Hướng Dẫn đăng Ký Khóa Học Trên Coursera Và EdX Miễn Phí

Có thể bạn quan tâm

Chuyển đến nội dung chính

Hướng dẫn đăng ký khóa học trên Coursera và edX miễn phí

Bởi Phạm Hồng Vinh vào tháng 12 30, 2018 Chào các bạn, cũng sắp Tết rồi và chắc mọi người rất mong ngóng khoảng thời gian nghỉ Tết phía trước để bắt đầu kế hoạch "ăn-ngủ-chơi" của mình. Được nghỉ mấy tuần liền mà có vài việc cứ làm hoài cũng chán phải không? Sao chúng ta không tận dụng thời gian rảnh rỗi đó để học hỏi thêm một điều gì đó mới mẻ, tự nâng cấp kiến thức của bản thân trong khi mà không bị áp lực từ việc học tập hay đi làm. Nếu như bạn có ý định như vậy vào kỳ nghỉ này, hãy đọc bài viết này.

Giới thiệu về Coursera và edX

Cả edX và Coursera đều là nền tảng cung cấp các khóa học trực tuyến về nhiều lĩnh vực từ các trường đại học danh tiếng trên thế giới. Mục tiêu của cả hai tổ chức này đều giống nhau đó là mang kiến thức từ các trường đại học ra toàn thế giới, khiến chúng dễ dàng được tiếp cận bởi bất kỳ ai. Trong đó, Coursera được sáng lập bởi hai giáo sư Stanford là Andrew Ng và Daphne Koller vào năm 2012. Cũng vào tháng 5 năm đó, hai trường đại học danh tiếng thế giới là Harvard và Massachusetts Institute of Technology (MIT) cũng quyết định hợp tác thành lập nên edX. Vì thế, các bạn có thể tin tưởng rằng nguồn kiến thức mình đang truy cập đều là từ những trường đại học uy tín.

Đăng ký khóa học miễn phí trên Coursera

Để có thể đăng ký khóa học, trước tiên bạn phải tạo một tài khoản trên Coursera. Còn nếu các bạn đã có tài khoản sẵn rồi thì hãy đăng nhập. Lưu ý: Trong trường hợp lần đầu vô Coursera mà bị chuyển qua tiếng Pháp, các bạn có thể thay đổi ngôn ngữ sau khi đã tạo tài khoản xong hiện thị bằng cách nhấn vào biểu tượng tài khoản của mình, chọn mục thứ ba từ dưới lên, kiếm thẻ Account rồi chọn ô dưới cùng bên phải để chuyển về tiếng Anh và Save. Có 3 loại khóa học trên Coursera:

Khóa học không tính phí
Khóa học tính phí
Khóa Specialization

Dù là khóa học nào, Coursera và edX đều yêu cầu một khoảng tiền để có thể nhận chứng chỉ hoàn thành khóa học. Chứng chỉ này rất có hiệu lực khi xin việc nhưng nếu chúng ta chỉ cần lấy kiến thức thôi thì có thể cho qua.

Khóa học không tính phí

Đây là các khóa học cho phép bạn truy cập toàn bộ tài nguyên của khóa học và được chấm điểm bài tập hoàn toàn miễn phí. Để có thể xem những khóa học phổ biến của loại này. Các bạn truy cập vào trang những khóa học phổ biến của Coursera. Sau khi lựa chọn khóa học mình thích, nhấn vào Enroll và một thông báo hiện lên cho bạn 2 lựa chọn, hãy chọn lựa chọn thứ hai và nhấn Continue.

Đến đây bạn đã có thể bắt đầu khóa học của mình.

Khóa học tính phí

Phần lớn các khóa học sẽ thuộc dạng này. Để có thể tham gia miễn phí. Ta chọn Enroll, lúc này bạn sẽ thấy chỉ có 2 lựa chọn hoặc là trả phí hoặc là học thử trong 1 tuần.

Tuy nhiên, có một cách khác để bạn truy cập miễn phí. Đó chính là lựa chọn "Audit the course".

