Tổng cộng:
[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 học1. Regular Expressions và Edit DistanceHiểu 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 EmbeddingsKhám phá cách biểu diễn từ dưới dạng vector số học.Ứng dụng Embeddings trong việc hiểu ngữ nghĩa ngôn ngữ.3. Word2Vec và GloVeTìm 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 NgữHiểu cách hoạt động của các mô hình ngôn ngữ.Ứng dụng trong dự đoán và sinh văn bản.5. RNN và LSTMTìm 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 MáyKhám phá cách máy tính dịch ngôn ngữ tự động.Thực hành với các mô hình dịch máy cơ bản.7. Mô Hình TransformerHiểu 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 DụngTìm hiểu BERT – mô hình thay đổi cuộc chơi trong NLP.Ứng dụng BERT trong phân loại văn bản và NER.9. NER – Name Entity RecognitionNhận diện thực thể có tên (NER) trong văn bản.Thực hành xây dựng hệ thống NER với Python.10. GPT và Ứng DụngKhám phá GPT – mô hình sinh văn bản tiên tiến.Ứng dụng trong chatbot và hỏi đáp tự động.11. Bài Toán Hỏi Đáp – Question AnsweringTìm 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 RetrievalHiểu cách truy xuất thông tin từ dữ liệu lớn.Ứng dụng Dense Passage Retrieval trong hỏi đáp.13. Prompt EngineeringKỹ 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 ModelsTìm 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 NóiKhám phá cách xử lý ngôn ngữ nói với Wave2Vec.Ứng dụng trong nhận diện và phân tích giọng nói.
[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
[/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 ảnhỨng dụng phân đoạn hình ảnh + thay thế đồ vật trong ảnhSử dụng công nghệ tiên tiến nhất RAGs + LLMs để xây dựng ChatbotCông 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 codeSử 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 học1. [Zoom 29-6-2024] Sử Dụng API Liên Quan Tới Văn BảnBuổi 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 EngineeringPrompt 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 ẢnhAI 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 HìnhTùy 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 + CloudDocker 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 ĐạiRetrieval-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 IndexLangChain 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 + VideoAI 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 DiệnMột 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 BạnTự 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 TuầnCuối 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.
[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
[/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 AI Automation Cùng Hoàng Mạnh Cường Topmax hướng dẫn bạn quy trình tự động hóa trong việc tạo nội dung, tạo ảnh, tạo video, tạo content vận hành mượt mà trong marekting và kinh doanh, giúp x10 hiệu suất làm việc hiệu quả nhất, giảm thiểu chi phí và gia tăng lợi nhuậnKhóa học sẽ giúp bạn- Tạo nội dung, ảnh, video, content hấp dẫn Ứng dụng tư duy làm việc với AL giúp gia tăng hiệu suất làm việc. Trước đây bạn cần thuê nhân sự 18h thì với AL giúp bạn ứng dụng 24/24h- Giảm thiểu chi phí, trước đây bạn cần 5 nhân sự tạo ra hệ thống làm marekting thì giờ bạn chỉ cần 1 nhân sự biết sử dụng và ứng dụng AL rút ngắn thời gian, gia tăng hiệu quả trong công việc kinh doanh từ marekting, chăm sóc, bán hàng,... đều tự động hóa hoàn toàn.Nội dung khóa họcChương I: Tư duy & Chiến lượcBài 1: Lộ trình học tập - Tổng quan về khóa học AI Automation MarketingBài 2: Tư duy đúng để ứng dụng AI 10X hiệu suất trong MarketingBài 3: Quy trình 4 bước ứng dụng AI vào MarketingBài 4: Hướng dẫn tạo tài khoản ChatGPT một cách chi tiết và dễ dàngBài 5: Cách tải và sử dụng ChatGPT trên thiết bị di động (Mobile)Bài 6: Làm quen với giao diện ChatGPT - Hướng dẫn từng bướcBài 7: Kỹ thuật sử dụng