BEST

Mô hình ngôn ngữ lớn LLM cho tất cả mọi người Phần 5 - Tạo AI agent riêng của bạn với LangGraph

Name: Mô hình ngôn ngữ lớn LLM cho tất cả mọi người Phần 5 - Tạo AI agent riêng của bạn với LangGraph
Price: 77000 KRW
Rating: 4.9 (33 reviews)

AI Agent – tổng hợp công nghệ AI tiên tiến nhất! Qua việc hiện thực hóa các AI Agent đa dạng, cùng tìm hiểu cách tự tạo AI Agent bằng LangGraph.

(4.9) 33 đánh giá

340 học viên

AISchool

ai활용

에이전트

LangGraph

AI Agent

LangChain

RAG

openAI API

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

Cách triển khai AI agent sử dụng LangGraph
Khái niệm và ứng dụng của AI Agent
Kiến trúc agent AI đa dạng
Tạo AI agent riêng bằng LangGraph
Xây dựng hệ thống RAG chuyên sâu với LangGraph

Hỏi & Đáp 💬

H. Tác nhân AI là gì?

Tác nhân AI là một chương trình phần mềm hoạt động tự động trong một môi trường cụ thể và thực hiện các nhiệm vụ để đạt được mục tiêu đã cho. Tác nhân này nhận thức môi trường xung quanh , đưa ra quyết định dựa trên những quyết định đó, thực hiện hành động , đánh giá kết quả, học hỏi và phát triển để đưa ra quyết định tốt hơn. Một tác nhân AI chủ yếu bao gồm các thành phần cốt lõi sau.

1. Môi trường

Điều này đề cập đến thế giới bên ngoài mà tác nhân tương tác. Đây có thể là môi trường vật lý hoặc môi trường ảo trong hệ thống phần mềm. Tác nhân AI thu thập dữ liệu từ môi trường này và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đó.

2. Cảm biến

Các tác nhân AI thu thập thông tin từ môi trường xung quanh thông qua các cảm biến. Đối với robot vật lý, các cảm biến này có thể là phần cứng như camera hoặc micrô, trong khi đối với tác nhân phần mềm, chúng có thể thu thập thông tin từ API hoặc cơ sở dữ liệu.

3. Bộ truyền động

Tác nhân là một công cụ hoặc phương pháp được sử dụng để tác động đến môi trường của nó. Ví dụ, một robot có thể điều khiển các thiết bị cơ học như cánh tay hoặc bánh xe để thực hiện các hành động vật lý, trong khi một tác nhân phần mềm có thể thực thi mã hoặc thao tác dữ liệu để tạo ra kết quả.

4. Mục tiêu

Các tác nhân AI thường có một hoặc nhiều mục tiêu. Những mục tiêu này hướng dẫn tác nhân hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể hoặc đạt đến một trạng thái cụ thể trong môi trường. Những mục tiêu này có thể được nêu rõ ràng hoặc học thông qua các kỹ thuật như học tăng cường.

5. Hành động và ra quyết định

Các tác nhân AI phân tích thông tin nhận được từ môi trường và đưa ra quyết định tối ưu giữa các hành động khả thi để đạt được mục tiêu nhất định. Đây có thể là một hệ thống dựa trên quy tắc hoặc một thuật toán phức tạp như học tăng cường hoặc mạng nơ-ron sâu.

6. Học tập

Thông qua học tập, các tác nhân AI cải thiện hiệu suất theo thời gian. Một ví dụ điển hình là việc sử dụng các kỹ thuật học máy để học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ nhằm đưa ra quyết định tốt hơn. Điều này cho phép tác nhân nhanh chóng thích ứng với những thay đổi trong môi trường và cải thiện các chiến lược hành vi của mình.

