Lập trình xe tự hành với Python

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!

Học nguyên lý deep learning trực quan với Excel.

Python + xlwings Tự động hóa công việc - Tóm tắt khóa học 1. Phần cơ bản: Kiến thức nền tảng điều khiển Excel Xử lý ô / Áp dụng định dạng / Chèn hình ảnh & biểu đồ 2. Phần ứng dụng: Kịch bản tự động hóa Gửi email tự động / Tự động hóa tóm tắt báo cáo(LLM) / Phân loại hình ảnh để xử lý(Teachable Machine)

Trong bài giảng này, chúng ta sẽ xem xét toàn bộ quá trình tạo ảnh ghép mosaic từ góc độ thuật toán. Sau khi thu gọn ảnh đầu vào thành tập hợp các màu đại diện phù hợp với số lượng ô gạch thông qua phân cụm K-means, chúng ta áp dụng thuật toán Hungarian để ghép cặp tối ưu 1:1 giữa mỗi màu và ô gạch. Thông qua đó, chúng ta hiểu được quá trình kết hợp xử lý ảnh và thuật toán tối ưu hóa tổ hợp để tạo ra một kết quả hình ảnh.

Học sâu (Deep learning) là kỹ thuật học dữ liệu thông qua mạng nơ-ron được tạo nên từ sự kết hợp của các hàm phức tạp. Trong khóa học này, chúng ta sẽ hiểu các khái niệm cốt lõi của học sâu một cách toán học và phân tích chúng dưới góc độ các phép toán ma trận. Đặc biệt, sử dụng thư viện NumPy của Python, chúng ta sẽ tự tay cài đặt quá trình lan truyền thuận và lan truyền ngược của học sâu, đồng thời trực quan hóa cách các tham số được cập nhật. Cấu trúc mạng nơ-ron tưởng chừng phức tạp cũng trở nên rõ ràng khi được giải quyết bằng các phép toán ma trận. Khóa học này chú trọng vào việc hiểu khái niệm hơn là lập trình, phù hợp với những sinh viên muốn nắm vững nguyên lý của học sâu một cách toán học và trực quan.

Thực hành nền tảng học sâu trên Excel và hiểu sâu ý nghĩa! Học cách xử lý dữ liệu hình ảnh!

Triển khai nền tảng Deep Learning bằng Excel và hiểu sâu sắc ý nghĩa của nó!

Thực hiện các bước cơ bản của Deep Learning bằng Excel và thấu hiểu sâu sắc ý nghĩa của nó!

Model được đào tạo trước (VGG16) / CAM / Grad-CAM / YOLO / CHUYỂN PHONG CÁCH / PIX2PIX / CYCLEGAN Tự mình thực hiện Khuếch tán ổn định

Một mô hình tạo hình ảnh nóng bỏng! Hãy hiểu bằng cách thực hiện nó từ những điều cơ bản! Hãy cùng nhau triển khai AUTO ENCODER/VAE/GAN/DIFFUSION nhé!

Không biết Python cũng không sao! Khóa học này được thiết kế để những người mới bắt đầu lập trình cũng có thể theo học, tập trung vào thực hành. Bạn có thể học một cách tự nhiên cú pháp cơ bản của Python và lập trình game 2D sử dụng Pygame thông qua việc tự tay tạo ra game kinh điển Space Invaders. Vì học thông qua việc tạo game nên sẽ không có lúc nào nhàm chán, bạn có thể cảm nhận được thành tựu khi hoàn thành một sản phẩm bằng chính đôi tay của mình.

Học sâu (Deep learning) là kỹ thuật học dữ liệu thông qua mạng nơ-ron được tạo nên từ sự kết hợp của các hàm phức tạp. Trong khóa học này, chúng ta sẽ hiểu các khái niệm cốt lõi của học sâu một cách toán học và phân tích chúng dưới góc độ các phép toán ma trận. Đặc biệt, sử dụng thư viện NumPy của Python, chúng ta sẽ tự tay cài đặt quá trình lan truyền thuận và lan truyền ngược của học sâu, đồng thời trực quan hóa cách các tham số được cập nhật. Cấu trúc mạng nơ-ron tưởng chừng phức tạp cũng trở nên rõ ràng khi được giải quyết bằng các phép toán ma trận. Khóa học này chú trọng vào việc hiểu khái niệm hơn là lập trình, phù hợp với những sinh viên muốn nắm vững nguyên lý của học sâu một cách toán học và trực quan.

