[masp]khoa_hoc_[/masp] 

[giaban]0đ[/giaban]

[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
 
[chitiet]

In - One (AIO) 2025 Khoa Học Dữ Liệu Và Trí Tuệ Nhân Tạo Mới Nhất  12 module với nội dung từ nền tảng đến chuyên sâu, gắn liền với nhu cầu tuyển dụng thực tế giúp bạn nắm vững kiến thức AI, Machine Learning, Deep Learning và ứng dụng thực tiễn nâng cao cơ hội nghề nghiệp trong ngành công nghệ phát triển nhanh nhất thế giới.

Khóa học sẽ giúp bạn

AIO-2025: Học trong 1 năm, chia thành 12 module theo 5 cấp độ.

📌 𝐋𝐞𝐯𝐞𝐥 𝟏: Nền tảng lập trình & toán học cho AI

📖 Python, Toán ứng dụng, Google Colab, Jupyter Notebook.

🎯 Cơ hội nghề nghiệp: Data Entry Specialist, Junior Python Developer.

📌 𝐋𝐞𝐯𝐞𝐥 𝟐: Khoa học Dữ liệu & Học máy cơ bản

📖 Trực quan hóa dữ liệu, thuật toán học máy.

🎯 Cơ hội nghề nghiệp: Junior Data Analyst, Machine Learning Intern.

📌 𝐋𝐞𝐯𝐞𝐥 𝟑: Học sâu cơ bản & Xử lý dữ liệu bảng - chuỗi thời gian

📖 Xử lý dữ liệu văn bản, hình ảnh, chuỗi thời gian.

🎯 Cơ hội nghề nghiệp: Data Scientist, Junior ML Engineer.

📌 𝐋𝐞𝐯𝐞𝐥 𝟒: Học sâu nâng cao & Triển khai mô hình AI

📖 Transformer, CNN, Docker, Gradio, MLOps.

🎯 Cơ hội nghề nghiệp: Machine Learning Engineer, AI Deployment Engineer.

📌 𝐋𝐞𝐯𝐞𝐥 𝟓: AI tiên tiến & Nghiên cứu chuyên sâu

📖 Generative Models, Large Language Models, GNN.

🎯 Cơ hội nghề nghiệp: AI Research Scientist, Generative AI Specialist. 

1. 📂 Dự án thực tế trong từng module, xây dựng portfolio cá nhân

2. 🔢 Lộ trình học tập từ cơ bản đến nâng cao

3. 🎯 Định hướng nghề nghiệp và tư vấn lộ trình dài hạn

4. 🛠️ Phát triển mô hình AI cá nhân từ ý tưởng đến sản phẩm

5. 🔬 Các chuyên đề nâng cao và công nghệ tiên tiến

6. 🚀 Hướng dẫn triển khai mô hình AI vào thực tiễn

7. 🎓 Chứng nhận hoàn thành khóa học và hỗ trợ Recommendation Letter

8. 📊 Đa dạng hóa ứng dụng trên nhiều loại dữ liệu: hình ảnh, văn bản, chuỗi thời gian, bảng

9. 📉 Kỹ năng trực quan hóa và phân tích dữ liệu

10. 📐 Nền tảng vững chắc về toán học và lập trình

11. 💾 Kỹ năng làm việc với dữ liệu lớn (Spark, PySpark)

12. 👨‍🏫 Đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm

13. 🔧 Hiểu biết về MLOps, CI/CD và quản lý mô hình AI

14. 📖 Case study thực tế và phân tích tình huống trong AI

15. 🤝 Phát triển kỹ năng làm việc nhóm

16. 🌐 Mạng lưới kết nối với cộng đồng và chuyên gia trong ngành

17. 🔍 Cơ hội tham gia nghiên cứu AI tiên tiến

Nội dung khóa học

𝐒𝐔𝐌𝐌𝐀𝐑𝐘 KIẾN THỨC 12 MODULE:

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟏: Python & Toán ứng dụng cho AI

✅ Không yêu cầu nền tảng trước – Học từ đầu, phù hợp cả non-tech.

✅ Python thực chiến – Áp dụng vào bài toán AI ngay từ đầu.

✅ Toán ứng dụng AI – Ma trận, xác suất, tối ưu hóa.

✅ Dự án thực tế – Xây dựng chatbot, hệ thống tìm kiếm.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟐: Khoa học Dữ liệu & Thống kê AI

✅ Xử lý dữ liệu chuyên sâu – Làm sạch, phân tích, trực quan hóa.

✅ Xác suất & Thống kê AI – Hiểu cách AI ra quyết định.

✅ Phân loại dữ liệu bằng Naive Bayes – Bước đầu cho Machine Learning.

✅ Dự án thực tế – Đánh giá cảm xúc khách hàng từ bình luận.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟑: Machine Learning & Xử lý dữ liệu bảng

✅ Trực quan hóa dữ liệu – Kỹ năng quan trọng cho AI & Data Science.

✅ Thuật toán KNN, Decision Tree – Cốt lõi của Machine Learning.

✅ Dự án thực tế – Dự đoán bệnh từ dữ liệu y tế, phân loại văn bản.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟒: Học máy nâng cao & Chuỗi thời gian

✅ Boosting Algorithms (XGBoost, LightGBM, CatBoost) – Giải bài toán AI phức tạp.