câu lệnh ChatGPT hiệu quả gấp 10 lầnBài 8: 5 thành phần quan trọng để tạo nên một câu lệnh ChatGPT hoàn hảoBài 9: Bí mật tối ưu hiệu suất ChatGPT - Phần 1Bài 10: Bí mật tối ưu hiệu suất ChatGPT - Phần 2Bài 11: Bí mật tối ưu hiệu suất ChatGPT - Phần 3Bài 12: Bí mật tối ưu hiệu suất ChatGPT - Phần 4Bài 13: Bí mật tối ưu hiệu suất ChatGPT - Phần 5Bài 14: Lưu ý cần tránh khi sử dụng AI để viết nội dung không bị bóp tương tácBài 15: Mẹo tăng tương tác hiệu quả cho các nội dung AI tạo raBài 16: Quy trình huấn luyện ChatGPT từ A-Z để tối ưu hiệu quả sử dụngBài 17: Ứng dụng AI sản xuất hình ảnh từ video và giọng nói một cách chuyên nghiệpChương 2: Ứng dụng AI và AutomationBài 18: Tư duy sử dụng công cụ Ai & AutomationBài 19: Automation Content - Tạo bài viết hàng loạtBài 19.1: Cài đặt GPT for WorkBài 20: Ai-Auto-B20 - Automation - Viết nội dung cho Sản phẩm từ Hình ảnhBài 21: Modeling Content từ VideoBài 21.1: Kích hoạt App Script bóc tách Nội dungBài 22: Đăng ký Tài khoản Tạo VoiceBài 23: Tạo voice Từ Text (Từ văn bản thành Giọng nói)Bài 24: Clone giọng nói của bạn bằng AiBài 25: Ứng dụng AI Tạo ra bản sao của chính mình bằng Video - P1Bài 26: Ứng dụng AI Tạo ra bản sao của chính mình bằng Video - P2Bài 27: Ứng dụng AI Tạo ra bản sao của chính mình bằng Video - P3Bài 28:Ứng dụng AI Tạo Video giới thiệu cty Đa Ngôn NgữBài 29: Tư duy sử dụng HEYGENKHẢO SÁT ĐÁNH GIÁ CUỐI KHÓA HỌC AI AUTOMATION
[giaban]0đ[/giaban]
[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
[chitiet]
Share Khóa Học AI Automation Cùng Hoàng Mạnh Cường Topmax hướng dẫn bạn quy trình tự động hóa trong việc tạo nội dung, tạo ảnh, tạo video, tạo content vận hành mượt mà trong marekting và kinh doanh, giúp x10 hiệu suất làm việc hiệu quả nhất, giảm thiểu chi phí và gia tăng lợi nhuận
Khóa học sẽ giúp bạn
- Tạo nội dung, ảnh, video, content hấp dẫn
Ứng dụng tư duy làm việc với AL giúp gia tăng hiệu suất làm việc. Trước đây bạn cần thuê nhân sự 18h thì với AL giúp bạn ứng dụng 24/24h
- Giảm thiểu chi phí, trước đây bạn cần 5 nhân sự tạo ra hệ thống làm marekting thì giờ bạn chỉ cần 1 nhân sự biết sử dụng và ứng dụng AL rút ngắn thời gian, gia tăng hiệu quả trong công việc kinh doanh từ marekting, chăm sóc, bán hàng,... đều tự động hóa hoàn toàn.
Nội dung khóa học
Chương I: Tư duy & Chiến lược
Bài 1: Lộ trình học tập - Tổng quan về khóa học AI Automation Marketing
Bài 2: Tư duy đúng để ứng dụng AI 10X hiệu suất trong Marketing
Bài 3: Quy trình 4 bước ứng dụng AI vào Marketing
Bài 4: Hướng dẫn tạo tài khoản ChatGPT một cách chi tiết và dễ dàng
Bài 5: Cách tải và sử dụng ChatGPT trên thiết bị di động (Mobile)
Bài 6: Làm quen với giao diện ChatGPT - Hướng dẫn từng bước
Bài 7: Kỹ thuật sử dụng câu lệnh ChatGPT hiệu quả gấp 10 lần
Bài 8: 5 thành phần quan trọng để tạo nên một câu lệnh ChatGPT hoàn hảo
Bài 9: Bí mật tối ưu hiệu suất ChatGPT - Phần 1
Bài 10: Bí mật tối ưu hiệu suất ChatGPT - Phần 2
Bài 11: Bí mật tối ưu hiệu suất ChatGPT - Phần 3
Bài 12: Bí mật tối ưu hiệu suất ChatGPT - Phần 4
Bài 13: Bí mật tối ưu hiệu suất ChatGPT - Phần 5
Bài 14: Lưu ý cần tránh khi sử dụng AI để viết nội dung không bị bóp tương tác
Bài 15: Mẹo tăng tương tác hiệu quả cho các nội dung AI tạo ra
Bài 16: Quy trình huấn luyện ChatGPT từ A-Z để tối ưu hiệu quả sử dụng
Bài 17: Ứng dụng AI sản xuất hình ảnh từ video và giọng nói một cách chuyên nghiệp
Chương 2: Ứng dụng AI và Automation
Bài 18: Tư duy sử dụng công cụ Ai & Automation
Bài 19: Automation Content - Tạo bài viết hàng loạt
Bài 19.1: Cài đặt GPT for Work
Bài 20: Ai-Auto-B20 - Automation - Viết nội dung cho Sản phẩm từ Hình ảnh
Bài 21: Modeling Content từ Video
Bài 21.1: Kích hoạt App Script bóc tách Nội dung
Bài 22: Đăng ký Tài khoản Tạo Voice
Bài 23: Tạo voice Từ Text (Từ văn bản thành Giọng nói)
Bài 24: Clone giọng nói của bạn bằng Ai
Bài 25: Ứng dụng AI Tạo ra bản sao của chính mình bằng Video - P1
