Khám phá Khóa học
Khám phá toàn bộ danh mục trải nghiệm học tập được hỗ trợ bởi AI trên mọi lĩnh vực.
Kết quả 148
Đại diện AI Nhỏ Của Tôi
AI000Đại diện AI Nhỏ Của Tôi
Được thiết kế dành cho học sinh mầm non, khóa học này biến các khái niệm khoa học máy tính phức tạp—như Các đại diện (agents), học tập tiến hóa, thao tác chỉ dẫn (prompting), và thậm chí cả entropy âm—thành những trải nghiệm cụ thể, vui vẻ và phù hợp với độ tuổi. Trong năm bài học, trẻ em sẽ xây dựng nền tảng hiểu biết về trí tuệ nhân tạo: hiểu AI là gì và nó hỗ trợ con người ra sao, học cách đưa ra chỉ dẫn rõ ràng (prompting), khám phá các "người giúp việc" chuyên biệt của AI (các đại diện) và làm việc nhóm, tìm hiểu cách AI học từ dữ liệu và sai sót, và cuối cùng tham gia một dự án sáng tạo phối hợp giữa con người và AI dưới sự hướng dẫn, nhằm thúc đẩy sự sáng tạo, trách nhiệm và giá trị công nghệ vì lợi ích cộng đồng.
Giới thiệu về Lập trình Python
AI001Giới thiệu về Lập trình Python
Học Python, một ngôn ngữ lập trình phổ biến, bao gồm các khái niệm cốt lõi cho mọi thứ từ phát triển web và phần mềm đến khoa học dữ liệu và kiểm thử chất lượng. Các kỹ năng bạn sẽ đạt được bao gồm viết chương trình Python 3 và đơn giản hóa mã nguồn.
Học sâu ứng dụng với PyTorch (Từ không đến thành thạo)
AI002Học sâu ứng dụng với PyTorch (Từ không đến thành thạo)
Khóa học này cung cấp một giới thiệu toàn diện về Học sâu (Deep Learning) bằng cách sử dụng PyTorch, khung phần mềm phổ biến nhất trong nghiên cứu học máy. Bắt đầu từ nền tảng tensor, sinh viên sẽ lần lượt đi qua toàn bộ quy trình học máy, thị giác máy tính, kỹ thuật lập trình phần mềm theo mô-đun, học truyền đạt (transfer learning) và triển khai mô hình. Nội dung chương trình được xây dựng theo hướng "mã nguồn trước", nhấn mạnh thực hành trực tiếp và thí nghiệm.
Giới thiệu về Học sâu
AI003Giới thiệu về Học sâu
Học sâu là một nhánh của học máy tập trung vào việc học các biểu diễn đặc trưng phức tạp, theo cấp độ từ dữ liệu thô bằng cách sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo. Khóa học bao gồm các nguyên lý cơ bản, toán học nền tảng, các khái niệm tối ưu hóa (giảm dần gradient, truyền ngược), các mô-đun mạng (lớp tuyến tính, lớp tích chập, lớp lấy mẫu) và các kiến trúc phổ biến (CNN, RNN). Các ứng dụng được minh họa bao gồm thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học tăng cường. Sinh viên sẽ sử dụng thư viện học sâu PyTorch để triển khai và hoàn thành một dự án cuối khóa trong một tình huống thực tế.
Phòng Thí Nghiệm Ma Thuật AI
AI004Phòng Thí Nghiệm Ma Thuật AI
Một cấu trúc khóa học nghiêm ngặt tích hợp bốn phần chính: Cơ bản về AI, Tạo sinh Mô hình lớn (GenAI & LLM), Các tác nhân và Tính toán tiến hóa (được nhấn mạnh là tính năng của PolyU), và Đạo đức. Logic của khóa học tiến triển tuần tự qua các giai đoạn Nhận thức & Dữ liệu (Bài 1-3), Tư duy & Tạo sinh (Bài 4-6), Tác nhân & Tiến hóa (Bài 7-9), và kết thúc bằng Đạo đức & Tương lai (Bài 10).
