Đầu tiên, mình rất cảm ơn anh NgọcNB - giảng viên giảng dạy chính của khóa học, anh Khôi - trợ giảng và đội ngũ Proton X đã cung cấp một khóa học chất lượng về nền tảng AI, hỗ trợ mình nhiệt tình trong quá trình học tập. Dưới đây là cảm nhận của mình sau khi tham gia khóa học TF09:

- Về nội dung khóa học: cung cấp chi tiết và đầy đủ kiến thức nền tảng vững chắc về trí tuệ nhân tạo, bao gồm các chủ đề như toán học, học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính,... nội dung được trình bày một cách rõ ràng và dễ hiểu thông qua các video ngắn trước buổi học zoom và trong buổi zoom còn được giải thích kĩ hơn và sâu hơn. Khóa học không chỉ tập trung vào lý thuyết và còn chú trọng đến việc rèn luyện kĩ năng lập trình qua các bài tập, dự án và thử thách, giúp mình củng cố kiến thực đã học và phát triển các kỹ năng cần thiết để làm việc trong lĩnh vực AI.

- Về giảng viên - anh NgọcNB là chuyên gia có chuyên môn cao và có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực AI, anh luôn nhiệt tình giải đáp các câu hỏi của học viên, cung cấp nhiều thông tin, xu hướng mới nhất trên thị trường, hướng dẫn các kĩ năng cần thiết trước khi tuyển dụng, mình đặc biệt ấn tượng về hướng dẫn mọi người "hái sao" trên GitHub :D.Mình tin rằng khóa học TF này sẽ là một lựa chọn tuyệt vời cho những ai muốn tìm hiểu về AI hoặc muốn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực này. Sau khi học xong khóa này, khẳng định mọi người sẽ muốn học thêm khóa học khác của anh Ngọc (mình còn phân vân không biết nên học khóa nào trước :D)

Khi dự định thi lấy chứng chỉ Tensorflow, em vô tình biết đến ProtonX. Mặc dù tất cả các kiến thức, nội dung, tài liệu về AI và Machine Learning có rất nhiều trên mạng hoặc trong sách. Nhưng quan trọng là phương pháp giảng dạy và người truyền đạt sẽ giúp kiến thức của chúng ta được sắp xếp một cách tuần tự và bài bản hơn.1. Về phương pháp giảng dạy:

• Chương trình giảng dạy được thiết kế từ cơ bản đến nâng cao, bao gồm các kiến thức về toán học (đại số tuyến tính, giải tích, xác suất,...), các khái niệm về Machine Learning (overfitting, underfitting, classification, regression,...), các mô hình học sâu (Deep Learning) và các thuật toán tối ưu hóa (Optimization Techniques). Điều này giúp em nắm bắt các vấn đề cốt lõi và hiểu được cách hoạt động của các mô hình AI.

• Ngoài lý thuyết, khóa học còn bao gồm nhiều bài tập và các dự án thực tế giúp em có nhiều cơ hội thực hành và tích lũy kinh nghiệm.

• Nội dung khóa học được cập nhật theo xu hướng mới nhất, giúp em nắm bắt được các công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực AI và Machine Learning.

2. Về người truyền đạt:

• Thầy Ngọc là giảng viên giảng dạy chuyên nghiệp, thầy có kiến thức sâu rộng và cách truyền đạt dễ hiểu. Thầy luôn sẵn sàng giải đáp thắc mắc và hỗ trợ học viên trong quá trình học.

Em mong muốn được bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến ProtonX, anh Bá Ngọc và Khôi, những người đã hướng dẫn, hỗ trợ và tiếp cho em rất nhiều động lực trong suốt hành trình học TF và AI.

Em rất hài lòng với những gì mình đã học được, khóa học giúp em tự tin hơn vào chuyên môn và các kỹ năng trong công việc hiện tại.

Đầu tiên, em muốn bày tỏ lời cảm ơn chân thành đến team ProtonX, đặc biệt là anh Bá Ngọc và Khôi, những người đã đóng vai trò nòng cốt trong việc hướng dẫn và truyền cảm hứng trong suốt hành trình này. Kiến thức chuyên môn, niềm đam mê và sự cống hiến của mọi người cho việc giảng dạy đã góp phần giúp em có được thành công này và thúc đẩy em đạt đến tầm cao mới.