H. Người chơi có cần kiến thức không?

Bài giảng này [Mô hình Ngôn ngữ Lớn cho Mọi Người (LLM) Phần 5 - Xây dựng Tác nhân AI của Riêng Bạn với LangGraph] sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng tác nhân AI bằng thư viện LangGraph và LLM . Do đó, bài giảng được tiến hành với giả định rằng bạn đã có kiến thức cơ bản về Python, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, LLM và LangChain. Vì vậy, nếu bạn chưa có kiến thức nền tảng, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo bài giảng trước [ Mô hình Ngôn ngữ Lớn cho Mọi Người (LLM) Phần 2 - Xây dựng ChatGPT của Riêng Bạn với LangChain] trước.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Người muốn tìm việc về nghiên cứu Deep Learning
Người muốn nghiên cứu về AI/Deep Learning
Các bạn đang chuẩn bị cao học AI
Người muốn xây dựng tác nhân AI cá nhân bằng LangGraph
Ai muốn xây dựng hệ thống RAG nâng cao hơn hệ thống RAG cơ bản bằng LangGraph.

Cần biết trước khi bắt đầu?

Kinh nghiệm sử dụng Python
Kinh nghiệm học khóa học trước: [Mô hình ngôn ngữ lớn LLM (Large Language Model) Part 2 dành cho mọi người - Tạo ChatGPT của riêng tôi bằng LangChain]

Xin chào
Đây là

9,349

Học viên

706

Đánh giá

353

Trả lời

4.6

Xếp hạng

Các khóa học

AISchool ( http://aischool.ai/ )
AISchool 유튜브 채널 운영 ( https://www.youtube.com/@aischool_ai )
서울대학교 인공지능 및 컴퓨터 비전 연구실 석사
[솔라리스의 인공지능 연구실] 블로그 운영
[텐서플로로 배우는 딥러닝] 집필
S전자 컴퓨터 비전 관련 프로젝트 수행
기업대상 [AI 컨설팅 서비스] 제공
에이아이스쿨 [TensorFlow와 실습 프로젝트로 배우는 딥러닝-컴퓨터비전 Basic 코스] 강의 진행

Chương trình giảng dạy

Tất cả

73 bài giảng ∙ (19giờ 26phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. Hướng dẫn thực hành

1 bài giảng

1. Cách kiểm tra link colab thực hành

Phần 2. Tải xuống slide bài giảng

1 bài giảng

2. Tải xuống slide bài giảng

Phần 3. 1강 - AI Agent là gì

1 bài giảng ∙ (19phút)

3. AI agent là gì
19:21

Phần 4. Bài 2 - Cơ bản về LangGraph

3 bài giảng ∙ (52phút)

Phần 5. 3강 - Khám phá các Tool mà AI Agent có thể sử dụng

4 bài giảng ∙ (53phút)

Phần 6. Structured Outputs - Tính năng mới nhất cần biết để triển khai AI Agent

4 bài giảng ∙ (48phút)

Phần 7. 4강 - Tạo hệ thống đa tác nhân (Multi-agent) với LangGraph

6 bài giảng ∙ (2giờ 3phút)

Phần 8. 5강 - Cải thiện hệ thống RAG cơ bản hơn nữa với LangGraph

4 bài giảng ∙ (55phút)

Phần 9. # 6강 - Kiến trúc nâng cao LangGraph

4 bài giảng ∙ (1giờ 32phút)

Phần 10. 7강 - STORM(Tổng hợp Dàn ý Chủ đề thông qua Truy xuất và Đặt câu hỏi Đa góc nhìn)

4 bài giảng ∙ (1giờ 22phút)

Phần 11. 8강 - Tạo AI Agent của riêng bạn với LangGraph

4 bài giảng ∙ (1giờ 1phút)

Phần 12. 9강 - Triển khai AI Agent sử dụng mô hình Llama

6 bài giảng ∙ (1giờ 27phút)

Phần 13. 10강 - LLMCompiler

3 bài giảng ∙ (45phút)

Phần 14. 11강 - Tạo Bản Tin AI

4 bài giảng ∙ (58phút)

Phần 15. 12강 - Tạo AI Agent Phân Tích Tiền Điện Tử

2 bài giảng ∙ (34phút)