Nhấn vào "Audit" và bạn có thể tham gia khóa học. Với "Audit", bạn không thể truy cập một vài tài nguyên đặc biệt và không được chấm điểm bài tập. Nhưng đối với mình, những gì ta có thể truy cập vào thông qua Audit cũng là 80% giá trị của khóa học rồi.

Khóa Specialization

Để nhận biết những khóa này khá dễ, chúng sẽ có chữ "Specialization" dưới tên khóa học. Bạn không thể Audit những khóa học này nhưng chúng cũng chỉ là tổng hợp của các khóa học khác nhau.

Hãy kiên nhẫn và kéo xuống dưới, sẽ có một phần liệt kê các khóa học thành phần. Đến đây, ta chỉ cần truy cập vào từng trang của các khóa học thành phần này và Audit như bình thường là được.

Thế là xong! Đăng ký xong thì nhớ học đó. Chú ý: Các bạn không nên nhầm lẫn với Course và Degree. Những cách chúng ta làm ở trên chỉ áp dụng với Course. Mỗi khóa học cả ở Coursera và edX đều cho phép bạn tải về các tài liệu của khóa học đó. Tuy nhiên, để tôn trọng quyền tác giả, các bạn không nên đăng tải lại các nội dung này dưới mọi hình thức. Một phần là do ta nên biết ơn và tôn trọng những sản phẩm của họ. Để biên soạn một chương trình học là hết sức khó khăn và tốn nhiều công sức. Mong các bạn đừng "ăn cháo đá bát" nhé. Thứ hai, ở nước ngoài họ rất coi trọng chuyện bản quyền, khi phát hiện đăng tải trái phép thì họ sẽ yêu cầu gỡ xuống. Một lần hai lần thì không sao nhưng nếu cứ tiếp tục thì khả năng cao chúng ta sẽ không còn được họ cho học miễn phí nữa đâu.

Đăng ký khóa học miễn phí trên edX

Trước khi vào chủ đề này, mình muốn bạn trước tiên xem video này trước. Đó chính là những lời giới thiệu của edX về tổ chức này. Trên edX, mọi khóa học với từ khóa "Verified" đều cho phép bạn đóng một khoản phí để nhận chứng chỉ hoặc tham gia hoàn toàn miễn phí. Khi bạn đã có tài khoản và bắt đầu chọn khóa học, những khóa Verified khi Enroll sẽ cho bạn hai lựa chọn, lựa chọn thứ hai cho bạn truy cập toàn bộ khóa học một cách miễn phí. Vâng, trên thế giới vẫn còn những người tốt phải không nào.

Tổng kết

Thú thật thì mình đã học được nhiều thứ từ hai trang này cùng với Khan Academy. Mỗi khóa học đều rất dễ hiểu và bạn luôn luôn có thể "pause" giảng viên của mình lại để suy nghĩ. Đừng coi thường nội dung của những khóa học miễn phí là rẻ tiền và không ổn định hay lỗi thời. Chúng đều được cập nhật theo thời gian để mang chất lượng tốt nhất cho học viên dù bạn có tham gia khóa học theo cách nào đi nữa. Mong những chia sẻ vừa rồi sẽ giúp ích được các bạn trong con đường học vấn của mình. Nếu thấy hữu ích, hãy chia sẻ lại cho các bạn của bạn và follow trang facebook của RootOnChair nhé. Sharing

