Thứ Năm, 28 tháng 8, 2025

12 dự án AI Nguồn Mở hàng đầu để bổ sung vào kho công nghệ của bạn. 12. MindsDB


Top 12 Open Source AI Projects to Add to Your Tech Stack. 12. MindsDB

Theo: https://www.digitalocean.com/resources/articles/open-source-ai-platforms

Bài được đưa lên Internet ngày: 10/02/2024

Sự quan tâm đến AI nguồn mở ngày càng tăng, và có rất nhiều mô hình có sẵn mà bạn có thể sử dụng để xây dựng các chương trình và ứng dụng cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. 12 công cụ và nền tảng AI nguồn mở này có thể được sử dụng cho máy học, chatbot, AI tăng tốc GPU, học sâu và phân tích dữ liệu.

12. MindsDB


MindsDB là một nền tảng AI nguồn mở, cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng hỗ trợ AI và tự động hóa các khung máy học vào các ngăn xếp dữ liệu. Nền tảng này có một công cụ truy vấn liên kết mà bạn có thể sử dụng để xử lý dữ liệu trên nhiều ứng dụng, kho dữ liệu và cơ sở dữ liệu cho các yêu cầu phân tích dữ liệu mở rộng của mình. Các tính năng tự động hóa của nền tảng này giúp loại bỏ nhu cầu xây dựng logic tự động hóa tùy chỉnh cho các dự đoán, đào tạo lại dữ liệu mô hình thường xuyên hoặc di chuyển dữ liệu liên tục. Nền tảng cũng cung cấp khả năng tích hợp với cơ sở dữ liệu, kho lưu trữ vector và các ứng dụng để tăng tốc quá trình phát triển khối lượng công việc AI theo thời gian thực.

Trọng tâm: Tự động hóa dữ liệu AI và kết nối dữ liệu cho phát triển ứng dụng

Điểm mạnh:

  • Máy chủ nguồn mở có thể được triển khai ở bất cứ đâu và kết nối với hơn hàng trăm tích hợp dữ liệu.

  • Một cộng đồng ổn định cung cấp hỗ trợ và tài nguyên cho bạn và nhóm của bạn.

  • Có thể dễ dàng mở rộng quy mô để xử lý khối lượng công việc AI và máy học lớn.

  • Cũng có dịch vụ được quản lý để hỗ trợ trực tiếp và hỗ trợ triển khai.

Điểm yếu:

  • Tích hợp trực tiếp hạn chế. Các tích hợp cụ thể hơn có thể yêu cầu mã hoặc cấu hình tùy chỉnh.

  • Nhu cầu học tập có thể lớn hơn trong quá trình áp dụng chương trình.

Về mục lục ………. Phần trước

MindsDB is an open source AI offering developers build AI-powered applications and automates machine learning frameworks into data stacks. It has a federated query engine that you can use to handle data across applications, data warehouses, and databases for your extensive data analysis requirements. Its automation features remove the need to build custom automation logic for predictions, frequently retrain model data, or consistently move data. It also offers integration with databases, vector stores, and applications to accelerate real-time AI workload development.

Focus: AI data automation and data connectivity for application development

Strengths:

  • Open source server that can be deployed anywhere and connect to over hundreds of data integrations.

  • A stable community that provides support and resources for you and your team.

  • Can easily scale up to handle large AI and machine learning workloads.

  • Also has a managed service offering for more direct support and deployment assistance.

Weaknesses:

  • Limited direct integrations. More specific integrations might require custom code or configuration.

  • Potentially steep learning curve during program adoption.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Người đăng: vào lúc Không có nhận xét nào:
Nhãn: , , , , ,

Thứ Tư, 27 tháng 8, 2025

12 dự án AI Nguồn Mở hàng đầu để bổ sung vào kho công nghệ của bạn. 11. Hugging Face Transformers


Top 12 Open Source AI Projects to Add to Your Tech Stack. 11. Hugging Face Transformers

Theo: https://www.digitalocean.com/resources/articles/open-source-ai-platforms

Bài được đưa lên Internet ngày: 10/02/2024

Sự quan tâm đến AI nguồn mở ngày càng tăng, và có rất nhiều mô hình có sẵn mà bạn có thể sử dụng để xây dựng các chương trình và ứng dụng cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. 12 công cụ và nền tảng AI nguồn mở này có thể được sử dụng cho máy học, chatbot, AI tăng tốc GPU, học sâu và phân tích dữ liệu.

11. Hugging Face Transformers


Hugging Face Transformers là các mô hình mã nguồn mở, được đào tạo sẵn cho suy luận và huấn luyện. Bạn có thể sử dụng chúng để huấn luyện mô hình, xây dựng ứng dụng và tạo văn bản cho các mô hình ngôn ngữ lớn. Chúng cung cấp API và hỗ trợ cho các framework PyTorch, TensorFlow và JAX, đồng thời hợp lý hóa quy trình xây dựng mô hình bằng cách cung cấp tất cả các thành phần cần thiết cho việc huấn luyện hoặc suy luận mô hình. Điều này bao gồm một quy trình hỗ trợ các tác vụ học máy, một trình huấn luyện toàn diện và các hàm hỗ trợ tạo văn bản. Hiện có hơn 63.000 bộ biến đổi có sẵn cho nhiều ứng dụng AI và máy học khác nhau.