Bài 26: Ứng dụng AI Tạo ra bản sao của chính mình bằng Video - P2
Bài 27: Ứng dụng AI Tạo ra bản sao của chính mình bằng Video - P3
Bài 28:Ứng dụng AI Tạo Video giới thiệu cty Đa Ngôn Ngữ
Bài 29: Tư duy sử dụng HEYGEN
KHẢO SÁT ĐÁNH GIÁ CUỐI KHÓA HỌC AI AUTOMATION
[/chitiet]
Ai-automation
[/chitiet]
 |
| Ai-automation |
[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 họcLớp Big TechBuổi 1: Algorithmic Complexity & ArrayBuổi 2: Linked ListBuổi 3: Stack & QueueBuổi 4: Recursion & BacktrackBuổi 5: Binary SearchBuổi 6: SortBuổi 7: Hash TableBuổi 8: Tree – DFS, BFS…Buổi 9: Graph – DFS, BFS…Buổi 10: HeapBuổi 11: StringsBuổi 12: Greedy AlgorithmsBuổi 13: Mock interview cuối khóa (EASY – MEDIUM)
Lớp FAANGBuổi 1: Two Pointers & Sliding WindowBuổi 2: Bit Manipulation & BitmaskingBuổi 3: Stack, Queue (advanced)Buổi 4: Recursion & backtrack (Advanced)Buổi 5: Binary Search (advanced)Buổi 6: Advanced Sorts & Divide and ConquerBuổi 7: String Matching ProblemsBuổi 8: Tree (advanced)Buổi 9: Union Find & Topological SortBuổi 10: Algorithms on Weighted GraphsBuổi 11: Dynamic Programming (1)Buổi 12: Dynamic Programming (2)Buổi 13: Segment TreeBuổi 14: Mock interview cuối khóa (MEDIUM - HARD)
[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].jpg "Thuật Toán Thực Chiến DSA For Coding Interview")
Thuật Toán Thực Chiến DSA For Coding Interview
[/chitiet]
.jpg "Thuật Toán Thực Chiến DSA For Coding Interview") |
| Thuật Toán Thực Chiến DSA For Coding Interview |
[masp]khoa_hoc_[/masp]
[giaban]0đ[/giaban]
[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
[chitiet]Share Khóa Học 10X Marketing System Cùng Hoàng Mạnh Cường Topmax hướng dẫn bạn tạo sự khác biệt cho thương hiệu thông qua việc nghiên cứu, ứng dụng thực chiến vào công việc kinh doanh để đạt được hiệu quả tốt nhất. Khóa học sẽ giúp bạn- Khoá học dành cho các chủ doanh nghiệp vừa và nhỏ hoặc quản lý marketingHiểu bản chất của marketing t- Tạo hệ thống marekting đa kênh, hiểu cốt lõi nguyên lí của trò chơi marketing - CHìa khóa thành công kinh doanh online, bí mất hệ thống khách hàng tiềm năng - Quy trình tạo ra chân dung khách hàng mục tiêu và cách phân khúc khách hàng tối ưu nhất - Ứng dụng al xây dựng hồ sơ khách hàng, nghiên cứu thị trường và đối thủ cạnh tranh - Tạo ra chiến lược nội dung siêu chuyển đổi và nội dung phếu, nông sâu, rộng Nội dung khóa họcBài 1: Hệ thống Marketing đa kênhBài 2: Lộ trình học tập 10X Marketing SystemhapterBài 3: Chìa khóa thành công kinh doanh onlineBài 4: Bí mật hệ thống 100 triệu khách hàng tiềm năngBài 5: Hiểu đúng về hệ thống marketing onlineBài 6: Ma trận content đa điểm chạm EFFECTIVE FREQUENCYBài 7: Nguyên lý gốc của trò chơi marketingBài 8: 5 yếu tố cốt lõi để xây chiến lược nội dung chuyển đổi chuyển đổi caoBài 9: Quy trình 5 bước xác định chân dung khách hàng mục tiêuBài 10: Cách phân khúc khách hàng để tối ưu hiệu quả marketingBài 11: 3 tiêu chí lựa chọn khách hàng tiềm năng trên onlineBài 12: Xây dựng hồ sơ khách hàng (Phần 01)Bài 13: Xây dựng hồ sơ khách hàng (Phần 02)Bài 14: Xây dựng hồ sơ khách hàng (Phần 03)Bài 15: Quy trình 5 bước để hoàn thiện hồ sơ khách hàngBài 16: Áp dụng hồ sơ khách hàng tạo video marketing đột pháBài 17: Những sai lầm nghiêm trọn khi làm video marketingBài 18: Ứng dụng AI xây dựng hồ sơ khách hàngBài 19: Nguyên lý gốc của chiến lược nội dungBài 20: Chiến lược modeling khi nghiên cứu thị trường và đối thủBài 21: Giải mã chiến lược nội dung siêu chuyển đổiBài 22: Kích hoạt hệ thống marketing bằng chiến lược phễu nội dung Rộng-Nông-SâuĐÁNH GIÁ CUỐI KHÓA HỌC 10X Marketing System
[giaban]0đ[/giaban]
[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
[chitiet]
Share Khóa Học 10X Marketing System Cùng Hoàng Mạnh Cường Topmax hướng dẫn bạn tạo sự khác biệt cho thương hiệu thông qua việc nghiên cứu, ứng dụng thực chiến vào công việc kinh doanh để đạt được hiệu quả tốt nhất.
