Tạo ảnh ghép mosaic bằng Excel và Python

Lý do khóa học này đặc biệt: Các ưu điểm chính • Trực quan hóa dễ hiểu: Tự mình xem hoạt động thuật toán trực tiếp theo thời gian thực qua mô phỏng Pygame 2D • Kinh nghiệm thực tế: Vượt lý thuyết, tự tay lập trình để nắm vững thuật toán tự hành • Làm chủ thuật toán cốt lõi: Tập trung học các thuật toán cần thiết như Dijkstra, Pure Pursuit, ICP, v.v. • Học chuyên sâu theo từng bước: Cấu trúc độ khó có hệ thống từ cơ bản đến SLAM • SLAM dựa trên Lidar: Thực hành xây dựng bản đồ và ước tính vị trí trong môi trường chưa biết

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!

Học nguyên lý deep learning trực quan với Excel.

Python + xlwings Tự động hóa công việc - Tóm tắt khóa học 1. Phần cơ bản: Kiến thức nền tảng điều khiển Excel Xử lý ô / Áp dụng định dạng / Chèn hình ảnh & biểu đồ 2. Phần ứng dụng: Kịch bản tự động hóa Gửi email tự động / Tự động hóa tóm tắt báo cáo(LLM) / Phân loại hình ảnh để xử lý(Teachable Machine)

Học sâu (Deep learning) là kỹ thuật học dữ liệu thông qua mạng nơ-ron được tạo nên từ sự kết hợp của các hàm phức tạp. Trong khóa học này, chúng ta sẽ hiểu các khái niệm cốt lõi của học sâu một cách toán học và phân tích chúng dưới góc độ các phép toán ma trận. Đặc biệt, sử dụng thư viện NumPy của Python, chúng ta sẽ tự tay cài đặt quá trình lan truyền thuận và lan truyền ngược của học sâu, đồng thời trực quan hóa cách các tham số được cập nhật. Cấu trúc mạng nơ-ron tưởng chừng phức tạp cũng trở nên rõ ràng khi được giải quyết bằng các phép toán ma trận. Khóa học này chú trọng vào việc hiểu khái niệm hơn là lập trình, phù hợp với những sinh viên muốn nắm vững nguyên lý của học sâu một cách toán học và trực quan.

Thực hành nền tảng học sâu trên Excel và hiểu sâu ý nghĩa! Học cách xử lý dữ liệu hình ảnh!

Triển khai nền tảng Deep Learning bằng Excel và hiểu sâu sắc ý nghĩa của nó!

Thực hiện các bước cơ bản của Deep Learning bằng Excel và thấu hiểu sâu sắc ý nghĩa của nó!

Model được đào tạo trước (VGG16) / CAM / Grad-CAM / YOLO / CHUYỂN PHONG CÁCH / PIX2PIX / CYCLEGAN Tự mình thực hiện Khuếch tán ổn định

Một mô hình tạo hình ảnh nóng bỏng! Hãy hiểu bằng cách thực hiện nó từ những điều cơ bản! Hãy cùng nhau triển khai AUTO ENCODER/VAE/GAN/DIFFUSION nhé!

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Khi sử dụng Excel, bạn có thể tìm hiểu nhiều cách khác nhau để điều chỉnh, làm sạch và thu thập dữ liệu được nhập từ bên ngoài, cũng như cách trích xuất, tách và chuyển đổi dữ liệu từ một ô.

Lớp học siêu nhanh thực hành Excel 2021 bao gồm sáu mẹo và tính năng chính giúp người học tối đa hóa hiệu quả công việc và bắt tay vào công việc nhanh hơn. Thông qua khóa học này, bạn sẽ nhanh chóng học tất cả các kỹ năng Excel cần thiết, bao gồm xử lý dữ liệu, chỉnh sửa, định dạng, tính toán, phân tích và hiệu ứng hình ảnh.

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

Python + xlwings Tự động hóa công việc - Tóm tắt khóa học 1. Phần cơ bản: Kiến thức nền tảng điều khiển Excel Xử lý ô / Áp dụng định dạng / Chèn hình ảnh & biểu đồ 2. Phần ứng dụng: Kịch bản tự động hóa Gửi email tự động / Tự động hóa tóm tắt báo cáo(LLM) / Phân loại hình ảnh để xử lý(Teachable Machine)

Một mô hình tạo hình ảnh nóng bỏng! Hãy hiểu bằng cách thực hiện nó từ những điều cơ bản! Hãy cùng nhau triển khai AUTO ENCODER/VAE/GAN/DIFFUSION nhé!

