[Nhập môn/Sơ cấp] Triển khai hệ thống gợi ý thông qua các ví dụ đa dạng

22%

Cơ bản / AI, ChatGPT, LLM, AI Agent

Khóa học này không chỉ dừng lại ở những chatbot đơn thuần mà tập trung vào thực hành xây dựng hệ thống Multi-Agent (đa tác nhân) nơi nhiều Agent cộng tác với nhau. 👉 Bạn sẽ được học từng bước 3 khung làm việc (framework) gồm Swarm, LangGraph, DeepAgents và hoàn thành 6 dự án thực tế như: Chatbot hỗ trợ khách hàng, sản xuất nội dung blog, Agent truy vấn PostgreSQL, Agent nghiên cứu tự động. 👉 Ngoài ra, khóa học còn hướng dẫn triển khai các tính năng cấp độ doanh nghiệp như bộ nhớ dài hạn sử dụng Redis và PostgreSQL, cơ chế bảo mật Human-in-the-loop, giám sát chi phí... giúp bạn có thể xây dựng hệ thống ở cấp độ sản xuất (production-level) và áp dụng ngay vào dịch vụ thực tế sau khi học xong.

Cơ bản

AI, ChatGPT, LLM

Multi Agents với Swarm, LangGraph, Deep Agent

goodwon5937125

22%

Cơ bản / AI, ChatGPT, LLM, AI Agent

Agentic(Modular) RAG với LangGraph phiên bản 1 từ cơ bản đến nâng cao

goodwon5937125

Cơ bản / AI, ChatGPT, prompt engineering, LLM

5.0

(4)

Khóa học này về RAG (Retrieval-Augmented Generation) 👉 Không chỉ dừng lại ở việc giải thích khái niệm 👉 Mà là khóa học tập trung vào thực hành, nơi bạn sẽ trực tiếp xây dựng cấu trúc hoạt động thực tế 👉 Và trải nghiệm quá trình mở rộng, nâng cao hệ thống. Bắt đầu từ những ví dụ RAG đơn giản, bạn sẽ học từng bước từ Advanced RAG → Modular RAG → đến RAG dựa trên Agent để đạt đến cấp độ có thể ứng dụng ngay vào công việc thực tế.

Cơ bản

AI, ChatGPT, prompt engineering

Agentic(Modular) RAG với LangGraph phiên bản 1 từ cơ bản đến nâng cao

goodwon5937125

Cơ bản / AI, ChatGPT, prompt engineering, LLM

5.0

(4)

AI Agent với LangGraph phiên bản 1 từ cơ bản đến nâng cao

goodwon5937125

Cơ bản / AI, ChatGPT, LLM, AI Agent

5.0

(10)

Khóa học này bao gồm toàn bộ quá trình phát triển ChatGPT từ một AI hội thoại đơn thuần thành một AI Agent thông minh có khả năng thực hiện các công việc thực tế. Bạn sẽ được trực tiếp xây dựng các AI Agent có thể ứng dụng ngay vào công việc thực tiễn bằng cách sử dụng ba khung làm việc cốt lõi: LangChain, LangGraph và LangSmith.

Cơ bản

AI, ChatGPT, LLM

AI Agent với LangGraph phiên bản 1 từ cơ bản đến nâng cao

goodwon5937125

Cơ bản / AI, ChatGPT, LLM, AI Agent

5.0

(10)

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

[Đổi mới] Bootcamp Machine Learning với Python cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Vừa giải các bài toán Kaggle thực tế vừa hệ thống hóa kiến thức) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Phần 2]

funcoding

Cơ bản / Machine Learning(ML), Kaggle, Pandas, Python

4.9

(123)

1,700+

Đây là khóa học được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, dựa trên những trải nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu học máy học, giúp bạn dễ dàng hiểu về máy học và áp dụng vào các vấn đề thực tế.

