MATLAB cho người mới bắt đầu

Hãy cùng nâng cao năng lực tìm kiếm mô hình ra quyết định hợp lý dựa trên tư duy toán học bằng cách thấu hiểu các yếu tố đa dạng của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu, đồng thời giải quyết các vấn đề thực tiễn thông qua việc sử dụng ChatGPT và lập trình không cần mã hóa (no-code)!

Hãy cùng học những nội dung cơ bản của ngôn ngữ lập trình Python để trau dồi kỹ năng lập trình Python cần thiết cho trí tuệ nhân tạo nhé!

Hãy cùng học các khái niệm cơ bản và khái niệm hướng đối tượng của ngôn ngữ C++, từ đó tiến hành thiết kế, hiện thực và phát triển nhé!

Hãy cùng củng cố nền tảng sử dụng Python và giải quyết các bài toán phân tích dữ liệu nhé!

Hãy cùng học cách thu thập dữ liệu trên web và tạo mô hình học có giám sát của học máy nhé!

Hãy cùng tìm hiểu về các thuật toán chính của học máy (machine learning), học sâu (deep learning) và khám phá trí tuệ nhân tạo!

Hãy cùng nâng cao năng lực thực thi hành chính dựa trên dữ liệu, có khả năng giải quyết các vấn đề hành chính và chính sách một cách thực tiễn bằng cách phân tích dữ liệu công cộng bằng R và Python!

Hãy cùng học hỏi các cấu trúc dữ liệu và thuật toán đa dạng, đồng thời rèn luyện kỹ năng thực hành để hiện thực hóa chúng thông qua lập trình!

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

Hãy cùng sử dụng Keras để tìm hiểu về các thuật toán mô hình trong Machine Learning và Deep Learning nhé!

ChatGPT, hãy trở thành người sáng tạo bằng cách sử dụng AI tổng hợp!

Hãy cùng viết mã vui vẻ với nhiều robot dễ thương khác nhau sử dụng trí tuệ nhân tạo!

Hãy cùng trang bị kỹ năng phát triển ứng dụng web bằng React và nâng cao năng lực để có thể áp dụng vào thực tế!

Cùng trau dồi năng lực trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu lớn và hỗ trợ ra quyết định!

Hãy cùng học cách sử dụng Git và GitHub và áp dụng chúng vào việc cộng tác nhé!

Hãy hiểu cách phân tích dữ liệu thông qua Python, phân tích và trực quan hóa các loại dữ liệu khác nhau cũng như tóm tắt câu chuyện dữ liệu!

Hãy cùng trải nghiệm lập trình văn bản thông qua lập trình khối và điều khiển Arduino nhé!

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

Hãy tạo chiếc xe tự lái của riêng bạn với mã hóa khối bằng cách sử dụng Scratch Entry!

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.

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.

Khóa học này dành cho những người muốn học máy học nhưng thiếu kiến ​​thức thống kê.

Đây là lý thuyết tối ưu hóa cần thiết cho AI/Deep Learning, Thị giác máy tính, Đồ họa máy tính, v.v. Trong Lý thuyết tối ưu hóa 1, chúng tôi tập trung vào định nghĩa của hàm đa biến và đạo hàm của hàm đa biến. Tại sao lại như vậy? Đó là bởi vì tất cả các bài toán tối ưu hóa đều được biểu diễn dưới dạng hàm đa biến. Nếu bạn nắm vững định nghĩa chính xác và khái niệm đạo hàm của hàm đa biến, việc tiếp cận lý thuyết trong các lĩnh vực trên sẽ trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.

Học từ cơ bản các công nghệ liên quan như ICBM (IoT, Cloud, Big Data, ML) – cốt lõi của công nghệ Cách mạng Công nghiệp 4.0 – cùng với xe tự hành, metaverse, để phát triển năng lực ứng phó với những thay đổi công nghệ trong tương lai.

Khóa học cơ bản về Machine Learning dành cho những người không giỏi toán và lập trình nhưng muốn nắm bắt xu hướng của Machine Learning và ứng dụng công nghệ này để lên kế hoạch sản phẩm.

- Tôi là Research Engineer/AI PM đang điều hành một startup AI năm thứ 4. - Video này là bài giảng dành cho những người muốn bắt đầu học trí tuệ nhân tạo vào "hiện tại", "năm 2026". - Khi nhìn các bạn sinh viên, tôi thấy có rất nhiều bạn không biết phải bắt đầu học trí tuệ nhân tạo như thế nào. - Tôi hy vọng sau khi nghe bài giảng này, các bạn có thể bắt đầu học trí tuệ nhân tạo. - Xin lưu ý, bài giảng này không phải là "Ứng dụng AI vào công việc" hay "Bắt đầu kiếm tiền bằng GPT". - Đây là video về cách bắt đầu khi sinh viên, học viên cao học, hoặc các lập trình viên muốn học trí tuệ nhân tạo.

Đây là khóa học hữu ích dành cho những ai muốn hệ thống lại kiến thức Deep Learning một cách chuyên sâu và nắm bắt bức tranh toàn cảnh thông qua việc tập trung vào lý thuyết và bối cảnh thay vì thực hành. Bạn có thể dễ dàng thấu hiểu nền tảng toán học và thống kê vốn là gốc rễ của Deep Learning, đồng thời chúng tôi sẽ giải thích một cách trực quan các nguyên lý của những mô hình Deep Learning hiện đại tiêu biểu như AutoEncoder, GAN, Transformer, AlphaGo dưới góc nhìn của một nhà phát triển.