Đây là bài giảng giúp bạn nhanh chóng tìm hiểu các khái niệm cốt lõi của thư viện Python và Pandas. Cải thiện kỹ năng lập trình của bạn bằng cách giải quyết các vấn đề thực hành đằng sau mỗi phần cùng nhau!

Đây là khóa học giúp bạn học Deep Learning bằng cách sử dụng Tensorflow. Bạn sẽ học các mô hình hồi quy tuyến tính (Linear Regression), hồi quy logistic (Logistic Regression) và hồi quy softmax (Softmax Regression), sau đó tạo mô hình MLP để phân loại hình ảnh thời trang!

Với Python Quant Investment, hãy tạo chiến lược đầu tư dựa trên dữ liệu và đầu tư theo chiến lược của bạn. Bạn có thể thực hiện các chiến lược phân bổ tài sản khác nhau và cuối cùng tạo ra chiến lược đầu tư của riêng mình.

Đây là khóa học lập bản đồ nhà hàng đầy đủ, nơi bạn có thể tìm hiểu về front-end, back-end, cách sử dụng Kakao Map API và cách phân phối cùng lúc trong khi tạo bản đồ nhà hàng cho YouTuber yêu thích của bạn.

Bạn sẽ được học Apache Airflow, công cụ Orchestrator được sử dụng nhiều nhất khi tạo đường ống dữ liệu phần mềm.

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!

Tìm hiểu lý do tại sao việc khám phá dữ liệu (EDA), làm sạch dữ liệu, chia tỷ lệ, xử lý ngoại lệ, chuyển đổi nhật ký, mã hóa danh mục, v.v. là cần thiết và cách xử lý chúng trong thực tế thực tế. Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách hợp nhất dữ liệu bảng và xử lý dữ liệu chuỗi thời gian (không có cấu trúc).

Tạo thuật toán đề xuất được cá nhân hóa của riêng bạn bằng cách hiểu cách hoạt động của các thuật toán đề xuất khác nhau!

Năm 2025, Jensen Huang đã trực tiếp đề cập đến Physical AI, Kỷ nguyên của Perception AI, Generative AI, Agentic AI và Physical AI đang đến. Hãy trải nghiệm Physical AI một cách nhanh chóng và đơn giản. Trải nghiệm Physical AI cùng với thư viện LeRobot của HuggingFace và robot thật.