Khóa học sẽ giúp bạn
- Khoá học dành cho các chủ doanh nghiệp vừa và nhỏ hoặc quản lý marketing
Hiểu bản chất của marketing t
- Tạo hệ thống marekting đa kênh, hiểu cốt lõi nguyên lí của trò chơi marketing
- CHìa khóa thành công kinh doanh online, bí mất hệ thống khách hàng tiềm năng
- Quy trình tạo ra chân dung khách hàng mục tiêu và cách phân khúc khách hàng tối ưu nhất
- Ứng dụng al xây dựng hồ sơ khách hàng, nghiên cứu thị trường và đối thủ cạnh tranh
- Tạo ra chiến lược nội dung siêu chuyển đổi và nội dung phếu, nông sâu, rộng
Nội dung khóa học
Bài 1: Hệ thống Marketing đa kênh
Bài 2: Lộ trình học tập 10X Marketing Systemhapter
Bài 3: Chìa khóa thành công kinh doanh online
Bài 4: Bí mật hệ thống 100 triệu khách hàng tiềm năng
Bài 5: Hiểu đúng về hệ thống marketing online
Bài 6: Ma trận content đa điểm chạm EFFECTIVE FREQUENCY
Bài 7: Nguyên lý gốc của trò chơi marketing
Bài 8: 5 yếu tố cốt lõi để xây chiến lược nội dung chuyển đổi chuyển đổi cao
Bài 9: Quy trình 5 bước xác định chân dung khách hàng mục tiêu
Bài 10: Cách phân khúc khách hàng để tối ưu hiệu quả marketing
Bài 11: 3 tiêu chí lựa chọn khách hàng tiềm năng trên online
Bài 12: Xây dựng hồ sơ khách hàng (Phần 01)
Bài 13: Xây dựng hồ sơ khách hàng (Phần 02)
Bài 14: Xây dựng hồ sơ khách hàng (Phần 03)
Bài 15: Quy trình 5 bước để hoàn thiện hồ sơ khách hàng
Bài 16: Áp dụng hồ sơ khách hàng tạo video marketing đột phá
Bài 17: Những sai lầm nghiêm trọn khi làm video marketing
Bài 18: Ứng dụng AI xây dựng hồ sơ khách hàng
Bài 19: Nguyên lý gốc của chiến lược nội dung
Bài 20: Chiến lược modeling khi nghiên cứu thị trường và đối thủ
Bài 21: Giải mã chiến lược nội dung siêu chuyển đổi
Bài 22: Kích hoạt hệ thống marketing bằng chiến lược phễu nội dung Rộng-Nông-Sâu
ĐÁNH GIÁ CUỐI KHÓA HỌC 10X Marketing System
[/chitiet]
10X Marketing System Cùng Hoàng Mạnh Cường Topmax
[/chitiet]
 |
| 10X Marketing System Cùng Hoàng Mạnh Cường Topmax |
[masp]khoa_hoc_[/masp]
[giaban]0đ[/giaban]
[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
[chitiet]Share Khóa Học Business Analysis Foundation Của Hai Lúa Business Analysis hướng dẫn trang bị toàn diện về kỹ năng trở thành 1 BA thực thụ. Business Analysis Foundation Của Hai Lúa Business Analysis bao gồm nền tảng tư duy BA, sử dụng công cụ, UI/UX, cách làm việc trong mô hình Scrum cho đến kiến thức và kỹ năng khác có liên quan mà 1 BA cần có...Nội dung khóa họcLESSON 1: INTRODUCTION TO BUSINESS ANALYSIS Course openingLESSON 2: HOW BUSINESS ANALYSTS WORK IN PROJECT TEAMSLESSON 3: COMPUTER BASIS FOR BUSINESS ANALYSTSLESSON 4: REQUIREMENT ELICITATIONLESSON 5: BUSINESS ANALYSIS -FUNCTIONAL REQUIREMENT ANALYSISLESSON 6: INTRODUCTION TO BUSINESS ANALYSIS LESSON 7: SYSTEM ANALYSIS - DESIGN THE SYSTEMLESSON 8:PRACTIACLLESSON 9: SYSTEM ANALYSIS - SYSTEM STRUCTURE LESSON 10: PRACTICAL- Q&ALESSON 11: BASIS OF UI/UX FOR BUSINESSLESSON 12: HOW TO DOCUMENT YOUR ANALYSIS LESSON 13: PRACTICALLESSON 14: COURSE ENDKết thúc Business Analysis Foundation Của Hai Lúa Business Analysis
[giaban]0đ[/giaban]
[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
[chitiet]
Share Khóa Học Business Analysis Foundation Của Hai Lúa Business Analysis hướng dẫn trang bị toàn diện về kỹ năng trở thành 1 BA thực thụ. Business Analysis Foundation Của Hai Lúa Business Analysis bao gồm nền tảng tư duy BA, sử dụng công cụ, UI/UX, cách làm việc trong mô hình Scrum cho đến kiến thức và kỹ năng khác có liên quan mà 1 BA cần có...