Trọng tâm: Các mô hình được đào tạo sẵn cho việc phát triển ứng dụng suy luận hoặc học máy.

Điểm mạnh:

  • Tài liệu toàn diện và một cộng đồng hoạt động thường xuyên có thể cung cấp hỗ trợ, các bộ biến đổi mới và tài liệu.

  • Các bộ biến đổi có sẵn cho nhiều tác vụ học máy khác nhau, chẳng hạn như trích xuất câu trả lời, phát hiện đối tượng, tạo tóm tắt, phiên âm âm thanh và phân đoạn hình ảnh.

  • Giao diện thân thiện với người dùng và tích hợp dễ dàng với các công cụ khoa học dữ liệu.

  • Một cộng đồng thường xuyên phát triển, tạo ra các cải tiến và tích hợp các bản cập nhật.

Điểm yếu:

  • Một số bộ chuyển đổi và mô hình có thể yêu cầu tài nguyên tính toán lớn.

  • Hub bao gồm một loạt các mô hình, một số có thể đã lỗi thời hoặc không được cập nhật thường xuyên.

Về mục lục ………. Phần trước ………. Phần tiếp theo

Hugging Face Transformers are open source, pre-trained models for inference and training. You can use them to train models, build applications, and generate text for large language models. They offer APIs and support for PyTorch, TensorFlow, and JAX frameworks and streamline the model-building process by providing all the necessary components for model training or inference. This includes a pipeline to support machine learning tasks, a comprehensive trainer, and functions to help with text generation. There are currently over 63,000 transformers available for a wide variety of AI and machine learning applications.

Focus: Pre-trained models for inference or machine learning application development

Strengths:

  • Comprehensive documentation and a regularly active community that can provide assistance, new transformers, and documentation.

  • Transformers are available for a wide variety of machine learning tasks, such as answer extraction, object detection, summary creation, audio transcription, and image segmentation.

  • User-friendly interface and easy integration with data science tools.

  • A community that regularly evolves and produces innovations and integrates updates.

Weaknesses:

  • Certain transformers and models may require extensive computing resources.

  • Hub includes an extensive array of models, some of which might be out of date or might not receive regular updates.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Người đăng: vào lúc Không có nhận xét nào:
Nhãn: , , , , ,

Thứ Ba, 26 tháng 8, 2025

12 dự án AI Nguồn Mở hàng đầu để bổ sung vào kho công nghệ của bạn. 10. H2O.ai


Top 12 Open Source AI Projects to Add to Your Tech Stack. 10. H2O.ai

Theo: https://www.digitalocean.com/resources/articles/open-source-ai-platforms

Bài được đưa lên Internet ngày: 10/02/2024

Sự quan tâm đến AI nguồn mở ngày càng tăng, và có rất nhiều mô hình có sẵn mà bạn có thể sử dụng để xây dựng các chương trình và ứng dụng cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. 12 công cụ và nền tảng AI nguồn mở này có thể được sử dụng cho máy học, chatbot, AI tăng tốc GPU, học sâu và phân tích dữ liệu.

10. H2O.ai


H2O.ai cung cấp một nền tảng AI tạo sinh toàn diện cho việc xây dựng và triển khai mô hình học máy. h2oGPT mã nguồn mở của nó là một gói dễ cài đặt với mô hình ngôn ngữ lớn, mô hình nhúng, cơ sở dữ liệu để nhúng tài liệu, CLI và GUI. Bạn có thể sử dụng nó với các tệp văn bản thuần túy, Word, PDF, Markdown, HTML, epub và tệp email. Ngoài ra, H2O.ai cung cấp hỗ trợ cấp doanh nghiệp và tích hợp đơn giản với các công cụ khoa học dữ liệu được sử dụng rộng rãi.

Trọng tâm: Nền tảng học máy phân tán mã nguồn mở với cả tùy chọn trả phí và miễn phí.

Điểm mạnh:

  • Cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng để xây dựng và triển khai các mô hình trên dữ liệu lớn.

  • Tự động điều chỉnh mô hình và tối ưu hóa siêu tham số.

  • Giao diện thân thiện với người dùng và quy trình làm việc trực quan cùng với quyền truy cập API.

Điểm yếu:

  • Phiên bản miễn phí có tính năng và tài nguyên hạn chế.

  • Chủ yếu tập trung vào các trường hợp sử dụng kinh doanh, ít phù hợp cho nghiên cứu hoặc thử nghiệm.

  • Có thể yêu cầu thêm tài nguyên để bảo trì và quản trị.

Về mục lục ………. Phần trước ………. Phần tiếp theo

H2O.ai offers an end-to-end generative AI platform for machine learning model construction and deployment. Its open source h2oGPT is an easy-to-install package with a large language model, embedding model, database for document embeddings, a CLI, and GUI. You can use it with plain text files, Word, PDFs, Markdown, HTML, epub, and email files. Additionally, H2O.ai provides enterprise-grade support and simple integration with widely used data science tools.

