Giới thiệu về Deep Learning với TensorFlow 2.0

Dành cho cả người không chuyên: Dự án thực hành Vibe Coding cùng AI

Học các kỹ thuật Context Engineering để tạo ra AI agent chất lượng cao thông qua thực hành.

Học cách sử dụng các LLM cục bộ đa dạng (Qwen, Gemma) và tìm hiểu các kỹ thuật khác nhau để đánh giá (Evaluation) và cải thiện hiệu suất của hệ thống LLM một cách hiệu quả.

AI Agent – tổng hợp công nghệ AI tiên tiến nhất! Qua việc hiện thực hóa các AI Agent đa dạng, cùng tìm hiểu cách tự tạo AI Agent bằng LangGraph.

Đây là bài giảng trong đó bạn có thể tìm hiểu từng bước các nguyên tắc của điện toán đám mây Amazon Web Services (AWS) và cách sử dụng các dịch vụ cốt lõi thông qua nhiều bài tập thực hành khác nhau.

Bạn sẽ học từng bước từ các khái niệm cơ bản về LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) cho đến cách tinh chỉnh mô hình Llama 2, LLM hiệu suất cao, trên tập dữ liệu bạn chọn.

Thông qua nhiều hoạt động khác nhau, Git & Đây là khóa học nơi bạn có thể học cách sử dụng GitHub từng bước từ nội dung cơ bản đến nâng cao. Hiểu các nguyên tắc thông qua các ví dụ trực quan và sử dụng Git & Tìm hiểu cách sử dụng GitHub.

Thông qua các đánh giá doanh nghiệp AI, chúng ta xem xét cách công nghệ AI thay đổi hiện tại và tương lai của mình qua các ví dụ đa dạng. Bằng cách xem xét các yếu tố cần thiết để tiến hành dự án AI, chúng ta chuẩn bị cho quá trình Chuyển đổi AI sắp tới.

Đây là bài giảng trong đó bạn tìm hiểu khái niệm về mô hình Gemini của Google và cách sử dụng API Gemini cũng như tạo các ứng dụng AI khác nhau bằng Streamlit.

Đây là khóa học giúp bạn nắm bắt vibe coding - hình ảnh tương lai của nhà phát triển - thông qua việc tự tạo máy chủ MCP của riêng mình với Cursor.

Khóa học hướng dẫn cách xây dựng hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) thực tiễn khi tạo chatbot tổng đài AI (AICC).

Trong quá trình thực hiện các dự án triển khai nhiều AI Agent khác nhau bằng LangGraph, tôi học được cách tạo ra một AI Agent thực tế bằng LangGraph.

Đây là bài giảng về cách tạo bot giao dịch chứng khoán tự động bằng cách sử dụng API xing của eBest Investment & Securities. Tạo bot giao dịch chứng khoán tự động của riêng bạn tự động giao dịch 365 ngày một năm.

Đây là khóa học tìm hiểu khái niệm và cách ứng dụng thư viện LangChain, đồng thời tự tạo ChatGPT của riêng mình bằng thư viện LangChain.

Đây là khóa học giúp bạn tìm hiểu phương pháp cào dữ liệu trang web sử dụng ChatGPT. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi mà ChatGPT sẽ tạo ra.

Đây là khóa học giúp bạn học cách phân tích dữ liệu bằng ChatGPT và cách sử dụng Pandas. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi do ChatGPT mang lại.

Đây là khóa học giúp bạn tìm hiểu các phương pháp tự động hóa công việc đa dạng sử dụng ChatGPT (Excel, PPT, crawling, xử lý ảnh) và kiến thức cơ bản về Python để tự động hóa công việc. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi do ChatGPT tạo ra.

Khóa học này giúp bạn học cách triển khai các bài báo deep learning, bằng việc tự xây dựng từ đầu luận văn GPT-1 (Improving Language Understanding by Generative Pre-Training) dùng TensorFlow 2.0.

Đây là khóa học giúp bạn học cách tạo ra nhiều chiến lược đầu tư định lượng khác nhau bằng ChatGPT. Hãy thử tạo chiến lược đầu tư định lượng của riêng bạn bằng ChatGPT.

