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)!

Đào tạo kỹ năng giao tiếp, lễ nghi và phép lịch sự cơ bản nhằm nuôi dưỡng những nhà lãnh đạo toàn cầu dẫn dắt kỷ nguyên Cách mạng công nghiệp lần thứ 4.

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!

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

Hãy cùng trở thành nhà sáng tạo bằng cách sử dụng ChatGPT và AI tạo sinh!

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 thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu khám phá thông qua dữ liệu công cộng, web scraping và nhiều phương thức khác!

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

Hãy cùng luyện tập việc chuyển đổi các vấn đề trong đời sống thực tế và chuyên ngành thành các chương trình máy tính thực thụ, đồng thời thực hành sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo dựa trên Python!

Hãy cùng học lập trình thật vui với nhiều loại robot đáng yêu sử dụng trí tuệ nhân tạo nhé!

Bạn là một tài năng kỹ thuật số quan tâm đến Internet vạn vật (IoT)? Hãy cùng bắt đầu làm quen với IoT thông qua Arduino 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 củng cố nền tảng sử dụng Python và giải quyết các bài toán phân tích dữ liệu nhé!

Hãy cùng trải nghiệm phát triển ứng dụng theo phương thức cộng tác trong môi trường Linux Shell & phần mềm nguồn mở, đồng thời thiết lập môi trường phát triển cần thiết cho việc lập trình nhé!

Bạn là một tài năng kỹ thuật số có hứng thú với lập trình và phát triển phần mềm? Hãy cùng bắt đầu làm quen với Internet vạn vật (IoT) thông qua Micro:bit và Maqueen!

Nếu bạn là một tài năng kỹ thuật số có hứng thú với lập trình và phát triển, hãy cùng bắt đầu làm quen với lập trình khối thông qua CoSpaces 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 cùng tìm hiểu và học hỏi về trí tuệ nhân tạo cũng như đạo đức AI, đồng thời kết hợp với chuyên ngành của bản thân để nâng cao năng lực kỹ thuật số AI!

Hãy cùng tìm hiểu cách triển khai Abyss dành cho những người không chuyên nhé!

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.

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.

1. Thực hành AI sử dụng nền tảng AutoML để thực hiện phân tích dữ liệu và mô hình hóa AI mà không cần lập trình. 2. Thực hiện từ quá trình khám phá dữ liệu, trực quan hóa, tiền xử lý để phân tích dữ liệu cho đến mô hình hóa AI. 3. Khóa học này được tối ưu hóa để đạt chứng chỉ AI mang tên AICE Basic do KT tổ chức.

Hiểu rõ các khái niệm machine learning, nguyên lý học của trí tuệ nhân tạo, và nguyên lý toán học để triển khai mô hình, nhằm ứng dụng sâu rộng deep learning!

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

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.

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.