Focus: Open source distributed machine learning platform with both paid and free options.

Strengths:

  • Scalable infrastructure for building and deploying models on big data.

  • Automatic model tuning and hyperparameter optimization.

  • User-friendly interface and visual workflows alongside API access.

Weaknesses:

  • The free version has limited features and resources.

  • Primarily focused on business use cases, less suitable for research or experimentation.

  • Might require additional resources for maintenance and administration.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Người đăng: vào lúc Không có nhận xét nào:
Nhãn: , , , , , ,

Thứ Hai, 25 tháng 8, 2025

Khóa Thực hành khai thác Tài nguyên Giáo dục Mở No2/2025 tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 19 và 26/08/2025. Ngày 2.


Nhằm triển khai thực hiện Quyết định 1117/QĐ-TTg ngày 25/09/2023 của Thủ tướng Chính phủ Phê duyệt Chương trình xây dựng mô hình nguồn tài nguyên giáo dục mở trong giáo dục đại học; và Kế hoạch số 1919/KH-BGDĐT ngày 27/12/2024 của Bộ Giáo dục và Đào tạo về Kế hoạch triển khai Quyết định số 1117/QĐ-TTG ngày 25/9/2023 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt “Chương trình xây dựng mô hình nguồn tài nguyên giáo dục mở trong giáo dục đại học” giai đoạn 2025-2030, Trường Đại học Nguyễn Tất Thành tổ chức loạt các lớp Thực hành khai thác Tài nguyên Giáo dục Mở (TNGDM) cho các cán bộ và giảng viên của nhà trường, với phần lý thuyết chung cho tất cả các khóa và đã được thực hiện trên trực tuyến trong ngày 15/08/2025 và phần thực hành Ngày 1.

Tự do tải về tài liệu Ngày 2 khóa học ‘Sư phạm được Tài nguyên Giáo dục Mở xúc tác’ tại địa chỉ DOI: 10.5281/zenodo.16934772

X(Tweet): https://x.com/nghiafoss/status/1960163774004187590

Xem thêm:

Blogger: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Người đăng: vào lúc Không có nhận xét nào:
Nhãn: , , , , , ,

Chủ Nhật, 24 tháng 8, 2025

Khóa Thực hành khai thác Tài nguyên Giáo dục Mở No1/2025 tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 18 và 25/08/2025. Ngày 2.


Nhằm triển khai thực hiện Quyết định 1117/QĐ-TTg ngày 25/09/2023 của Thủ tướng Chính phủ Phê duyệt Chương trình xây dựng mô hình nguồn tài nguyên giáo dục mở trong giáo dục đại học; và Kế hoạch số 1919/KH-BGDĐT ngày 27/12/2024 của Bộ Giáo dục và Đào tạo về Kế hoạch triển khai Quyết định số 1117/QĐ-TTG ngày 25/9/2023 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt “Chương trình xây dựng mô hình nguồn tài nguyên giáo dục mở trong giáo dục đại học” giai đoạn 2025-2030, Trường Đại học Nguyễn Tất Thành tổ chức loạt các lớp Thực hành khai thác Tài nguyên Giáo dục Mở (TNGDM) cho các cán bộ và giảng viên của nhà trường, với phần lý thuyết chung cho tất cả các khóa và đã được thực hiện trên trực tuyến trong ngày 15/08/2025 và phần thực hành Ngày 1.

Tự do tải về tài liệu Ngày 2 khóa học ‘Sư phạm được Tài nguyên Giáo dục Mở xúc tác’ tại địa chỉ DOI: 10.5281/zenodo.16934772

X(Tweet): https://x.com/nghiafoss/status/1959802536254402575

Xem thêm:

Blogger: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Người đăng: vào lúc Không có nhận xét nào:
Nhãn: , , , , ,

Thứ Sáu, 22 tháng 8, 2025

12 dự án AI Nguồn Mở hàng đầu để bổ sung vào kho công nghệ của bạn. 9. OpenCV


Top 12 Open Source AI Projects to Add to Your Tech Stack. 9. OpenCV

Theo: https://www.digitalocean.com/resources/articles/open-source-ai-platforms

Bài được đưa lên Internet ngày: 10/02/2024

Sự quan tâm đến AI nguồn mở ngày càng tăng, và có rất nhiều mô hình có sẵn mà bạn có thể sử dụng để xây dựng các chương trình và ứng dụng cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. 12 công cụ và nền tảng AI nguồn mở này có thể được sử dụng cho máy học, chatbot, AI tăng tốc GPU, học sâu và phân tích dữ liệu.

9. OpenCV


OpenCV, một thư viện được thiết kế cho các ứng dụng thị giác máy tính, sở hữu một thư viện toàn diện, diễn đàn, hơn 2500 thuật toán, khóa học và cộng đồng hỗ trợ công việc và giúp bạn xây dựng các ứng dụng AI nguồn mở. OpenCV là một lựa chọn tuyệt vời cho các tổ chức muốn tự động hóa các tác vụ, phân tích dữ liệu trực quan và phát triển các giải pháp sáng tạo. Hoạt động theo Giấy phép Apache 2, tính mở rộng của OpenCV cho phép bạn dễ dàng điều chỉnh nó theo yêu cầu của tổ chức, bất kể quy mô dự án hay nguồn lực sẵn có.