Khóa học Chuyên sâu AI: Từ Zero đến Kiến trúc sư Agent
AI005Khóa học Chuyên sâu AI: Từ Zero đến Kiến trúc sư Agent
Một khóa học tập trung 5 buổi được thiết kế để biến người mới bắt đầu thành Kiến trúc sư AI. Chương trình giảng dạy bao gồm khung 'BRIC' cho kỹ thuật lập trình câu lệnh, tăng tốc nội dung khi đọc và viết quảng cáo viral, tự động hóa công việc trong Excel và PowerPoint, xây dựng 'Bộ não thứ hai' bằng cách sử dụng RAG (Tăng cường truy xuất - Tạo sinh), và tạo ra các nhân viên số tự động.
Hướng dẫn nâng cao về Kỹ thuật Gợi ý cho Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn
AI006Hướng dẫn nâng cao về Kỹ thuật Gợi ý cho Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn
Một hướng dẫn toàn diện cấp cao về việc thành thạo AI thông qua logic có cấu trúc và chỉ dẫn chính xác. Khóa học bao gồm các khung cấu trúc (CO-STAR), học ít mẫu (Few-Shot), suy luận theo chuỗi tư duy, các ràng buộc định dạng đầu ra (JSON/Markdown), và quản lý hệ thống lời nhắc để giải quyết các vấn đề như hiện tượng tưởng tượng của AI và đầu ra logic kém.
OpenClaw: Kiến trúc, Phát triển và Bảo mật cho Tác nhân AI Địa phương
AI007OpenClaw: Kiến trúc, Phát triển và Bảo mật cho Tác nhân AI Địa phương
Khóa học này cung cấp phân tích chi tiết về OpenClaw, một khung phần mềm mã nguồn mở đột phá dành cho các tác nhân AI tự động. Nó hệ thống hóa việc phân tích kiến trúc theo lớp của khung phần mềm, cơ chế bộ nhớ RAG hướng địa phương, các giao thức tự động hóa trình duyệt và hệ sinh thái kỹ năng có khả năng mở rộng cao. Chương trình giảng dạy bao gồm việc vận hành thực tế các quy trình phức tạp, bao gồm các luồng tự động hóa PIV và các mô hình hội đồng tác nhân đa chiều. Ngoài ra, khóa học còn phân tích một cách phê phán các lựa chọn về phần cứng trong các mô hình triển khai sản phẩm chất lượng cao và đưa ra các chiến lược bảo vệ toàn diện trước những mối đe dọa an ninh chính như lỗ hổng RCE và tấn công chèn prompt. Mục tiêu của khóa học là trang bị cho các nhà phát triển cấp cao và kiến trúc sư khả năng xây dựng các hệ thống tác nhân AI có độ tự chủ cao nhưng vẫn đảm bảo an toàn và kiểm soát được.
Các Mô hình Ngôn ngữ lớn cho Mọi người: Từ Cơ bản đến Ứng dụng Thực tiễn (Bản cập nhật 2026)
AI008Các Mô hình Ngôn ngữ lớn cho Mọi người: Từ Cơ bản đến Ứng dụng Thực tiễn (Bản cập nhật 2026)
Khóa học này là một hướng dẫn thực tế, thân thiện với người mới bắt đầu về các Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLMs) như ChatGPT và Gemini. Được thiết kế dành cho người học từ mọi nền tảng, khóa học giải thích cách các LLM hoạt động ở cấp độ cao, những gì chúng có thể và không thể làm, cũng như cách sử dụng hiệu quả chúng trong học tập, công việc và cuộc sống hàng ngày. Qua các minh họa thực hành và bài tập hướng dẫn, bạn sẽ học được kỹ thuật lập trình câu lệnh (prompt), cách đánh giá kết quả một cách phê phán, cách xử lý hiện tượng sai lệch thông tin và thiên kiến, và cách sử dụng các công cụ phổ biến (ví dụ: tài liệu, tóm tắt, dịch thuật, xử lý dữ liệu) một cách an toàn và có trách nhiệm. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có khả năng xây dựng một quy trình làm việc cá nhân dựa trên LLM để giải quyết các nhiệm vụ thực tế—viết văn bản, nghiên cứu, lập kế hoạch và tăng năng suất—mà không cần kỹ năng lập trình nâng cao.
