Tạo OCR thực sự hiệu quả trong thực tế như thế này.

Đây là khóa học trong đó bạn tìm hiểu các dự án thú vị cùng với lý thuyết xử lý hình ảnh và video bằng OpenCV (Thư viện thị giác máy tính nguồn mở) và sử dụng các mô-đun học sâu (dnn, Deep Neural Network) để xác định và nhận dạng khuôn mặt, mắt và các vật thể khác nhau .

Tìm hiểu cách xử lý hình ảnh và video bằng OpenCV, đồng thời xác định và nhận dạng khuôn mặt cũng như các đối tượng khác nhau bằng cách sử dụng học sâu. Đây là khóa học nơi bạn học các dự án thú vị cùng với lý thuyết, chẳng hạn như ngăn ngừa tình trạng buồn ngủ, xác định tuổi và giới tính, đếm số người đi ngang qua, theo dõi khuôn mặt và YOLO, giúp phát hiện những quả táo và quýt xấu.

Thời đại ích kỷ, nơi chỉ những người biết cách tận dụng AI đúng cách mới có thể tạo ra thu nhập. Khái niệm cơ bản về phát triển web tạo lợi nhuận & hướng dẫn thực tế mà bạn nhất định phải biết để giao việc cho các AI Coding Agent một cách "chuẩn chỉnh". Từ tư duy có thể lập trình mà không cần viết một dòng code nào, đến phương pháp thực tế để tạo ra sản phẩm với giá 0 đồng, và cả những nội dung về việc thành lập doanh nghiệp thực tế cũng như xử lý thuế. Đây là hướng dẫn lập trình web tạo lợi nhuận bằng AI chứa đựng những hiểu biết sâu sắc được tích lũy từ thực tế.

Bạn sẽ được học toàn bộ quy trình tự vận hành mô hình Gemma 4 mới nhất trực tiếp trên MacBook của mình mà không phải lo lắng về chi phí API trả phí. Bạn sẽ nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất tận dụng Metal API của Apple Silicon, cách thiết lập tham số tối ưu theo dung lượng VRAM, và trang bị năng lực xây dựng cơ sở hạ tầng AI cục bộ cấp độ sản xuất dựa trên FastAPI.

Đây là khóa học giới thiệu bao gồm OpenCV sử dụng C#. Nó chủ yếu trình bày cách sử dụng các hàm và ảnh hưởng của các đối số hàm đến kết quả hơn là các yếu tố lý thuyết.

Khái niệm và thực hành Agent cùng một lúc?! Quy trình tích hợp liền mạch, hoàn thiện dựa trên OpenClaw. (Khuyên dùng Mac)

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Bạn đang gõ cửa tìm việc nhưng cảm thấy không hề dễ dàng? Là một người học ngành xã hội không đúng chuyên ngành và vừa tốt nghiệp học viện, tôi sẽ chia sẻ cho bạn bí quyết về một "portfolio thành công" giúp tôi tự mình vượt qua mọi rào cản và mở toang cánh cửa việc làm sau n tháng nỗ lực.

Khóa học 【Python cơ bản dành riêng cho phân tích dữ liệu】 mà ngay cả những người không chuyên cũng có thể dễ dàng hoàn thành! Hãy cùng làm quen với những kiến thức cơ bản về cách sử dụng ChatGPT để tạo ra "điểm khởi đầu" cho việc phân tích dữ liệu và ứng dụng AI. Từ các khóa học tiên quyết bắt buộc cho phân tích dữ liệu đến việc học tập theo lộ trình được thiết kế riêng bởi "Giảng viên phân tích dữ liệu", bạn có thể học tập nhanh chóng nhưng vẫn xây dựng được nền tảng cơ bản vững chắc. Khóa học còn truyền thêm lòng can đảm và sự tự tin cần thiết cho việc học lập trình, đồng thời gợi mở định hướng học tập phân tích dữ liệu trong tương lai.

Khóa học này tập trung vào việc phát triển năng lực trực quan hóa có thể áp dụng ngay vào thực tế, bằng cách sử dụng Seaborn - công cụ cốt lõi của trực quan hóa dữ liệu và plotly/Dash để xây dựng dashboard tương tác. Thông qua các bài thực hành đa dạng, bạn có thể cùng lúc nâng cao khả năng tạo tài liệu trực quan tập trung vào insight và triển khai dashboard trên nền web.

Nếu bạn có thể vẽ biểu đồ nhưng không thể giải thích được dữ liệu, thì khóa học này là quá trình xây dựng "năng lực đọc và giải thích" dữ liệu. Trong PART3, chúng ta sẽ thực hiện phân tích dữ liệu khám phá (EDA) tập trung vào các trường hợp thực tế. ✔ Kiểm tra phân phối dữ liệu ✔ Phân tích mối quan hệ giữa các biến ✔ Thăm dò giá trị ngoại lệ và giải thích trực quan hóa Bạn sẽ nắm vững cấu trúc phân tích với bộ dữ liệu Titanic và Iris, và thông qua dự án sử dụng dữ liệu phim TMDB 5000, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm toàn bộ quá trình phân tích từ: Sắp xếp dữ liệu → Thiết lập chủ đề phân tích → Giải thích trực quan hóa. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ trang bị được năng lực phân tích để có thể đọc và giải thích dữ liệu.