Trọng tâm: Thư viện thị giác máy tính thời gian thực để xử lý hình ảnh và video.

Điểm mạnh:

  • Chức năng mở rộng cho việc xử lý hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân tích video.

  • Hiệu suất cao và khả năng xử lý thời gian thực.

  • Hỗ trợ đa nền tảng và tích hợp với nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau.

Điểm yếu:

  • Chủ yếu tập trung vào thị giác máy tính, không phù hợp với các tác vụ AI rộng hơn.

  • Nhu cầu học tập của OpenCV có thể lớn hơn đối với các ứng dụng nâng cao hơn.

Về mục lục ………. Phần trước ………. Phần tiếp theo

OpenCV, a library designed for computer vision applications, has a comprehensive library, forums, over 2500 algorithms, courses, and a community to support its work and help you build out open source AI applications. It serves as an excellent option for organizations aiming to automate tasks, analyze visual data, and develop innovative solutions. Operating under the Apache 2 License, OpenCV’s extensiveness means you can easily adapt it to your organization’s requirements, regardless of your project size or available resources.

Focus: Real-time computer vision library for image and video processing.

Strengths:

  • Extensive functionality for image manipulation, object detection, and video analysis.

  • High performance and real-time capabilities.

  • Cross-platform support and integration with various programming languages.

Weaknesses:

  • Primarily focused on computer vision, not suitable for broader AI tasks.

  • It can have a steeper learning curve for more advanced applications.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Người đăng: vào lúc Không có nhận xét nào:
Nhãn: , , , , ,

Thứ Năm, 21 tháng 8, 2025

12 dự án AI Nguồn Mở hàng đầu để bổ sung vào kho công nghệ của bạn. 8. Scikit-learn


Top 12 Open Source AI Projects to Add to Your Tech Stack. 8. Scikit-learn

Theo: https://www.digitalocean.com/resources/articles/open-source-ai-platforms

Bài được đưa lên Internet ngày: 10/02/2024

Sự quan tâm đến AI nguồn mở ngày càng tăng, và có rất nhiều mô hình có sẵn mà bạn có thể sử dụng để xây dựng các chương trình và ứng dụng cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. 12 công cụ và nền tảng AI nguồn mở này có thể được sử dụng cho máy học, chatbot, AI tăng tốc GPU, học sâu và phân tích dữ liệu.

8. Scikit-learn


Scikit-learn là một thư viện Python mạnh mẽ được thiết kế cho học máy và phân tích dữ liệu dự đoán. Thư viện này cung cấp các thuật toán học có giám sát và không giám sát có khả năng mở rộng, đóng vai trò quan trọng trong các khung AI cho các tổ chức thuộc nhiều ngành nghề. Bạn có thể sử dụng thư viện này cho phân loại AI, hồi quy, phân cụm, giảm chiều, lựa chọn mô hình và tiền xử lý. Với thiết lập đơn giản, các thành phần có thể tái sử dụng và cộng đồng năng động, scikit-learn chứng tỏ khả năng truy cập dễ dàng và hiệu quả cho việc khai thác và phân tích dữ liệu trên nhiều ứng dụng khác nhau.

Trọng tâm: Thư viện học máy cho các thuật toán cổ điển và khoa học dữ liệu.

Điểm mạnh:

  • Nhiều thuật toán đã được kiểm tra và ghi chép kỹ lưỡng cho các tác vụ phổ biến.

  • Dễ dàng tích hợp với các thư viện khoa học dữ liệu Python khác như NumPy và Pandas.

  • Cộng đồng năng động và tài nguyên học tập phong phú.

Điểm yếu:

  • Chủ yếu tập trung vào các thuật toán cổ điển, hỗ trợ học sâu hạn chế.

  • Hiệu suất kém hơn đối với các tập dữ liệu rất lớn so với các thư viện chuyên biệt.

Về mục lục ………. Phần trước ………. Phần tiếp theo

Scikit-learn is a potent Python library designed for machine learning and predictive data analysis. It offers scalable supervised and unsupervised learning algorithms, playing a crucial role in the AI frameworks for organizations across industries. You can use it for AI classification, regression, clustering, dimensionality reduction, model selection, and preprocessing. With its straightforward setup, reusable components, and vibrant community, scikit-learn proves accessible and effective for data mining and analysis across diverse applications.

Focus: Machine learning library for classical algorithms and data science.

Strengths:

  • Wide range of well-tested and documented algorithms for common tasks.

  • Easy integration with other Python data science libraries like NumPy and Pandas.

  • Active community and extensive learning resources.

Weaknesses:

  • Primarily focused on classical algorithms, with limited support for deep learning.