✅ Dự đoán chuỗi thời gian – Ứng dụng tài chính, dự báo ô nhiễm.

✅ Dự án thực tế – Dự đoán giá phòng Airbnb, phân tích xu hướng.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟓: Bước vào Deep Learning – Hồi quy & Tối ưu hóa

✅ Hiểu sâu Linear Regression, L1, L2, Huber Losses – Cốt lõi của AI.

✅ Vectorization & Tối ưu hóa – Giúp AI chạy nhanh hơn.

✅ Genetic Algorithms (GA) – AI tự động tối ưu mô hình.

✅ Dự án thực tế – Dự đoán xâm nhập mạng bằng hồi quy.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟔: Deep Learning – PyTorch & Mạng nơ-ron

✅ Logistic Regression, Softmax Regression – Cốt lõi phân loại AI.

✅ PyTorch từ cơ bản đến nâng cao – Thành thạo framework AI quan trọng.

✅ Multilayer Perceptron (MLP) – Bước đầu vào Deep Learning.

✅ Dự án thực tế – Xây dựng AI dự đoán chính xác chuỗi thời gian.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟕: Deep Learning – Hàm kích hoạt & Tối ưu hóa

✅ Hàm kích hoạt, Khởi tạo trọng số – Kiến thức AI quan trọng.

✅ MLP Variants – Mixer – So sánh hiệu suất mô hình khác nhau.

✅ Giải quyết Gradient Vanishing – Bước đi lớn trong Deep Learning.

✅ Dự án thực tế – Nghiên cứu và tối ưu hóa mạng nơ-ron.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟖: Kiến trúc Deep Learning nâng cao (CNN, RNN, Transformer)

✅ CNN cho xử lý ảnh – Nhận diện vật thể, OCR.

✅ RNN/LSTM/GRU cho chuỗi thời gian & văn bản – AI hiểu ngữ cảnh.

✅ Transformer cho NLP – Chatbot, tóm tắt văn bản.

✅ Dự án thực tế – Xây dựng hệ thống trích xuất thông tin ID Card.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟗: Computer Vision – AI Xử lý ảnh nâng cao

✅ Denoising, Colorization, Super-resolution – AI chỉnh sửa ảnh.

✅ Object Detection (YOLO, UNet) – AI nhận diện vật thể.

✅ Video Analysis & Depth Estimation – Thị giác máy tính cao cấp.

✅ Dự án thực tế – Theo dõi cầu thủ bóng đá, AI phân tích y tế.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟏𝟎: NLP – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với AI

✅ POS Tagging, Named Entity Recognition (NER) – AI hiểu ngữ pháp.

✅ Summarization, Text Generation – AI viết bài, tạo nội dung.

✅ Machine Translation – Xây dựng AI dịch thuật.

✅ Dự án thực tế – AI sinh lời thoại truyện tranh, dịch đa ngôn ngữ.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟏𝟏: Generative AI – Tạo nội dung bằng AI

✅ Style Transfer, GANs (Pix2Pix, CycleGAN) – AI sáng tạo hình ảnh.

✅ Diffusion Models – Công nghệ đứng sau MidJourney, DALL-E.

✅ Dự án thực tế – AI tô màu ảnh cũ, sinh ảnh từ dữ liệu.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟏𝟐: Large Language Models (LLMs) & AI Agents

✅ Pretraining GPT, Fine-tuning – Hiểu cơ chế ChatGPT.

✅ LLM Deployment (LangChain) – Tích hợp AI vào ứng dụng thực tế.

✅ AI Agents (Memory, Planning, Action) – Chatbots thông minh hơn.

✅ Dự án thực tế – Vision Language Model kết hợp AI xử lý ảnh & văn bản.

[/chitiet]

In - One (AIO) 2025 Khoa Học Dữ Liệu Và Trí Tuệ Nhân Tạo Mới Nhất

[masp]khoa_hoc_[/masp] 

[giaban]0đ[/giaban]

[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
 
[chitiet]

Share Khóa Học  học lập trình vững chắc và nắm được những công cụ quan trọng để trở thành kỹ sư dữ liệu. 

là một nền tảng luyện tập lập trình trực tuyến với những câu hỏi được chia sẻ từ những vòng phỏng vấn thực của các công ty công nghệ lớn. Lớp học Leetcode 200 đi chi tiết từ kiến thức căn bản về một dạng thuật toán bất kỳ cho đến các kỹ thuật cần thiết để có thể giải dạng bài này trên Leetcode, đặc biệt là đội ngũ giảng dạy đã nhóm các bài tập tương tự kèm cách giải tương ứng để giúp bạn học nhanh và hiệu quả hơn. 

Khóa học sẽ giúp bạn

- Trang bị kiến thức vững chắc về các cấu trúc dữ liệu và giải thuật cốt lõi.

- Nắm vững các kỹ thuật và phương pháp tiếp cận để giải quyết hiệu quả các bài toán trên Leetcode.

- Rèn luyện tư duy giải quyết vấn đề và khả năng tối ưu hóa thuật toán.

- Tăng cường sự tự tin để đối mặt và vượt qua các vòng phỏng vấn kỹ thuật vào Big Tech.

- Học cách phân loại và nhận diện các dạng bài toán tương tự để tăng tốc độ học tập và giải quyết vấn đề.

