Cùng với kỹ sư Silicon Valley về MLflow

Giờ đây, AI của bạn không còn nằm trên đám mây nữa. Nó chạy trực tiếp ngay trong máy tính xách tay của bạn. Sử dụng LM Studio và Ollama, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng môi trường Private AI vận hành hoàn toàn cục bộ (local), từ xử lý dữ liệu, phân tích tài liệu cho đến tạo mã nguồn. Không lo ngại về bảo mật, không tốn chi phí, và nhanh hơn nữa — Hãy nâng tầm từ việc "biết dùng AI" sang mức độ "trực tiếp làm chủ AI".

Thời đại dữ liệu, hãy khám phá giá trị đích thực! 📊 Thiết kế ứng dụng tập trung vào dữ liệu giờ đây đã trở thành điều cần thiết. Hãy trau dồi kiến thức chuyên môn và kỹ năng mà công ty bạn mong muốn thông qua các xu hướng mới nhất và các trường hợp thực tế tập trung vào thực hành. Bí quyết xử lý và thiết kế dữ liệu hiệu quả, hãy bắt đầu ngay bây giờ! Bước tiếp theo của bạn, hãy nhảy vọt vào thế giới lấy dữ liệu làm trung tâm!

Bạn đang sử dụng AI nhưng vẫn phải nhập lời nhắc (prompt) mới mỗi lần? Mã nguồn được tạo ra nhưng việc tự động hóa hay hệ thống hóa ở cấp độ nhóm vẫn chưa thực hiện được? Khóa học này không phải là quá trình học Claude Code như một "công cụ trò chuyện". Đây là quá trình học cách thiết kế AI thành một hệ thống bằng cách tận dụng Agent, Sub-agent, Agent Teams, Memory và Hooks.

Mọi điều về Python học từ kỹ sư phần mềm tại Silicon Valley. Hiện tại, với 15 năm kinh nghiệm là nhà phát triển phần mềm, tôi đều xử lý từ ứng dụng web, Big Data cho đến SRE & DevOps bằng Python. Từ cơ bản đến kỹ thuật nâng cao của Python, đừng bỏ lỡ cơ hội học hỏi mọi kỹ năng và bí quyết sử dụng Python trong thực tế làm việc tại Silicon Valley!

"Công nghệ chuẩn bị tương lai, Docker" Khóa học này tập trung vào việc học Docker một cách dễ dàng và nhanh chóng. Với những lời giải thích trực quan và nội dung hấp dẫn, khóa học giúp bạn dễ dàng hiểu các khái niệm cơ bản và cách sử dụng Docker. Ngoài ra, khóa học còn có những bài thực hành thú vị giúp bạn rèn luyện các kỹ năng thực tế như tạo container, xây dựng hình ảnh, thiết lập mạng, v.v. Đây là khóa học phù hợp với những ai muốn nhanh chóng tiếp thu và áp dụng các công nghệ mới nhất vào thực tế!

Từ một nhà phát triển chỉ sử dụng ChatGPT trở thành nhà phát triển điều khiển các AI Agent. Tìm hiểu các phương pháp thực hành thực tế để tối đa hóa năng suất lập trình bằng cách tận dụng Rules, Hooks, Skills và MCP của Codex.

Học cách các đội ngũ dữ liệu hiện đại sử dụng dbt. Tự tay xây dựng các mô hình phân tích có thể bảo trì và pipeline dữ liệu đã được kiểm chứng. Nắm vững các khái niệm cốt lõi của analytics engineering theo hướng thực tiễn. Đây là khóa học dành cho những ai muốn phát triển sự nghiệp dữ liệu lên một tầm cao mới 🚀

빠르 chóng phát triển trong lĩnh vực CNTT, hãy tìm hiểu công nghệ cốt lõi trong tìm kiếm và phân tích dữ liệu, ElasticSearch! Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách giải quyết các tìm kiếm phức tạp một cách đơn giản, cùng với các bài thực hành có thể áp dụng ngay vào thực tế. Bạn đã sẵn sàng nâng cao năng lực kỹ thuật số của mình chưa?

Mọi thứ về những điều cơ bản và khía cạnh thực tế của phát triển web Python và Django chỉ có thể được học bởi các kỹ sư phần mềm ở Thung lũng Silicon! Đừng bỏ lỡ cơ hội học lập trình web bằng framework Django dựa trên Python! Hãy nhớ tận dụng cơ hội duy nhất này để học HTML và Bootstrap để ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể bắt đầu lập trình web mà không gặp bất kỳ gánh nặng nào!