Ngay cả những người mới bắt đầu không biết gì về Excel cũng được! Có thể đạt điểm A trong ITQ Excel chỉ bằng cách làm theo các bài giảng.

Đừng học Excel một cách khó khăn. Các câu hỏi xuất hiện trong kỳ thi ITQ đã được định sẵn. Với 'công thức ra đề chắc chắn xuất hiện' được chọn lọc từ dữ liệu lớn 25 năm giảng dạy, chúng tôi hướng dẫn con đường tắt nhanh nhất để người mới bắt đầu cũng có thể đạt hạng A chỉ trong 2 tuần.

Khóa học này sẽ giúp bạn trở thành chuyên gia thị giác máy tính dựa trên deep learning được cần trong thực tế thông qua các giải thích lý thuyết sâu sắc về Object Detection và Segmentation cùng với các ví dụ thực hành ở mức độ có thể áp dụng ngay trong công việc thực tế.

Bạn vẫn chưa bắt đầu nghiên cứu phân tích dữ liệu...? Cậu... có chuyện gì vậy? 😦 Phân tích dữ liệu bây giờ là điều cần thiết chứ không phải là một lựa chọn! Làm chủ phân tích dữ liệu với các bài giảng của Maso Campus và sống một cuộc sống trong lành!

Phân tích khách hàng, thị trường, mô hình doanh thu - giờ đây bạn không cần phải tự học nữa. Chỉ cần hỏi AI, phân tích và chiến lược cấp chuyên gia sẽ hoàn thành trong chớp mắt!

Thông qua sự kết hợp giữa Excel và AI tạo sinh (ChatGPT), khóa học này bao quát toàn bộ các lĩnh vực từ tổng hợp dữ liệu, làm sạch dữ liệu, trực quan hóa, viết báo cáo, tự động hóa template, tạo lịch trình không cần code, tự động hóa VBA, cho đến liên kết với Google Sheets với nội dung đào tạo tập trung vào thực hành, được thiết kế để người học từ trình độ cơ bản đến trung cấp có thể học tập từng bước và phát triển năng lực ứng dụng ngay vào công việc thực tế.

Dự án thực chiến Computer Vision: Học dễ, dùng ngay: Tìm hiểu từng bước các dự án Computer Vision có thể ứng dụng ngay vào thực tế công việc. Nâng cao chuyên môn thông qua các ví dụ thực tế.

Bạn đang lo lắng về việc sử dụng công cụ nào để phân tích dữ liệu? Bắt đầu nhẹ nhàng với Excel!

Đề cập đến cách dùng hiệu quả "챗GPT" - công cụ thay đổi cuộc chơi mới - trong "ứng dụng Excel". Bạn có thể học cách tạo công thức Excel cần cho thực tế, nắm bắt dễ dàng các tính năng Excel, và cả cách viết macro, mã VBA bằng 챗GPT.

Khóa học này thực hiện các bài thực hành liên quan đến mô hình Diffusion trong số các mô hình trí tuệ nhân tạo sinh tạo. Thông qua việc cùng nhau đọc và triển khai bài báo prompt-to-prompt - một bài báo ứng dụng mô hình Diffusion tiêu biểu, chúng tôi hy vọng có thể giúp bạn phát triển khả năng hiểu các bài báo trí tuệ nhân tạo mới nhất.

Lớp phân tích dữ liệu khách hàng/bán hàng trong Excel có thể được thực hiện mà không cần R và Python!

Triển khai từng bước từ lý thuyết đến code cho PixArt dựa trên Transformer mới nhất và SANA thích ứng nhẹ. Dựa trên DDPM·DDIM·LDM·DiT đã đề cập trong phần I·II, hoàn thành theo hướng thực hành từ kết nối text encoder, sampler (DDIM/ODE), điều chỉnh v-prediction/CFG, đến fine-tuning phong cách dữ liệu quy mô nhỏ.

Năm 2025, Jensen Huang đã trực tiếp đề cập đến Physical AI, Kỷ nguyên của Perception AI, Generative AI, Agentic AI và Physical AI đang đến. Hãy trải nghiệm Physical AI một cách nhanh chóng và đơn giản. Trải nghiệm Physical AI cùng với thư viện LeRobot của HuggingFace và robot thật.

Thông qua khóa học này, người học có thể có được khả năng lấy chứng chỉ tin học ứng dụng. Khóa học được cấu trúc theo tiêu chuẩn ra đề để lấy chứng chỉ tin học ứng dụng. Có thể học kiến thức cơ bản về môn tin học ứng dụng và ứng dụng để chuẩn bị lấy chứng chỉ. (Tin học ứng dụng cấp 1,2 thực hành - Thực vụ bảng tính)