Tự động hóa công việc bằng AI + Tạo thêm thu nhập chỉ với một cú nhấp chuột!!! Bạn đang ngần ngại bắt đầu với Make - "trùm cuối" của tự động hóa công việc - vì những thiết lập và tính năng phức tạp? Hãy tự mình hiện thực hóa quy trình tự động hóa hằng mơ ước thông qua bài giảng từng bước cực kỳ dễ hiểu dành cho cả người mới bắt đầu.

Khóa học hoàn chỉnh về thực tập tại Thung lũng Silicon không lo bị thay thế ngay cả trong kỷ nguyên AI, thiết kế hệ thống của 30 công ty công nghệ lớn, & đóng góp thực tế cho mã nguồn mở. Bạn sẽ thiết kế và mở rộng quy mô 30 hệ thống thực tiễn dựa trên các ví dụ từ Netflix, Tesla, Meta, Tinder và nhiều công ty công nghệ lớn khác. Cuối khóa, bạn sẽ tự thiết kế dịch vụ của riêng mình từ kiến trúc → cơ sở dữ liệu → khả năng mở rộng.

Khóa học này thực hiện các bài thực hành liên quan đến mô hình Diffusion trong số các mô hình trí tuệ nhân tạo sinh tạo. Thông qua việc cùng nhau đọc và triển khai bài báo prompt-to-prompt - một bài báo ứng dụng mô hình Diffusion tiêu biểu, chúng tôi hy vọng có thể giúp bạn phát triển khả năng hiểu các bài báo trí tuệ nhân tạo mới nhất.

Phiên bản mới nhất tháng 10 năm 2026. Đây là khóa học gồm 299 bài do kênh YouTube “Giáo sư kiêm nhiệm AI Lee Jong-beom” (5,4 vạn người đăng ký) xây dựng. Khóa học bắt đầu từ cách mở tab trình duyệt và hướng dẫn theo trình tự đến bước tạo một đội ngũ nhân viên AI bằng Claude Code. Đi kèm hơn 290 bài thực hành và 1.000 tín dụng.

Tôi xin giới thiệu một năng lực quan trọng mà người khác có thể dễ dàng bỏ qua trên thị trường việc làm trong lĩnh vực quy trình sản xuất chất bán dẫn phức tạp và khốc liệt.

Vượt xa khỏi một chatbot chỉ đơn thuần tạo câu trả lời, bạn sẽ trực tiếp triển khai các AI Agent tự hành có khả năng tự phán đoán, gọi công cụ và thực hiện các tác vụ nhiều bước. Khóa học bao gồm các bài thực hành từng bước từ Tool Calling, Handoff, Guardrail, Session và Tracing của OpenAI Agents SDK, đến việc kết nối các công cụ và cơ sở dữ liệu bên ngoài bằng MCP, cũng như Planning, Subagents, Filesystem và Memory của LangChain và Deep Agents. Mục tiêu cuối cùng là trang bị cho bạn khả năng thiết kế và triển khai các AI Agent liên kết công cụ có thể áp dụng vào công việc thực tế.

Học cách sử dụng AI thông qua các câu lệnh (prompt) có thể áp dụng vào công việc thực tế và chiến lược xây dựng tổ chức AX (Chuyển đổi AI). Bằng cách tiếp cận hệ thống theo đơn vị quy trình làm việc (workflow), bạn sẽ tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và hoàn thiện giải pháp tự động hóa tập trung vào thực tiễn, có thể áp dụng ngay tại hiện trường.

Học công cụ AI nào trước? Đừng lo lắng nữa! - Đánh giá 4.8 từ 80 học viên ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - ChatGPT, Claude, Gemini, Genspark, NotebookLM, Gamma, Skywork, Manus, Antigravity, Claude Code, MiriCanvas, Opal, CapCut, v.v. - Hướng dẫn cực kỳ dễ hiểu các tính năng cốt lõi của hơn 15 công cụ trong vòng 20 ngày. - Thông qua hình thức thực hiện bài tập hàng tuần, chúng tôi cung cấp một "khóa học thực hành" thay vì chỉ là "khóa học nghe rồi quên". - Bao quát tất cả trong một: Viết prompt > Tạo hình ảnh > Tạo PPT và video > Cho đến Vibe Coding. - Video bài giảng thời lượng 4 tiếng + Tài liệu học tập theo tuần + Hệ thống xác nhận bài tập.

Tìm hiểu cách xây dựng hệ thống phát hiện cháy thời gian thực dùng Next.js, YOLOv11, FastAPI.