Nội dung khóa học
LESSON 1: INTRODUCTION TO BUSINESS ANALYSIS Course opening
LESSON 2: HOW BUSINESS ANALYSTS WORK IN PROJECT TEAMS
LESSON 3: COMPUTER BASIS FOR BUSINESS ANALYSTS
LESSON 4: REQUIREMENT ELICITATION
LESSON 5: BUSINESS ANALYSIS -FUNCTIONAL REQUIREMENT ANALYSIS
LESSON 6: INTRODUCTION TO BUSINESS ANALYSIS
LESSON 7: SYSTEM ANALYSIS - DESIGN THE SYSTEM
LESSON 8:PRACTIACL
LESSON 9: SYSTEM ANALYSIS - SYSTEM STRUCTURE
LESSON 10: PRACTICAL- Q&A
LESSON 11: BASIS OF UI/UX FOR BUSINESS
LESSON 12: HOW TO DOCUMENT YOUR ANALYSIS
LESSON 13: PRACTICAL
LESSON 14: COURSE END
Kết thúc Business Analysis Foundation Của Hai Lúa Business Analysis
[/chitiet]
Business Analysis Foundation Của Hai Lúa Business Analysis
[/chitiet]
 |
| Business Analysis Foundation Của Hai Lúa Business Analysis |
[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 ControlNội dung khóa họcChương 1: Hướng dẫn tham gia Github và Group hỗ trợBài 1: Hướng dẫnChương 2: Ôn tập JS và TSBài 2: JavaScript ClassBài 3: Chạy code TypeScript trên Bun, Deno và Node.jsBài 4: TypeScript ClassBài 5: Higher Order Function và Depedency InjectionBài 6: TypeScript DecoratorChương 3: Nest.js cơ bảnBài 7: Giới thiệu Nest FrameworkBài 8: Khám phá bên trong một Nest ApplicationBài 9: Làm quen GET POST PUT DELETEBài 10: Chỉnh sửa Prettier và Postman để code thuận tiện hơnBài 11: Khởi tạo database sqlite với prismaBài 12: Tích hợp Prisma Service vào Shared ModuleBài 13: Các câu lệnh Prisma CLI hay dùngBài 14: Validate file .envBài 15: Hashing service và registerBài 16: Validation với DTOBài 17: Serialization – Chuẩn hóa dữ liệu trả vềBài 18: Nest InterceptorBài 19: JWT và LoginBài 20: Refresh TokenBài 21: Custom match decoratorBài 22: Type PredicateBài 23: Tự động lưu postman environment với post scriptBài 24: Bảo vệ route với GuardBài 25: Bảo vệ route với api-keyBài 26: Authentication Guard nâng cao với điều kiệnBài 27: Chức năng logoutBài 28: Active User DecoratorBài 29: Hoàn thiện Get PostsBài 30: Hoàn thiện Create Update Delete PostChương 4: Phân tích CSDL dự án EcommerceChương 5 Chức năng User
[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
[/chitiet]
 |
| du-thanh-duoc-nest-js-super-du-an-ecommerce-api-tich-hop-thanh-toan-online |
[masp]khoa_hoc_[/masp]
[giaban]0đ[/giaban]
[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
[chitiet]Share Khóa Học Advanced Analytics With Python Của Tomorrow Marketers hướng dẫn Ứng dụng machine learning cho phân tích dự báo, đào tạo toàn diện mindset, tool và kiến thức business domain để giúp phân khúc khách hàng, dự đoán doanh thu, định giá sản phẩm và phân tích rủi ro tưởng chừng như đơn giản nhưng thực tế lại yêu cầu một nền tảng kiến thức sâu rộng về phân tích dữ liệu và ứng dụng của machine learning để có thể giải quyết.Khóa học sẽ giúp bạn- Phân khúc khách hàng với phương pháp K-means Clustering- Data Analyst xây dựng các mô hình dự đoán nhằm giải quyết các bài toán, phục vụ cho việc ra quyết định chiến lược của doanh nghiệp- Ứng dụng Linear Regression cho bài toán dự báo doanh thuỨng dụng Generative AI vào tạo Python code để tiết kiệm thời gian coding- Trang bị kiến thức bài bản từ gốc rễ về Predictive Analytics và Machine Learning- Sử dụng Python và các thuật toán quan trọng như KNN, Linear Regression, và Logistic Regression - Nâng cao lợi thế cạnh tranh khi ứng tuyểnNội dung khóa họcModule 1- Căn bản về Predictive analytics & machine learning1. 3 level của Business analytics.2. Phân loại các mảng trong AI, Machine Learning, Deep Learning.3. Các loại mô hình dự đoán.4. Tư duy: Máy học như thế nào?5. Demo dự án phân tích dự báo mẫu.Module 2- Python 1 – Kiến thức nhập môn1. Kiến thức nhập môn về lập trình Python: biến dữ liệu, kiểu dữ liệu, hàm số, cấu trúc điều khiển,….2. Thực hành tính toán cơ bản trên Python.Module 3- Python 2 – Cấu trúc dữ liệu và làm sạch dữ liệu1. Data structure trong python (List, Tuple, Dictionary, Set) và các built-in function, cách đọc hiểu list và dictionary, cách tạo lập hàm số.2. Làm sạch dữ liệu, xử lý data bị thiếu, biến đổi dữ liệu, xử lý dữ liệu dạng chuỗi, kết hợp các dataset với nhau, các phép toán với ‘join’, các phép toán tổng hợp dữ liệu.Module 4- Python 3 – Thư viện Pandas, Numpy & Seaborn1. Giới thiệu thư viện Python cho tính toán, xử lý dữ liệu và trực quan hoá: Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib.2. Thực