Nhận xét

DiPi Edulúc 23:50 21 tháng 2, 2020
Thanks admin rất nhiều ạ
Trả lờiXóaTrả lời
1. Unknownlúc 02:14 31 tháng 3, 2020
  bạn có thể cho mình hỏi thăm chút được không, lúc đâầu mình hoogn để ý đăng kí khóa học miễn phí nhưng giờ mình muốn lấy chứng chỉ thì làm sao
  XóaTrả lời
2. Unknownlúc 07:29 31 tháng 3, 2020
  Nếu bạn học trên edx thì sau khi dk học free bạn có thể upgrade để có certifiacte với một khoảng phí, bên cạnh đó bạn cũng có thể viết đơn để xin financed aid nếu không đủ tiền.
  XóaTrả lời
Unknownlúc 07:03 5 tháng 4, 2020
mình muốn hỏi là trên khóa học bên ngoài có ghi là ghi danh 26/10/2019 và mình nhấn vào thì phía trong có note đã hoàn thành 26/2/2020 mà thời gian khóa học là 15 tuần , hiện tại mình ms biết đến khóa học này và không trong thời gian để học cung cấp chưngs chỉ, v làm sao để mình biết bao h khóa học này cho học lấy chứng chỉ ạ
Trả lờiXóaTrả lời
1. Phạm Hồng Vinhlúc 07:51 5 tháng 4, 2020
  Thông thường, các khóa học sẽ ghi thời gian đăng ký học lấy chứng chỉ ở trang chính khóa học. Nếu không có, bạn có thể thử vào khóa học dưới dạng audit để xem thời gian biểu của khóa học để nắm thêm thông tin. Do cách học lấy chứng chỉ của mỗi khóa là khác nhau nên mình không thể cung cấp thông tin chi tiết cho bạn được
  XóaTrả lời
Nguyen Anhlúc 07:20 28 tháng 7, 2020
a/c cho em hỏi lesson ko có khóa Verified thì không xin đc chứng chỉ free đúng ko ạ?
Trả lờiXóaTrả lời
Unknownlúc 18:28 26 tháng 10, 2020
cảm ơn ad, rất hữu ích. mình đã xem được các khóa học mình cần
Trả lờiXóaTrả lời
Beanlúc 12:48 22 tháng 11, 2020
Anh ơi cho e hỏi ở Coursera, lúc đầu e không biết nên ấn vào học free trial, và e biết sẽ không được xem xét thư xin hỗ trợ học phí.Nhưng sau đấy e đăng ký một khóa học khác khóa lúc đầu, lần này e không chọn free trial mà viết thư xin hỗ trợ thì khóa học này của e có được xem xét k ạ, hay là vẫn bị từ chối do khóa học lúc đầu e đã chọn free trial ạ?Vấn đề thứ hai e thắc mắc là, e có thể tham gia 2 khóa học cùng một lúc k ạ, e tham gia 1 khóa học miễn phí và 1 khóa e apply thư xin hỗ trợ học phí thì có được xem xét k ạ
Trả lờiXóaTrả lời
Unknownlúc 17:21 18 tháng 3, 2021
anh ơi cho em hỏi là dù em đã đăng kí khóa học và ngta gửi mail cho mình đường link học r nhưng emm ấn vào lại không truuy cập được ạ, trang bão lỗi. vậy phải làm sao để truy cập được ạ? Em cảm ơn anh ạ
Trả lờiXóaTrả lời
Unknownlúc 07:45 30 tháng 7, 2021
Nếu ấn nhầm trả phí thì sao ạ tại tiếng do em không biết nên e lo quá
Trả lờiXóaTrả lời
1. Phạm Hồng Vinhlúc 07:08 31 tháng 7, 2021
  Nếu chưa nhập phương thức thanh toán thì họ sẽ không tính phí bạn đâu. Bạn sẽ có khoảng 2 tuần để trial. Hơn nữa, bất kỳ thanh toán nào thực hiện đều cần có sự xác nhận từ bạn cả
  XóaTrả lời
Unknownlúc 07:49 30 tháng 7, 2021
Mong ad duyệt dùm ạ e lo ấn nhầm 49$ gì do e hoảng quá ạ
Trả lờiXóaTrả lời
Unknownlúc 18:30 3 tháng 9, 2021
Không hiểu sao em có đăng nhập vào khoá học trên exd , lúc nhấn enroll thì họ bảo tham gia khoá học ,nhưng khi vào học các bài học đềừ ko mở khoá, và có ghi là sẽ hết hạn vào 16/9 này. Làm thêd nào để mở khoá vậy ạ .
Trả lờiXóaTrả lời
1. Phạm Hồng Vinhlúc 02:58 5 tháng 9, 2021
  Hiện tại thì eDX đã thay đổi theo giống Coursera, bạn vẫn có thể xem course nhưng sẽ không được chấm điểm bài tập. Để mở khóa thì bạn phải mua khóa học đó
  XóaTrả lời
Unknownlúc 01:44 2 tháng 10, 2021
ad có thể cho em hỏi cách tra cứu lịch sử thi trên coursera được không ạ. em muốn biết số lần thi ấy ạ!. Em cảm ơn ad
Trả lờiXóaTrả lời
Unknownlúc 22:01 22 tháng 12, 2021
dạ cho em hỏi em ddk khó học như vậy thì mất bao lâu sẽ có chứng chỉ ạ
Trả lờiXóaTrả lời
Nguyen Hunglúc 01:50 9 tháng 8, 2022
Ad ơi nếu mình đã Audit thì có còn được free 7 day ko ạ?
Trả lờiXóaTrả lời