Phần 16. # 13강 - Triển khai SQL Agent

2 bài giảng ∙ (44phút)

Phần 17. # 14강 - Tạo Prompt bằng LLM

1 bài giảng ∙ (17phút)

Phần 18. OpenAI Responses API - API mới tích hợp Chat Completions API và Assistants API (Ra mắt ngày 11/03/2025)

4 bài giảng ∙ (1giờ 17phút)

Phần 19. # 15강 - Triển khai Agent Tạo Code

5 bài giảng ∙ (1giờ 15phút)

Phần 20. SDK Agents của OpenAI

1 bài giảng ∙ (21phút)

Phần 21. MCP(Model Context Protocol)

2 bài giảng ∙ (24phút)

Phần 22. # OpenAI Evals API - Đánh giá hiệu suất của LLM (Evaluation)

6 bài giảng ∙ (1giờ 30phút)

Phần 23. Kết thúc

1 bài giảng

Ngày đăng:

Cập nhật lần cuối:

Đánh giá

Tất cả

33 đánh giá

4.9

33 đánh giá

songhunhan968882
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
38% đã tham gia
Tôi đã nghe các bài giảng AI trên nhiều nền tảng khác nhau như inflearn, fastcampus, v.v. và tôi hài lòng nhất với khóa học này. Nó cũng liên quan nhất đến các dự án của công ty.
hsc650031
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 4.0
4
39% đã tham gia
Một điều nữa là tôi nghĩ sẽ tốt hơn nếu sử dụng các tài liệu ｐｏｗｅｒｐｏｉｎｔ. Không phải các tài liệu ｎｏｔｅｂｏｏｋ.
kwangchoon9989
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
98% đã tham gia
Đây là một bài giảng hữu ích, cung cấp kiến thức chuyên sâu về xây dựng AI Agent bằng LangGraph, giúp ích thiết thực, đồng thời học được các công nghệ mới nhất và nhiều trường hợp ứng dụng đa dạng.
canflight0080096
Đánh giá 7
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
5% đã tham gia
Tôi nghĩ rằng không có nhiều khóa học được xây dựng bài bản để học về LLM như thế này. Vì đây là một khái niệm khó, tôi nghĩ rằng thứ tự kiến thức thu được là rất quan trọng, và không chỉ bài giảng này mà cả các lớp học xử lý ngôn ngữ tự nhiên bắt đầu từ các ví dụ đều có chất lượng tốt, vì vậy tôi muốn tích cực giới thiệu chúng cho những người đang đọc bài viết này.
codenavi
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
7% đã tham gia
Nhờ slide bài giảng và notebook Colab thực hành mà tôi dễ dàng theo dõi được tiến trình. Thầy/cô đã giải thích đúng trọng tâm những nội dung cần thiết nên tôi hiểu bài rất rõ. Tôi thích phong cách giảng dạy tập trung vào trọng tâm, không lan man. Tôi thấy rất tốt vì cấu trúc bài giảng tập trung vào thực hành, giúp tôi có thể áp dụng ngay những kiến thức đã học. Tôi hy vọng trong tương lai sẽ có nhiều bài giảng với cấu trúc như thế này!

1.610.616 ₫

Khóa học khác của AISchool

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Mô hình ngôn ngữ lớn cho mọi người LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) Phần 1 - Dùng thử Tinh chỉnh Llama 2

AISchool

Bạn sẽ học từng bước từ các khái niệm cơ bản về LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) cho đến cách tinh chỉnh mô hình Llama 2, LLM hiệu suất cao, trên tập dữ liệu bạn chọn.

중급이상

LLM, Llama, Deep Learning(DL)

Mô hình ngôn ngữ lớn cho mọi người LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) Phần 1 - Dùng thử Tinh chỉnh Llama 2

AISchool

Mô hình ngôn ngữ lớn cho mọi người LLM(Large Language Model) Phần 2 - Tạo ChatGPT riêng của tôi với LangChain

AISchool

Đây là khóa học tìm hiểu khái niệm và cách ứng dụng thư viện LangChain, đồng thời tự tạo ChatGPT của riêng mình bằng thư viện LangChain.

