Tư duy máy tính và Trí tuệ nhân tạo dành cho sinh viên chuyên ngành Khoa học và Kỹ thuật

Cùng với đọc, viết và tính toán, năng lực tư duy máy tính là một kỹ năng mà bất kỳ ai sống trong thời đại AI cũng nhất định phải có. Nói một cách dễ hiểu, tư duy máy tính có thể được định nghĩa là suy nghĩ như một lập trình viên hoặc như một nhà khoa học máy tính. Khóa học này được chuyển thể nguyên vẹn từ một học phần thực tế kéo dài một học kỳ tại trường đại học, cung cấp những nội dung thiết yếu cho người mới làm quen với lập trình hoặc người mới bắt đầu có ý định theo học chuyên ngành máy tính. Ngoài ra, thông qua khóa học, những người không chuyên về máy tính hoặc có nền tảng nhân văn có thể phát triển năng lực giao tiếp dễ dàng với các lập trình viên chuyên nghiệp. Ngay cả trong thời đại cần học cách viết prompt để lập trình bằng AI Vibe Coding, khóa học vẫn giúp người học rèn luyện khả năng đưa ra chỉ dẫn cho AI một cách chính xác và hiệu quả hơn nhờ tư duy máy tính.

Nâng cao khả năng tư duy logic, đồng thời bồi dưỡng năng lực có thể kết hợp chuyên môn của bản thân với công nghệ thông tin và truyền thông trong kỷ nguyên Cách mạng công nghiệp lần thứ tư.

Bạn không phải chuyên ngành nên không biết bắt đầu học C như thế nào? Bạn đã học C ở trường với tư cách là sinh viên chuyên ngành, nhưng vẫn chưa thể viết code? Học C trong thời gian dài thì có ích gì? Khi mà không thể tạo ra được một dòng code đàng hoàng nào... Tôi sẽ truyền đạt bí quyết để bạn có thể tự mình lập trình được. Trong khóa học này, bạn sẽ cùng với một lập trình viên tiền배 giàu kinh nghiệm từng bước học cú pháp và phương pháp ứng dụng ngôn ngữ C, đồng thời được dẫn dắt đến mức độ có thể thực hiện các dự án đơn giản.

Kỷ nguyên dữ liệu lớn!! Thống kê rất cần thiết để phân tích và sử dụng dữ liệu! Hãy xem xét ý nghĩa thống kê cơ bản có thể giúp bạn trích xuất và sử dụng những hiểu biết sâu sắc về khách hàng và thị trường.

Từ từ nghiên cứu ngôn ngữ C, ngôn ngữ này chứa đựng những điều cơ bản về phát triển chương trình mà các nhà phát triển cần biết.

Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu có thể giảm thiểu sai sót do phán đoán và trực giác chủ quan gây ra, đồng thời sẽ là cơ sở quan trọng để dự đoán trước các rủi ro khác nhau và thiết lập các chiến lược khác nhau.

Chúng tôi hướng dẫn người không chuyên và người mới bắt đầu nhanh chóng đạt chứng chỉ thực hành Kỹ thuật viên Phân tích Dữ liệu Lớn! Phần lý thuyết được trình bày nhẹ nhàng, phần thực hành được học chắc chắn. Không cần kiến thức nền tảng phức tạp, bạn chỉ cần tập trung học những điểm chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi, với trọng tâm là các đề thi trước đây.

Thay vì tập trung giải thích lý thuyết cơ bản về TEXTOM, chúng tôi giúp bạn trang bị năng lực khai thác văn bản và phân tích dữ liệu lớn thông qua các bài thực hành ví dụ thực tế.

✅ Thuộc series (1) đến (7), (4) cấu trúc dữ liệu, thuật toán, hướng đối tượng, ngôn ngữ lập trình ✅ Chuỗi bài giảng CS101 - Từ lý thuyết máy tính cơ bản đến ✅ các ví dụ thực tế mới nhất - Cung cấp nhiều kiến ​​thức cơ bản kiến thức

Giờ đây là thời đại nói chuyện bằng dữ liệu chứ không phải bằng trực giác. Hãy cùng ChatGPT học phân tích dữ liệu một cách dễ dàng!

Hãy cùng trau dồi năng lực chuyên môn về kỹ năng lập trình, kỹ năng thuật toán và kỹ năng phân tích thống kê!

Giúp rèn luyện 'tư duy cấu trúc' vấn đề.

Khóa học này là quá trình thực hành các nội dung cơ bản về toán học và thống kê cho máy học sử dụng Python. Máy học và học sâu không chỉ đòi hỏi năng lực lập trình mà còn cần nền tảng toán học để nắm bắt các nguyên lý. Thông qua khóa học này, bạn có thể từng bước học hỏi các kiến thức toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