Thêm nhận xétTải thêm...

Đăng nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính

Bởi Phạm Hồng Vinh vào tháng 9 03, 2019 Hình ảnh

Chào mọi người! Hôm nay, mình sẽ nói về một thứ căn bản của căn bản nhất của Đại số tuyến tính đó là phụ thuộc tuyến tính và độc lập tuyến tính. Đây là khái niệm mình thấy làm nền tảng rất chắc để giải thích những lý thuyết khác của môn học này. Vậy thế nào là phụ thuộc hay độc lập tuyến tính? Về định nghĩa toán học, chúng được nêu như sau được nêu ra như sau: "Một tập hợp các vector được cho là phụ thuộc tuyến tính nếu ít nhất một vector có thể được biểu diễn dưới dạng tổ hợp tuyến tính của các vector còn lại. Nếu chúng không thể được biểu diễn dưới dạng tổ hợp tuyến tính, thì ta gọi những vector này độc lập tuyến tính với nhau." Tuy nhiên cách giải thích này vẫn còn khá hàn lâm. Hãy chia nhỏ nó ra và giải thích từng phần một theo một cách dễ hiểu hơn ở phần tiếp theo. Tổ hợp tuyến tính Giả sử chúng ta có 3 vector 𝐚 \boldsymbol{a} , 𝐛 \boldsymbol{b} , 𝐜 \boldsymbol{c} và để cho đơn giản, mình sẽ cho chúng thuộc ℝ 2 \mathbb{R}^2 . 𝐚 = [ 1 0 ] 𝐛 = [ 2 1 ] 𝐜 ... More »

Thuật toán tính lũy thừa nhanh. Giải thích một cách đơn giản

Bởi Phạm Hồng Vinh vào tháng 11 23, 2018 Hình ảnh

Khi được yêu cầu viết một hàm tính lũy thừa. Bạn sẽ làm như thế nào? Đáp án khá đơn giản phải không, chỉ với một vòng lặp for thì có thể giải quyết tất cả. Nhưng như vậy liệu đã tối ưu chưa? Gần đây mình có xem qua một vài chương của cuốn Nhập môn lập trình và tìm thấy một vài điều thú vị. Trong đó, có phương pháp tính lũy thừa nhanh mà mình muốn chia sẻ lại. Cuốn sách Nhập môn Lập trình Phương pháp thông thường Với đề bài trên, cách làm dễ nhất là: Để dễ dàng thử độ hiệu quả của thuật toán, mình dùng kiểu dữ liệu int64_t tức kiểu số nguyên sử dụng 64 bit ( 8 byte ) để chứa dữ liệu và kiểu long tức kiểu số nguyên sử dụng 32 bit ( 4 byte ) để chứa dữ liệu. Nếu các bạn đã biết về phân tích độ phức tạp của thuật toán thì độ phức tạp của thuật toán trên là O(n) , có nghĩa là nếu n càng lớn thì thời gian tính toán xong của ta càng lâu. Nếu các bạn cho hàm trên chạy với n = 1 000 000 000 (1 tỷ cho bạn nào lười đếm). Máy mình chạy mất xấp xỉ 8 ... More »