《神经和形态发育系统的演化计算及应用——通向通用人工智能的新途径》（15节课）
AI009L《神经和形态发育系统的演化计算及应用——通向通用人工智能的新途径》（15节课）
本书从计算建模的角度研究神经系统与形态（身体）的协同演化与发育。内容涵盖演化算法、基因调控网络、多细胞生长模型、神经可塑性规则以及脑-体协同演化等，旨在为通向通用人工智能（AGI）提供一种基于生物自适应机制的新途径。
Giới thiệu về LLM cho Nhà phát triển
AI010Giới thiệu về LLM cho Nhà phát triển
Khóa học này là phiên bản thích nghi dành cho người Trung Quốc của chuỗi ba khóa học về mô hình ngôn ngữ lớn do Andrew Ng và OpenAI cùng nhau phát hành. Khóa học bao gồm kỹ thuật lập trình lời nhắc (Prompt Engineering), xây dựng hệ thống với API ChatGPT, phát triển ứng dụng bằng LangChain và sử dụng LangChain để truy cập dữ liệu riêng tư. Khóa học cung cấp một giới thiệu rõ ràng và dễ tiếp cận về cách tận dụng khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn để xây dựng ứng dụng với các chức năng như tóm tắt, suy luận, chuyển đổi, mở rộng và trò chuyện.
Trí tuệ nhân tạo sinh tạo cho người mới bắt đầu
AI011Trí tuệ nhân tạo sinh tạo cho người mới bắt đầu
Một chương trình học toàn diện khám phá những nguyên lý cơ bản về Trí tuệ nhân tạo sinh tạo, Mô hình Ngôn ngữ quy mô lớn, kỹ thuật lập trình câu lệnh và việc phát triển các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI bằng các công cụ như Azure OpenAI và Power Platform.
Đi sâu vào Mô hình Ngôn ngữ Lớn
AI012Đi sâu vào Mô hình Ngôn ngữ Lớn
Khóa học này cung cấp một giới thiệu toàn diện và sâu sắc về lịch sử phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), kiến trúc kỹ thuật cốt lõi, các phương pháp huấn luyện (tiền huấn luyện, tinh chỉnh và đồng bộ hóa), các mở rộng đa phương tiện, kỹ thuật lập trình lời nhắc, suy luận chuỗi suy nghĩ, các tác nhân, cũng như những chủ đề tiên phong như an toàn mô hình và bảo vệ quyền riêng tư.
Hướng dẫn C++ hiện đại
AI013Hướng dẫn C++ hiện đại
Hướng dẫn này nhằm cung cấp cho các nhà phát triển có kinh nghiệm một tài liệu tham khảo nhanh về các tính năng mới của C++11/14/17/20. Nó bao gồm các cải tiến về khả năng sử dụng ngôn ngữ, hiệu suất tại thời điểm chạy, các cấu trúc dữ liệu mới, con trỏ thông minh và quản lý bộ nhớ, biểu thức chính quy, lập trình đồng thời, và phần giới thiệu trước về C++20.
Một Giới thiệu về Lập trình R
AI014Một Giới thiệu về Lập trình R
Khóa học này là một giới thiệu toàn diện về môi trường ngôn ngữ R, bao gồm các chủ đề cốt lõi từ các thao tác cơ bản với vector số, thuộc tính đối tượng, xử lý mảng và ma trận, quản lý danh sách và khung dữ liệu, đến mô hình hóa thống kê và sản xuất đồ họa chất lượng cao. Khóa học rất phù hợp như một tài liệu giới thiệu cho phân tích thống kê và khoa học dữ liệu.