Cơ bản

Machine Learning(ML), Kaggle, Pandas

funcoding

Cơ bản / Machine Learning(ML), Kaggle, Pandas, Python

4.9

(123)

1,700+

[Suminjeongeum] Toán học cơ bản cho AI - Nhập môn toán học nắm vững lại từ khái niệm cơ bản

suminmath

Nhập môn / AI, Business Productivity, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Self Improvement

5.0

(2)

"Mã nguồn Deep Learning thì chạy được, nhưng tại sao các công thức trong bài báo khoa học lại xa lạ đến thế?" Khi học về AI, sẽ có lúc bạn vấp phải bức tường của những công thức toán học. Nếu truy ngược lại nguồn gốc của bức tường đó, cuối cùng bạn sẽ nhận ra rằng mình chưa xây dựng vững chắc ngôn ngữ toán học cơ bản nhất. Khóa học này bắt đầu bằng ngôn ngữ của tập hợp, đi qua phương trình, hàm số, dãy số, lũy thừa - logarit cho đến hàm số lượng giác, chắt lọc những khái niệm cốt lõi qua 18 bài giảng. Chúng tôi không bắt bạn học thuộc lòng công thức. Mặc dù có điểm qua ngắn gọn các mối liên kết với ngữ cảnh AI, nhưng mục đích chính của khóa học này chỉ có một — đó là tạo ra một nền tảng vững chắc để bạn không bị lung lay khi học Đại số tuyến tính, Giải tích và Xác suất thống kê sau này. Đây là phần 1 của series Suminjeongeum, trong khóa học này, chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng ngôn ngữ chung để có thể hấp thụ tốt ba phần còn lại.

Nhập môn

AI, Business Productivity, Deep Learning(DL)

[Suminjeongeum] Toán học cơ bản cho AI - Nhập môn toán học nắm vững lại từ khái niệm cơ bản

suminmath

Nhập môn / AI, Business Productivity, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Self Improvement

5.0

(2)

Học máy + học sâu bắt đầu bằng Python (từ học máy bằng sklearn đến phát triển học sâu bằng TensorFlow và Keras)

ilifo

Cơ bản / Python, sklearn, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Keras

4.2

(13)

Hãy chắc chắn bắt đầu với những điều cơ bản về học máy và học sâu! Phân loại/hồi quy/phân cụm/tạo và sử dụng mạng thần kinh nhân tạo trong Python

Cơ bản

Python, sklearn, Machine Learning(ML)

Học máy + học sâu bắt đầu bằng Python (từ học máy bằng sklearn đến phát triển học sâu bằng TensorFlow và Keras)

ilifo

Cơ bản / Python, sklearn, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Keras

4.2

(13)

Chinh phục hoàn toàn vị trí Đánh giá và Phân tích bán dẫn - Chiến lược ứng tuyển PE/AE vào Samsung/SK Hynix

samcoach

2.049.569 ₫

Cơ bản / Python, Machine Learning(ML), Big Data, Pandas, Matplotlib, Data Engineering, AI

5.0

(2)

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.

Cơ bản

Python, Machine Learning(ML), Big Data

Chinh phục hoàn toàn vị trí Đánh giá và Phân tích bán dẫn - Chiến lược ứng tuyển PE/AE vào Samsung/SK Hynix

samcoach

2.049.569 ₫

Cơ bản / Python, Machine Learning(ML), Big Data, Pandas, Matplotlib, Data Engineering, AI

5.0

(2)

[ICT Archive] Cốt lõi Big Data và Mô hình Kinh doanh

kpcre

1.844.612 ₫

Nhập môn / Big Data, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

Nắm bắt các khái niệm cơ bản và xu hướng mới nhất của big data, thông qua hiểu biết kỹ thuật về các phương pháp phân tích big data để trích xuất các mẫu dữ liệu và đề xuất cách thức ứng dụng vào kinh doanh. Thông qua big data có thể tạo ra các mô hình kinh doanh mới và phát triển khả năng thông thái về môi trường kinh doanh trong tương lai.

Nhập môn

Big Data, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

[ICT Archive] Cốt lõi Big Data và Mô hình Kinh doanh

kpcre

1.844.612 ₫

Nhập môn / Big Data, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

[TensorFlow 2] Hoàn thành cuộc chinh phục Python machine learning - Dự án dự đoán kỷ lục Marathon

nomad

Trung cấp trở lên / Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras, Computer Vision(CV)

4.1

(25)

300+

Đây là khóa học dự án máy học toàn diện, nơi bạn học nhiều dự án hồi quy và phân loại máy học hữu ích khác nhau cùng với lý thuyết sử dụng Python và TensorFlow 2 dựa trên dữ liệu lớn của Boston Marathon.