Đạt được Chứng chỉ TensorFlow và Chứng chỉ Databricks Certified Machine Learning Associate là một trải nghiệm tuyệt vời. Những thành tích này không chỉ là chiến thắng của cá nhân mà còn là minh chứng cho việc bản thân em đã không ngừng học hỏi và phát triển nghề nghiệp. Em tin rằng việc luôn cập nhật các xu hướng và công nghệ mới nhất là điều cực kỳ quan trọng, đồng thời những chứng chỉ này đã củng cố kiến thức và trình độ của em trong hai lĩnh vực đang được săn đón rộng rãi như hiện nay.

Chi tiết chứng chỉ của Tuấn.

Em muốn gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến boss Ngọc và team ProtonX đã hỗ trợ và giúp đỡ em trong quá trình học tập và đạt được chứng chỉ Google TensorFlow.

Qua việc học hỏi và trau dồi, tôi hiểu được kiến thức của công nghệ TensorFlow và sức mạnh của deep learning được ứng dụng trong thực tế thông qua các mô hình được học trong khóa học. Ngoài ra những bài tập và assignment trong khóa học, còn giúp em nắm rõ được bản chất của vấn đề cốt lõi của việc xây dựng mô hình AI mà trước đây em chỉ chăm chăm tuning bừa mà không hiểu rõ bản chất hoạt động của nó. Em trân trọng cảm ơn những cống hiến của anh Ngọc cũng như team ProtonX đã đem lại giá trị cho cộng đồng và rất mong muốn có thêm cơ hội học hỏi từ team mình trong tương lai. Một lần nữa, xin cảm ơn ProtonX Team!

Edward Nguyen Học viên TF 06 Master of Data Science - Monash University

Chi tiết chứng chỉ của Chung.

Đầu tiên em nghĩ đây là một khóa học rất tuyệt vời và nó phù hợp với nhiều đối tượng từ mới làm quen AI đến đã có một số kinh nghiệm làm việc với AI nói chung và Tensorflow nói riêng . Ngoài ra khóa học còn cung cấp một số khóa học bổ trợ khác về toán python giúp mọi người đỡ bỡ ngỡ hơn khi học các kiến trúc về Neural Network,CNN,LSTM,..., Do có record cũng như video bài giảng cho mỗi phần kiến thức nên ta có thể xem và nghe ở bất cứ ở đâu,thời gian nào.

Đặc biệt anh Ngọc giảng giải về cách hoạt động của các mô hình rất dễ hiểu và chi tiết từng những phần cơ bản nhất. Ngoài ra em cũng học hỏi được rất nhiều từ việc đánh giá, lựa chọn các mô hình phù hợp cho từng loại bài toán sao cho tối ưu nhất Cũng như một số kĩ thuật cho framework Tensorflow.

Vì vậy nếu bạn muốn bắt đầu với AI hoặc đang muốn kiếm gì đó về AI để làm, thì hãy thử học khóa TF của anh Ngọc nhé, đảm bảo là khóa học bạn sẽ nhận về được rất nhiều thứ đó.

Đường dẫn chứng chỉ của Bảo.

Thịnh - sinh viên năm nhất Đại học bang Arizona với chứng chỉ AI từ Google.

Đường dẫn chứng chỉ của Thinh.

Em rất vui vì đã thành công vượt qua kỳ thi Chứng chỉ TensorFlow! Đây là một cột mốc quan trọng đối của bản thân vì em đã rất cố gắng & chăm chỉ học và áp dụng các kỹ năng deep learning trong vòng 5 tháng.

Em mong muốn được bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến đội ngũ ProtonX, anh Bá Ngọc và Khôi, những người đã hướng dẫn, hỗ trợ và động viên em trong suốt hành trình. ProtonX là một nền tảng tuyệt vời giúp mọi người học coding và AI. Đó là những cố vấn tuyệt vời, dạy em rất nhiều điều và truyền cảm hứng giúp em theo đuổi đam mê của mình.

Em cũng xin cảm ơn tất cả những người đã ủng hộ mình trong suốt chặng đường vừa qua. Sau kỳ thi này, em mong muốn được tiếp tục học hỏi và khám phá những cơ hội mới trong lĩnh vực AI.

Đường dẫn chứng chỉ của Phát.