중급이상

LLM, LangChain, ChatGPT

Mô hình ngôn ngữ lớn cho mọi người LLM(Large Language Model) Phần 2 - Tạo ChatGPT riêng của tôi với LangChain

AISchool

Giới thiệu deep learning xử lý ngôn ngữ tự nhiên qua ví dụ NLP với TensorFlow - Từ RNN đến BERT

AISchool

Từ những kiến thức cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong học sâu cho đến các mô hình mới nhất, Transformer và BERT, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc và phương pháp ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong học sâu (NLP) thông qua nhiều ví dụ khác nhau và thực hành triển khai mã.

초급

Deep Learning(DL), NLP, Tensorflow

Giới thiệu deep learning xử lý ngôn ngữ tự nhiên qua ví dụ NLP với TensorFlow - Từ RNN đến BERT

AISchool

Giới thiệu về Deep Learning với TensorFlow 2.0

AISchool

Đây là bài giảng nơi bạn có thể tìm hiểu các lý thuyết cốt lõi về học sâu và cách triển khai mã học sâu bằng cách sử dụng TensorFlow 2.0 mới nhất.

초급

Tensorflow, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)

Giới thiệu về Deep Learning với TensorFlow 2.0

AISchool

Tự động hóa công việc bằng MCP cho mọi người - Ứng dụng MCP(Model Context Protocol) qua các ví dụ đa dạng (feat. Cursor)

AISchool

Là khóa học giúp bạn tìm hiểu phương pháp tự động hóa công việc bằng MCP (Model Context Protocol) qua các trường hợp đa dạng (Playwright crawling, Figma design, Notion data organization, Excel data analysis).

입문

Model Context Protocol, Generative AI

Tự động hóa công việc bằng MCP cho mọi người - Ứng dụng MCP(Model Context Protocol) qua các ví dụ đa dạng (feat. Cursor)

AISchool

Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn cho mọi người LLM Phần 3 - Xây dựng ứng dụng AI với API Google Gemini, API OpenAI và Gemma

AISchool

Đây là bài giảng trong đó bạn tìm hiểu khái niệm về mô hình Gemini của Google và cách sử dụng API Gemini cũng như tạo các ứng dụng AI khác nhau bằng Streamlit.

중급이상

openAI API, ChatGPT, gemini

Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn cho mọi người LLM Phần 3 - Xây dựng ứng dụng AI với API Google Gemini, API OpenAI và Gemma

AISchool

Việc triển khai bài viết học sâu được học thông qua việc triển khai YOLO với TensorFlow 2.0

AISchool

Đây là bài giảng nơi bạn có thể học các kỹ năng triển khai luận án deep learning bằng cách triển khai luận án YOLO (Bạn chỉ nhìn một lần) từ đầu bằng cách sử dụng TensorFlow 2.0.

중급이상

Deep Learning(DL), Tensorflow

Việc triển khai bài viết học sâu được học thông qua việc triển khai YOLO với TensorFlow 2.0

AISchool

Kỹ thuật Context Engineering để tạo ra AI Agent chất lượng cao

AISchool

Học các kỹ thuật Context Engineering để tạo ra AI agent chất lượng cao thông qua thực hành.

중급이상

AI Agent, LangGraph, AI

Kỹ thuật Context Engineering để tạo ra AI Agent chất lượng cao

AISchool

Cách kiếm tiền bằng AI - Tìm hiểu AI Transformation qua các trường hợp thực tế

AISchool

Thông qua các đánh giá doanh nghiệp AI, chúng ta xem xét cách công nghệ AI thay đổi hiện tại và tương lai của mình qua các ví dụ đa dạng. Bằng cách xem xét các yếu tố cần thiết để tiến hành dự án AI, chúng ta chuẩn bị cho quá trình Chuyển đổi AI sắp tới.