Đây là khóa học hướng dẫn cách xây dựng AI Agent từ con số 0 đến cấp độ thực chiến bằng cách sử dụng OpenClaw. Không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu các tính năng đơn giản, khóa học giúp bạn nắm vững OpenAI, LLM cục bộ, bộ nhớ, phiên làm việc (session), Tools và Skills trong một quy trình thống nhất. Dựa trên kinh nghiệm thực tế và bí quyết có được từ việc phát triển AI và các hệ thống quy mô lớn tại Thung lũng Silicon, khóa học sẽ giải thích về kiến trúc và phương pháp vận hành có thể áp dụng vào các dự án thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể tự thiết kế AI Agent của riêng mình, kết nối với nhiều dịch vụ khác nhau và hiện thực hóa việc tự động hóa. Đây là khóa học tập trung vào thực hành dành cho những ai muốn học cách tự xây dựng và vận hành, thay vì chỉ dừng lại ở việc sử dụng AI.

Apache Superset là công cụ BI mã nguồn mở cho phép kết nối nhiều cơ sở dữ liệu để tạo biểu đồ và dashboard một cách nhanh chóng. Không cần biết code vẫn có thể trực quan hóa dữ liệu, và trong SQL Lab có thể trực tiếp thực hiện query nên hữu ích cho cả người mới bắt đầu đến chuyên gia. Dashboard đã tạo có thể chia sẻ ngay lập tức và thiết lập quyền hạn, hoàn hảo cho việc cộng tác. Học Superset sẽ giúp bạn có khả năng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách nhanh chóng và tạo ra dashboard thực tế có thể áp dụng ngay tại công ty. Nói một cách đơn giản, đây chính là công cụ dành cho những ai muốn làm cho dữ liệu "biết nói". 🚀

🔥 Vibe Coding với Streamlit 🔥 Trải nghiệm coding thời gian thực tạo ra dịch vụ web của riêng bạn chỉ với một dòng code! Khóa học thực hành tập trung vào hình ảnh phù hợp với cảm tính MZ, không cần kiến thức backend phức tạp. Học những kiến thức cơ bản về Streamlit và trực tiếp triển khai các ứng dụng thực tế để đánh thức giác quan phát triển. Hãy hoàn thành "dịch vụ của riêng bạn" bằng code một cách vibe ngay bây giờ 😎💻

Xử lý dữ liệu thời gian thực, giờ đây không còn là lựa chọn mà là điều bắt buộc! Hãy xử lý streaming thời gian thực một cách thông minh với Apache Flink. Batch? Streaming? Những khái niệm phức tạp cũng có thể hiểu được một cách dễ dàng và nhanh chóng. Cấu trúc tập trung vào thực hành để nắm bắt cảm giác thông qua việc trực tiếp thực hiện kết nối Kafka, DB! Thế giới vận hành bằng dữ liệu, hãy bắt đầu trước tiên với Flink.

"Có nhiều cách giải quyết vấn đề, tại sao đến lúc phỏng vấn lại bế tắc vậy?" Khóa học này chứa đựng chiến lược sống còn trong buổi phỏng vấn coding do kỹ sư hiện tại đang làm việc tại Silicon Valley trực tiếp chia sẻ. Tập trung vào các vấn đề thường gặp trong thực tế, khóa học sẽ chỉ ra không chỉ là cách giải đơn thuần, mà còn là cách diễn đạt quá trình suy nghĩ bằng lời, và cả việc sẽ trông như thế nào dưới góc nhìn của người phỏng vấn. Dành cho lập trình viên từ trình độ trung cấp trở lên, khóa học được thiết kế với chương trình tối ưu cho phỏng vấn thực tế. Nếu bạn đang chuẩn bị cho bài kiểm tra coding và phỏng vấn kỹ thuật, hãy tham gia khóa học này ngay bây giờ để trang bị cả kỹ năng thực chiến và sự tự tin.

Đây là khóa học thực chiến giúp người mới bắt đầu học SQL có thể khởi đầu nhẹ nhàng và áp dụng ngay vào thực tế. ✨ Trích xuất dữ liệu bằng SELECT, kết nối bằng JOIN, sắp xếp bằng GROUP BY... Hãy cùng học những tính năng được sử dụng nhiều nhất trong công việc một cách dễ dàng và thú vị! 📊 Giảm thiểu tối đa các giải thích phức tạp, Khóa học tập trung vào các ví dụ thực tế giúp bạn hiểu ngay "À, SQL quan trọng như vậy đấy!" 💡 Data Analyst, Developer, Data Engineer... Dù bạn chọn con đường nào thì SQL cũng là kỹ năng bắt buộc. 🚀 Chỉ với một khóa học này, bạn sẽ nắm vững nền tảng cơ bản và xây dựng được khả năng tự giải quyết vấn đề với dữ liệu trong thực tế! 🔥 Hãy bắt đầu ngay bây giờ. Đây là bước đầu tiên dễ dàng nhất để bước vào thế giới dữ liệu! 🌍💙

Làm chủ hoàn toàn mạng AWS! Học VPC, Subnet, Routing, Bảo mật một cách thực tế và thiết kế kiến trúc mạng đám mây an toàn, có khả năng mở rộng. Hoàn thành các kỹ năng cốt lõi mà kỹ sư thực tế nào cũng phải biết trong thời gian ngắn!

