Phát triển Trí tuệ Nhân tạo của Yoon Jae-sung AI Phần 2: Làm chủ từ A đến Z các thuật toán Machine Learning thực tế

Giới thiệu về ngôn ngữ C, ngôn ngữ cơ sở phát triển phần mềm

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách phát triển front web bằng React. Tìm hiểu cú pháp cốt lõi của JavaScript để phát triển React, phát triển React dựa trên CDN và các phương pháp phát triển React dựa trên NPM.

Bạn có thể tìm hiểu thông tin chung về JavaScript, bao gồm tổng quan về ngôn ngữ JavaScript, ngữ pháp cơ bản và các thư viện được cung cấp.

CSS & CSS3 là dễ học và dễ mắc lỗi nhất. Đi thôi!! không thấy.

: "Từ thiết lập môi trường đến dự án kinh doanh thực tế, hành trình khoa học dữ liệu tìm lời giải cho doanh thu thương mại điện tử bằng thống kê (Tổng cộng 38 bài giảng)" Vượt xa mức độ chỉ đơn thuần là học cách sử dụng các công cụ phân tích, bạn sẽ được học cách xử lý dữ liệu log phát sinh trong thực tế ngành thương mại điện tử thông qua các quy trình thống kê. Sau khi củng cố vững chắc các lý thuyết cốt lõi từ thiết lập môi trường phát triển đến thống kê mô tả, phân phối xác suất và kiểm định giả thuyết, bạn sẽ tiến tới phân tích so sánh thời gian lưu trú trên ứng dụng và tỷ lệ chuyển đổi mua hàng của người dùng thực tế, cũng như định lượng mức độ đóng góp hiệu quả thông qua phân tích hồi quy tuyến tính đa biến! Thông qua các dự án thực tế, bạn sẽ chinh phục một cách hệ thống 'năng lực ra quyết định dựa trên dữ liệu và tự động hóa phân tích' - yếu tố cốt lõi của một nhà khoa học dữ liệu.

"Từ thiết lập môi trường đến dự án kinh doanh thực tế, hành trình khoa học dữ liệu tìm lời giải cho doanh thu bằng dữ liệu (Tổng cộng 39 bài giảng)" Vượt xa mức độ chỉ đơn thuần là học cách sử dụng thư viện, bạn sẽ được học cách xử lý dữ liệu thực tế trong lĩnh vực thương mại điện tử thông qua quy trình khoa học dữ liệu. Bắt đầu từ việc thiết lập môi trường phát triển và kiến thức cơ bản về Numpy/Pandas, đến tiền xử lý dữ liệu, phân tích thống kê, trực quan hóa, và cả phân khúc RFM dựa trên kịch bản kinh doanh cùng kiểm chứng giả thuyết! Chinh phục các năng lực cốt lõi của một nhà khoa học dữ liệu một cách hệ thống thông qua các dự án thực tế.

"Hoàn thiện từ A đến Z về Deep Learning, từ cơ bản đến 7 dự án thực tế (Tổng cộng 41 bài giảng)“ Vượt xa mức độ gọi mô hình đơn thuần, bạn sẽ học cách xây dựng đường ống (pipeline) Deep Learning gọn gàng và hiệu quả bằng cách sử dụng PyTorch Lightning - xu hướng hiện nay trong ngành. Hãy trực tiếp triển khai tổng cộng 7 dự án từ dự báo giá cổ phiếu đến AI tạo sinh, hình ảnh y tế và phân tích âm thanh để trở thành một kỹ sư AI tự tin trước bất kỳ loại dữ liệu nào.

: "Từ nền tảng toán học đến các mô hình mới nhất, hoàn thiện pipeline Deep Learning với Pytorch (Tổng cộng 44 bài giảng)" Thời đại chỉ học cách gọi model.fit() một cách đơn thuần đã qua rồi. Từ đạo hàm và hạ giang (gradient descent) - những nền tảng cơ bản nhất của mạng thần kinh nhân tạo, đến cách sử dụng Pytorch thiết yếu trong công việc thực tế, và cả CNN/RNN để xử lý dữ liệu hình ảnh và chuỗi thời gian! Chúng tôi sẽ giúp bạn chinh phục toàn bộ quy trình Deep Learning một cách hệ thống. Giờ đây, hãy bước vào thế giới Deep Learning kinh ngạc, nơi trí tuệ nhân tạo mô phỏng bộ não con người có thể tự học hỏi và đưa ra phán đoán, vượt xa việc chỉ phân tích dữ liệu thông thường.