hành sử dựng thư viện để trực quan hoá.Module 5- Python 4 – Phân tích mô tảThực hành Case study: Phân tích business performance sử dụng Python (tải dữ liệu, làm sạch, trực quan hoá)Module 6- Phân loại khách hàng với thuật toán KNN1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán K-Nearest Neighbors2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán KNN3. Ứng dụng KNN cho bài toán phân loại4. Thực hành thuật toán KNN trên Google ColabModule 7- Assignment 1: Thực hành KNN phân loại khách hàngCase study: Customer Classification– Phân tích EDA – khám phá dữ liệu khách hàng– Xây dựng mô hình KNN để phân loại khách hàng– Đánh giá độ hiệu quả của mô hìnhModule 8- Dự báo doanh thu với Linear Regression1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán Linear Regression2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán Linear Regression3. Ứng dụng Linear Regression cho bài toán dự báo4. Thực hành thuật toán Linear Regression trên Google ColabModule 9- Dự đoán giá với Multivariate & Polynomial regression1. Nguyên lý cơ bản của Multivariate & Polynomial Regression2. Case study: Dự đoán giá bất động sản– Phân tích EDA để phân tích dữ liệu– Xây dựng mô hình Multivariate/ Polynomial Regression để dự đoán giá bất động sản– Đánh giá độ hiệu quả của mô hìnhModule 10- Dự đoán rủi ro khách hàng với Logistic Regression1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán Logistic Regression2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán Logistic Regression3. Ứng dụng Logistic Regression cho bài toán phân loại4. Case study: Loan default prediction– Xây dựng mô hình Logistic Regression để dự đoán khách hàng có rủi ro cao– Đánh giá độ hiệu quảModule 11- Chọn và chuẩn hóa mô hình training1. Các kĩ thuật cross validation để điều chỉnh mô hình dự báo2. Các metrics đo lường hiệu quả của thuật toán Regression & Classification3. Kỹ thuật xử lý Overfitting: Regularization L1, L2Module 12- Assignment 2: Capstone project (Regression)Case study tối ưu marketing budget/ ROI– Phân tích EDA khám phá dữ liệu chi phí marketing và revenue– Xây dựng mô hình Multivariate/ Polynomial Regression để dự đoán revenue– Tối ưu chi phí marketing từ mô hình dự đoán– Đánh giá độ hiệu quả của mô hình
[giaban]0đ[/giaban]
[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
[chitiet]
Share Khóa Học Advanced Analytics With Python Của Tomorrow Marketers hướng dẫn Ứng dụng machine learning cho phân tích dự báo, đào tạo toàn diện mindset, tool và kiến thức business domain để giúp phân khúc khách hàng, dự đoán doanh thu, định giá sản phẩm và phân tích rủi ro tưởng chừng như đơn giản nhưng thực tế lại yêu cầu một nền tảng kiến thức sâu rộng về phân tích dữ liệu và ứng dụng của machine learning để có thể giải quyết.
Khóa học sẽ giúp bạn
- Phân khúc khách hàng với phương pháp K-means Clustering
- Data Analyst xây dựng các mô hình dự đoán nhằm giải quyết các bài toán, phục vụ cho việc ra quyết định chiến lược của doanh nghiệp
- Ứng dụng Linear Regression cho bài toán dự báo doanh thu
Ứng dụng Generative AI vào tạo Python code để tiết kiệm thời gian coding
- Trang bị kiến thức bài bản từ gốc rễ về Predictive Analytics và Machine Learning
- Sử dụng Python và các thuật toán quan trọng như KNN, Linear Regression, và Logistic Regression
- Nâng cao lợi thế cạnh tranh khi ứng tuyển
Nội dung khóa học
Module 1- Căn bản về Predictive analytics & machine learning
1. 3 level của Business analytics.
2. Phân loại các mảng trong AI, Machine Learning, Deep Learning.
3. Các loại mô hình dự đoán.
4. Tư duy: Máy học như thế nào?
5. Demo dự án phân tích dự báo mẫu.
Module 2- Python 1 – Kiến thức nhập môn
1. Kiến thức nhập môn về lập trình Python: biến dữ liệu, kiểu dữ liệu, hàm số, cấu trúc điều khiển,….
2. Thực hành tính toán cơ bản trên Python.
Module 3- Python 2 – Cấu trúc dữ liệu và làm sạch dữ liệu
1. Data structure trong python (List, Tuple, Dictionary, Set) và các built-in function, cách đọc hiểu list và dictionary, cách tạo lập hàm số.
2. Làm sạch dữ liệu, xử lý data bị thiếu, biến đổi dữ liệu, xử lý dữ liệu dạng chuỗi, kết hợp các dataset với nhau, các phép toán với ‘join’, các phép toán tổng hợp dữ liệu.
Module 4- Python 3 – Thư viện Pandas, Numpy & Seaborn
1. Giới thiệu thư viện Python cho tính toán, xử lý dữ liệu và trực quan hoá: Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib.