Giới thiệu về Lập trình Julia
AI015Giới thiệu về Lập trình Julia
Hướng dẫn toàn diện về ngôn ngữ lập trình Julia, một ngôn ngữ động tổng quát hiệu suất cao, phù hợp lý tưởng cho tính toán khoa học và số liệu. Khóa học bao gồm mọi thứ từ cú pháp cơ bản và kiểu dữ liệu đến các chủ đề nâng cao như metaprogramming, khung dữ liệu, mạng lưới và giao tiếp với cơ sở dữ liệu.
Hướng dẫn Git của Ry
AI016Hướng dẫn Git của Ry
Hướng dẫn toàn diện về kiểm soát phiên bản Git, từ các quy trình cơ bản như chuẩn bị và ghi lại thay đổi đến các chủ đề nâng cao như tái cấu trúc tương tác, hợp tác từ xa và nội bộ cơ chế lưu trữ dữ liệu của Git.
Làm Quen Với Lập Trình Go
AI017Làm Quen Với Lập Trình Go
Một khóa học giới thiệu thực hành, thân thiện với người mới về ngôn ngữ lập trình Go. Khóa học được cấu trúc thành các bài học nhỏ, dễ tiếp cận với chủ đề khám phá không gian, bao gồm lập trình mệnh lệnh, kiểu dữ liệu, hàm, phương thức, tập hợp, trạng thái và đồng thời hóa.
Hướng dẫn người dùng NumPy
AI018Hướng dẫn người dùng NumPy
Một cái nhìn tổng quan toàn diện và hướng dẫn kỹ thuật giới thiệu về NumPy, bao gồm cài đặt, thao tác mảng, truy cập chỉ mục, phát sóng và tích hợp với C/C++.
Lập trình Elixir
AI019Lập trình Elixir
Một hướng dẫn toàn diện về lập trình chức năng và đồng thời sử dụng Elixir. Nó bao gồm quá trình chuyển đổi từ tư duy hướng đối tượng sang tư duy chức năng, khớp mẫu, tính bất biến, mô hình người hành động cho đồng thời, và xây dựng các hệ thống phân tán mạnh mẽ với OTP.
Eloquent JavaScript: Giới thiệu hiện đại về lập trình
AI020Eloquent JavaScript: Giới thiệu hiện đại về lập trình
Hướng dẫn toàn diện về lập trình hiện đại bằng JavaScript. Khóa học bao gồm các nguyên lý cơ bản của lập trình, quy định ngôn ngữ JavaScript, tích hợp với trình duyệt web và phát triển phía máy chủ với Node.js, bao gồm năm ứng dụng dự án thực tế.
Hướng dẫn Lập trình CUDA
AI021Hướng dẫn Lập trình CUDA
Tài nguyên chính thức, toàn diện dành cho các nhà phát triển để học mô hình lập trình CUDA và cách viết mã hiệu suất cao chạy trên GPU của NVIDIA. Hướng dẫn này bao gồm kiến trúc nền tảng, giao diện lập trình, các tính năng phần cứng nâng cao và thông số kỹ thuật kỹ thuật.
Hướng dẫn lập trình AMD HIP
AI022Hướng dẫn lập trình AMD HIP
Một tài liệu kỹ thuật toàn diện về Heterogeneous-compute Interface for Portability (HIP). Nó cung cấp API Runtime C++ và ngôn ngữ kernel cho phép các nhà phát triển tạo ứng dụng di động cho GPU AMD và NVIDIA từ một mã nguồn duy nhất. Hướng dẫn này bao gồm việc cài đặt, cấu hình môi trường, mô hình lập trình, phân bổ bộ nhớ và các công cụ chuyển đổi mã CUDA sang HIP.