Trung cấp trở lên

Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras

[TensorFlow 2] Hoàn thành cuộc chinh phục Python machine learning - Dự án dự đoán kỷ lục Marathon

nomad

Trung cấp trở lên / Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras, Computer Vision(CV)

4.1

(25)

300+

Thực hành dự án cuộc thi Kaggle

1159136

2.254.526 ₫

Ưu đãi đặt sớm

68%

Cơ bản / Python, AI, Machine Learning(ML), Big Data, Data Engineering, Business Problem Solving, Probability and Statistics

New

- Dự án thực chiến cuộc thi Kaggle: từ khám phá dữ liệu đến nộp bài - Sau phần hướng dẫn, cùng theo dõi một cuộc thi Kaggle thực tế từ đầu đến cuối Bạn đã đăng ký Kaggle và hoàn thành cả phần hướng dẫn Titanic, nhưng khi đứng trước một cuộc thi thực sự lại thấy bối rối, không biết nên bắt đầu từ đâu? Nếu chỉ sao chép notebook của người khác rồi nộp bài, bạn sẽ sớm gặp phải bức tường mang tên "Tại sao điểm của mình không tăng?" Trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng thực hiện trọn vẹn một cuộc thi Kaggle thực tế từ đầu đến cuối: khám phá dữ liệu, thiết kế quy trình xác thực, kỹ thuật tạo đặc trưng, xây dựng mô hình và nộp bài. Thay vì học thuộc mã nguồn, bạn sẽ rèn luyện được tư duy xuyên suốt của một cuộc thi: "Thử điều gì và vì sao, đồng thời kiểm chứng hiệu quả của thử nghiệm đó như thế nào?" [Một dòng về kinh nghiệm tham gia/đạt giải cuộc thi hoặc kinh nghiệm thực tế của bạn]

Cơ bản

Python, AI, Machine Learning(ML)

Thực hành dự án cuộc thi Kaggle

1159136

2.254.526 ₫

Ưu đãi đặt sớm

68%

Cơ bản / Python, AI, Machine Learning(ML), Big Data, Data Engineering, Business Problem Solving, Probability and Statistics

New

Đại số tuyến tính cho AI

codingmax

1.141.903 ₫

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, Linear Algebra, AI

5.0

(1)

Bạn muốn học AI nhưng lần nào cũng bị khựng lại trước các công thức đại số tuyến tính? Thay vì bắt bạn học thuộc lòng các công thức, khóa học này sẽ giúp bạn tận mắt chứng kiến các vectơ và ma trận thực sự chuyển động như thế nào trong không gian. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể tự mình đọc hiểu toán học đằng sau mạng thần kinh, PCA và SVD.

Cơ bản

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network

Đại số tuyến tính cho AI

codingmax

1.141.903 ₫

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, Linear Algebra, AI

5.0

(1)

Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khai

nexthumans

Trung cấp trở lên / Python, AI, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), azure-databricks

5.0

(14)

🚀 Học phát hiện bất thường AI thực tế với Databricks! 💡 Dừng các mô hình đắt đỏ và chậm chạp! Từ tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn đến triển khai thời gian thực, hoàn thành AI phát hiện bất thường có thể được sử dụng ngay trong thực tế kinh doanh.

Trung cấp trở lên

Python, AI, Machine Learning(ML)

Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khai

nexthumans

Trung cấp trở lên / Python, AI, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), azure-databricks

5.0

(14)

Cơ sở Toán học và Thống kê dành cho người không chuyên (Thực hành)

SW School

Cơ bản / Linear Algebra, Probability and Statistics, Python, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Big Data

Khóa học này là quá trình thực hành các nội dung cơ bản về toán học và thống kê cho máy học sử dụng Python. Máy học và học sâu không chỉ đòi hỏi năng lực lập trình mà còn cần nền tảng toán học để nắm bắt các nguyên lý. Thông qua khóa học này, bạn có thể từng bước học hỏi các kiến thức toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Cơ bản

Linear Algebra, Probability and Statistics, Python

Cơ sở Toán học và Thống kê dành cho người không chuyên (Thực hành)

SW School

Cơ bản / Linear Algebra, Probability and Statistics, Python, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Big Data

Hướng dẫn hoàn chỉnh về thiết kế RAG thực tiễn: Classic RAG → GraphRAG → Agentic RAG

codebridge

22%

614.871 ₫

Trung cấp trở lên / React, AI, RAG, AI Agent

4.8

(6)