클라우드 시대 필수 기술, Amazon EKS hoàn hảo hướng dẫn! Từ việc sắp xếp container đến ứng dụng thực tế, hãy quản lý cụm Kubernetes dễ dàng và nhanh chóng với EKS.

Lớp học nâng cao về Quản lý bản dựng hiệu quả – Tìm hiểu cách tự động hóa các bản dựng phức tạp và tăng năng suất dự án. Khóa học này trình bày chi tiết các khái niệm cốt lõi và ứng dụng thực tế của Gradle. Bạn có thể xây dựng một môi trường xây dựng cấp độ chuyên nghiệp trong một khoảng thời gian ngắn.

Linux là một hệ điều hành được sử dụng rộng rãi trên nhiều nền tảng khác nhau trên toàn thế giới, bao gồm máy chủ, đám mây và các thiết bị IoT. Thông qua khóa học này, bạn có thể củng cố khả năng cạnh tranh của mình trong lĩnh vực CNTT dựa trên sự hiểu biết sâu sắc về Linux. Ngoài ra, bằng cách có được kiến thức chuyên môn về công nghệ nguồn mở, bạn có thể chuẩn bị cho môi trường công nghệ tương lai và nổi bật trên thị trường việc làm có nhu cầu cao.

Redis là cơ sở dữ liệu nguồn mở nhanh chóng và có thể mở rộng. Công nghệ này được sử dụng để tối đa hóa hiệu suất trong các ứng dụng thời gian thực, trò chơi, nền tảng truyền thông xã hội, v.v. Tuy nhiên, để hiểu được sức mạnh thực sự của Redis và sử dụng hiệu quả, bạn cần phải có sự hiểu biết sâu sắc. Bây giờ đã đến lúc bạn có thể học chuyên sâu về Redis. Trong "Redis cùng kỹ sư Thung lũng Silicon", chúng tôi sẽ đề cập đến nhiều chủ đề từ các khái niệm cốt lõi của Redis cho đến các tính năng nâng cao. Khóa học này dành cho tất cả mọi người, từ những người mới bắt đầu sử dụng Redis cho đến những người dùng nâng cao.

Khóa học này nói về việc nghiên cứu các mạng lưới thần kinh thông tin vật lý, một trong những công nghệ học sâu cải tiến thế hệ tiếp theo và trực tiếp triển khai chúng bằng Pytorch. Cùng tôi tìm hiểu thế hệ công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến tiếp theo!

Nếu bạn muốn được công nhận là chuyên gia học máy trên nền tảng dữ liệu lớn, từ việc thấu hiểu Framework cốt lõi của Spark Machine Learning, xử lý dữ liệu dựa trên SQL thông qua các bài toán thực tế có độ khó cao, đến khả năng phân tích dữ liệu qua phân tích miền nghiệp vụ và triển khai mô hình học máy tối ưu, hãy đồng hành cùng khóa học này.

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 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.

Hãy cùng tìm hiểu sâu các nguyên tắc bằng cách triển khai các thuật toán từ đầu mà không cần thư viện deep learning :)

Trong thời đại của nhà máy thông minh và lái xe tự hành, liệu dây chuyền sản xuất của chúng ta có thực sự an toàn? Sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mang lại năng suất và hiệu quả mang tính đột phá cho ngành sản xuất ô tô, nhưng đồng thời cũng gây ra những mối đe dọa an ninh chưa từng có đối với môi trường công nghệ vận hành (OT, Operational Technology) trong nhà máy. Bài giảng này sẽ giải thích một cách dễ hiểu và rõ ràng về 'an ninh OT' vốn cảm thấy mơ hồ và khó khăn, thông qua những ví dụ thực tế sinh động tại hiện trường ngành công nghiệp ô tô.

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.

Khóa học dành cho người mới bắt đầu trở thành kỹ sư AI được thiết kế để trải nghiệm ngắn gọn toàn bộ quy trình từ xử lý dữ liệu, phát triển mô hình, đến Cloud, MLOps và các cân nhắc về đạo đức. Khóa học không chỉ dừng lại ở việc tạo ra mô hình mà còn tập trung vào việc hiểu quy trình kết nối với dịch vụ thực tế để rèn luyện kỹ năng chuyên môn. Các bài thực hành và ví dụ đi kèm sẽ giúp ngay cả những người lần đầu học về AI cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Hãy triển khai khung deep learning trực tiếp trong Excel! Hãy cùng giải quyết việc học có giám sát/học không giám sát/học tăng cường bằng cách sử dụng khung đã triển khai!