Giới thiệu về Lập trình Triton: Một Hướng Dẫn Thực Hành
AI023Giới thiệu về Lập trình Triton: Một Hướng Dẫn Thực Hành
Một hướng dẫn khoa học toàn diện được thiết kế để cung cấp lộ trình học tập đầy đủ cho Triton, một ngôn ngữ và bộ biên dịch dựa trên Python dùng để viết các kernel GPU tùy chỉnh. Khóa học bao gồm các mô hình lập trình, ngữ nghĩa ngôn ngữ, hành vi số học và tối ưu hóa hiệu suất, từ phép cộng vector cơ bản đến các toán tử ghép nối và chia ô được sử dụng trong các hệ thống học sâu hiện đại.
Giới thiệu về Lập trình ROCm và HIP: Một Bài Hướng Dẫn Thực Hành
AI024Giới thiệu về Lập trình ROCm và HIP: Một Bài Hướng Dẫn Thực Hành
Một hướng dẫn thực tế, hiện đại về lập trình GPU AMD với ROCm và HIP. Bao gồm toàn bộ stack phần mềm, cài đặt, quy trình xây dựng, lập trình kernel, quản lý bộ nhớ, kỹ thuật tối ưu hiệu suất, sử dụng thư viện, chuyển đổi từ CUDA và các phương pháp gỡ lỗi sản xuất.
Hệ thống RAG Thực tiễn: Từ Cơ sở Kiến thức đến Tăng cường Truy xuất
AI025Hệ thống RAG Thực tiễn: Từ Cơ sở Kiến thức đến Tăng cường Truy xuất
Các ghi chú bài giảng dành cho sinh viên cung cấp cái nhìn hệ thống về việc xây dựng các hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) có thể sử dụng được. Khóa học bao gồm toàn bộ quy trình từ nhập dữ liệu, chiến lược chia nhỏ dữ liệu, ánh xạ nhúng, lưu trữ vector, truy xuất kết hợp, tái xếp hạng đến đánh giá nhằm đảm bảo các ứng dụng AI đáng tin cậy.
Phân tích Cấu trúc Dữ liệu và Thuật toán Python (ấn bản thứ 2)
AI028Phân tích Cấu trúc Dữ liệu và Thuật toán Python (ấn bản thứ 2)
Cuốn sách này là một tài liệu kinh điển về cấu trúc dữ liệu và thuật toán sử dụng Python. Bao gồm ôn tập nền tảng Python, phân tích thuật toán (ký hiệu O lớn), các cấu trúc dữ liệu cơ bản (ngăn xếp, hàng đợi, danh sách), đệ quy, tìm kiếm và sắp xếp, thuật toán cây và đồ thị. Thông qua các đoạn mã thực hành, giúp người đọc hiểu cách triển khai hiệu quả các kiểu dữ liệu trừu tượng khác nhau bằng Python.
Reinforcement Learning: An Introduction
AI029Reinforcement Learning: An Introduction
A comprehensive foundational textbook on reinforcement learning, covering key algorithms such as Q-learning, Sarsa, and TD-learning, while bridging the gap between tabular methods and function approximation.
Nền tảng Trí tuệ nhân tạo sinh bằng Python
AI030Nền tảng Trí tuệ nhân tạo sinh bằng Python
Một hướng dẫn toàn diện về việc hiểu và triển khai Trí tuệ nhân tạo sinh (Generative AI) và các Mô hình Ngôn ngữ quy mô lớn (LLMs). Khóa học này bao gồm quá trình chuyển đổi từ nền tảng lý thuyết đến phát triển thực tế bằng Python, bao gồm GANs, mô hình khuếch tán, bộ chuyển đổi (transformers), điều chỉnh tinh (fine-tuning), và triển khai sản xuất.
Hệ thống Máy tính: Góc nhìn của một Lập trình viên (Phiên bản Toàn cầu)
AI031Hệ thống Máy tính: Góc nhìn của một Lập trình viên (Phiên bản Toàn cầu)
Một cuộc khảo sát toàn diện về cách các hệ thống máy tính thực thi chương trình và lưu trữ thông tin. Khóa học này nối liền khoảng cách giữa lập trình cấp cao và phần cứng nền tảng, bao gồm biểu diễn mức máy, kiến trúc bộ xử lý, cấu trúc bộ nhớ và lập trình đồng thời.