입문

Service Planning

Cách kiếm tiền bằng AI - Tìm hiểu AI Transformation qua các trường hợp thực tế

AISchool

Tương lai của nhà phát triển! Vibe Coding sử dụng AI Part 1 - Tạo máy chủ MCP của riêng tôi sử dụng Cursor

AISchool

Đây là khóa học giúp bạn nắm bắt vibe coding - hình ảnh tương lai của nhà phát triển - thông qua việc tự tạo máy chủ MCP của riêng mình với Cursor.

초급

cursor, LLM, Model Context Protocol

Tương lai của nhà phát triển! Vibe Coding sử dụng AI Part 1 - Tạo máy chủ MCP của riêng tôi sử dụng Cursor

AISchool

Mô hình ngôn ngữ lớn cho tất cả mọi người LLM Phần 4 - Triển khai RAG học qua việc tạo chatbot trung tâm chăm sóc khách hàng AI (AICC)

AISchool

Khóa học hướng dẫn cách xây dựng hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) thực tiễn khi tạo chatbot tổng đài AI (AICC).

중급이상

LangChain, RAG, openAI API

Mô hình ngôn ngữ lớn cho tất cả mọi người LLM Phần 4 - Triển khai RAG học qua việc tạo chatbot trung tâm chăm sóc khách hàng AI (AICC)

AISchool

Mô hình ngôn ngữ lớn LLM cho mọi người Phần 6 - Triển khai AI Agent bằng LangGraph thông qua dự án

AISchool

Trong quá trình thực hiện các dự án triển khai nhiều AI Agent khác nhau bằng LangGraph, tôi học được cách tạo ra một AI Agent thực tế bằng LangGraph.

중급이상

LangGraph, AI Agent, LangChain

Mô hình ngôn ngữ lớn LLM cho mọi người Phần 6 - Triển khai AI Agent bằng LangGraph thông qua dự án

AISchool

Tạo bot giao dịch chứng khoán tự động để đầu tư định lượng Phần 1

AISchool

Đây là bài giảng về cách tạo bot giao dịch chứng khoán tự động bằng cách sử dụng API xing của eBest Investment & Securities. Tạo bot giao dịch chứng khoán tự động của riêng bạn tự động giao dịch 365 ngày một năm.

중급이상

Python, Investment, Quant

Tạo bot giao dịch chứng khoán tự động để đầu tư định lượng Phần 1

AISchool

ChatGPT cho mọi người Phần 4 - Học crawling thông qua thực hành với ChatGPT

AISchool

Đây là khóa học giúp bạn tìm hiểu phương pháp cào dữ liệu trang web sử dụng ChatGPT. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi mà ChatGPT sẽ tạo ra.

입문

ChatGPT, Web Crawling, Selenium

ChatGPT cho mọi người Phần 4 - Học crawling thông qua thực hành với ChatGPT

AISchool

ChatGPT cho mọi người Phần 2 - Phân tích dữ liệu và ứng dụng Pandas sử dụng ChatGPT

AISchool

Đây là khóa học giúp bạn học cách phân tích dữ liệu bằng ChatGPT và cách sử dụng Pandas. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi do ChatGPT mang lại.

입문

ChatGPT, Numpy, Pandas

ChatGPT cho mọi người Phần 2 - Phân tích dữ liệu và ứng dụng Pandas sử dụng ChatGPT

AISchool

ChatGPT cho mọi người Phần 1 - Tự động hóa công việc và nhập môn Python với ChatGPT

AISchool

Đây là khóa học giúp bạn tìm hiểu các phương pháp tự động hóa công việc đa dạng sử dụng ChatGPT (Excel, PPT, crawling, xử lý ảnh) và kiến thức cơ bản về Python để tự động hóa công việc. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi do ChatGPT tạo ra.