Trong dòng chảy công việc hàng ngày và những tác vụ lặp đi lặp lại không ngừng, chắc hẳn bạn đã từng tự hỏi "Liệu có cách nào để làm công việc này thông minh và hiệu quả hơn không?" Bạn có từng cảm thấy bế tắc khi lãng phí thời gian soạn thảo báo cáo, liên tục không tìm ra insight mới trong các cuộc họp ý tưởng, và khó theo kịp tốc độ của đối thủ cạnh tranh không? Ngay lúc này, công cụ mạnh mẽ nhất để giải quyết những băn khoăn đó đã xuất hiện. Đó chính là AI tạo sinh (Generative AI). Đây không chỉ đơn thuần là một công nghệ thịnh hành. Đây là cuộc cách mạng năng suất cơ bản nhất của thời đại chúng ta, và những ai nắm bắt và ứng dụng sự thay đổi này trước tiên sẽ trở thành người chiến thắng trong tương lai kinh doanh. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách áp dụng ngay lập tức AI tạo sinh - trợ lý tài năng nhất trên bàn làm việc của bạn - vào công việc thực tế. Hãy tạm gác lại những lý thuyết phức tạp. Chúng ta tập trung vào **"Vậy với công nghệ này, ngay mai tôi có thể làm gì?"** 💡 Chúng tôi sẽ giúp bạn lấy lại thời gian và sức sáng tạo. Mục tiêu cốt lõi của chúng tôi là **'tự động hóa công việc'** và **'tối đa hóa sáng tạo'** của bạn. Rút ngắn 90% thời gian viết báo cáo: Học cách giao cho AI việc soạn thảo báo cáo, kế hoạch, bản thảo email - những thứ chiếm mất thời gian quý báu của bạn mỗi tuần. Chỉ cần nhập dữ liệu cốt lõi và hướng đi, AI sẽ ngay lập tức hoàn thành tài liệu chuyên nghiệp. Giờ đây bạn có thể tập trung vào việc trở thành nhà lãnh đạo có tư duy chiến lược, thay vì chỉ là người viết tài liệu. Ý tưởng vượt trội hơn đối thủ: Bạn cần chiến dịch marketing mới, thiết kế sản phẩm đột phá, ý tưởng nội dung thu hút khách hàng? Thực hành cách coi AI như đối tác để tạo ra hàng chục phương án sáng tạo trong tích tắc và dự đoán phản ứng thị trường. Quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu: Đừng lạc lối trong vô vàn tài liệu. AI sẽ tóm tắt nhanh chóng dữ liệu khổng lồ và cung cấp insight cốt lõi, giúp bạn đưa ra phán đoán chiến lược dựa trên dữ liệu chứ không phải trực giác. 🛠️ 'Prompt' là ngôn ngữ mới. Sử dụng AI tạo sinh hiệu quả có nghĩa là thành thạo **'kỹ thuật prompt'**. Giống như chỉ đạo một nhân viên tài năng, kỹ thuật ra lệnh rõ ràng và cụ thể cho AI sẽ quyết định thành bại. Trong khóa học này, chúng tôi sẽ truyền đạt công thức cốt lõi về **"cách đặt câu hỏi để có được kết quả mong muốn"**. Bạn sẽ trực tiếp viết prompt tùy chỉnh tối ưu cho công việc của mình - marketer, developer, planner - và cảm nhận sự khác biệt rõ rệt trong kết quả. Kiến thức này sẽ trở thành năng lực cốt lõi không thể lay chuyển trong tương lai, dù có công cụ AI mới nào xuất hiện. 🏆 Thông qua khóa học, bạn sẽ trở thành 'doanh nhân tương lai'. AI tạo sinh không còn là 'lựa chọn' mà là 'điều bắt buộc'. Nếu từ chối công nghệ này, đối thủ của bạn sẽ làm việc nhanh gấp 10 lần mỗi ngày. Nhưng nếu nắm bắt cơ hội này, bạn có thể tối đa hóa năng suất, dẫn dắt đổi mới sáng tạo, và trở thành 'nhân tài tương lai' với thành tích kinh doanh vượt trội. AI tạo sinh, đừng sợ hãi. Điều quan trọng là biết cách sử dụng hiệu quả. Hãy bắt đầu hành trình cách mạng công việc của bạn thông qua khóa học này. Đây sẽ là quyết định duy nhất để khai phá tiềm năng kinh doanh của bạn. Đăng ký ngay bây giờ và trải nghiệm phương thức làm việc mới: làm ít hơn nhưng đạt được nhiều hơn.

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'.

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.

Khi kỷ nguyên AI đến, việc xây dựng đường dẫn dữ liệu đã trở thành năng lực cốt lõi quyết định khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Hãy học hỏi bí quyết xây dựng đường dẫn dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng Airflow được sử dụng rộng rãi nhất, trực tiếp từ các chuyên gia Thung lũng Silicon (cựu Trưởng nhóm Dữ liệu Udemy, hiện là Giáo sư Chương trình Thạc sĩ Dữ liệu tại Đại học Bang San Jose) với kinh nghiệm thực tế và kinh nghiệm giảng dạy phong phú.

Đây là một buổi giảng đặc biệt giúp bạn đồng thời chuẩn bị cho chứng chỉ Microsoft AI-900, với tư cách là nội dung mới nhất phản ánh phạm vi thi tính đến tháng 5 năm 2025. Nội dung được cung cấp dưới dạng kết hợp lý thuyết và thực hành, bao gồm tổng quan về AI, kiến thức cơ bản về học máy, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thông minh tài liệu, khai thác tri thức và AI tạo sinh.

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.