: "Hành trình Deep Learning Full-stack xuyên suốt các lĩnh vực dữ liệu, từ thiết lập môi trường đến 7 dự án thực tế (Tổng cộng 35 bài giảng)" Vượt xa mức độ chỉ đơn thuần làm theo mã ví dụ, bạn sẽ học cách xử lý các loại dữ liệu đa dạng trong thực tế bằng Deep Learning. Bắt đầu từ việc thiết lập môi trường phát triển CPU/GPU, cho đến phân loại rác tái chế (hình ảnh), dự đoán giá cổ phiếu (chuỗi thời gian), phát hiện bất thường điện tâm đồ (AE), hoạt hình hóa (GAN), phân đoạn hình ảnh y tế (U-Net) và phân loại âm thanh (âm thanh)! Bạn sẽ chinh phục các thuật toán cốt lõi của Deep Learning một cách hệ thống thông qua các dự án thực chiến.

: "Từ nền tảng toán học đến các mô hình mới nhất, hoàn thiện quy trình Deep Learning với TensorFlow (Tổng cộng 44 bài giảng)" Thời đại chỉ học cách gọi model.fit() một cách đơn thuần đã qua rồi. Từ đạo hàm và hạ cực trị (Gradient Descent) - những nền tảng cơ bản nhất của mạng thần kinh nhân tạo, đến cách sử dụng TensorFlow và Keras thiết yếu trong công việc thực tế, và cả CNN/RNN để xử lý dữ liệu hình ảnh và chuỗi thời gian! Chúng tôi sẽ giúp bạn chinh phục toàn bộ quá trình Deep Learning một cách hệ thống. Giờ đây, hãy vượt qua việc phân tích dữ liệu thông thường để bước vào thế giới Deep Learning kinh ngạc, nơi trí tuệ nhân tạo mô phỏng não bộ con người có thể tự học hỏi và đưa ra phán đoán.

: "Hơn cả phân tích dữ liệu, hoàn thiện mô hình dự đoán với 5 dự án thực tế (Tổng cộng 45 bài giảng)" Bạn đã hoàn thành việc phân tích dữ liệu nhưng lại cảm thấy bế tắc khi bắt tay vào xây dựng mô hình? Vượt xa việc chỉ gọi các thư viện đơn thuần, khóa học này sẽ giúp bạn làm chủ hoàn toàn nguyên lý hoạt động của từng thuật toán và chiến lược kiểm chứng mô hình tối ưu, từ dự đoán sống sót trên tàu Titanic đến phân loại tin nhắn rác. Từ các mô hình tuyến tính đến các thuật toán Ensemble mới nhất và cả kiến thức cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), bạn sẽ chinh phục một cách hệ thống các dự án có sức mạnh lớn nhất trong thực tế công việc. Giờ đây, hãy bước vào thế giới mô hình hóa trí tuệ nhân tạo, nơi dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu đã được phân tích.

* Lộ trình học thực chiến 100%: Không chỉ học ngữ pháp, cấu trúc chương trình tập trung vào thực hành xử lý dữ liệu trực tiếp. * Khóa học tiên quyết để chinh phục Machine Learning: Hệ thống hóa hoàn hảo các kỹ thuật tiền xử lý bắt buộc phải biết trước khi học AI. * Làm chủ công cụ phân tích dữ liệu: Chinh phục các tính năng cốt lõi của Numpy (tính toán số học) và Pandas (kiểm soát dữ liệu). * Rút ra Insight thông qua trực quan hóa: Truyền đạt kỹ năng trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và Seaborn. * Củng cố nền tảng thống kê: Học các kỹ thuật phân tích nhóm và thống kê cơ bản để nắm bắt đặc tính của dữ liệu.

Hiện tại, Android có thể được phát triển bằng ngôn ngữ Java và Kotlin. Dù sử dụng ngôn ngữ nào, bạn cũng có thể phát triển cùng một ứng dụng Android như nhau. Khóa học này bao gồm hầu hết các nội dung từ cơ bản đến nâng cao về phát triển ứng dụng Android, và toàn bộ mã nguồn từ những nội dung cơ bản nhất đều được viết bằng ngôn ngữ Kotlin. Ngoài ra, khóa học còn sử dụng Material 3, thư viện UI mới nhất của Google. Trong toàn bộ lộ trình học Android này, bạn sẽ được thực hiện 3 dự án thực tế. Thông qua việc thực hiện các dự án, bạn có thể nắm vững các kỹ thuật nâng cao đang được sử dụng thực tế trong công việc như Hilt, Retrofit, RoomDatabase, MVVM. Bên cạnh đó, bạn còn có thể tăng cường năng suất bằng cách sử dụng AI thông qua việc thực hiện "vibe coding" với Gemini ngay trong công cụ phát triển Android. Soft Campus chúng tôi sẽ luôn nỗ lực để cung cấp những bài giảng mới nhất.