Chào mọi người trong lớp TensorFlow 8,

Hôm nay, mình muốn chia sẻ và nhận xét về những trải nghiệm học tập của mình trong khoá học TensorFlow 8. Đây thực sự là một hành trình đầy ấn tượng và đáng nhớ đối với 1 người trái ngành như mình. Nếu bạn không biết thì mình đang theo học ngành xây dựng, hiện tại mình đang là graduate student vẫn trong lĩnh vực xây dưng nhưng công việc của mình liên quan đến data, ứng dụng AI trong xây dựng. Dưới đây là một số điểm nổi bật mà mình muốn chia sẻ:

1. Giáo trình Video- Slide Tuyệt Vời

Lớp học cung cấp cho chúng ta các video giảng dạy ngắn gọn và chi tiết. Cách chia nhỏ nội dung giúp mình linh hoạt trong việc học, và điều quan trọng hơn, các video này rất dễ hiểu. Thường, mình xem các video trước buổi học, giúp mình nắm bắt nội dung cơ bản, và sau đó, tại buổi học, mình có thể đặt ra các câu hỏi chuyên sâu hơn với giảng viên.

2. Giảng Viên Kiến Thức Vững Vàng

Giảng viên chính (anh Ngọc) không chỉ có kiến thức sâu rộng về TensorFlow mà còn có khả năng giúp mình hiểu sâu hơn về AI. Điều này giúp mình có cái nhìn toàn diện hơn về lĩnh vực này.

3. Kiến Thức Bổ Sung Từ Phản Hồi

Không chỉ dừng lại ở giáo trình, lớp còn nhận được kiến thức bổ sung sau khi anh Ngọc (giảng viên) đánh giá lớp còn thiếu gì. Điều này giúp mình tiếp tục nâng cao kiến thức và kỹ năng của mình. Ví dụ: các bạn có thể tham gia lớp học Python for Science hoàn toàn miễn phí, đây cũng là cơ duyên dẫn mình đến lớp.

4. Slack - Nền Tảng Giao Tiếp Tiện Lợi

Hệ thống Slack giữa giảng viên và học viên là một công cụ vô cùng thuận tiện. Giảng viên phản hồi nhanh chóng, và nó giúp chúng ta dễ dàng trao đổi thông tin và hỏi đáp mọi thắc mắc.

5. Buổi Coding Trực Tiếp và Kinh Nghiệm Thực Tế

Những buổi học thực hành trực tiếp đã giúp mình nhận thêm được những kinh nghiệm quý báu từ anh Ngọc. Chúng ta đã học cách xây dựng và huấn luyện các mô hình thực tế, điều này thực sự hữu ích cho công việc thực tế.

6. Lưu Trữ Online Thuận Tiện

Dù mình có lịch học bận rộn và không thể theo kịp chương trình, hệ thống lưu trữ bài giảng và video online (với một khoản phí tượng trưng sau khi kết thúc khóa học) rất hữu ích. Điều này cho phép mình xem lại và bổ sung kiến thức sau này một cách dễ dàng.

In general, khoá học TensorFlow 8 đã mang lại cho mình nhiều kiến thức bổ ích và trải nghiệm học tập thú vị. Mình đã học được nhiều điều và cảm ơn mọi người đã đồng hành cùng mình trong hành trình này.

Chúc mọi người học tốt và thành công trong những dự án tương lai!

Dạ em chào anh, anh giới thiệu qua bản thân với ạ (tên tuổi, nghề nghiệp, nơi đang theo học, ...). anh có thể nói chi tiết về chuyên ngành anh đang theo học nữa được không ạ?

Xin chào các bạn, mình tên là Hoàng Sơn, hiện tại mình đang là nghiên cứu sinh tiến sĩ năm cuối tại đại học Monash. Nghiên cứu của mình chủ yếu về sự hình thành mây và mưa dựa trên dữ liệu quan trắc và mô hình. Nghiên cứu về mây rất quan trọng vì nó ảnh hưởng tới sự hình thành mưa cũng như lượng năng lượng mặt trời chúng ta nhận được tại mặt đất. Thường thì dữ liệu quan trắc trong nghiên cứu của mình được thu thập từ các chuyến đi khảo sát bằng thuyền và máy bay ở khu vực Nam Đại Dương. Mình cũng sử dụng dữ liệu quan trắc này để so sánh với các mô hình dự báo. Mô hình dự báo thường được xây dựng từ rất nhiều quá trình vật lý trong tự nhiên thông qua các công thức toán như chúng ta được học ở trong những năm đầu đại học. Nếu có bạn nào muốn tư vấn học lên Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ về ngành Khí tượng thì liên hệ với mình nhé.

Vì sao anh lại quyết định tham gia kỳ thi chứng chỉ Tensorflow?

Mình thi cho vui và để biết kì thi chứng chỉ Tensorflow như thế nào thôi. Hihi mình đùa thôi, mình nói vậy tại vì mình học PhD rồi. Mình được đánh giá dựa trên các bài báo khoa học hơn là bằng cấp. Tuy nhiên, với các bạn sinh viên đang còn học đại học ở Việt nam, có chứng chỉ để thể hiện năng lực với nhà tuyển dụng là cực kì cần thiết. Không cần biết bạn thực chất giỏi như thế nào nhưng nếu bạn không có một bằng chứng gì đó để thể hiện năng lực của mình thì sẽ rất khó cho nhà tuyển dụng chú ý đến CV của bạn.