--- Học công nghệ là giành lại những lựa chọn cho cuộc sống của chính mình --- Có thể bạn đã từng kết nối bo mạch phát triển ESP32 với các cảm biến, nhưng quá trình phát triển một mạch thử nghiệm lắp bằng dây jumper thành một thiết bị hoàn chỉnh có thể khiến bạn cảm thấy khá bế tắc. Trên Internet có rất nhiều thông tin về thiết kế mạch, chế tạo PCB, điều khiển cảm biến, cũng như giao tiếp BLE và Wi-Fi. Tuy nhiên, để kết nối những thông tin rời rạc đó thành một thể thống nhất và hoàn thiện một bo mạch thực sự hoạt động, bạn sẽ cần trải qua không ít lần thử nghiệm và sai sót. Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp thiết kế và chế tạo một bo mạch cảm biến dựa trên ESP32. Bạn sẽ xây dựng mạch nguồn và mạch nạp firmware, kết nối cảm biến nhiệt độ - độ ẩm và cảm biến ánh sáng, sau đó thiết kế PCB bằng KiCad và đặt gia công thực tế. Sau khi hoàn thiện, bo mạch sẽ được nạp firmware và truyền dữ liệu cảm biến ra bên ngoài thông qua BLE và Wi-Fi. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ không chỉ dừng ở việc lắp ráp bo mạch phát triển và mô-đun cảm biến, mà còn có thể hiểu và chỉnh sửa mạch điện, PCB phù hợp với mục đích của riêng mình. Dự án hoàn thành trong khóa học có thể tiếp tục được sử dụng làm điểm khởi đầu cho những dự án mới như thiết bị giám sát môi trường, thiết bị nhà thông minh, bộ kit giáo dục hay nguyên mẫu IoT. Ngay cả trong thời đại AI tạo sinh có thể nhanh chóng tạo ra nội dung số, những thông tin vật lý trong thế giới thực như nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng và chuyển động vẫn chỉ có thể thu thập được thông qua cảm biến và phần cứng. Khả năng thu thập dữ liệu bằng thiết bị do chính mình tạo ra và kết nối thiết bị đó với mạng lưới sẽ trở thành sức mạnh giúp bạn biến ý tưởng thành những hệ thống thực tế. Khóa học này sẽ hữu ích cho: * Những người đã từng sử dụng Arduino hoặc bo mạch phát triển ESP32 nhưng chưa từng thiết kế PCB * Những người muốn hoàn thiện dự án cảm biến được lắp bằng dây jumper thành một bo mạch duy nhất * Những người muốn học KiCad thông qua một dự án ESP32 thực tế * Những người muốn tạo ra thiết bị thu thập dữ liệu cảm biến và truyền dữ liệu qua BLE và Wi-Fi * Những nhà sản xuất và nhà giáo dục muốn phát triển phần cứng phục vụ giám sát môi trường, nhà thông minh và giáo dục * Những người chuẩn bị khởi nghiệp với sản phẩm IoT hoặc nguyên mẫu của riêng mình * Những nhà phát triển và nhà sáng tạo nội dung muốn phân tích, xử lý dữ liệu thu thập từ thực tế hoặc sử dụng dữ liệu đó cho các mô hình AI Hãy chuyển từ một người sử dụng bo mạch phát triển thành một người tự thiết kế bo mạch của riêng mình. Đây không phải là khóa học chỉ hướng dẫn cách sử dụng cảm biến. Đây là khóa học giúp bạn trải nghiệm toàn bộ quá trình: biến ý tưởng thành mạch điện, biến mạch điện thành PCB và kết nối phần cứng hoàn chỉnh với mạng lưới.

Đây là khóa học Python cơ bản dành cho những người mới bắt đầu muốn phát triển thành nhà phân tích dữ liệu. - Người muốn phân tích dữ liệu nhưng chưa biết Python - Người muốn học machine learning bằng Python - Người đang chuẩn bị cho kỳ thi thực hành chứng chỉ phân tích Big Data - Người muốn phát triển ứng dụng dựa trên machine learning bằng Python

Ngay cả khi không biết gì về lập trình, bạn vẫn có thể tạo ra ứng dụng quản lý lịch trình của riêng mình chỉ trong 4 tuần. Chỉ cần nói với AI rằng "Hãy làm cho tôi ứng dụng như thế này", sau đó dán đoạn mã nhận được vào Swift Playgrounds là xong. Với lộ trình 12 buổi, mỗi tuần 3 buổi, mỗi ngày 30 phút, bạn sẽ hoàn thành một ứng dụng thực thụ có đầy đủ các tính năng: thêm/xóa/sửa lịch trình, danh mục và thông báo, bộ lọc và tìm kiếm, cho đến cả chế độ xem lịch (calendar view). Đừng lo lắng nếu gặp lỗi, vì bạn chỉ cần hỏi AI là nó sẽ sửa giúp bạn. Đây không phải là học lập trình, mà là thử thách học cách cộng tác với AI. Hãy bắt đầu ngay bây giờ!

Khi học Swift - ngôn ngữ lập trình iOS, việc nhiều khái niệm xuất hiện cùng lúc có thể gây ra sự bối rối. Vì vậy tôi đã tạo ra khóa học với nguyên tắc "Khi hiểu một khái niệm mới, chỉ được sử dụng những khái niệm đã học trước đó." Do đó khóa học này được thiết kế cấu trúc tuần tự giữa các khái niệm một cách tinh vi, sao cho mỗi bước chỉ xuất hiện duy nhất một khái niệm mới, và tuyệt đối không xuất hiện bất kỳ khái niệm xa lạ nào khác. Mỗi khái niệm 1 phút, tổng cộng 180 khái niệm. Từ những kiến thức cơ bản như biến và hằng số, đến cấu trúc bộ nhớ hiểu từ góc độ CS, và cả cú pháp mới nhất của xử lý bất đồng bộ. Trong 3 giờ, học 180 khái niệm cốt lõi theo thứ tự được thiết kế.

Đây là khóa học trực tuyến tổng hợp có hệ thống các thuật toán tìm đường và chia không gian được sử dụng trong sản xuất trò chơi.

: "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.

Khóa học này dành cho những người muốn học mã hóa nhà sản xuất thông qua mã hóa khối đầu vào và biết kiến ​​thức cơ bản về mã hóa. Kể cả những người không chuyên! Ngay cả những sinh viên mới làm quen với mã hóa! Bạn có thể tham gia vào nhiều hoạt động của nhà sản xuất bằng cách tìm hiểu lý thuyết cơ bản về mã hóa và cách sử dụng các bộ phận/cảm biến.