Android có thể được phát triển bằng ngôn ngữ Java và Kotlin. Bạn có thể phát triển cùng một ứng dụng Android bằng bất kỳ ngôn ngữ nào. Khóa học này bao gồm hầu hết các nội dung từ cơ bản đến nâng cao về phát triển ứng dụng Android, và tất cả mã nguồn từ những nội dung cơ bản nhất đều được viết bằng ngôn ngữ Kotlin. Ngoài ra, khóa học còn sử dụng Material 3, thư viện UI mới nhất của Google. Trong toàn bộ lộ trình học Android, khóa học này chủ yếu tập trung vào các nội dung về Action Bar, quản lý dữ liệu, quản lý tài nguyên, cảm biến và mạng.

Hiện tại, Android có thể được phát triển bằng ngôn ngữ Java và ngôn ngữ Kotlin. Dù sử dụng ngôn ngữ nào, bạn cũng có thể phát triển các ứng dụng Android tương tự nhau. Khóa học này bao gồm hầu hết các nội dung từ cơ bản đến nâng cao về phát triển ứng dụng Android, và tất cả các mã nguồn từ nội dung cơ bản đều được viết bằng ngôn ngữ Kotlin. Ngoài ra, khóa học còn sử dụng Material 3, thư viện UI mới nhất của Google. Trong toàn bộ chương trình học Android, khóa học này chủ yếu tập trung vào các nội dung về Menu, các thành phần của ứng dụng Android, Thread và Fragment; các nội dung chuyên sâu hơn sẽ được đề cập trong các khóa học tiếp theo. Soft Campus chúng tôi sẽ luôn nỗ lực để cung cấp những bài giảng mới nhất. Xin cảm ơn.

Có thể chế tạo trò chơi hybrid casual sử dụng Unity6.

Học C# trong môi trường Unity. Khi học C#, bạn sẽ tự nhiên làm quen với môi trường phát triển Unity, điều này rất hữu ích cho những người mới bắt đầu phát triển.

Đây là khóa học lập trình UI phần 1 về phát triển ứng dụng Android phiên bản 15 cùng với thư viện Material 3 mới nhất.

Phiên bản mới nhất vào năm 2024 và thời gian chạy là 17 giờ 48 phút. Bạn hoàn toàn có thể thành thạo Kotlin trong một khóa học này.

Dựa trên ngôn ngữ c#, bạn sẽ học cách tạo game phòng thủ theo từng giai đoạn bằng cách sử dụng Unity.

: "Hành trình Deep Learning Full-stack xuyên suốt các lĩnh vực dữ liệu, từ thiết lập môi trường đến 7 dự án thực tế (Tổng cộng 35 bài giảng)" Vượt xa mức độ chỉ đơn thuần làm theo mã ví dụ, bạn sẽ học cách xử lý các loại dữ liệu đa dạng trong thực tế bằng Deep Learning. Bắt đầu từ việc thiết lập môi trường phát triển CPU/GPU, cho đến phân loại rác tái chế (hình ảnh), dự đoán giá cổ phiếu (chuỗi thời gian), phát hiện bất thường điện tâm đồ (AE), hoạt hình hóa (GAN), phân đoạn hình ảnh y tế (U-Net) và phân loại âm thanh (âm thanh)! Bạn sẽ chinh phục các thuật toán cốt lõi của Deep Learning một cách hệ thống thông qua các dự án thực chiến.

Khóa học Full-stack từ Thiết kế Figma + Lập trình ứng dụng AI + đến Triển khai!! [Figma + Vibe Coding (HTML/CSS/Tailwind/React) + Git + Triển khai Vercel] Giữ nguyên thiết kế của bạn!! Hoàn thiện bằng Vibe Coding chính xác đến từng pixel không sai lệch! Cẩm nang chinh phục Full-stack giúp tăng năng suất thực tế gấp 5 lần nhờ ứng dụng AI! Bạn cũng có thể trở thành một Nhà thiết kế Full-stack có khả năng làm cả thiết kế lẫn lập trình. ✅ Hiện thực hóa ý đồ thiết kế chính xác đến từng pixel không sai lệch ✅ Thiết kế cấu trúc mà AI có thể hiểu được ✅ Khả năng tạo prompt để kiểm soát AI một cách chính xác ✅ Khả năng chỉnh sửa thành thạo các đoạn mã do AI tự soạn thảo Trải nghiệm sự kinh ngạc khi rút ngắn thời gian từ thiết kế đến lập trình và triển khai chỉ còn 1/5.

