thí nghiệm liên kết thành một. Khóa học này là quá trình xây dựng 'thể lực cơ bản' để hiểu đúng Transformer, giúp hiểu sâu sắc tại sao khái niệm Attention lại mang tính cách mạng, và tại sao tất cả các mô hình NLP hiện đại sau này (Transformer, BERT, GPT, v.v.) lại lấy Attention làm thành phần cốt lõi. Đây là khóa học được tối ưu hóa cho những học viên muốn thể hóa dòng chảy RNN → Seq2Seq → Attention không phải bằng khái niệm mà bằng code và thí nghiệm.

Tổng hợp khoảng 130 câu hỏi và đáp án phỏng vấn ML/AI Engineer được tích lũy qua khoảng 20 cuộc phỏng vấn

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'.

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 :)

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.