입문

ChatGPT

ChatGPT cho mọi người Phần 1 - Tự động hóa công việc và nhập môn Python với ChatGPT

AISchool

Học cách triển khai bài báo khoa học về deep learning thông qua việc triển khai bài báo GPT với TensorFlow 2.0 Phần 1

AISchool

Khóa học này giúp bạn học cách triển khai các bài báo deep learning, bằng việc tự xây dựng từ đầu luận văn GPT-1 (Improving Language Understanding by Generative Pre-Training) dùng TensorFlow 2.0.

중급이상

gpt, Tensorflow, Deep Learning(DL)

Học cách triển khai bài báo khoa học về deep learning thông qua việc triển khai bài báo GPT với TensorFlow 2.0 Phần 1

AISchool

ChatGPT cho mọi người Phần 3 - Tạo chiến lược đầu tư định lượng với ChatGPT

AISchool

Đây là khóa học giúp bạn học cách tạo ra nhiều chiến lược đầu tư định lượng khác nhau bằng ChatGPT. Hãy thử tạo chiến lược đầu tư định lượng của riêng bạn bằng ChatGPT.

입문

ChatGPT, Quant, Investment

ChatGPT cho mọi người Phần 3 - Tạo chiến lược đầu tư định lượng với ChatGPT

AISchool

Tạo Coinbot giao dịch tự động tiền điện tử Bitcoin Phần 2 - Tạo Coinbot kiếm lợi nhuận tự động

AISchool

[Khám phá ý tưởng - thu thập dữ liệu - xác minh thông qua kiểm tra ngược] quy trình phát triển đồng xu tiền điện tử Bitcoin có thể tạo ra lợi nhuận tự động, nguyên tắc của chiến lược đầu tư AIS1 và AIS2 do người hướng dẫn phát triển, lựa chọn cổ phiếu, mua và bán RBI và Đây là khóa học mà bạn có thể tìm hiểu mã nguồn để kiểm tra lại và thực thi bot.

초급

Python, colab, Investment

Tạo Coinbot giao dịch tự động tiền điện tử Bitcoin Phần 2 - Tạo Coinbot kiếm lợi nhuận tự động

AISchool

Giới thiệu về học tăng cường sâu với TensorFlow - Học tăng cường sâu

AISchool

Khóa học này củng cố các khái niệm cơ bản về học tăng cường thông qua các nghiên cứu lý thuyết thiết yếu về học tăng cường sâu và tìm hiểu chi tiết các nguyên tắc của học tăng cường sâu thông qua thực hành triển khai mã thực tế bằng TensorFlow.

중급이상

Deep Learning(DL), Tensorflow, Reinforcement Learning(RL)

Giới thiệu về học tăng cường sâu với TensorFlow - Học tăng cường sâu

AISchool

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Mô hình ngôn ngữ lớn LLM cho mọi người Phần 6 - Triển khai AI Agent bằng LangGraph thông qua dự án

AISchool

Trong quá trình thực hiện các dự án triển khai nhiều AI Agent khác nhau bằng LangGraph, tôi học được cách tạo ra một AI Agent thực tế bằng LangGraph.

중급이상

LangGraph, AI Agent, LangChain

Mô hình ngôn ngữ lớn LLM cho mọi người Phần 6 - Triển khai AI Agent bằng LangGraph thông qua dự án

AISchool

Mô hình ngôn ngữ lớn cho tất cả mọi người LLM Phần 4 - Triển khai RAG học qua việc tạo chatbot trung tâm chăm sóc khách hàng AI (AICC)

AISchool

Khóa học hướng dẫn cách xây dựng hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) thực tiễn khi tạo chatbot tổng đài AI (AICC).

중급이상

LangChain, RAG, openAI API

Mô hình ngôn ngữ lớn cho tất cả mọi người LLM Phần 4 - Triển khai RAG học qua việc tạo chatbot trung tâm chăm sóc khách hàng AI (AICC)

AISchool

Tạo thẩm phán trí tuệ nhân tạo với CrewAI và LLM

arigaram

Kết hợp CrewAI (giúp triển khai công nghệ đa tác nhân LLM), đồ thị tri thức và hệ thống suy luận để tạo thẩm phán AI.