[Khám phá ý tưởng - thu thập dữ liệu - xác minh thông qua kiểm tra ngược] quy trình phát triển đồng xu tiền điện tử Bitcoin có thể tạo ra lợi nhuận tự động, nguyên tắc của chiến lược đầu tư AIS1 và AIS2 do người hướng dẫn phát triển, lựa chọn cổ phiếu, mua và bán RBI và Đây là khóa học mà bạn có thể tìm hiểu mã nguồn để kiểm tra lại và thực thi bot.

Học sâu là gì? Một khóa học về deep learning và chào hỏi tóm tắt đầy đủ các khái niệm về deep learning và áp dụng chúng vào thực tế!

Nghiên cứu ngữ pháp cơ bản của TensorFlow 2.0, Bạn sẽ học lý thuyết về deep learning với mã thực hành TensorFlow.

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 :)

Phân tích hơn 40 loại chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu bằng AI, dự đoán S&P 500, QQQ ETF lẫn cổ phiếu riêng lẻ, hãy tự tạo một mô hình phân tích giá cổ phiếu mạnh mẽ!

Nếu bạn muốn được công nhận là chuyên gia học máy trên nền tảng dữ liệu lớn, từ việc thấu hiểu Framework cốt lõi của Spark Machine Learning, xử lý dữ liệu dựa trên SQL thông qua các bài toán thực tế có độ khó cao, đến khả năng phân tích dữ liệu qua phân tích miền nghiệp vụ và triển khai mô hình học máy tối ưu, hãy đồng hành cùng khóa học này.

Hãy chắc chắn bắt đầu với những điều cơ bản về học máy và học sâu! Phân loại/hồi quy/phân cụm/tạo và sử dụng mạng thần kinh nhân tạo trong Python

Thông qua bài giảng này, sinh viên sẽ không chỉ học các lý thuyết khác nhau về học tăng cường và trực tiếp triển khai chúng mà còn có thể tạo ra môi trường học tăng cường để kiểm tra thuật toán học tăng cường được triển khai bằng tác nhân học máy Unity.

Xây dựng hệ thống Full-stack không cần lập trình: Tự mình hoàn thiện toàn bộ pipeline từ thu thập dữ liệu, phân tích AI·ML đến bảng điều khiển web chỉ bằng các câu lệnh tiếng Hàn (Vibe Coding). Sở hữu pipeline tự động hóa 100%: Sở hữu công cụ phân tích chứng khoán độc lập, nhận kết quả sàng lọc S&P 500 và ý kiến đầu tư qua Telegram vào mỗi sáng. Tiếp thu khung đầu tư dựa trên dữ liệu thực tế: Biến năng lực phân tích dữ liệu và quản trị rủi ro cấp độ tổ chức thành của riêng bạn dựa trên mã nguồn đang vận hành thực tế.

Khóa học này xuất phát từ câu hỏi "Nếu tôi có mặt trên tàu Titanic thì liệu có thể sống sót không?", phát triển mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế, và hoàn thành dự án fullstack triển khai dịch vụ này lên web. Bạn sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ AI đến phát triển web, bao gồm mô hình hóa deep learning với PyTorch, xây dựng backend server với FastAPI, và triển khai giao diện người dùng với Next.js.

Nắm bắt nhanh chóng dạng đề và xu hướng ra đề! Tăng cường kỹ năng thực chiến với khoảng 100 câu hỏi. Chuẩn bị hoàn hảo cho kỳ thi thực tế AWS AI Practitioner, giúp bạn học tập có hệ thống ngay cả khi tự ôn luyện.

Hãy triển khai khung deep learning trực tiếp trong Excel! Hãy cùng giải quyết việc học có giám sát/học không giám sát/học tăng cường bằng cách sử dụng khung đã triển khai!

Khóa học này giải thích các khái niệm cơ bản về LLM và GPT một cách dễ hiểu để bất kỳ ai cũng có thể nắm bắt được. Học viên có thể trực tiếp sử dụng GPT API để tạo chatbot và chạy trên web bằng Streamlit. Thông qua trải nghiệm từ cơ bản đến thực hành, bạn có thể xây dựng nền tảng vững chắc cho những bước đầu tiên trong việc ứng dụng AI.