Học các nguyên lý cốt lõi và cách triển khai thực tế của Classic RAG, Graph RAG và Agentic RAG. Thiết kế hệ thống định tuyến động nhằm tối ưu hóa hiệu quả sử dụng token và độ trễ, đồng thời xây dựng hệ thống bộ nhớ dài hạn kết hợp khả năng suy luận mạng lưới quan hệ của GraphRAG với vòng lặp tự đánh giá của Agentic RAG. Đây là lộ trình hoàn thiện năng lực thiết kế kiến trúc RAG nâng cao, có thể áp dụng ngay vào thực tiễn.

Trung cấp trở lên

React, AI, RAG

Hướng dẫn hoàn chỉnh về thiết kế RAG thực tiễn: Classic RAG → GraphRAG → Agentic RAG

codebridge

22%

614.871 ₫

Trung cấp trở lên / React, AI, RAG, AI Agent

4.8

(6)

Học đúng cách về dự án Trí tuệ nhân tạo (AI) phần 1

usefulit

Nhập môn / AI

4.8

(4)

Khóa học này là quá trình học tập lý thuyết cơ bản và quy trình thực tế cần thiết để áp dụng mô hình hóa AI và lập kế hoạch dịch vụ vào công việc thực tế. Người học có thể nắm vững kiến thức nền tảng thiết yếu để thực hiện thành thạo các dự án mô hình hóa AI, và trải nghiệm các quy trình thực tế đa dạng được sử dụng trong môi trường làm việc thực tế. Đặc biệt, khóa học được cấu trúc để học từng bước toàn bộ quy trình từ phân tích môi trường dịch vụ AI → thiết lập mục tiêu → phân tích yêu cầu → thiết kế mô hình dịch vụ → lập kế hoạch kịch bản → lập kế hoạch ứng dụng → thiết lập kế hoạch thực hiện → lập kế hoạch đánh giá hiệu quả. Thông qua điều này, không chỉ dừng lại ở việc học tập từ góc độ kỹ thuật đơn thuần, mà có thể phát triển tư duy có hệ thống và khả năng ứng dụng thực tế về cách thức đưa AI vào sử dụng và khai thác từ góc độ kinh doanh và lập kế hoạch dịch vụ. Người học hoàn thành khóa học này sẽ hiểu được quá trình lập kế hoạch và thực hiện tổng thể của dự án AI, và có thể tăng cường năng lực với vai trò là người lập kế hoạch dịch vụ AI·PM·chiến lược gia dựa trên dữ liệu trong môi trường doanh nghiệp thực tế.

Nhập môn

Học đúng cách về dự án Trí tuệ nhân tạo (AI) phần 1

usefulit

Nhập môn / AI

4.8

(4)

[AICE] Python dành cho kỳ thi chứng chỉ AICE

AICE

6.646.458 ₫

Nhập môn / Python, AI, ChatGPT, AICE-Certificate

3.0

(1)

1. Học lập trình Python để đạt chứng chỉ AI, AICE Associate 2. Học lập trình Python theo từng bước từ cơ bản đến ứng dụng 3. Bài giảng của Giáo sư Kim Joong-heon từ Đại học Korea, một chuyên gia trong lĩnh vực AI

Nhập môn

Python, AI, ChatGPT

[AICE] Python dành cho kỳ thi chứng chỉ AICE

AICE

6.646.458 ₫

Nhập môn / Python, AI, ChatGPT, AICE-Certificate

3.0

(1)

90 phút hoàn thành: Từ nhập môn đến thực chiến LLM Agent – Học AI Agent qua thực hành

HappyAI

Cơ bản / multi-agent, LLM, LangChain, AI Agent, LangGraph

4.3

(8)

100+

Thời đại AI chỉ đơn thuần trả lời đã kết thúc. Giờ đây là thời đại của LLM Agent tự phán đoán và hành động. Khóa học này là khóa nhập môn giúp bạn học và trực tiếp xây dựng nguyên lý cốt lõi cũng như cấu trúc của agent chỉ trong 90 phút thực hành. Giảm thiểu tối đa lý thuyết phức tạp, với luồng thực hành tập trung vào code, bạn có thể trực tiếp trải nghiệm "AI phán đoán và sử dụng công cụ như thế nào". Vượt qua prompt engineering, hãy cùng bắt đầu bước đầu tiên của tự động hóa AI.