중급이상

AI, LLM, AI Agent

Tạo thẩm phán trí tuệ nhân tạo với CrewAI và LLM

arigaram

Tạo OCR thực sự hiệu quả trong thực tế như thế này.

nexthumans

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

초급

Python, AI, openai

Tạo OCR thực sự hiệu quả trong thực tế như thế này.

nexthumans

Phát triển Full-stack AI SaaS thực chiến: Tạo ứng dụng trò chuyện video

antonio

Tạo ứng dụng hội nghị truyền hình dựa trên AI với tính năng AI agent thời gian thực, tóm tắt nội dung cuộc họp và chức năng sau cuộc gọi.

초급

React, Next.js, TailwindCSS

Phát triển Full-stack AI SaaS thực chiến: Tạo ứng dụng trò chuyện video

antonio

FEEL THE AGI: LLM và AI Agent

Feel The AGI

ChatGPT và các AI tương tự dựa trên công nghệ cốt lõi LLM và Agent. LLM là công nghệ đã tiến gần nhất đến AGI tại thời điểm hiện tại. Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ LLM và Agent từ góc nhìn của người dùng phổ thông.

입문

AI, LLM, AI Agent

FEEL THE AGI: LLM và AI Agent

Feel The AGI

바오 cáo tài chính thú vị làm bằng Vibe Coding (Cursor AI)

roadmap

Mời bạn đến với thế giới lập trình đầy hấp dẫn, nơi bạn phân tích và trực quan hóa báo cáo tài chính chỉ bằng prompt. Không cần một dòng code nào, bạn tạo và triển khai dịch vụ chỉ bằng cách tham vấn với AI.

입문

prompt engineering, business, Generative AI

바오 cáo tài chính thú vị làm bằng Vibe Coding (Cursor AI)

roadmap

Giảm khối lượng công việc tối đa 70%, Khóa học đặc biệt về 'Tự động hóa công việc' - Tạo nhân viên bằng AI

Slearnic AI LAB

Khả năng sử dụng AI quyết định mức lương của bạn. Hãy giao những công việc lặp đi lặp lại nhàm chán hàng ngày cho AI 'Hầu hết mọi thứ về tự động hóa công việc' sẽ hướng dẫn bạn cách tạo hệ thống tự động hóa xử lý công việc của mình chỉ với vài cú nhấp chuột mà không cần kiến thức lập trình. Bạn sẽ được giải phóng khỏi công việc văn bản nhàm chán và sắp xếp dữ liệu, và trở thành 'người làm việc giỏi với AI' vượt trội hơn người khác.

입문

make.com, AI, Generative AI

Giảm khối lượng công việc tối đa 70%, Khóa học đặc biệt về 'Tự động hóa công việc' - Tạo nhân viên bằng AI

Slearnic AI LAB

Xu hướng là bắt đầu với Vibe Coding và MCP_Cursor AI

Masocampus

Xu hướng mới nhất của AI tạo sinh, AI Agent! Cách đi trước với Cursor giúp hoàn thành công việc phát triển và MCP mở rộng tính năng!

입문

cursor, mvp, AI Agent

Xu hướng là bắt đầu với Vibe Coding và MCP_Cursor AI

Masocampus

Tạo ứng dụng AI không cần lập trình: Chinh phục hoàn toàn Dify nocode

multicoreit

Nếu bạn muốn tạo ra dịch vụ AI riêng của mình mà không cần coding, khóa học này chính là giải pháp hoàn hảo. Sử dụng nền tảng nocode Dify, bạn có thể tạo ra ứng dụng AI chất lượng cao chỉ với ý tưởng. Thay vì lý thuyết phức tạp, khóa học được cấu trúc tập trung vào dự án thực tế, giúp cả người mới bắt đầu với AI và nhân viên văn phòng đều có thể phát triển năng lực thực tiễn.

