Nhập môn lập trình trí tuệ nhân tạo với Entry

Thông qua bài giảng này, bạn có thể học ngữ pháp cơ bản của ngôn ngữ C. Người hướng dẫn: Giáo sư Eunmi Jeong (Học viện Giáo dục Hội tụ SW của Đại học Quốc gia Andong)

Chúng tôi đã thiết lập nội dung để bạn có thể hiểu về ChatGPT và AI tạo văn bản, học cách ứng dụng hiệu quả chúng vào công việc thực tế, thực hành qua nhiều ví dụ đa dạng và có thể áp dụng được vào thực tế.

Đây là khóa học lập trình web dành cho người mới bắt đầu. Nó được thiết kế để giúp bạn học ngữ pháp cơ bản và cách sử dụng HTML, CSS và JavaScript theo từng bước. Nó bao gồm các yếu tố chính của phát triển web, bao gồm cấu trúc và thiết kế trang web cũng như triển khai các chức năng tương tác.

Các khái niệm phức tạp được giải thích bằng những thuật ngữ dễ hiểu và bạn học từ những điều cơ bản về cách áp dụng chúng vào các dự án hợp tác.

Khóa học này giới thiệu nguyên lý cơ bản và ứng dụng thực tế của các công nghệ AI tạo sinh đa dạng như văn bản, hình ảnh, video, âm nhạc, v.v., đồng thời giúp phát triển khả năng giải quyết vấn đề sáng tạo.

Chúng tôi sẽ giới thiệu các loại kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn và thư viện Python để phân tích, cũng như những kiến ​​thức cơ bản về kỹ thuật phân tích thống kê và kỹ thuật phân tích máy học.

Với bài giảng đặc biệt này về các tóm tắt quan trọng để vượt qua bài kiểm tra thực hành kỹ thuật viên xử lý thông tin đã sửa đổi NCS, bạn có thể ôn tập một cách hiệu quả cho bài kiểm tra viết và bài kiểm tra viết CBT.

Với bài giảng đặc biệt này về các tóm tắt quan trọng để vượt qua bài kiểm tra viết dành cho kỹ sư xử lý thông tin đã sửa đổi NCS, bạn có thể ôn tập cho bài kiểm tra viết và bài kiểm tra viết CBT một cách hiệu quả.

● Tìm hiểu từ kiến ​​thức cơ bản về phân tích dữ liệu đến học máy bằng phần mềm Orange3 ● Tăng cường năng lực thực hành thông qua thực hành sử dụng bộ dữ liệu thực tế

Lớp học này nhằm mục đích hiểu các khái niệm IoT và phát triển các kỹ năng thực tế thông qua việc xây dựng và mã hóa phần cứng bằng Arduino và micro:bit.

Tìm hiểu ngữ pháp cơ bản của Java và lập trình hướng đối tượng.

Tìm hiểu ngữ pháp cơ bản của ngôn ngữ Python, thực hành viết logic đơn giản bằng cách sử dụng nó và tìm hiểu các thư viện khác nhau.

Thông qua bài giảng này, chúng tôi hy vọng rằng bạn sẽ có thể hiểu về trí tuệ nhân tạo, học lập trình App Inventor và tạo ứng dụng trên điện thoại thông minh bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo.

Bạn có thể giải quyết mọi thứ, từ khái niệm metaverse cho đến việc sử dụng nó cùng một lúc. Nó sẽ giúp ích rất nhiều cho những người mới bắt đầu tham gia metaverse.

**"Triết lý AI - Đạo đức và thách thức trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo"** là chủ đề thảo luận về sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và những ảnh hưởng đạo đức, triết học của nó đối với xã hội và văn hóa con người. Chủ đề này không chỉ đơn thuần là sự phát triển về mặt công nghệ mà còn thảo luận sâu sắc về cách AI ảnh hưởng đến cuộc sống con người và chúng ta phải đưa ra những quyết định đạo đức như thế nào.

Thấu hiểu bản chất của thống kê cơ bản cần thiết cho việc phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà không cần đến một công thức hay một dòng mã nào.

Nâng cao kỹ năng tư duy logic, hiểu cách sử dụng các công cụ lập trình và phát triển khả năng thiết kế các thuật toán để giải quyết vấn đề.

Khóa học nhập môn trí tuệ nhân tạo dành cho người mới bắt đầu! Tổng hợp các khái niệm cốt lõi từ dữ liệu đến AI sinh tạo một cách dễ hiểu. Mục tiêu là đạt được sự hiểu biết thực tế ở mức độ có thể đặt câu hỏi và giải thích về trí tuệ nhân tạo, chứ không phải tạo ra nó.