  • Less performant for very large datasets compared to specialized libraries.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Người đăng: vào lúc Không có nhận xét nào:
Nhãn: , , , ,

Thứ Tư, 20 tháng 8, 2025

Khóa Thực hành khai thác Tài nguyên Giáo dục Mở No4/2025 tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 21/08 và 05/09/2025. Ngày 1.


Nhằm triển khai thực hiện Quyết định 1117/QĐ-TTg ngày 25/09/2023 của Thủ tướng Chính phủ Phê duyệt Chương trình xây dựng mô hình nguồn tài nguyên giáo dục mở trong giáo dục đại học; và Kế hoạch số 1919/KH-BGDĐT ngày 27/12/2024 của Bộ Giáo dục và Đào tạo về Kế hoạch triển khai Quyết định số 1117/QĐ-TTG ngày 25/9/2023 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt “Chương trình xây dựng mô hình nguồn tài nguyên giáo dục mở trong giáo dục đại học” giai đoạn 2025-2030, Trường Đại học Nguyễn Tất Thành tổ chức loạt các lớp Thực hành khai thác Tài nguyên Giáo dục Mở (TNGDM) cho các cán bộ và giảng viên của nhà trường, với phần lý thuyết chung cho tất cả các khóa và đã được thực hiện trên trực tuyến trong ngày 15/08/2025.

Tự do tải về tài liệu ngày đầu khóa học tại địa chỉ DOI: 10.5281/zenodo.16416388

X(Tweet): https://x.com/nghiafoss/status/1958350452489388214

Xem thêm:

Blogger: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Người đăng: vào lúc Không có nhận xét nào:
Nhãn: , , , , ,

Thứ Ba, 19 tháng 8, 2025

Khóa Thực hành khai thác Tài nguyên Giáo dục Mở No3/2025 tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 20/8 và 04/09/2025. Ngày 1.


Nhằm triển khai thực hiện Quyết định 1117/QĐ-TTg ngày 25/09/2023 của Thủ tướng Chính phủ Phê duyệt Chương trình xây dựng mô hình nguồn tài nguyên giáo dục mở trong giáo dục đại học; và Kế hoạch số 1919/KH-BGDĐT ngày 27/12/2024 của Bộ Giáo dục và Đào tạo về Kế hoạch triển khai Quyết định số 1117/QĐ-TTG ngày 25/9/2023 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt “Chương trình xây dựng mô hình nguồn tài nguyên giáo dục mở trong giáo dục đại học” giai đoạn 2025-2030, Trường Đại học Nguyễn Tất Thành tổ chức loạt các lớp Thực hành khai thác Tài nguyên Giáo dục Mở (TNGDM) cho các cán bộ và giảng viên của nhà trường, với phần lý thuyết chung cho tất cả các khóa và đã được thực hiện trên trực tuyến trong ngày 15/08/2025.

Tự do tải về tài liệu ngày đầu khóa học tại địa chỉ DOI: 10.5281/zenodo.16416388

X(Tweet): https://x.com/nghiafoss/status/1958044546970910930

Xem thêm:

blogger: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Người đăng: vào lúc Không có nhận xét nào:
Nhãn: , , , , ,

Thứ Hai, 18 tháng 8, 2025

Khóa Thực hành khai thác Tài nguyên Giáo dục Mở No2/2025 tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 19 và 26/08/2025. Ngày 1.


Nhằm triển khai thực hiện Quyết định 1117/QĐ-TTg ngày 25/09/2023 của Thủ tướng Chính phủ Phê duyệt Chương trình xây dựng mô hình nguồn tài nguyên giáo dục mở trong giáo dục đại học; và Kế hoạch số 1919/KH-BGDĐT ngày 27/12/2024 của Bộ Giáo dục và Đào tạo về Kế hoạch triển khai Quyết định số 1117/QĐ-TTG ngày 25/9/2023 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt “Chương trình xây dựng mô hình nguồn tài nguyên giáo dục mở trong giáo dục đại học” giai đoạn 2025-2030, Trường Đại học Nguyễn Tất Thành tổ chức loạt các lớp Thực hành khai thác Tài nguyên Giáo dục Mở (TNGDM) cho các cán bộ và giảng viên của nhà trường, với phần lý thuyết chung cho tất cả các khóa và đã được thực hiện trên trực tuyến trong ngày 15/08/2025.


Tự do tải về tài liệu ngày đầu khóa học tại địa chỉ DOI: 10.5281/zenodo.16416388

X(Tweet): https://x.com/nghiafoss/status/1957623996444471688

Xem thêm:

Blogger: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Người đăng: vào lúc Không có nhận xét nào:
Nhãn: , , , , ,

Chủ Nhật, 17 tháng 8, 2025

Khóa Thực hành khai thác Tài nguyên Giáo dục Mở No1/2025 tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 18 và 25/08/2025. Ngày 1.