- Có cơ hội thực hành với hơn 200 bài toán Leetcode tiêu biểu.

Nội dung khóa học

1. Giới thiệu về lớp học + cách luyện thuật toán trên Leetcode

Nội dung: Giảng viên giới thiệu về lớp học Leetcode, nội dung, cách thức lập trình và luyện tập trên Leetcode.

Chi tiết: Lời chào từ giảng viên, tổng quan khóa học.

2. Đào sâu vào phân tích thuật toán

Nội dung: Tìm hiểu khái niệm độ phức tạp thuật toán (BigO Notation) và cách phân tích hiệu quả của code.

3. Chuỗi - String

Nội dung: Các kỹ thuật và phương pháp tiếp cận bài toán liên quan đến xử lý chuỗi.

4. Chữa bài tập phân tích thuật toán

Nội dung: Giải đáp thắc mắc về bài tập phân tích thuật toán và lý thuyết bài tập chuỗi.

5. Mảng - Array

Nội dung: Giới thiệu về mảng, kỹ thuật tổng dồn/tích dồn, làm việc với ma trận, xoay ma trận.

6. Hai con trỏ - Two Pointers

Nội dung: Kỹ thuật hai con trỏ để tìm mảng con/chuỗi con thỏa mãn điều kiện, cách nhận diện bài toán.

7. Chữa bài tập Chuỗi + Mảng

Nội dung: Giải các bài tập Leetcode liên quan đến Chuỗi và Mảng.

8. Ngăn xếp và Hàng đợi - Stack & Queue

Nội dung: Ứng dụng của Stack và Queue trong các bài toán thực tế và thuật toán.

9. Đệ quy

Nội dung: Cách tiếp cận và hiểu đệ quy một cách trực quan (đệ quy xuôi, đệ quy ngược, quy tắc đệ quy).

10. Chữa bài hai con trỏ + ngăn xếp

Nội dung: Chữa bài tập Leetcode: Hai con trỏ (845, 3, 1234), Ngăn xếp (856, 739, 503).

11. Thuật toán sắp xếp - Giải thuật tham lam

Nội dung: Các thuật toán sắp xếp cơ bản và nâng cao, giới thiệu về giải thuật tham lam qua ví dụ.

12. Đống - Heap

Nội dung: Cấu trúc dữ liệu Heap và ứng dụng trong bài toán tìm K phần tử, sắp xếp.

13. Đồ thị - Graph

Nội dung: Các khái niệm cơ bản về đồ thị, cách biểu diễn và các thuật toán duyệt đồ thị cơ bản.

14. Chữa bài đệ quy + sắp xếp + giải thuật tham lam

Nội dung: Chữa bài tập Leetcode: Sắp xếp + tham lam (1333, 252, 56, 253, 1710, 121).

15. Thuật toán BFS (Breadth-First Search)

Nội dung: Ứng dụng BFS trong tìm đường ngắn nhất trên đồ thị không có trọng số.

16. Thuật toán DFS (Depth-First Search)

Nội dung: Ứng dụng DFS trong các bài toán tìm kiếm, duyệt đồ thị, kiểm tra chu trình.

17. Chữa bài Heap + Đồ thị

Nội dung: Chữa bài tập Leetcode: Heap (692, 1054, 767, 857), Đồ thị (1042).

18. Thuật toán Dijkstra

Nội dung: Tìm đường đi ngắn nhất trên đồ thị có trọng số dương.

19. Cấu trúc dữ liệu Union Find

Nội dung: Cấu trúc dữ liệu hiệu quả cho các bài toán liên quan đến tập hợp không giao nhau, kiểm tra thành phần liên thông.

20. Chữa bài tập BFS + DFS

Nội dung: Giải các bài tập Leetcode ứng dụng thuật toán BFS và DFS.

21. Toán học

Nội dung: Các khái niệm toán học thường gặp trong giải thuật (số học, tổ hợp, xác suất cơ bản).

22. Cây - Tree

Nội dung: Các khái niệm về cây, các loại cây cơ bản, thuật toán duyệt cây.

23. Tìm kiếm nhị phân - Binary Search

Nội dung: Kỹ thuật tìm kiếm nhị phân trên mảng đã sắp xếp và ứng dụng trong các bài toán tối ưu.

24. Chữa bài Dijkstra + Union Find

Nội dung: Chữa bài tập Leetcode: Dijkstra (743), Union Find (684, 1319, 1579).

25. Cây tìm kiếm nhị phân - Binary Search Tree (BST)

Nội dung: Các thao tác trên BST (tìm kiếm, thêm, xóa), tính chất và ứng dụng.

26. Danh sách liên kết - Linked List

Nội dung: Các loại danh sách liên kết, thao tác và các bài toán thường gặp.

27. Chữa bài toán + gợi ý các bài cây

Nội dung: Chữa các bài tập toán (1344, 1217, 1716, 360). Gợi ý giải các bài tập liên quan đến cây.

28. Quy hoạch động cơ bản - Knapsack

Nội dung: Giới thiệu về quy hoạch động, các bài toán kinh điển như Knapsack.

29. Ứng dụng quy hoạch động trong trí tuệ nhân tạo

Nội dung: Khám phá các ứng dụng của quy hoạch động trong các bài toán AI, ví dụ nhận diện âm thanh.