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.

Đây là khóa học thứ hai của series [Python dành cho Trí tuệ nhân tạo]. Đây là khóa học thực hành các bài tập thực tế được sử dụng trong Machine Learning, Deep Learning, cùng với cú pháp Python.

Khóa học này là một chương trình thực hành tập trung vào việc hiểu và sử dụng nền tảng AI từ cơ bản đến công nghệ tạo hình ảnh AI. Người học có thể nắm vững các khái niệm cơ bản và công cụ AI, đồng thời học được khả năng tạo ra hình ảnh AI bằng cách sử dụng chúng. Được thiết kế để những người học lần đầu tiếp xúc với công nghệ AI cũng có thể dễ dàng theo dõi, khóa học mang đến cơ hội nhanh chóng nắm vững công nghệ tạo hình ảnh AI có thể ứng dụng trong cuộc sống thực tế.

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 là chương trình nhập môn tạo nhạc AI được thiết kế để người học lần đầu tiếp xúc với công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) cũng có thể dễ dàng hiểu và thực hành theo. Thông qua bài giảng, bạn sẽ nắm vững các khái niệm cơ bản và cách sử dụng nền tảng AI, đồng thời tiến hành thực hành từng bước để tạo ra âm nhạc của riêng mình. Vượt ra khỏi mức độ chỉ đơn giản là nhấn nút để tạo nhạc, khóa học sẽ hướng dẫn bạn hiểu nguyên lý của mô hình AI và các yếu tố chính ảnh hưởng đến việc tạo nhạc, điều chỉnh phong cách·thể loại·cấu trúc nhạc cụ mong muốn để hoàn thiện những sản phẩm sáng tạo. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có được sự tự tin trong việc sử dụng AI một cách thân thiện cùng với năng lực tạo nhạc AI có thể áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau như đời sống thực tế·dự án·sản xuất nội dung.

Nó nâng cao kỹ năng tư duy logic và trau dồi khả năng tích hợp công nghệ thông tin và truyền thông với chuyên ngành của mình trong thời đại Cách mạng công nghiệp lần thứ 4.

Từ cơ bản về Scratch đến phát triển dự án! Nó được thiết kế để ngay cả những học sinh nhỏ tuổi cũng có thể vui vẻ theo dõi.

Bạn sẽ học nội dung phù hợp với <Tìm hiểu về mã hóa khối> trong các môn học bắt buộc do Bộ Giáo dục chỉ định cho các trường tiểu học/trung học cơ sở/trung học phổ thông.

Bạn có thể biến ý tưởng của mình thành một bài thuyết trình đẹp mắt chỉ trong vài phút. Không còn cần phải tốn hàng giờ đồng hồ loay hoay với việc thiết kế slide nữa. Với công nghệ AI của GAMMA, bạn có thể cải thiện đáng kể quy trình sáng tạo nội dung của mình.

Thông qua bài giảng này, bạn có thể tìm hiểu toàn bộ quy trình và phương pháp chuẩn bị cho kỳ thi tuyển sinh vào trường sau đại học ngành trí tuệ nhân tạo từ đầu đến cuối! Tôi cũng sẽ chia sẻ những nội dung hay giúp tăng khả năng đậu!

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'.

Khóa học này bao gồm toàn bộ quá trình phát triển ChatGPT từ một AI đối thoại đơn giản thành một AI Agent thông minh có khả năng thực hiện các công việc thực tế. Chúng ta sẽ trực tiếp tạo ra các AI Agent có thể sử dụng ngay trong công việc thực tế bằng cách sử dụng ba framework cốt lõi: LangChain, LangGraph và LangSmith.

Trí tuệ nhân tạo, AI, Agent… nghe có vẻ ghê gớm, nhưng khi bắt tay vào làm thì không có gì to tát như bạn nghĩ. Do đó, tự tay hiện thực hóa các chức năng đơn giản là rất quan trọng. Thông qua các dự án thiết thực có thể ứng dụng thực tế tại công ty, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm đa dạng use case, đồng thời học được cách khai thác và vận dụng AI Agent.

Dành cho sinh viên học lập trình lần đầu tiên! Nó dạy mã hóa khối một cách dễ dàng và thú vị.

Giải thích các nguyên lý cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT theo hướng lý thuyết.