Nhằm triển khai thực hiện Quyết định 1117/QĐ-TTg ngày 25/09/2023 của Thủ tướng Chính phủ Phê duyệt Chương trình xây dựng mô hình nguồn tài nguyên giáo dục mở trong giáo dục đại học; và Kế hoạch số 1919/KH-BGDĐT ngày 27/12/2024 của Bộ Giáo dục và Đào tạo về Kế hoạch triển khai Quyết định số 1117/QĐ-TTG ngày 25/9/2023 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt “Chương trình xây dựng mô hình nguồn tài nguyên giáo dục mở trong giáo dục đại học” giai đoạn 2025-2030, Trường Đại học Nguyễn Tất Thành tổ chức loạt các lớp Thực hành khai thác Tài nguyên Giáo dục Mở (TNGDM) cho các cán bộ và giảng viên của nhà trường, với phần lý thuyết chung cho tất cả các khóa và đã được thực hiện trên trực tuyến trong ngày 15/08/2025.

Tự do tải về tài liệu ngày đầu khóa học tại địa chỉ DOI: 10.5281/zenodo.16416388

X(Tweet): https://x.com/nghiafoss/status/1957266648450453821

Xem thêm:

Blogger: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Người đăng: vào lúc Không có nhận xét nào:
Nhãn: , , , , ,

Thứ Sáu, 15 tháng 8, 2025

12 dự án AI Nguồn Mở hàng đầu để bổ sung vào kho công nghệ của bạn. 7. GPT4All


Top 12 Open Source AI Projects to Add to Your Tech Stack. 7. GPT4All

Theo: https://www.digitalocean.com/resources/articles/open-source-ai-platforms

Bài được đưa lên Internet ngày: 10/02/2024

Sự quan tâm đến AI nguồn mở ngày càng tăng, và có rất nhiều mô hình có sẵn mà bạn có thể sử dụng để xây dựng các chương trình và ứng dụng cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. 12 công cụ và nền tảng AI nguồn mở này có thể được sử dụng cho máy học, chatbot, AI tăng tốc GPU, học sâu và phân tích dữ liệu.

7. GPT4All


GPT4All của Nomic AI là một chatbot mã nguồn mở, riêng tư và cục bộ mà bạn có thể chạy trên thiết bị của mình. Nó có thể chạy trên phần cứng dựa trên CPU và GPU, bất kể bạn đang trực tuyến hay ngoại tuyến. Nó cũng có thể kết nối với các tài liệu cục bộ trên thiết bị của bạn để cung cấp thông tin cho phản hồi của bạn và có thể hỗ trợ hơn 1000 mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở. Nó đi kèm với một cộng đồng lớn hỗ trợ và tài nguyên, là một chatbot hoàn toàn có thể tùy chỉnh và mã nguồn hoàn toàn có sẵn trên GitHub theo giấy phép MIT.

Trọng tâm: Chatbot được thiết kế cho khối lượng công việc cục bộ trên nhiều thiết bị.

Điểm mạnh:

  • Có thể chạy mà không cần kết nối internet trên máy tính xách tay hoặc thiết bị di động.

  • Hỗ trợ DeepSeek R1, LLaMa, Mistral, Nous-Herms và nhiều mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở khác.

  • Giữ dữ liệu riêng tư cục bộ và an toàn trên máy của bạn.

Điểm yếu:

  • Các trường hợp sử dụng hạn chế, chủ yếu chỉ được thiết kế để hoạt động như một chatbot.

  • Nhu cầu học tập có thể khá lớn đối với người dùng không phải là nhà phát triển.

Về mục lục ………. Phần trước ………. Phần tiếp theo

Nomic AI’s GPT4All is an open source, private, and local chatbot that you can run on your devices. It can run on CPU—and GPU-based hardware, whether you’re online or offline. It can also connect to your local documents on your devices to inform your responses, and it can support over 1000 open source large language models. It comes with a large community for support and resources, is a fully customizable chatbot, and the code is completely available on GitHub under the MIT license.

Focus: Chatbot designed for local workloads on multiple devices.

Strengths:

  • Can run without an internet connection on laptops or mobile devices.

  • Support for DeepSeek R1, LLaMa, Mistral, Nous-Herms, and many more open source large language models.

  • Keeps private data local and secure on your machines.

Weaknesses:

  • Limited use cases, as mainly just designed to function as a chatbot.

  • Potentially steep learning curve for non-developer users.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Người đăng: vào lúc Không có nhận xét nào:
Nhãn: , , , , , ,

Thứ Năm, 14 tháng 8, 2025

Khóa Thực hành khai thác Tài nguyên Giáo dục Mở - phần lý thuyết, tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 15/08/2025


Nhằm triển khai thực hiện Quyết định 1117/QĐ-TTg ngày 25/09/2023 của Thủ tướng Chính phủ Phê duyệt Chương trình xây dựng mô hình nguồn tài nguyên giáo dục mở trong giáo dục đại học; và Kế hoạch số 1919/KH-BGDĐT ngày 27/12/2024 của Bộ Giáo dục và Đào tạo về Kế hoạch triển khai Quyết định số 1117/QĐ-TTG ngày 25/9/2023 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt “Chương trình xây dựng mô hình nguồn tài nguyên giáo dục mở trong giáo dục đại học” giai đoạn 2025-2030, Trường Đại học Nguyễn Tất Thành tổ chức loạt các lớp Thực hành khai thác Tài nguyên Giáo dục Mở (TNGDM) trong thời gian tới, trong đó phần lý thuyết cho tất cả các giảng viên tham gia các lớp đó được thực hiện trên trực tuyến ngày 15/08/2025.