30. Chữa bài cây nhị phân + Tìm kiếm nhị phân

Nội dung: Giải các bài tập Leetcode liên quan đến Cây nhị phân và Tìm kiếm nhị phân.

[/chitiet]

Khóa Học Leetcode 200 Cùng Protonx Luyện thuật toán với chuyên gia

[masp]khoa_hoc_[/masp] 

[giaban]0đ[/giaban]

[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
 
[chitiet]

Khóa Học Hands-on Network Engineering CCNA Thực Chiến Kỹ Sư Mạng hướng dẫn bạn kiến thức để trở thành kĩ sư mạng, ứng dụng Xây dựng nền tảng Network Technology vững chắc, thông qua việc tập trung vào thực hành.

Khóa học sẽ giúp bạn

- Có khả năng thiết kế và cài đặt hệ thống mạng hoàn chỉnh, bao gồm việc cấu hình Router, Switch cho cả mạng nội bộ (LAN)

- Thành thạo việc quản lý và xử lý các vấn đề mạng thường gặp, biết cách tối ưu hiệu suất và tăng cường bảo mật cho hệ thố

- Làm quen với công nghệ mới như Network Automation bằng Python, giúp bạn bắt kịp xu hướng công nghệ hiện đại.

- Đủ tự tin để tự mình xây dựng và vận hành một hệ thống mạng hoàn chỉnh cho doanh nghiệp.

- Nắm chắc kiến thức nền tảng về hệ thống mạng, tạo bước đệm vững chắc để tiếp tục chinh phục các chứng chỉ chuyên nghiệp

Nội dung khóa học

Phần 1: Giới thiệu

Phần 2: Chuẩn bị môi trường lab và các lệnh căn bản

Phần 3: Network Fundamentals

Phần 4: Routing and Switching Essentials

Phần 5: Routing Protocol

Phần 6: Access-Control List (ACL)

Phần 7: Network and Port Address Translation (NAT & PAT)

Phần 8: VPN

Phần 9: High Available & Scale Network

Phần 10: Security

Phần 11: Backup and Restore

Phần 12: WiFi-Demo

Phần 13: Firewall FortiGate

Phần 14: Network Automation with Python

Phần 15: Wireshark and Troubleshooting

Phần 16: Bonus và LAB Chuyên Đề

[/chitiet]

Khóa Học Hands-on Network Engineering CCNA Thực Chiến Kỹ Sư Mạng

[masp]khoa_hoc_[/masp] 

[giaban]0đ[/giaban]

[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
 
[chitiet]

Typescript Cơ Bản Dành Cho Người Mới Cùng Evondev hướng dẫn bạn nắm vững kĩ năng kiến thức nền tảng về lập trình typescript cơ bản giúp bạn tự tin ứng tuyển mọi nhu cầu tuyển dụng 

Nội dung khóa học

Chương 1: Giới thiệu và kiến thức cơ bản

Bài 1: Giới thiệu khóa học

Bài 2: Các kiểu cơ bản trong Typescript

Bài 3: Object type

Bài 4: Array type

Bài 5: Union type

Bài 6: Intersection type

Bài 7: Type guards

Bài 8: Type assertions

Bài 9: Tuples

Bài 10: Enums

Bài 11: Thực hành phần 1

Bài 12: Thực hành phần 2

Chương 2: Advanced Types

Bài 13: Generic

Bài 14: Constraint trong Generic

Bài 15: Conditional

Bài 16: Conditional tiếp theo

Bài 17: Thực hành phần 1

Bài 18: Thực hành phần 2

Bài 19: Thực hành phần 3

Bài 20: Thực hành phần 4

Bài 21: Thực hành phần 5

Bài 22: Utility types

Bài 23: Thực hành phần 6

Bài 24: Bài tập về Utility Types số 1 và 2

Bài 25: Bài tập về Utility Types số 3-4-5

Bài 26: Bài tập về Utility Types số 6-7-8

Bài 27: Bài tập Utility Types phần cuối

Bài 28: Bài tập Generic số 1-2

Bài 29: Bài tập Generic số 3-4

Bài 30: Bài tập Generic số 6-9

Bài 31: Bài tập Generic số 10

Bài 32: Bài tập Generic số 11

Bài 33: Mapped types

Bài 34: Bài tập Mapped types

Chương 3: Sử dụng Typescript trong React

Bài 35: Cài đặt dự án

Bài 36: Sử dụng Typescript với hook useState

Bài 37: Sử dụng Typescript với hook useReducer

Bài 38: Sử dụng Typescript(TS) với hook useRef

Bài 39: React.ReactNode – React.ReactElement – JSX.Element

Bài 40: JSX.IntrinsicElements

Bài 41: Khai báo Typescript cho Props

Bài 42: Sử dụng Generic trong React Component

Bài 43: Giải thích code eventFor

Bài 44: Bài tập Component số 1

Bài 45: Bài tập Component số 2

Bài 46: Bài tập Component số 3 & 4

Bài 47: Bài tập Component số 5

Bài 48: Bài tập Component số 6

Bài 49: Các bài tập về Hooks

Bài 50: Các bài tập về Hooks phần 2

Bài 51: Bài tập Hooks nâng cao phần 1

Bài 52: Bài tập Hooks nâng cao phần 2

Bài 53: Bài tập Hooks nâng cao phần 3

Bài 54: Bài tập Props nâng cao phần 1

Bài 55: Bài tập Props nâng cao phần 2 

[/chitiet]