Khóa học này là quá trình chuẩn bị cho phần thực hành kỳ thi Kỹ sư Xử lý Thông tin chỉ bằng cách giải các đề thi đã ra. Thay vì lý thuyết không cần thiết hay nội dung phức tạp, khóa học được thiết kế tập trung vào các đề thi đã ra thường xuyên xuất hiện trong kỳ thi thực tế để có thể dẫn trực tiếp đến 'đỗ kỳ thi'. Phản ánh xu hướng đề thi mới nhất, bạn có thể nắm bắt nhanh chóng các điểm trọng tâm và xu hướng ra đề, đồng thời học được cả kỹ năng viết bài làm thông qua quá trình giải đề. Đây là khóa học tối ưu cho thí sinh muốn đỗ kỳ thi một cách hiệu quả trong thời gian ngắn.

Thi thực hành Kỹ sư Xử lý Thông tin, đỗ ngay từ lần đầu! Chỉ ra chính xác những điểm cốt lõi về code và lý thuyết. Chinh phục hoàn hảo đề thi cũ! Mở cánh cửa đỗ đạt với khóa học có hệ thống.

Đây là khóa học thực hành tự tay chế tạo xe tự hành dựa trên AI bằng cách sử dụng Raspberry Pi và các cảm biến đa dạng.

Khóa học này được thiết kế dành cho những người chưa từng có kinh nghiệm lập trình, giúp bạn học ngôn ngữ lập trình phổ biến là Python ngay từ đầu. Python là một trong những ngôn ngữ phù hợp nhất cho người mới bắt đầu học vì cú pháp đơn giản và dễ đọc. Nó được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như phát triển web, phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, máy học, tự động hóa công việc, và là một công nghệ rất triển vọng trong tương lai. Trong khóa học này, bạn sẽ được học một cách có hệ thống các khái niệm cơ bản của Python như biến, kiểu dữ liệu, câu lệnh điều kiện, vòng lặp, hàm, danh sách (list), từ điển (dictionary)... thông qua thực hành. Ngoài ra, bạn còn học được các kỹ năng thực tế bằng cách tự mình xây dựng các ứng dụng hoặc công cụ đơn giản. Ngay cả những người e ngại việc lập trình cũng có thể dễ dàng theo kịp nhờ các giải thích thân thiện, dễ hiểu cùng nhiều ví dụ và bài tập phong phú được cung cấp. Bằng cách tự mình viết và kiểm tra code, bạn sẽ nâng cao hiểu biết một cách tự nhiên, và có thể duy trì việc học mà không bị nản lòng. Khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có thể tự mình viết các chương trình đơn giản, và có được sự tự tin để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau bằng cách sử dụng Python. Bây giờ chính là thời điểm tốt để bắt đầu học Python như bước đi đầu tiên để nâng cao hoặc chuyển đổi sự nghiệp của bạn.

Python là ngôn ngữ đa năng. Bạn có thể tạo ra các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ phát triển website, tự động hóa công việc, phân tích dữ liệu đến phát triển trí tuệ nhân tạo. Giống như việc xây móng quan trọng để tạo nên một tòa nhà tốt, nền tảng vững chắc là điều cần thiết để tạo ra một chương trình tốt. Khóa học này sẽ giúp bạn nắm vững cú pháp cơ bản và cách sử dụng Python thông qua lý thuyết và thực hành.

- 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.

Dựa trên việc học các khái niệm cơ bản về lập trình và Python, chúng ta sẽ giải các bài toán toán học bằng Python. (Nghiệm và căn của phương trình, vẽ đồ thị)

Nếu bạn muốn học Python thì hãy chú ý đến khóa học này!!! Hoàn toàn miễn phí~ Tôi thực sự khuyến khích sử dụng làm tài liệu học trước khi tham gia các môn học chính thức hoặc tự học cá nhân.