Phép phân tích ma trận A=LU

Bởi Phạm Hồng Vinh vào tháng 6 28, 2019 Phép phân tích ma trận (hay Matrix Decomposition) là một phương pháp nhân tử hóa ma trận bằng cách tách ma trận đó ra thành phép nhân của nhiều ma trận khác nhau. Cũng giống như với một số tự nhiên, ta có thể tách số đó ra thành các nhân tử khác nhau như tách ra thành các thừa số nguyên tố để dễ dàng nhận biết được đặc điểm của con số ấy. Thì nhân tử hóa ma trận cũng được xây trên khái niệm tương tự. Phép phân tích ma trận đơn giản nhất là A = L U A=LU . Trong đó: A A là một ma trận bất kỳ. L L là ma trận tam giác dưới. (L là viết tắt của Lower trong Lower Triangle). U U là ma trận tam giác trên. (U là viết tắt của Upper trong Upper Triangle). A = L U A = LU Phép phân tích ma trận này rất đơn giản, đầu tiên ta thực hiện các phép biến đổi trên dòng để đưa A thành một ma trận bậc thang. Lúc đó, ma trận bậc thang chính là U. Tôi sẽ lấy một ma trận có kích thước 3x3 để làm ví dụ. A = [ 1 5 2 3 6 4 − 2 2 7 ] A = \begin{bmatrix} 1 & 5 & 2 \\ 3 & 6 & 4 \\ -2 ... More » About me

Phạm Hồng Vinh

I love technology, programming and reading. Sometimes, I write blog to share what I learnt. More about me

Trang Facebook

RootonChair Blog

Chủ đề

AI4 Book5 Linear Algebra2 Machine Learning14 Nhập môn Machine Learning10 programming10 Root talk3 Sharing15

Theo tháng

2021 3
- tháng 9 2021 2
- tháng 8 2021 1

2020 4
- tháng 7 2020 1
- tháng 2 2020 2
- tháng 1 2020 1
2019 27
- tháng 9 2019 3
- tháng 8 2019 3
- tháng 7 2019 4
- tháng 6 2019 5
- tháng 5 2019 2
- tháng 4 2019 1
- tháng 3 2019 1
- tháng 2 2019 4
- tháng 1 2019 4
2018 10
- tháng 12 2018 2
- tháng 11 2018 3
- tháng 10 2018 1
- tháng 9 2018 4

Hiện thêm

Bài đăng phổ biến

Thuật toán tính lũy thừa nhanh. Giải thích một cách đơn giản

Bởi Phạm Hồng Vinh vào tháng 11 23, 2018 Hình ảnh

Phép phân tích ma trận A=LU

Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính

Bởi Phạm Hồng Vinh vào tháng 9 03, 2019 Hình ảnh

[Nhập môn Machine Learning] Bài 7: Vector hóa thuật toán

Bởi Phạm Hồng Vinh vào tháng 7 22, 2019 Hình ảnh

Chúng ta đã đi được khá xa trong những bài vừa qua. Ta đã biết đến phương pháp tối ưu phổ biến nhất trong Machine Learning chính là Gradient Descent và sử dụng nó trong Linear Regression. Bây giờ, ta cần lùi bước lại để có được cái nhìn toàn cảnh về những việc mà ta đã làm. Đồng thời, tìm hiểu thêm một phương pháp cài đặt (implement) phổ biến hơn cho các thuật toán Machine Learning đó là vector hóa. Cái nhìn tổng quan của các thuật toán Machine Learning Đối với Linear Regression, có 3 thành phần chính mà chúng ta đã học được đó chính là: Model : hay chúng ta còn gọi là Hypothesis Function. Lost Function : đôi khi cũng được nhắc đến với cái tên Cost Function như tôi đã làm. Optimizer : là một thuật toán tối ưu. Ba thành phần trên cũng chính là một bộ khung chung cho các thuật toán thuộc supervised learning trong Machine Learning mà bạn sẽ gặp sau này (hay thậm chí cả Deep Learning nữa). Trong đó, ta có một model để thực hiện các dự đoán, một lost function để đo tính chính xá... More »

Từ khóa » Cách đăng Ký Coursera

Hướng Dẫn đăng Ký Khóa Học Trên Coursera Và EdX Miễn Phí