Typescript Cơ Bản Dành Cho Người Mới Cùng Evondev

[masp]khoa_hoc_[/masp] 

[giaban]0đ[/giaban]

[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
 
[chitiet]

Combo Khóa Học Việt Nguyễn AI bao gồm 6 khóa học về AL hướng dẫn bạn chi tiết kiến thức về deep learning, toán ai/ds/ml/dl , data science machine, python giúp bạn thành thạo kiến thức về al ứng dụng trong công việc

Nội dung khóa học

1. Khóa Học Deep Learning For Computer Vision Cơ Bản Cùng Việt Nguyễn Al

Module 1: Deep Learning

Tổng quan về Deep Learning

Module 2: Neural Network

Cấu trúc của Neural Network

Module 3: Convolutional NN

Cấu trúc của CNN

Module 4: Image Classification

Bài toán phân loại ảnh

Module 5: Object detection

Bài toán định vị đối tượng

Module 6: Other topics

Image segmentation, GANs

2. Khóa Học Deep Learning For Computer Vision Nâng Cao Cùng Việt Nguyễn 

Module 1: Deep Learning

Tổng quan về Deep Learning

Module 2: Neural Network

Cấu trúc của Neural Networkư

Module 3: Convolutional NN

Cấu trúc của CNN

Module 4: Image Classification

Bài toán phân loại ảnh

Module 5: Object detection

Bài toán định vị đối tượng

Module 6: Other topics

Image segmentation, GANs 

Khóa Học Data Science Machine Learning Python Cùng Việt Nguyễn Ai

Khóa Học Python & Ai Cơ Bản Cùng Việt Nguyễn Ai 2024

3. Khóa Học Toán Ai/ds/ml/dl Cùng Việt Nguyễn 

Module 1 – Probability: Xác Suất

Module 2 – Statistics: Thống Kê

Module 3 – Applications: Ứng dụng của xác suất và thống kê trong Data Science

Module 4 – Linear Algebra: Đại số tuyến tính

Module 5 – Calculus: Giải tích

Module 6 – Applications: Ứng dụng của đại số tuyến tính và giải tích trong ML/DL

4. Khóa Học Data Science Machine Learning Python 2024 Cùng Việt Nguyễn Al

Module 1: Tổng quan về Machine Learning

tổng quan về Machine Learning

Module 2: Supervised learning

các mô hình cơ bản

Module 3: Unsupervised learning

các mô hình cơ bản

Module 4: Data Visualization

trực quan hóa dữ liệu

Module 5: Model evaluation

Đánh giá mô hình

Module 6: Projects

Xây dựng mô hình với các datasets

[/chitiet]

Combo Khóa Học Việt Nguyễn AI

[masp]khoa_hoc_[/masp] 

[giaban]0đ[/giaban]

[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
 
[chitiet]

Share Khóa Học Nền Tảng Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên Cùng Protonx hướng bạn lộ trình đầy đủ trở thành kỹ sư AI với kiến thức nền tảng  Toán học, Lập trình và Học máy cơ bản vững chắc để học chuyên sâu các ngành trong AI như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cũng như Thị giác máy tính. 

Khóa học sẽ giúp bạn

- Nắm vững các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hiện đại, xây dựng ứng dụng thực tế và tạo ra giá trị cho cộng đồng

-Hiểu rõ cách vận hành của các kỹ thuật NLP tiên tiến như Word2Vec, Transformer, BERT, GPT.

- Có khả năng tự tay xây dựng ứng dụng NLP cá nhân hóa.

- Nhận chứng chỉ từ ProtonX khi hoàn thành bài tập và dự án cuối khóa. 

- Lộ trình trở thành kỹ sư AI 

Nội dung khóa học

1. Regular Expressions và Edit Distance

Hiểu cách xử lý văn bản cơ bản với Regular Expressions.

Tìm hiểu thuật toán Edit Distance để đo lường sự khác biệt giữa các chuỗi ký tự.

2. Vector Semantics và Embeddings

Khám phá cách biểu diễn từ dưới dạng vector số học.

Ứng dụng Embeddings trong việc hiểu ngữ nghĩa ngôn ngữ.

3. Word2Vec và GloVe

Tìm hiểu các mô hình biểu diễn từ nổi tiếng như Word2Vec và GloVe.

Thực hành xây dựng biểu diễn ngôn ngữ với Python.

4. Mô Hình Ngôn Ngữ

Hiểu cách hoạt động của các mô hình ngôn ngữ.

Ứng dụng trong dự đoán và sinh văn bản.

5. RNN và LSTM

Tìm hiểu mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và LSTM trong xử lý chuỗi dữ liệu.

Ứng dụng trong các bài toán NLP phức tạp.

6. Bài Toán Dịch Máy

Khám phá cách máy tính dịch ngôn ngữ tự động.

Thực hành với các mô hình dịch máy cơ bản.

7. Mô Hình Transformer

Hiểu kiến trúc Transformer – nền tảng của các mô hình NLP hiện đại.

Ứng dụng trong dịch máy và sinh văn bản.

8. Mô Hình BERT và Ứng Dụng

Tìm hiểu BERT – mô hình thay đổi cuộc chơi trong NLP.