Nếu bạn thiết kế các bài kiểm tra (test) trước, AI sẽ thay bạn thực hiện phần triển khai. Phương pháp phát triển thực tiễn giúp nắm bắt đồng thời cả tốc độ và chất lượng phát triển!

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.

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.

Khám phá → Lập kế hoạch → Triển khai → Commit. Làm chủ quy trình phát triển AI đã được kiểm chứng với Claude Code. Nắm vững từ MCP, Sub-agent đến Prompt Engineering thông qua 23 nhiệm vụ và hoàn thành 3 dự án thực tế.

Code lộn xộn, yêu cầu dồn dập... Nếu bạn muốn tìm kiếm một bước đột phá bằng AI Cách để trở thành một "lập trình viên làm việc hiệu quả" bằng cách tận dụng AI trong môi trường legacy, được chia sẻ bởi cựu Giám đốc Kỹ thuật của Toss Payments. Ngay cả trong thời đại AI, hệ thống legacy vẫn không hề biến mất. Ngoại trừ những công ty vừa thành lập hôm nay, không quá lời khi nói rằng mọi công ty đều có hệ thống legacy. Vậy chúng ta nên tận dụng AI như thế nào trong thực tế này? Khóa học này sẽ được trực tiếp hướng dẫn bởi cựu Giám đốc Kỹ thuật của Toss Payments - người từng dẫn dắt tổ chức dịch vụ thanh toán quy mô lớn, về cách làm việc hiệu quả với AI trong môi trường legacy. Đây không chỉ đơn thuần là một khóa học dạy cách dùng AI hay kỹ năng lập trình. Mục tiêu của khóa học là giúp bạn rèn luyện "năng lực tư duy" với tư cách là một lập trình viên và thấu hiểu cách để làm việc hiệu quả.

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.

Khóa học này rèn luyện tư duy thiết kế hệ thống frontend thông qua các trường hợp dịch vụ thực tế như bảng tin Threads, giỏ hàng Amazon, giao diện phát trực tuyến Netflix, chỉnh sửa cộng tác trên Google Docs, Micro Frontend, Agentic UI và Observability.

Viết biên bản cuộc họp, tạo ứng dụng và thậm chí là sản xuất video, tất cả trên một nền tảng duy nhất. Hãy trở thành một AI multiplayer với Google AI Studio!

Thời đại của thực thi và kiểm chứng nhanh, hãy hành động nhanh hơn bất cứ ai với 바이브 코딩! Tự tay làm chủ việc kiếm tiền từ quảng cáo, thanh toán, v.v.

Đây là quy trình hoàn thiện sản phẩm IoT mà không cần lập trình phức tạp bằng phương pháp Vibe Coding sử dụng AI Agent. Bạn có thể trải nghiệm một cách cô đọng toàn bộ quá trình phát triển sản phẩm, từ điều khiển phần cứng nhúng đến nhận diện AI Vision, thiết kế PCB, in 3D, và phát triển dịch vụ Web/App để ra mắt một thiết bị IoT cấp độ thương mại hoạt động thực tế.

Trong thời đại mà AI có thể viết mã thay cho con người, giá trị của một "kiến trúc sư thực thụ" – người có khả năng thấu hiểu và kiểm soát khung sườn vĩ mô của hệ thống – càng trở nên cao hơn bao giờ hết. Khóa học này sẽ đi sâu vào bản chất của mạng cấp thấp (low-level network) và socket TCP/UDP ẩn sau các framework, giúp bạn rèn luyện khả năng thiết kế các công cụ cốt lõi (core engine) vững chắc, không bao giờ đổ vỡ ngay cả trước lưu lượng truy cập hàng triệu người và dữ liệu khổng lồ. Hãy vượt xa giới hạn của một lập trình viên chỉ biết sao chép - dán một cách mù quáng để trở thành một bậc thầy không thể thay thế, người có thể chỉ thị và kiểm soát AI đưa ra những giải pháp chính xác ở cấp độ hệ thống.