Mastering Model Context Protocol (MCP) là một khóa học thực tế, tập trung vào kỹ thuật, được thiết kế để giúp các nhà phát triển xây dựng các AI backend thực thụ, bảo mật và sẵn sàng cho môi trường production. Sau khi giúp đỡ hàng ngàn học viên vượt qua những bối rối xoay quanh việc tích hợp LLM, gọi công cụ (tool calling) và kiến trúc backend, tôi đã tạo ra khóa học này để giải quyết những vấn đề phổ biến nhất: “Làm thế nào để tôi xây dựng một backend đáng tin cậy mà các LLM có thể gọi một cách an toàn?” “Làm thế nào để tôi lựa chọn giữa SSE, stdio, hay streamable-http?” “Làm thế nào để tôi mở rộng quy mô MCP vào các ứng dụng thực tế với FastAPI, Auth0 và LangGraph?” “Làm thế nào để tôi cấu trúc các công cụ (tools), tài nguyên (resources), câu lệnh (prompts) và ngữ cảnh (context) trong MCP?” Trong khóa học này, tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước—từ việc khởi tạo một MCP server tối giản cho đến việc triển khai một hệ thống Dockerized hoàn chỉnh và bảo mật. Mỗi bài học đều mang tính thực hành cao, được thiết kế để loại bỏ sự phức tạp và mang lại cho bạn một quy trình làm việc rõ ràng, có thể lặp lại để xây dựng các hệ thống AI hiện đại. Nếu bạn đang cảm thấy nản lòng bởi những bài hướng dẫn mơ hồ và muốn có một sự hiểu biết rõ ràng, cụ thể ở cấp độ kỹ thuật về MCP, khóa học này được xây dựng dành cho bạn.

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

Khóa học này là quá trình học tập toàn bộ quy trình 'Xây dựng dữ liệu huấn luyện AI' cần thiết để thực hiện thành công các dự án mô hình hóa AI. Người học không chỉ dừng lại ở kiến thức lý thuyết mà sẽ trải nghiệm từng bước quy trình xây dựng dữ liệu được yêu cầu trong thực tế công việc. Cụ thể, khóa học được cấu trúc để có thể phát triển năng lực thực tế có thể áp dụng ngay trong công việc thông qua việc thực hành tập trung vào toàn bộ quy trình từ lập kế hoạch → thu thập → lưu trữ → làm sạch → gán nhãn → kết hợp và chuyển đổi thông tin giả danh của dữ liệu huấn luyện AI. Ngoài ra, người học sẽ học tập một cách có hệ thống các năng lực quản lý dữ liệu quan trọng nhất trong dự án AI như quản lý chất lượng dữ liệu và vấn đề bảo mật, xử lý phi nhận dạng thông tin cá nhân, tối ưu hóa tập dữ liệu. Thông qua điều này, người học có thể phát triển thành chuyên gia dữ liệu có thể chủ động lập kế hoạch và thực hiện dự án AI, chứ không chỉ là người thu thập dữ liệu đơn thuần. 👉 Thông qua khóa học này, người học sẽ hiểu được phương pháp xây dựng dữ liệu huấn luyện chất lượng cao quyết định hiệu suất mô hình AI và có được năng lực thực tế để áp dụng hiệu quả vào môi trường thực tế.

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.

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.

Trong kỷ nguyên mà dữ liệu bùng nổ và xử lý thời gian thực trở nên quan trọng, điện toán biên (edge computing) đã trở thành một công nghệ thiết yếu, không còn là lựa chọn. Khóa học này được thiết kế để bạn có thể học một cách có hệ thống mọi thứ, từ các khái niệm cốt lõi của điện toán biên đến các chiến lược triển khai để áp dụng vào môi trường kinh doanh thực tế. Thông qua khóa học này, các học viên sẽ nắm vững các nguyên tắc cơ bản của điện toán biên, và tiếp thu kiến thức cùng bí quyết thực tiễn để áp dụng vào công việc và dự án. Để trở thành chuyên gia về điện toán biên – công nghệ cốt lõi của môi trường CNTT tương lai, hãy thực hiện bước đi vững chắc nhất!

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 :)

Học công nghệ NoSQL để xử lý Big Data - một trong những kỹ thuật cơ bản của công nghệ Full-stack và Data Science được các startup hiện đại sử dụng. MongoDB là công nghệ dễ nhất và có thể ứng dụng nhanh nhất trong số các NoSQL. Trong khóa học này, chúng ta sẽ học các kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn và học cả kỹ thuật xử lý và ứng dụng MongoDB bằng Python.