Ứng dụng BERT trong phân loại văn bản và NER.

9. NER – Name Entity Recognition

Nhận diện thực thể có tên (NER) trong văn bản.

Thực hành xây dựng hệ thống NER với Python.

10. GPT và Ứng Dụng

Khám phá GPT – mô hình sinh văn bản tiên tiến.

Ứng dụng trong chatbot và hỏi đáp tự động.

11. Bài Toán Hỏi Đáp – Question Answering

Tìm hiểu cách xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động.

Thực hành với dữ liệu thực tế.

12. Question Answering với Open Domain – Dense Passage Retrieval

Hiểu cách truy xuất thông tin từ dữ liệu lớn.

Ứng dụng Dense Passage Retrieval trong hỏi đáp.

13. Prompt Engineering

Kỹ thuật tối ưu hóa prompt cho các mô hình ngôn ngữ lớn.

Ứng dụng thực tế trong việc cải thiện phản hồi AI.

14. Bổ Trợ – Hidden Markov Models

Tìm hiểu Hidden Markov Models và vai trò trong NLP.

Ứng dụng trong xử lý chuỗi dữ liệu.

15. Nâng Cao – Mô Hình Wave2Vec Cho Nhận Diện Giọng Nói

Khám phá cách xử lý ngôn ngữ nói với Wave2Vec.

Ứng dụng trong nhận diện và phân tích giọng nói.

[/chitiet]

Nền Tảng Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên Cùng Protonx

[masp]khoa_hoc_[/masp] 

[giaban]0đ[/giaban]

[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
 
[chitiet]

Share Khóa Học ứng dụng các mô hình AI cho lập trình viên Cùng ProtonX AI for Developers ProtonX  hướng dẫn sử dụng các mô hình AI gồm văn bản, ảnh và video vào thực tế, từ xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh, đến xây dựng chatbot và đào tạo mô hình riêng, phát triển trong các dự án, ứng dụng thực tế 

Khóa học sẽ giúp bạn

-Ứng dụng từ phác thảo chuyển thành ảnh 

Ứng dụng thay thế đồ vật trong ảnh

Ứng dụng phân đoạn hình ảnh + thay thế đồ vật trong ảnh

Sử dụng công nghệ tiên tiến nhất RAGs + LLMs để xây dựng Chatbot

Công nghệ tiên tiến sử dụng đồ thị để xây dựng cơ sở truy vấn hiệu quả.

Giao diện ChatBot, ChatBot với thư viện LangChain 

Ứng dụng sinh ảnh, sinh video 

Ứng dụng từ ảnh thành video sinh âm thanh, sinh code

Sử dụng API văn bản với ChatGPT, GPT-4, Gemini, LLAMA.

Kỹ thuật Prompt Engineering.

Ứng dụng API hình ảnh với DALL-E, Midjourney, Stability AI.

Tùy biến mô hình AI với Colab và HuggingFace.

Làm việc với Docker và Cloud.

Xây dựng hệ thống chatbot hiện đại với RAG và GraphRAG.

Thực hành LangChain và LLAMA Index.

Sử dụng API âm thanh và video.

Lập trình giao diện với Gradio, Streamlit, ReactJS.

Đào tạo mô hình AI riêng.

Dự án thực tế kéo dài 2 tuần. 

Nội dung khóa học

1. [Zoom 29-6-2024] Sử Dụng API Liên Quan Tới Văn Bản

Buổi học đầu tiên của AI For Developers Cùng Protonx sẽ đưa bạn vào thế giới của các API văn bản – công cụ quan trọng để xây dựng ứng dụng AI thông minh. Bạn sẽ được hướng dẫn cách sử dụng thành thục các API từ những nền tảng hàng đầu như:

ChatGPT API: Làm quen với GPT-3.5 Turbo, GPT-4, GPT-4 Turbo và GPT-4o – các phiên bản mạnh mẽ nhất của OpenAI.

Google Gemini API: Khám phá cách tích hợp AI của Google vào ứng dụng của bạn.

API LLAMA qua Together AI: Làm việc với các mô hình mã nguồn mở tiên tiến.

Với AI For Developers Cùng Protonx, bạn không chỉ học lý thuyết mà còn thực hành tích hợp API vào dự án thực tế, từ chatbot đơn giản đến hệ thống phân tích văn bản phức tạp. Đây là bước khởi đầu hoàn hảo để bạn làm chủ công nghệ AI trong lập trình.

2. [Zoom 9-7-2024] Kỹ Thuật Prompt Engineering

Prompt Engineering là nghệ thuật “giao tiếp” với mô hình AI để đạt được kết quả tối ưu. Trong buổi học này, bạn sẽ:

Tìm hiểu các kỹ thuật Prompt Engineering nâng cao.

Thiết lập client giao tiếp với backend để tối ưu hóa hiệu suất.

AI For Developers Cùng Protonx sẽ giúp bạn hiểu cách “điều khiển” các mô hình AI như ChatGPT hay LLAMA để chúng phục vụ đúng nhu cầu của bạn, từ viết code, tạo nội dung, đến giải quyết vấn đề lập trình.

3. Sử Dụng API Liên Quan Tới Hình Ảnh

AI không chỉ dừng lại ở văn bản – nó còn mở ra cánh cửa sáng tạo với hình ảnh. Trong module này, bạn sẽ khám phá:

DALL-E: API tạo ảnh từ văn bản của OpenAI.