Tự do tải về các bài trình chiếu cho khóa học tại địa chỉ:

  • Huấn luyện huấn luyện viên Thực hành khai thác Tài nguyên Giáo dục Mở (Phiên bản rút gọn). DOI: 10.5281/zenodo.16416388; và

  • Sư phạm được Tài nguyên Giáo dục Mở xúc tác. DOI: 10.5281/zenodo.16879143

X(Tweet): https://x.com/nghiafoss/status/1956185383269753134

Xem thêm:

Blogger: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Người đăng: vào lúc Không có nhận xét nào:
Nhãn: , , , , , , ,

Thứ Tư, 13 tháng 8, 2025

12 dự án AI Nguồn Mở hàng đầu để bổ sung vào kho công nghệ của bạn. 6. Amazon SageMaker


Top 12 Open Source AI Projects to Add to Your Tech Stack. 6. Amazon SageMaker

Theo: https://www.digitalocean.com/resources/articles/open-source-ai-platforms

Bài được đưa lên Internet ngày: 10/02/2024

Sự quan tâm đến AI nguồn mở ngày càng tăng, và có rất nhiều mô hình có sẵn mà bạn có thể sử dụng để xây dựng các chương trình và ứng dụng cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. 12 công cụ và nền tảng AI nguồn mở này có thể được sử dụng cho máy học, chatbot, AI tăng tốc GPU, học sâu và phân tích dữ liệu.

6. Amazon SageMaker


Amazon SageMaker, một phần của Amazon Web Services (AWS), là một giải pháp dựa trên đám mây giúp hợp lý hóa việc xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy ở quy mô lớn. Nó cung cấp một nền tảng được quản lý hoàn toàn, được trang bị các công cụ để gắn nhãn dữ liệu, đào tạo và triển khai mô hình, phục vụ cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và người thực hành máy học. Nó cho phép bạn tạo các tác vụ AutoML để đào tạo mô hình, xử lý hàng loạt bộ dữ liệu tiền xử lý, tái tạo thử nghiệm và quản lý nhiều dự án.

Trọng tâm: Nền tảng dựa trên đám mây để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy.

Điểm mạnh:

  • Cung cấp một loạt các thuật toán và công cụ được xây dựng sẵn cho nhiều tác vụ khác nhau.

  • Cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng để quản lý các dự án AI quy mô lớn.

  • Tích hợp với các sản phẩm AWS khác.

Điểm yếu:

  • Bị ràng buộc bởi nhà cung cấp vào hệ sinh thái Amazon.

  • Giá cả có thể phức tạp đối với các dự án sử dụng nhiều tài nguyên.

  • Ít tùy chỉnh hơn so với các nền tảng hoàn toàn nguồn mở.

Về mục lục ………. Phần trước ………. Phần tiếp theo

Amazon SageMaker, part of Amazon Web Services (AWS), is a cloud-based solution that streamlines the building, training, and deployment of machine learning models at scale. It provides a fully managed platform equipped with tools for data labeling, model training, and deployment, catering to developers, data scientists, and machine learning practitioners. It allows you to create AutoML jobs for model training, batch preprocess data sets, experiment reconstruction, and manage multiple projects.

Focus: Cloud-based platform for building, training, and deploying machine learning models.

Strengths:

  • Offers a wide range of pre-built algorithms and tools for various tasks.

  • Scalable infrastructure for managing large-scale AI projects.

  • Integration with other AWS products.

Weaknesses:

  • Vendor lock-in to the Amazon ecosystem.

  • Pricing can be complex for resource-intensive projects.

  • Less customization compared to purely open-source platforms.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Người đăng: vào lúc Không có nhận xét nào:
Nhãn: , , , , , ,

Thứ Ba, 12 tháng 8, 2025

12 dự án AI Nguồn Mở hàng đầu để bổ sung vào kho công nghệ của bạn. 5. Rasa


Top 12 Open Source AI Projects to Add to Your Tech Stack. 5. Rasa

Theo: https://www.digitalocean.com/resources/articles/open-source-ai-platforms

Bài được đưa lên Internet ngày: 10/02/2024

Sự quan tâm đến AI nguồn mở ngày càng tăng, và có rất nhiều mô hình có sẵn mà bạn có thể sử dụng để xây dựng các chương trình và ứng dụng cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. 12 công cụ và nền tảng AI nguồn mở này có thể được sử dụng cho máy học, chatbot, AI tăng tốc GPU, học sâu và phân tích dữ liệu.

5. Rasa


Rasa là một nền tảng AI đàm thoại nguồn mở được thiết kế đặc biệt cho chatbot và việc tạo trợ lý ảo. Tận dụng công nghệ máy học, Rasa hỗ trợ xử lý và tạo ngôn ngữ tự nhiên cho các ứng dụng AI đàm thoại. Nổi tiếng với tính linh hoạt, Rasa cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh và triển khai các tác nhân đàm thoại trong nhiều ngành khác nhau. Nền tảng này cũng cung cấp Rasa Pro và Rasa Enterprise, là các phiên bản trả phí đi kèm hỗ trợ chuyên dụng.