Hãy tự tay tạo ra mô hình phân tích giá cổ phiếu mạnh mẽ, phân tích hơn 40 loại chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu bằng AI để dự báo không chỉ S&P 500, QQQ ETF mà còn cả các mã cổ phiếu riêng lẻ!

"Hãy vứt những lý thuyết AI sáo rỗng và các ví dụ chatbot tràn lan trên YouTube vào thùng rác. Đây là 'Kinh thánh AI sản xuất tích hợp 7 nhóm ngành công nghiệp' duy nhất tại Hàn Quốc, thấu hiểu ngôn ngữ của ngành sản xuất và nhìn thấu bản chất của quy trình." Xin chào, tôi là Byte Detective - người chia sẻ kiến thức. Hiện nay, vô số doanh nghiệp và chuyên gia đang kêu gọi 'DX sản xuất (Chuyển đổi số)' và 'áp dụng AI'. Tuy nhiên, đa số các bài giảng trên thị trường chỉ dừng lại ở những lý thuyết viển vông của các nhà phát triển IT hoặc tư vấn viên, những người hoàn toàn không hiểu về thực tế khắc nghiệt tại hiện trường sản xuất. Khóa học này không phải là bài giảng chỉ để học lý thuyết. Bằng cách kết hợp hữu cơ kiến thức chuyên môn thực tế (Domain Knowledge) của 7 nhóm ngành sản xuất đại diện cho Hàn Quốc với các khung làm việc AI mới nhất, chúng tôi cung cấp 'Kiến trúc kịch bản DX sản xuất thực chiến' có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế vào ngày mai.

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.

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!

"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.

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 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.

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.

Khi học học máy, ta được dạy cách nâng cao độ chính xác. Nhưng đến lúc đưa mô hình lên chip thực tế, lại nảy sinh những câu hỏi mà chẳng ai chỉ bảo. Mô hình này thực hiện bao nhiêu phép nhân? Nó cần lưu trữ những gì và dung lượng bao nhiêu? Thông số kỹ thuật của con chip mục tiêu hiện tại có thể đáp ứng nổi những yêu cầu đó chăng? Giáo trình học máy thì bàn về độ chính xác, còn giáo trình bán dẫn lại nói về mạch điện, nhưng tài liệu kết nối hai lĩnh vực này lại vô cùng khan hiếm. Tôi đã nhiều lần đối mặt với khoảng trống này khi triển khai CPU RISC-V và NPU trên FPGA. Đó là tình cảnh mô hình có độ chính xác cao nhất lại chẳng thể nào nhét vừa vào board mạch. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn tự tay xây dựng sáu thuật toán bằng Python, đồng thời đo lường số phép nhân, phép so sánh, dung lượng bộ nhớ và độ chính xác ở mỗi thuật toán. Sau đó, quy đổi các giá trị này sang tài nguyên thực tế trên board FPGA. Bởi lẽ, nói "bao nhiêu phép nhân" thì khó mà hình dung được quy mô, nhưng nếu nói "chiếm bao nhiêu phần trăm tài nguyên board" thì ta dễ dàng đánh giá được. Trải qua 9 bài Lab và gom sáu mô hình vào chung một bảng, ta sẽ thấy một bức tranh hoàn toàn khác với dự đoán. Đã dành tới 9 bài chỉ để đếm số phép nhân, nhưng thứ thực sự gây trở ngại lại không phải là phép nhân. Tiếp theo, ta sẽ chuyển đổi số thực thành số nguyên, quản lý độ rộng bit, và xây dựng cả bộ tiêu chí để đánh giá mạch. Bạn không cần phải có board FPGA. Khóa học chỉ sử dụng Python, còn board mạch chỉ đóng vai trò làm hệ quy chiếu để quy đổi các giá trị đo lường.

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.

Với lộ trình học tập bài bản gồm 40 bài giảng, bạn sẽ được học từ lý thuyết cơ bản về AI đến các kỹ thuật AI ứng dụng của từng thuật toán. Thông qua việc học và thực hành thuật toán bằng ngôn ngữ R cùng tư duy toán học trực quan, bạn sẽ trang bị được năng lực phát triển mô hình AI có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ việc xây dựng và lựa chọn sử dụng các mô hình thuật toán cho phân tích dữ liệu, học máy (machine learning) và các công cụ ứng dụng liên quan.