Midjourney: Công cụ tạo hình ảnh nghệ thuật đỉnh cao.

Stability AI: Ứng dụng tạo và chỉnh sửa ảnh chuyên nghiệp.

Bạn sẽ học cách ứng dụng các API này để:

Chỉnh sửa đối tượng trong ảnh.

Chuyển đổi phác thảo thành hình ảnh hoàn chỉnh.

Sinh ảnh tự động từ ý tưởng.

Với AI For Developers Cùng Protonx, bạn sẽ có cơ hội biến ý tưởng sáng tạo thành hiện thực chỉ trong vài dòng code.

4. [Zoom 20-7-2024] Tùy Biến Mô Hình

Tùy biến mô hình AI là kỹ năng quan trọng để tạo ra các giải pháp độc đáo. Buổi học này bao gồm:

Sử dụng Google Colab và Ngrok để tạo endpoint cho API.

Làm việc với các mô hình mã nguồn mở trên HuggingFace như Gemma 2 và LLAMA 3.

AI For Developers Cùng Protonx sẽ hướng dẫn bạn từng bước để triển khai mô hình AI cá nhân hóa, phù hợp với nhu cầu dự án của bạn.

5. Docker + Cloud

Docker và Cloud là nền tảng quan trọng để triển khai ứng dụng AI. Trong module này, bạn sẽ học:

Docker là gì? Sự khác biệt giữa image và container.

Cài đặt và xây dựng Docker Image, chạy Docker Container.

AI For Developers Cùng Protonx mang đến cho bạn kỹ năng triển khai ứng dụng AI trên cloud một cách chuyên nghiệp, sẵn sàng cho các dự án thực tế.

6. [Zoom 3-8-2024] RAG và Xây Dựng Hệ Thống Chatbot Hiện Đại

Retrieval-Augmented Generation (RAG) là công nghệ tiên tiến để xây dựng chatbot thông minh. Bạn sẽ được học:

Tạo Synthetic Dataset cho RAG.

Sử dụng Semantic Router, Reflection, và Graph trong RAG.

Đọc và phân tích paper GraphRAG.

Xây dựng hệ thống Graph bằng Neo4J và thiết kế RAG dựa trên Graph.

AI For Developers Cùng Protonx giúp bạn làm chủ công nghệ chatbot hiện đại, từ lý thuyết đến thực hành.

7. [Zoom 10-8-2024] Thực Hành LangChain + LLAMA Index

LangChain và LLAMA Index là hai công cụ mạnh mẽ để xây dựng hệ thống RAG mã nguồn mở. Bạn sẽ:

Thực hành tích hợp Ollama để chạy mô hình.

Sử dụng LangChain để xây dựng quy trình truy xuất thông tin.

Với AI For Developers Cùng Protonx, bạn sẽ tạo ra hệ thống AI hoàn toàn độc lập và hiệu quả.

8. [Zoom 17-8-2024] Sử Dụng API Liên Quan Tới Âm Thanh + Video

AI không chỉ dừng ở văn bản và hình ảnh – âm thanh và video cũng là lĩnh vực đầy tiềm năng. Bạn sẽ học:

Text-to-Speech API: Chuyển văn bản thành giọng nói.

Speech-to-Text API: Chuyển giọng nói thành văn bản.

Video API: Xử lý và tạo nội dung video.

AI For Developers Cùng Protonx mở ra cơ hội để bạn phát triển các ứng dụng đa phương tiện thông minh.

9. [Zoom 24-8-2024] Lập Trình Giao Diện

Một ứng dụng AI hoàn chỉnh cần giao diện thân thiện. Trong buổi học này, bạn sẽ:

Làm quen với Gradio và Streamlit để tạo giao diện nhanh chóng.

Lập trình giao diện chuyên nghiệp bằng ReactJS/NextJS.

Kết nối giao diện với API và streaming dữ liệu từ API.

AI For Developers Cùng Protonx đảm bảo bạn có thể xây dựng sản phẩm từ A đến Z.

10. Thực Hành Đào Tạo Mô Hình Riêng Của Bạn

Tự đào tạo mô hình AI là đỉnh cao của kỹ năng lập trình viên. Bạn sẽ học:

Đào tạo mô hình GPT và LLAMA riêng.

Cách đào tạo phân tán để tối ưu hóa hiệu suất.

AI For Developers Cùng Protonx trang bị cho bạn khả năng tạo ra mô hình AI độc quyền, đáp ứng nhu cầu riêng biệt.

11. Dự Án Thực Tế – 2 Tuần

Cuối khóa, bạn sẽ áp dụng toàn bộ kiến thức vào một dự án thực tế kéo dài 2 tuần. Đây là cơ hội để bạn thể hiện kỹ năng và xây dựng sản phẩm AI của riêng mình dưới sự hướng dẫn của Protonx. 

[/chitiet]

Ứng Dụng Các Mô Hình AI Cho Lập Trình Viên Cùng ProtonX  

[masp]khoa_hoc_[/masp] 

[giaban]0đ[/giaban]

[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
 
[chitiet]

Share Khóa Học Thuật Toán Thực Chiến DSA For Coding Interview cùng fsecourse hướng dẫn bạn cách viết code tinh giản, hiệu quả, luyện tập các tips, tricks , cải thiện tư duy, để gia tăng trình độ , kỹ năng phỏng vấn giúp bạn dễ dàng ứng tuyển  tại các công ty công nghệ lớn (Big Tech) tại Việt Nam và nước ngoài. 

