Bạn có thắc mắc chương trình được thực thi như thế nào, nhiều tác vụ được xử lý đồng thời ra sao và dữ liệu được lưu trữ an toàn như thế nào không? Thông qua tổng cộng 13 bài học, bạn sẽ học một cách có hệ thống các nguyên lý cốt lõi của hệ điều hành, từ tiến trình và lập lịch CPU, quản lý bộ nhớ, luồng và đồng bộ hóa cho đến hệ thống tệp. Bằng cách kết nối những khái niệm trước đây vốn chỉ được ghi nhớ riêng lẻ, bạn sẽ hiểu được cách hệ thống máy tính vận hành và củng cố vững chắc kiến thức nền tảng cần thiết cho việc phát triển.

Đây là khóa học giúp bạn học một cách có hệ thống từ các khái niệm cơ bản của học máy đến những thuật toán chính. Nội dung bao gồm biểu diễn dữ liệu, hồi quy tuyến tính và phân loại, tối ưu hóa, cây quyết định, mô hình tổ hợp, mạng nơ-ron, học không giám sát và học tăng cường. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về khả năng khái quát hóa, lựa chọn và diễn giải mô hình, qua đó nắm được các nguyên lý cốt lõi và toàn bộ quy trình của học máy.

Đây là khóa học dành cho những người đã quen với các thuật ngữ deep learning nhưng vẫn cảm thấy mơ hồ về cách mô hình học. Qua 13 bài giảng, khóa học kết nối và giải thích các nguyên lý cốt lõi, từ nền tảng của mô hình tuyến tính và mạng nơ-ron đến lan truyền ngược, tối ưu hóa, CNN, RNN và Transformer. Bạn sẽ hiểu cấu trúc và quá trình học của mô hình, cũng như các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất, qua đó xây dựng nền tảng vững chắc để học deep learning một cách có hệ thống.

Xử lý thông tin thực tế của dữ liệu sức khỏe thông minh do Đại học Daegu Haany sở hữu để sử dụng vào học máy, đồng thời phát triển các ứng dụng sức khỏe thông minh tùy chỉnh bằng cách sử dụng vibe coding và thông tin đã được tinh lọc.

Khóa học này nhằm mục đích giúp người học hiểu rõ các mối đe dọa bảo mật khác nhau phát sinh trong hệ thống thông tin, đặc biệt là trong môi trường internet, đồng thời học hỏi các công nghệ bảo mật cốt lõi để bảo vệ hệ thống. Nội dung khóa học tập trung vào các kỹ thuật mã hóa chính như mã hóa khóa đối xứng và khóa bất đối xứng, đồng thời bao gồm cả các khái niệm toán học mật mã làm nền tảng cho các kỹ thuật này, giúp người học có thể hiểu một cách hệ thống về dòng chảy tổng thể của bảo mật thông tin.

Học về các kiến thức cơ bản của mạch kỹ thuật số như logic Boolean, cổng logic, tối giản mạch, máy trạng thái và thiết kế mức chuyển đổi thanh ghi (RTL). Ngoài ra, người học cũng sẽ được học phương pháp thiết kế sử dụng Verilog.

Đây là bài giảng nhập môn giúp hiểu về các khái niệm cốt lõi của Giao diện Não - Máy tính (BMI) dựa trên sóng não không xâm lấn và quy trình xử lý tín hiệu dựa trên Tưởng tượng vận động (Motor Imagery). Bài giảng sẽ giải thích một cách dễ hiểu toàn bộ quy trình từ nguyên lý cơ bản của tín hiệu EEG, thí nghiệm Tưởng tượng vận động, xử lý dữ liệu cho đến cách thức hoạt động của hệ thống BMI trong thực tế.

Bạn sẽ phát triển khả năng xác định vấn đề dựa trên dữ liệu và giải thích rõ ràng căn cứ đánh giá cũng như quy trình ra quyết định. Ngoài ra, thay vì chỉ tập trung vào hiệu suất của một mô hình đơn lẻ, bạn sẽ có được tư duy theo quan điểm pipeline - đánh giá tính hoàn thiện và độ tin cậy của toàn bộ quy trình làm việc machine learning. Đồng thời, bạn sẽ tăng cường khả năng giải quyết vấn đề bằng cách truy nguyên nguyên nhân khi xảy ra lỗi và đưa ra hướng cải thiện, đồng thời thông qua kinh nghiệm thực hiện dự án end-to-end, bạn sẽ nắm vững năng lực xây dựng ML pipeline thực tế có thể áp dụng ngay vào công việc.