Hướng dẫn AI

One-hot encoding là kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu phân loại sang định dạng nhị phân, trong đó mỗi hạng mục được biểu diễn bằng một cột riêng với giá trị 1 cho biết có xuất hiện và 0 cho biết không xuất hiện ở các hạng mục còn lại.

Tìm hiểu cách tính năng Function Calling mới của OpenAI giúp các mô hình GPT tạo đầu ra JSON có cấu trúc, khắc phục các vấn đề thường gặp do đầu ra không đồng đều gây ra.

Tìm hiểu cách sử dụng API thống nhất của OpenRouter để truy cập nhiều mô hình AI, triển khai các tính năng như streaming, reasoning tokens hoặc structured outputs.

Khám phá cách tăng cường PostgreSQL với khả năng tìm kiếm vector bằng pgvector. Hướng dẫn này chỉ dẫn bạn qua cài đặt, thao tác cơ bản và tích hợp với các công cụ AI.

Tìm hiểu cách xây dựng tác nhân AI đáng tin cậy với Pydantic AI trong Python. Xác thực đầu ra, dùng công cụ và phát trực tuyến insight với các ví dụ mã thực hành.

Tìm hiểu cách cài đặt, thiết lập và chạy Qwen3 cục bộ với Ollama và xây dựng một ứng dụng đơn giản dựa trên Gradio.

Tìm hiểu cách thiết lập và sử dụng Qwen Code CLI cho các tác vụ lập trình agentic, bao gồm khám phá codebase, tái cấu trúc mã và hơn thế nữa.

Chạy GLM-5, mô hình AI open-weight tốt nhất, trên một GPU duy nhất với llama.cpp, và kết nối với Aider để biến nó thành một tác tử lập trình mạnh mẽ chạy cục bộ.

Chạy LLM cục bộ (Windows, macOS, Linux) bằng các framework LLM dễ sử dụng này: Ollama, LM Studio, vLLM, llama.cpp, Jan và llamafile.

Chạy mẫu Qwen mới nhất trên máy ảo GPU đơn, thiết lập llama.cpp và truy cập an toàn cục bộ qua SSH thông qua endpoint riêng tương thích OpenAI.

Hướng dẫn này giải đáp các câu hỏi thường gặp nhất về deep learning và khám phá nhiều khía cạnh của deep learning với các ví dụ thực tế.

Tìm hiểu về mô hình học sâu phổ biến nhất RNN và thực hành bằng cách xây dựng bộ dự đoán giá cổ phiếu MasterCard.