Khóa học sẽ giúp bạn

- Học cách viết code chuẩn convention, tinh giản và hiệu quả

- Luyện các tips & tricks trong Coding interview tại Big Tech

- Cải thiện tư duy code, kiến thức thuật toán, kỹ năng phỏng vấn coding interview, Luyện giải đề thực chiến

- Hướng dẫn luyện đề, giải đề và chuẩn bị tốt nhất cho Coding interview!

- Giúp bạn phát triển sự nghiệp trong ngành , kinh nghiệm thực tế chinh chiến tại nhiều công ty lớn. 

Nội dung khóa học

Lớp Big Tech

Buổi 1: Algorithmic Complexity & Array

Buổi 2: Linked List

Buổi 3: Stack & Queue

Buổi 4: Recursion & Backtrack

Buổi 5: Binary Search

Buổi 6: Sort

Buổi 7: Hash Table

Buổi 8: Tree – DFS, BFS…

Buổi 9: Graph – DFS, BFS…

Buổi 10: Heap

Buổi 11: Strings

Buổi 12: Greedy Algorithms

Buổi 13: Mock interview cuối khóa (EASY – MEDIUM)

Lớp FAANG

Buổi 1: Two Pointers & Sliding Window

Buổi 2: Bit Manipulation & Bitmasking

Buổi 3: Stack, Queue (advanced)

Buổi 4: Recursion & backtrack (Advanced)

Buổi 5: Binary Search (advanced)

Buổi 6: Advanced Sorts & Divide and Conquer

Buổi 7: String Matching Problems

Buổi 8: Tree (advanced)

Buổi 9: Union Find & Topological Sort

Buổi 10: Algorithms on Weighted Graphs

Buổi 11: Dynamic Programming (1)

Buổi 12: Dynamic Programming (2)

Buổi 13: Segment Tree

Buổi 14: Mock interview cuối khóa (MEDIUM - HARD)

[/chitiet]

Thuật Toán Thực Chiến DSA For Coding Interview 

[masp]khoa_hoc_[/masp] 

[giaban]0đ[/giaban]

[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
 
[chitiet]

Share Khóa Học Nest.js Super: Dự Án Ecommerce API Tích Hợp Thanh Toán Online của Dư Thanh Được hướng dẫn ứng dụng Nest.js Super thông qua dự án API website thương mại điện tử bạn sẽ biết cách tích hợp cổng thanh toán, xác thực 2FA, Monorepo, Caching, Permission Based Access Control, Rate Limit, Swagger, xử lý nhiều request cùng đặt hàng,... Đây là khóa ngon nhất mà bạn tìm thấy trên internet với mức giá hợp lý nhất. 

Khóa học sẽ giúp bạn

- Kỹ năng phân tích và thiết kế Database

- Sử dụng thành thạo Postgresql và Prisma, Nắm vững Monorepo

- Biết quy trình thanh toán online tích hợp đơn hàng và xác thực đơn hàng

- Xử lý caching với Redis

- Xử lý nhiều request cùng đặt hàng vào 1 thời điểm

- Xác thực với JWT và 2FA

- Phân quyền Permission Based Access Control

Nội dung khóa học

Chương 1: Hướng dẫn tham gia Github và Group hỗ trợ

Bài 1: Hướng dẫn

Chương 2: Ôn tập JS và TS

Bài 2: JavaScript Class

Bài 3: Chạy code TypeScript trên Bun, Deno và Node.js

Bài 4: TypeScript Class

Bài 5: Higher Order Function và Depedency Injection

Bài 6: TypeScript Decorator

Chương 3: Nest.js cơ bản

Bài 7: Giới thiệu Nest Framework

Bài 8: Khám phá bên trong một Nest Application

Bài 9: Làm quen GET POST PUT DELETE

Bài 10: Chỉnh sửa Prettier và Postman để code thuận tiện hơn

Bài 11: Khởi tạo database sqlite với prisma

Bài 12: Tích hợp Prisma Service vào Shared Module

Bài 13: Các câu lệnh Prisma CLI hay dùng

Bài 14: Validate file .env

Bài 15: Hashing service và register

Bài 16: Validation với DTO

Bài 17: Serialization – Chuẩn hóa dữ liệu trả về

Bài 18: Nest Interceptor

Bài 19: JWT và Login

Bài 20: Refresh Token

Bài 21: Custom match decorator

Bài 22: Type Predicate

Bài 23: Tự động lưu postman environment với post script

Bài 24: Bảo vệ route với Guard

Bài 25: Bảo vệ route với api-key

Bài 26: Authentication Guard nâng cao với điều kiện

Bài 27: Chức năng logout

Bài 28: Active User Decorator

Bài 29: Hoàn thiện Get Posts

Bài 30: Hoàn thiện Create Update Delete Post

Chương 4: Phân tích CSDL dự án Ecommerce

Chương 5 Chức năng User

[/chitiet]

du-thanh-duoc-nest-js-super-du-an-ecommerce-api-tich-hop-thanh-toan-online