Cơ bản

multi-agent, LLM, LangChain

90 phút hoàn thành: Từ nhập môn đến thực chiến LLM Agent – Học AI Agent qua thực hành

HappyAI

Cơ bản / multi-agent, LLM, LangChain, AI Agent, LangGraph

4.3

(8)

100+

[Electron #2] Hệ thống quản lý ra vào và điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt ngoại tuyến (Offline) với React + Electron (Sử dụng DeepFace)

dakgangjung123

995.505 ₫

Trung cấp trở lên / React, FastAPI, AI, Docker, SQLite

Dựa trên trải nghiệm thắc mắc về cách nhận diện khuôn mặt hoạt động trong môi trường ngoại tuyến (offline) tại hiện trường, trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng cấu trúc cơ bản của hệ thống quản lý ra vào và điểm danh dựa trên nhận diện khuôn mặt, sử dụng React + Electron và DeepFace chạy trên nền tảng FastAPI của Python. Khóa học tập trung vào việc thấu hiểu nguyên lý hoạt động và xây dựng nền tảng vững chắc để có thể mở rộng thành dự án cá nhân, thay vì chỉ chú trọng vào mức độ hoàn thiện của sản phẩm.

Trung cấp trở lên

React, FastAPI, AI

[Electron #2] Hệ thống quản lý ra vào và điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt ngoại tuyến (Offline) với React + Electron (Sử dụng DeepFace)

dakgangjung123

995.505 ₫

Trung cấp trở lên / React, FastAPI, AI, Docker, SQLite

Mô hình hóa Vibe - Cách để AI Agent thực hiện phân tích dữ liệu và mô hình hóa

sof

409.914 ₫

Nhập môn / Python, Machine Learning(ML), Pandas, mlops, LLM, AI Agent, claude

Nếu bạn yêu cầu AI "hãy tạo mô hình bằng dữ liệu này", vài dòng đầu tiên trông có vẻ hợp lý, nhưng chỉ cần phức tạp hơn một chút, nó sẽ sử dụng sai cột, làm rò rỉ dữ liệu (leakage), và dù điểm số tăng lên nhưng mô hình thực tế lại tệ đi. Khóa học này không dạy bạn cách viết prompt tốt hơn. Thay vào đó, nó tập trung vào cách trực tiếp thiết kế một vòng lặp (harness) để Agent có thể hiểu dữ liệu, lập kế hoạch, viết mã, tự xác nhận kết quả và quay lại nếu sai sót. Sau khi thực hành thủ công một vòng lặp năm mảnh của DS-STAR, chúng ta sẽ lần lượt lắp ráp các thành phần: Data Profile Card, Hook, Skill Hierarchy, Independent Verifier và Ablation.

Nhập môn

Python, Machine Learning(ML), Pandas

Mô hình hóa Vibe - Cách để AI Agent thực hiện phân tích dữ liệu và mô hình hóa

sof

409.914 ₫

Nhập môn / Python, Machine Learning(ML), Pandas, mlops, LLM, AI Agent, claude

[Việc riêng sau giờ tan làm] Kỳ thi thực hành chứng chỉ phân tích dữ liệu lớn (Dạng bài 1, 2, 3)

roadmap

Nhập môn / Engineer Big Data Analysis, Big Data, Python, Pandas, Machine Learning(ML)

4.9

(933)

6,000+

Phản hồi thường xuyên

Chúng tôi hướng dẫn người không chuyên và người mới bắt đầu nhanh chóng đạt chứng chỉ thực hành Kỹ thuật viên Phân tích Dữ liệu Lớn! Phần lý thuyết được trình bày nhẹ nhàng, phần thực hành được học chắc chắn. Không cần kiến thức nền tảng phức tạp, bạn chỉ cần tập trung học những điểm chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi, với trọng tâm là các đề thi trước đây.

Nhập môn

Engineer Big Data Analysis, Big Data, Python

[Việc riêng sau giờ tan làm] Kỳ thi thực hành chứng chỉ phân tích dữ liệu lớn (Dạng bài 1, 2, 3)

roadmap

Nhập môn / Engineer Big Data Analysis, Big Data, Python, Pandas, Machine Learning(ML)

4.9

(933)

6,000+