2. Thực hành sử dựng thư viện để trực quan hoá.
Module 5- Python 4 – Phân tích mô tả
Thực hành Case study: Phân tích business performance sử dụng Python (tải dữ liệu, làm sạch, trực quan hoá)
Module 6- Phân loại khách hàng với thuật toán KNN
1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán K-Nearest Neighbors
2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán KNN
3. Ứng dụng KNN cho bài toán phân loại
4. Thực hành thuật toán KNN trên Google Colab
Module 7- Assignment 1: Thực hành KNN phân loại khách hàng
Case study: Customer Classification
– Phân tích EDA – khám phá dữ liệu khách hàng
– Xây dựng mô hình KNN để phân loại khách hàng
– Đánh giá độ hiệu quả của mô hình
Module 8- Dự báo doanh thu với Linear Regression
1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán Linear Regression
2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán Linear Regression
3. Ứng dụng Linear Regression cho bài toán dự báo
4. Thực hành thuật toán Linear Regression trên Google Colab
Module 9- Dự đoán giá với Multivariate & Polynomial regression
1. Nguyên lý cơ bản của Multivariate & Polynomial Regression
2. Case study: Dự đoán giá bất động sản
– Phân tích EDA để phân tích dữ liệu
– Xây dựng mô hình Multivariate/ Polynomial Regression để dự đoán giá bất động sản
– Đánh giá độ hiệu quả của mô hình
Module 10- Dự đoán rủi ro khách hàng với Logistic Regression
1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán Logistic Regression
2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán Logistic Regression
3. Ứng dụng Logistic Regression cho bài toán phân loại
4. Case study: Loan default prediction
– Xây dựng mô hình Logistic Regression để dự đoán khách hàng có rủi ro cao
– Đánh giá độ hiệu quả
Module 11- Chọn và chuẩn hóa mô hình training
1. Các kĩ thuật cross validation để điều chỉnh mô hình dự báo
2. Các metrics đo lường hiệu quả của thuật toán Regression & Classification
3. Kỹ thuật xử lý Overfitting: Regularization L1, L2
Module 12- Assignment 2: Capstone project (Regression)
Case study tối ưu marketing budget/ ROI
– Phân tích EDA khám phá dữ liệu chi phí marketing và revenue
– Xây dựng mô hình Multivariate/ Polynomial Regression để dự đoán revenue
– Tối ưu chi phí marketing từ mô hình dự đoán
– Đánh giá độ hiệu quả của mô hình
[/chitiet]
Advanced Analytics With Python Của Tomorrow Marketers
[/chitiet]
 |
| Advanced Analytics With Python Của Tomorrow Marketers |
[masp]khoa_hoc_[/masp]
[giaban]0đ[/giaban]
[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
[chitiet]Share Khóa Học Xây Kênh Youtube Với AI kiếm 5000$/ tháng Của Bagi Academy hướng dẫn bạn phát triển kênh YouTube bền vững và tạo thu nhập ổn định, X10 con số , kiếm tiền triệu đô với sự hỗ trợ mạnh mè từ al để giúp bạn xây kênh youtube đạt doanh thu tốt nhất. Khóa học sẽ giúp bạn1.Tư duy xây nội dung khác biệt:• Học cách viết nội dung độc đáo, không trùng lặp với thị trường.• Nắm được cách viết nội dung tránh lỗi bị tắt kiếm tiền.• Cập nhật và áp dụng xu hướng trending AI hiệu quả.• Cá nhân hoá conten tạo phong cách kể chuyện riêng2. Làm chủ các công cụ AI để tạo ảnh, video chất lượng cao.• Liệt kê những AI được dùng và không bị quét tắt kiếm tiền• Học cách cá nhân hóa và đồng nhất nhân vật trong nội dung.3. Nghiên cứu thị trường :• Xác định tệp khán giả mục tiêu.• Phân tích thị trường và tìm từ khóa (key) tiềm năng, có thể nhân bản sang nhiều quốc gia4. Trending giọng bằng AI.• Gợi ý những giọng nói AI hiệu quả, chi phí thấp phù hợp với tệp khán giả.• Cá nhân hóa giọng đọc để phù hợp với phong cách kể chuyện kênh của bạn.5. Chỉnh sửa edit video bằng việc ứng dụng AI.• Tạo trải nghiệm mới mẻ, thu hút người xem ngay từ những giây đầu tiên.Nội dung khóa họcKhóa học Xây Kênh Youtube Với AI kiếm 5000$/ tháng Của Bagi Academy bao gồm 6 Chương, 10 Bài giảng kéo dài trong 2 Giờ 42 Phút. AI bá chủ Youtube 2025Vẽ ảnh AI dễ vãi chưởngNghiên cứu để Thắng thị trườngSkill chỉnh sửa video AI đỉnh caoTối ưu Kênh trong 1 nốt nhạcSao chép là có tiền Full
[giaban]0đ[/giaban]
[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
[chitiet]
Share Khóa Học Xây Kênh Youtube Với AI kiếm 5000$/ tháng Của Bagi Academy hướng dẫn bạn phát triển kênh YouTube bền vững và tạo thu nhập ổn định, X10 con số , kiếm tiền triệu đô với sự hỗ trợ mạnh mè từ al để giúp bạn xây kênh youtube đạt doanh thu tốt nhất.
Khóa học sẽ giúp bạn
1.Tư duy xây nội dung khác biệt:
• Học cách viết nội dung độc đáo, không trùng lặp với thị trường.
• Nắm được cách viết nội dung tránh lỗi bị tắt kiếm tiền.
• Cập nhật và áp dụng xu hướng trending AI hiệu quả.
• Cá nhân hoá conten tạo phong cách kể chuyện riêng
2. Làm chủ các công cụ AI để tạo ảnh, video chất lượng cao.
• Liệt kê những AI được dùng và không bị quét tắt kiếm tiền
• Học cách cá nhân hóa và đồng nhất nhân vật trong nội dung.
3. Nghiên cứu thị trường :
• Xác định tệp khán giả mục tiêu.
• Phân tích thị trường và tìm từ khóa (key) tiềm năng, có thể nhân bản sang nhiều quốc gia
4. Trending giọng bằng AI.
• Gợi ý những giọng nói AI hiệu quả, chi phí thấp phù hợp với tệp khán giả.