Tôi đã biên soạn nội dung cuốn sách "Trở thành người thi đỗ kỳ thi Coding Test - Phiên bản Python" thành một khóa học bài giảng. Bạn có thể học các thuật toán và cấu trúc dữ liệu có tần suất xuất hiện cao trong các kỳ thi Coding Test.

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.

"Muốn bắt đầu lập trình nhưng không biết nên học từ đâu..." Đây là khóa học nhập môn hoàn hảo dành cho những người mới bắt đầu như vậy. Trong khóa học này, với môi trường được tối ưu hóa cho người dùng Mac, bạn có thể học hiệu quả các kiến thức cơ bản về Python trong 90 phút. Sử dụng Google Colaboratory nên không cần cài đặt phần mềm! Có thể bắt tay vào thực hành ngay lập tức.

GPT API được sử dụng để tạo chương trình, tạo hình ảnh và tạo video!

Tại sao Attention lại cần thiết và cách thức hoạt động của nó được hiểu thông qua 'việc triển khai trực tiếp bằng code'. Khóa học này xuất phát từ những hạn chế cấu trúc của mô hình RNN và Seq2Seq, xác minh thông qua thí nghiệm vấn đề nghẽn cổ chai thông tin do context vector cố định tạo ra, vấn đề phụ thuộc dài hạn và giải thích một cách tự nhiên cách Attention đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế đó. Không chỉ đơn thuần giới thiệu khái niệm, mà trực tiếp xác nhận qua thí nghiệm những hạn chế cấu trúc của RNN và vấn đề nghẽn cổ chai thông tin của Seq2Seq, và triển khai từng cái một **Bahdanau Attention(attention cộng)** và **Luong Attention(attention tích vô hướng)** đã xuất hiện để giải quyết vấn đề này, hiểu rõ sự khác biệt giữa chúng. Mỗi attention Hình thành mối quan hệ Query–Key–Value theo cách nào, Có những khác biệt toán học·trực quan nào trong quá trình tính toán trọng số, Tại sao lại không thể không dẫn đến các mô hình thế hệ sau Đặc tính và dòng chảy tiến hóa đó được kết nối một cách tự nhiên. Cách Attention nhìn nhận câu và từ, Cách mỗi từ được gán tầm quan trọng và tích hợp thông tin được học tập dưới dạng công thức → trực quan → code → thí nghiệm liên kết thành một. Khóa học này là quá trình xây dựng 'thể lực cơ bản' để hiểu đúng Transformer, giúp hiểu sâu sắc tại sao khái niệm Attention lại mang tính cách mạng, và tại sao tất cả các mô hình NLP hiện đại sau này (Transformer, BERT, GPT, v.v.) lại lấy Attention làm thành phần cốt lõi. Đây là khóa học được tối ưu hóa cho những học viên muốn thể hóa dòng chảy RNN → Seq2Seq → Attention không phải bằng khái niệm mà bằng code và thí nghiệm.

Bất kể lĩnh vực nào! Đây là bài giảng bao gồm những kiến ​​thức cơ bản cốt lõi mà các nhà phát triển phải biết trong thực tế một cách dễ hiểu + tập trung vào mã. Tôi đặc biệt giới thiệu khóa học này cho tất cả các nhà phát triển cấp dưới và những người tìm việc muốn phát triển.

Gần đây, Nano Banana? Gemini 3.0? đã trở nên nổi tiếng đến mức bạn không thể không biết. Trong khóa học này, bạn có thể tìm hiểu tất cả thông qua Gemini API.

Cùng Copilot (copilot), hãy bắt đầu phát triển nhé. Với AI, học sinh tiểu học cũng theo kịp!

Với những lời giải thích dễ hiểu và nhiều bài tập thực hành, bạn sẽ có thể thực hiện thu thập dữ liệu web và tự động hóa trang web, đồng thời tìm hiểu nhiều phương pháp ứng dụng khác nhau như tạo trang web và sử dụng ChatGPT.

Bạn mệt mỏi với việc thu thập tin tức trong các bài giảng tự động hóa? Đây là khóa học phát triển chương trình tự động hóa sẽ biến bạn thành người có ảnh hưởng trên Instagram.