"Khóa học dự án thực chiến phát triển web: Hoàn thiện từ lập kế hoạch, thiết kế, triển khai đến phát hành bằng cách tận dụng AI tạo sinh" Bắt đầu từ việc hình thành ý tưởng, tạo thiết kế nhanh chóng bằng AI, triển khai trang web hoạt động thực tế với React, và cuối cùng là đưa lên internet - chúng ta sẽ cùng nhau hoàn thiện từng bước một của toàn bộ quy trình. Các công cụ AI mới nhất như Stitch và Figma Make sẽ hỗ trợ công việc thiết kế, và tôi sẽ hướng dẫn bạn cách thực hiện những phần lập trình phức tạp một cách dễ dàng theo từng bước.

"Thời đại lập trình cùng AI, mô hình năng suất mới cho các nhà phát triển Java" Khóa học này là hướng dẫn thực hành sử dụng Cursor AI dành cho các nhà phát triển Java. Vượt ra ngoài việc đơn thuần sao chép code từ AI, bạn sẽ học cách Vibe Coding - phương pháp cộng tác với AI để tối đa hóa hiệu quả phát triển. Tận dụng các tính năng mạnh mẽ của Cursor trong việc hiểu code, tái cấu trúc và tạo tài liệu, bạn sẽ từng bước làm quen với quy trình làm việc AI coding có thể áp dụng ngay trong các dự án thực tế. Trong thời đại AI viết code thay con người, giờ đây "nhà phát triển biết sử dụng AI tốt" chính là lợi thế cạnh tranh. Hãy cùng khóa học này bắt đầu trải nghiệm phát triển nâng cấp như một nhà phát triển Java.

Bạn vừa mua MacBook trong kỷ nguyên AI nhưng lại cảm thấy bối rối không biết nên bắt đầu từ đâu? Một cựu lập trình viên với 15 năm kinh nghiệm macOS sẽ đồng hành cùng bạn từ bước 'thiết lập thiết bị ban đầu'. ✅ Cài đặt ứng dụng · Mẹo macOS thiết yếu · Terminal · Homebrew · Thiết lập môi trường phát triển ✅ Từ Claude Code & Agentic Coding đến môi trường nơi AI lập trình thay cho bạn 👉 Nếu bắt đầu ngay bây giờ, bạn sẽ hoàn tất môi trường phát triển ngay trong hôm nay — Đây sẽ là ngày đầu tiên bạn sử dụng MacBook một cách đúng nghĩa.

Thời đại trở thành 'CEO nền tảng của riêng mình' chỉ với một ý tưởng ngay cả khi bạn là người mới bắt đầu về IT, nhờ tận dụng AI và Gnuboard! Chúng tôi sẽ trình diễn chi tiết toàn bộ quá trình phát triển thực tế từ lập kế hoạch đến triển khai, đồng thời hướng dẫn các phương pháp kiếm tiền đa dạng như quảng cáo và trung tâm mua sắm. Hãy bắt đầu công việc kinh doanh trực tuyến của bạn ngay bây giờ!

Đủ rồi với những khóa học AI chỉ toàn lý thuyết. CEO đương nhiệm từng đoạt giải Xuất sắc KT AI sẽ tiết lộ tất cả bí quyết thực chiến 'học hôm nay, ra kết quả ngay ngày mai' từ văn bản đến video, thậm chí cả sản xuất game. Đạt 16,4 triệu won trên Wadiz! Khóa học khiến hàng trăm người phấn khích. Chúng tôi sẽ 'đút thìa' cho bạn chìa khóa AI tạo sinh 'thực chiến thực thụ' giúp cả người không chuyên cũng tạo ra web novel và video ngay lập tức. Từ lên ý tưởng đến sản xuất video chất lượng cao, phương pháp hoàn thành trong chớp mắt với AI những công việc mất cả tuần nếu giao cho chuyên gia. Công khai lộ trình nhanh nhất để tạo ra sản phẩm mà không cần thử nghiệm sai sót.

Dành cho những bạn đã hoàn thành trình độ SwiftUI trung cấp, giờ là lúc để tích hợp AI vào ứng dụng của mình. Với Apple Intelligence và framework FoundationModels, bạn sẽ hoàn thiện các ứng dụng AI on-device hoạt động ngay trên thiết bị mà không cần kết nối internet.

Đây là bài giảng dạy các kiến thức CS (Khoa học máy tính) thiết yếu khi phát triển web bằng AI. Nếu không hiểu nguyên lý của máy chủ, cơ sở dữ liệu và triển khai, việc lập trình theo cảm tính (vibe coding) chắc chắn sẽ bị tắc nghẽn vào một thời điểm nào đó. Với giáo trình tương tác, bạn sẽ nhanh chóng học được các khái niệm cốt lõi, giúp bất kỳ ai cũng có thể hoàn thiện trang web thông qua việc lập trình bằng AI.