• Cá nhân hóa giọng đọc để phù hợp với phong cách kể chuyện kênh của bạn.
5. Chỉnh sửa edit video bằng việc ứng dụng AI.
• Tạo trải nghiệm mới mẻ, thu hút người xem ngay từ những giây đầu tiên.
Nội dung khóa học
Khóa học Xây Kênh Youtube Với AI kiếm 5000$/ tháng Của Bagi Academy bao gồm 6 Chương, 10 Bài giảng kéo dài trong 2 Giờ 42 Phút.
AI bá chủ Youtube 2025
Vẽ ảnh AI dễ vãi chưởng
Nghiên cứu để Thắng thị trường
Skill chỉnh sửa video AI đỉnh cao
Tối ưu Kênh trong 1 nốt nhạc
Sao chép là có tiền Full
[/chitiet]
Xây Kênh Youtube Với AI kiếm 5000$/ tháng Của Bagi Academy
[/chitiet]
 |
| Xây Kênh Youtube Với AI kiếm 5000$/ tháng Của Bagi Academy |
[masp]khoa_hoc_[/masp]
[giaban]0đ[/giaban]
[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
[chitiet]Share Khóa Học Truyền Nghề Youtube Của Bagi Academy cùng Ngô Văn Phúc là Khóa học được thiết kế để mang lại giá trị thực tiễn cao, giúp học viên phát triển kênh YouTube bền vững và tạo thu nhập ổn định, X10 con số , kiếm tiền triệu đô trên nền tảng youtube chinh phục nền tảng video lớn nhất thế giới ngay hôm nay! Khóa học sẽ giúp bạn1. Xác định ngách chủ đề phù hợp với nguồn lực: • Đặt mục tiêu tài chính rõ ràng và khả thi. • Chọn ngách phù hợp với nguồn lực và thế mạnh hiện có. 2. Viết content khác biệt trên thị trường: • Tìm hiểu các yếu tố giúp kháng bản quyền, giảm rủi ro tắt kiếm tiền. • Phân tích đối thủ cạnh tranh, thị trường, và chiến lược nội dung của họ. 3. Tư duy edit video để lách bản quyền: •Nắm vững các dạng chủ đề và phong cách cắt ghép video khác nhau. • Hiểu sâu về cách xử lý video phù hợp với từng loại nội dung. 4. Quy trình vận hành kênh YouTube hiệu quả: • Xây dựng quy trình đảm bảo kênh không bị gãy view. • Kỹ thuật kéo view, chuyển đổi kênh, và tối ưu hóa RPM.5. Tư duy vận hành đội nhómNội dung khóa họcKhóa học Truyền Nghề Youtube Của Bagi Academy bao gồm 7 Chương, 10 Bài giảng kéo dài trong 5 Giờ 40 Phút và kèm tài liệu.Sáng tạo Content trên video Ăn CắpCách ĐÁNH CẮP video không bị bản quyềnSkill SEO video lên view ầm ầmSeeding - TUT nhanh có viewSkill lôi kéo khán giảRecord Zoom các buổi
[giaban]0đ[/giaban]
[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
[chitiet]
Share Khóa Học Truyền Nghề Youtube Của Bagi Academy cùng Ngô Văn Phúc là Khóa học được thiết kế để mang lại giá trị thực tiễn cao, giúp học viên phát triển kênh YouTube bền vững và tạo thu nhập ổn định, X10 con số , kiếm tiền triệu đô trên nền tảng youtube chinh phục nền tảng video lớn nhất thế giới ngay hôm nay!
Khóa học sẽ giúp bạn
1. Xác định ngách chủ đề phù hợp với nguồn lực:
• Đặt mục tiêu tài chính rõ ràng và khả thi.
• Chọn ngách phù hợp với nguồn lực và thế mạnh hiện có.
2. Viết content khác biệt trên thị trường:
• Tìm hiểu các yếu tố giúp kháng bản quyền, giảm rủi ro tắt kiếm tiền.
• Phân tích đối thủ cạnh tranh, thị trường, và chiến lược nội dung của họ.
3. Tư duy edit video để lách bản quyền:
•Nắm vững các dạng chủ đề và phong cách cắt ghép video khác nhau.
• Hiểu sâu về cách xử lý video phù hợp với từng loại nội dung.
4. Quy trình vận hành kênh YouTube hiệu quả:
• Xây dựng quy trình đảm bảo kênh không bị gãy view.
• Kỹ thuật kéo view, chuyển đổi kênh, và tối ưu hóa RPM.
5. Tư duy vận hành đội nhóm
Nội dung khóa học
Khóa học Truyền Nghề Youtube Của Bagi Academy bao gồm 7 Chương, 10 Bài giảng kéo dài trong 5 Giờ 40 Phút và kèm tài liệu.
Sáng tạo Content trên video Ăn Cắp
Cách ĐÁNH CẮP video không bị bản quyền
Skill SEO video lên view ầm ầm
Seeding - TUT nhanh có view
Skill lôi kéo khán giả
Record Zoom các buổi
[/chitiet]
Truyền Nghề Youtube Của Bagi Academy
[/chitiet]
 |
| Truyền Nghề Youtube Của Bagi Academy |