Trọng tâm: Phát triển AI đàm thoại và chatbot.

Điểm mạnh:

  • Các thành phần được xây dựng sẵn cho các chức năng chatbot phổ biến.

  • Kiến trúc linh hoạt để tùy chỉnh và tích hợp.

  • Hỗ trợ cộng đồng và phát triển tích cực.

Điểm yếu:

  • Chủ yếu tập trung vào chatbot, ít linh hoạt hơn cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) khác.

  • Có thể phải có thêm chuyên môn cho các thiết kế đàm thoại phức tạp.

Về mục lục ………. Phần trước ………. Phần tiếp theo

Rasa is an open-source conversational AI platform designed specifically for chatbots and virtual assistant creation. Leveraging machine learning technology, it facilitates natural language processing and generation for conversational AI applications. Noted for its flexibility, Rasa empowers developers to customize and deploy conversational agents across different industries. It does also offer Rasa Pro and Rasa Enterprise, which are paid versions that come with dedicated support.

Focus: Conversational AI and chatbot development.

Strengths:

  • Pre-built components for common chatbot functionalities.

  • Flexible architecture for customization and integration.

  • Community support and active development.

Weaknesses:

  • Primarily focused on chatbots, less versatile for other natural language processing (NLP) tasks.

  • Might require additional expertise for complex conversational designs.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Người đăng: vào lúc Không có nhận xét nào:
Nhãn: , , , , , ,

Thứ Hai, 11 tháng 8, 2025

12 dự án AI Nguồn Mở hàng đầu để bổ sung vào kho công nghệ của bạn. 4. Giskard


Top 12 Open Source AI Projects to Add to Your Tech Stack. 4. Giskard

Theo: https://www.digitalocean.com/resources/articles/open-source-ai-platforms

Bài được đưa lên Internet ngày: 10/02/2024

Sự quan tâm đến AI nguồn mở ngày càng tăng, và có rất nhiều mô hình có sẵn mà bạn có thể sử dụng để xây dựng các chương trình và ứng dụng cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. 12 công cụ và nền tảng AI nguồn mở này có thể được sử dụng cho máy học, chatbot, AI tăng tốc GPU, học sâu và phân tích dữ liệu.

4. Giskard


Giskard là một nền tảng AI nguồn mở giúp bạn đánh giá và kiểm tra dữ liệu mô hình ngôn ngữ lớn về chất lượng, độ chính xác và bảo mật. Nền tảng này được thiết kế để đảm bảo tính tuân thủ dữ liệu, giảm thiểu ảo giác thuật toán và tăng cường bảo mật tổng thể cho mã và mô hình. Bạn có thể tạo các bài kiểm tra tức thời cho từng miền cụ thể để quét lỗ hổng bảo mật, tích hợp và tự động hóa kiểm tra mô hình AI vào quy trình CI/CD, đồng thời quét sai lệch hiệu suất, chèn mã nhanh, quá tự tin và rò rỉ dữ liệu.

Trọng tâm: Nền tảng kiểm tra tính tuân thủ, bảo mật và chất lượng dữ liệu cho các mô hình AI.

Điểm mạnh

  • Được thiết kế để phát hiện ảo giác và sai lệch bảo mật. Đồng thời đánh giá khả năng giải thích và độ mạnh mẽ của các mô hình.

  • Tự động phát hiện lỗ hổng bảo mật và dễ dàng tích hợp vào quy trình CI/CD.

  • Giúp tăng cường tính minh bạch và chất lượng dữ liệu tổng thể trong các hệ thống AI.

Điểm yếu

  • Chỉ giới hạn ở chất lượng dữ liệu AI và các trường hợp sử dụng thử nghiệm.

  • Có thể yêu cầu cấu hình tùy chỉnh hoặc hỗ trợ chuyên dụng cho các thiết lập phức tạp hơn hoặc các tính năng cụ thể.

Về mục lục ………. Phần trước ………. Phần tiếp theo

Giskard is an open source AI platform that helps you evaluate and test large language model data for quality, accuracy, and security. It is designed to ensure data compliance, reduce algorithm hallucinations, and increase overall code and model security. You can generate instant domain-specific tests to scan for vulnerabilities, integrate and automate AI model testing into CI/CD pipelines, and scan for performance bias, prompt injection, overconfidence, and data leakage.

Focus: Testing platform for AI models for compliance, security, and data quality.

Strengths

  • Designed to detect hallucinations and bias. Also evaluates models for explainability and robustness.

  • Automates vulnerability detection and easily integrates into CI/CD pipelines.

  • Helps increase overall transparency and data quality in AI systems.

Weaknesses

  • Limited to AI data quality and testing use cases.

  • May require custom configurations or dedicated support for more complicated setups or specific features.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Người đăng: vào lúc Không có nhận xét nào:
Nhãn: , , , , , ,
Đăng ký: Nhận xét (Atom)