Cảm nhận của anh thế nào khi đạt điểm tuyệt đối?

Thực ra thì trước khi thi mình cũng hồi hộp. Cảm giác cứ như đi thi đại học mặc dù mình đã trải qua rất rất nhiều cuộc thi khác nhau. Sau khi biết bài thi của mình được 25/25 thì mình rất vui. Trong 5 đề thi thì có một câu số 4 về xử lý ngôn ngữ tự nhiên là hơi khó. Mình đã phải áp dụng rất nhiều thuật toán khác nhau để làm. Tuy nhiên mình nghĩ nếu mình ôn kĩ bài tập của Thầy Ngọc (bật mí với các bạn là xử lý ngôn ngữ tự nhiên lĩnh vực chuyên của Thầy nhé) cho nhiều hơn thì mình có thể tiết kiệm được nhiều thời gian và giải quyết bài thi một cách triệt để hơn.

Như chúng em được biết anh đang là nghiên cứu sinh ngành khí tượng, anh có dự định xuất bản những nghiên cứu ứng dụng AI vào ngành của mình hay không? Nếu anh đang xây dựng AI cho một bài toán gần đây, nhóm rất mong anh chia sẻ con đường xây dựng dữ liệu, mô hình, quá trình training.

Mình cũng đang bắt đầu nghiên cứu ứng dụng AI vào lĩnh vực khí tượng. Ví dụ như dự báo thời tiết, đánh giá khả năng hình thành bão từ ảnh vệ tinh. Gần đây mình có tham gia vào dự án về nhận diện các loại mây khác nhau. Dữ liệu được lấy từ ảnh vệ tinh và nhóm mình phải tự đánh nhãn. Mô hình được sử dụng là CNN và được train trên supercomputer của Trường đại học. Thực ra bài toán này không phải do mình làm chủ đề tài, vậy nên mình rất hy vọng trong tương lai gần mình có thể làm tạo ra được một mô hình AI riêng cho bản thân.

Với anh, hình thức học online như thế có đem lại hiệu quả không? Có những khó khăn gì khi tiếp thu bài giảng không?

Mình nghĩ hình thức học online là tốt hơn rất nhiều so với offline. Lý do quan trọng nhất đó là các bạn có thể xem lại bài giảng của Thầy bất cứ lúc nào mình muốn. Lý do thứ 2 đó là các bạn tiết kiệm được thời gian. Mình thấy không có gì khó khăn khi tiếp thu cả, thậm chí còn tốt hơn vì Thầy giảng qua Zoom và cả lớp thảo luận qua Slack chat. Một điều tuyệt vời đó là nếu mình xem lại video mà không hiểu thì mình có thể hỏi Thầy và các bạn trọng lớp bất kỳ lúc nào qua nhóm chat.

Anh biết đến lớp học của anh Ngọc là do đâu? Cảm nhận của anh về chất lượng bài giảng, giảng viên,... của khóa học như thế nào?

Mình biết tới Thầy Ngọc qua Youtube. Mình thường vào Youtube để nghe bài giảng online. Vô tình hôm đó mình có thấy kênh ProtonX. Thấy tựa đề về mô hình CNN và bằng tiếng việt nữa nên mình vào xem. Cảm nhận đầu tiên của mình là “ui bạn này giảng dễ hiểu thế”, xong mình cứ thế xem hết video này sang video khác. Sau đó mình mới vào xem người dạy thì mình lại: “ui bạn này trẻ và đẹp trai thế” (Cười). Sau đó mình rủ thêm em gái mình cùng đăng kí khoá học Tensorflow 03 của Thầy. Về chất lượng dạy học của Thầy thì mình nghĩ 100/100 điểm. Thầy dạy rất chi tiết và cụ thể. Sau khóa học của Thầy mình hoàn toàn có thể đọc hiểu các bài báo nghiên cứu ứng dụng machine learning vào ngành Khí tượng. Về bài giảng của Thầy thì … siêu cute. Thầy dạy từng slide thuật toán bằng hình ảnh mà như xem phim vậy. Ngoài ra cũng phải kể đến các bạn trợ giảng trong đó có Trung Thành, rất nhiệt tình giúp đỡ mọi người và cũng giống Thầy Ngọc là code rất giỏi.