Khóa học này là một masterclass thực hành hoàn chỉnh phân tích sâu sự phát triển công nghệ cốt lõi của AI tạo sinh từ LDM(Latent Diffusion Model) đến DiT(Diffusion Transformer). Chúng ta sẽ trực tiếp phân tích nguyên lý học tập dựa trên không gian tiềm ẩn của LDM, cấu trúc của Stable Diffusion, và phương thức triển khai của Diffusion Transformer mới nhất thông qua các bài báo và code. Học viên sẽ trực tiếp triển khai các mô hình LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT dựa trên PyTorch, đồng thời học một cách có hệ thống các xu hướng mới nhất và sự tiến hóa cấu trúc của mô hình tạo sinh.

Khóa học này bao gồm từ kiến thức cơ bản đến thực hành về nền tảng AI, là một khóa học giúp bạn có thể nắm vững công nghệ tạo hình ảnh AI. Người học có thể hiểu được các khái niệm cơ bản về AI và phát triển khả năng tạo ra hình ảnh AI bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật đa dạng. Thông qua khóa học này, bạn có thể nâng cao hiểu biết về lĩnh vực AI và học cách tạo ra hình ảnh AI trực tiếp trong thực tế.

Ngành công nghiệp điện tử và bán dẫn là lĩnh vực đặc biệt quan trọng trong việc quản lý và đổi mới dựa trên dữ liệu do quy trình siêu chính xác và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này đề cập đến các chiến lược thực tiễn có thể áp dụng ngay trong sản xuất điện tử và bán dẫn như phát hiện lỗi, tối ưu hóa quy trình, bảo trì dự đoán, quản lý chuỗi cung ứng bằng cách sử dụng công nghệ AI. Cùng với các trường hợp thực tế của các công ty toàn cầu, khóa học cũng đưa ra phương pháp triển khai AI chi phí thấp và hiệu quả cao mà các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể áp dụng một cách thực tế. Thông qua đó, học viên sẽ có thể hiểu và áp dụng chiến lược sản xuất dựa trên AI không chỉ để nâng cao năng suất và giảm chi phí mà còn để trang bị khả năng cạnh tranh trong tương lai.

Ngành sản xuất ô tô và linh kiện là lĩnh vực mà sự đổi mới là điều thiết yếu trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu khốc liệt và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này tập trung vào cách áp dụng công nghệ AI vào thực tế, giải thích thông qua các trường hợp thực tế như nâng cao hiệu quả sản xuất, tự động hóa kiểm tra chất lượng, bảo trì dự báo thiết bị, tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Từ hiểu biết cơ bản cần thiết để triển khai AI, đến chiến lược và quản lý rủi ro cần xem xét khi áp dụng thực tế, khóa học được xây dựng theo từng bước để cung cấp kiến thức và hiểu biết sâu sắc mà nhân viên thực thi và quản lý có thể áp dụng ngay lập tức.

Khóa học này là một khóa nhập môn được thiết kế để người học lần đầu tiếp xúc với công nghệ AI cũng có thể dễ dàng hiểu và thực hành theo. Thông qua các bài giảng, bạn sẽ nắm vững các khái niệm cơ bản và cách sử dụng nền tảng AI, đồng thời tiến hành thực hành tạo ra hình ảnh trực tiếp bằng cách sử dụng các công cụ AI đa dạng. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ trở nên gần gũi hơn với AI và có thể trang bị năng lực tạo hình ảnh AI để hiện thực hóa các ý tưởng sáng tạo một cách trực quan.

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

Bạn có thể sử dụng Docker để tạo môi trường phân tích học sâu trên đám mây. Khi kết hợp Docker và đám mây do Google, MS quản lý, bạn có thể thực hiện công việc bằng các phương pháp phân tích học sâu mới nhất trên máy tính của mình.

Từ Multi Head Attention đến mô hình Original Transformer, BERT, mô hình dịch thuật MarianMT dựa trên Encoder-Decoder, cho đến Vision Transformer, bạn sẽ học hiểu sâu sắc về Transformer thông qua việc tự tay triển khai code.