입문

prompt engineering, LLM, RAG

Tạo ứng dụng AI không cần lập trình: Chinh phục hoàn toàn Dify nocode

multicoreit

HR thực tế với các tình huống để học M365 Copilot

microsoftkr

Trong khóa học này, chúng ta sẽ tập trung vào M365 Copilot - đối tác thông minh trong hệ sinh thái Microsoft 365, và tìm hiểu cách sử dụng AI để thực hiện đổi mới công việc trong môi trường được bảo vệ về bảo mật và bản quyền. Khóa học sẽ giới thiệu các tính năng chính của Copilot và phương án kết hợp sử dụng với các dịch vụ Microsoft 365 khác nhau, đồng thời cũng trình bày các kỹ thuật prompting để có được những câu trả lời chính xác và hiệu quả.

입문

AI, microsoft-office, Generative AI

HR thực tế với các tình huống để học M365 Copilot

microsoftkr

Hướng dẫn thực chiến Spring AI: Tạo RAG chatbot

Sionic AI

Tìm hiểu cách dễ nhất để xử lý AI bằng Spring AI. Hãy cùng tìm hiểu Spring AI trong khi xây dựng chatbot RAG.

초급

Spring AI, LLM, RAG

Hướng dẫn thực chiến Spring AI: Tạo RAG chatbot

Sionic AI

Chìa khóa nhập môn AI Agent, Tự động hóa công việc hoàn hảo với Claude MCP

Masocampus

AI viết thay cho Slack, Notion của tôi? Làm việc thông minh với MCP đã vượt qua giới hạn của AI truyền thống!

입문

Model Context Protocol, AI Agent, Generative AI

Chìa khóa nhập môn AI Agent, Tự động hóa công việc hoàn hảo với Claude MCP

Masocampus

Cách trở thành chuyên gia tự động hóa AI không cần code, hướng dẫn hoàn chỉnh n8n

nambaksa

Bạn vẫn tự tay code sao? Giờ đây, ngay cả code bằng giao diện cũng trở nên phiền phức! Hãy trở thành chuyên gia tự động hóa AI với n8n mà không cần code. Hướng dẫn thiết kế quy trình làm việc tự động có thể áp dụng ngay vào thực tế Chiến lược tự động hóa tập trung vào thực tiễn, tối đa hóa hiệu suất công việc. Xây dựng quy trình làm việc trực quan bằng n8n và trải nghiệm sự đổi mới trong công việc.

입문

n8n, AI, RAG

Cách trở thành chuyên gia tự động hóa AI không cần code, hướng dẫn hoàn chỉnh n8n

nambaksa

Mô hình ngôn ngữ lớn LLM cho tất cả mọi người Phần 5 - Tạo AI agent riêng của bạn với LangGraph

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

AI Agent, sự kết hợp hoàn hảo của các công nghệ AI mới nhất!
Bằng cách triển khai nhiều tác nhân AI khác nhau, bạn sẽ học cách triển khai tác nhân AI của riêng mình bằng LangGraph.

Khóa học này dành cho ai?

Khóa học dành cho người chơi ✅

Hỏi & Đáp 💬

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của AISchool

Khóa học tương tự

Mô hình ngôn ngữ lớn LLM cho tất cả mọi người Phần 5 - Tạo AI agent riêng của bạn với LangGraph

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

AI Agent, sự kết hợp hoàn hảo của các công nghệ AI mới nhất! Bằng cách triển khai nhiều tác nhân AI khác nhau, bạn sẽ học cách triển khai tác nhân AI của riêng mình bằng LangGraph.

Khóa học này dành cho ai?

Khóa học dành cho người chơi ✅

Hỏi & Đáp 💬

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của AISchool

Khóa học tương tự

AI Agent, sự kết hợp hoàn hảo của các công nghệ AI mới nhất!
Bằng cách triển khai nhiều tác nhân AI khác nhau, bạn sẽ học cách triển khai tác nhân AI của riêng mình bằng LangGraph.

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là