Tác nhân AI tự động hóa công việc sử dụng ngay tại công ty (w. n8n, LangGraph)

Bạn có cảm thấy lo lắng mỗi khi triển khai AI Agent không? Dựa trên kinh nghiệm làm việc tại các tập đoàn lớn trong nước và các công ty công nghệ lớn (Big Tech) nước ngoài, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách đo lường và cải thiện chất lượng Agent một cách hệ thống bằng cách sử dụng LangSmith.

Xây dựng AI Agent thông minh với RAG bằng LangGraph! Từ lý thuyết đến thực hành, đây là hướng dẫn thực tế (hands-on) giúp người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng làm theo.

Khám phá cách xây dựng thẩm phán trí tuệ nhân tạo bằng cách kết hợp các hệ thống suy luận, biểu đồ tri thức và nhiều framework agent như CrewAI, LangChain, AutoGen, những công cụ cho phép triển khai công nghệ đa tác nhân (multi-agent) dựa trên LLM.

Khóa học hoàn chỉnh về thực tập tại Thung lũng Silicon không lo bị thay thế ngay cả trong kỷ nguyên AI, thiết kế hệ thống của 30 công ty công nghệ lớn, & đóng góp thực tế cho mã nguồn mở. Bạn sẽ thiết kế và mở rộng quy mô 30 hệ thống thực tiễn dựa trên các ví dụ từ Netflix, Tesla, Meta, Tinder và nhiều công ty công nghệ lớn khác. Cuối khóa, bạn sẽ tự thiết kế dịch vụ của riêng mình từ kiến trúc → cơ sở dữ liệu → khả năng mở rộng.

Đây là khóa học hướng dẫn sử dụng các công cụ AI dựa trên CLI và MCP để triển khai các chức năng chiến đấu, UI, dữ liệu và máy chủ cho game idle Unity. Bạn sẽ học toàn bộ quy trình áp dụng Firebase, quảng cáo, thanh toán trong ứng dụng và Addressables để phát hành game di động lên Google Play.

Vượt xa một system prompt đơn giản, bạn sẽ triển khai chatbot nhân vật AI biết ghi nhớ người dùng và thay đổi mối quan hệ bằng cách tận dụng thiết kế persona và Structured Outputs. Trong buổi thực hành 30 phút, bạn sẽ hoàn thiện cách gọi API OpenAI một cách an toàn dựa trên dự án khởi đầu được cung cấp, xử lý cảm xúc, mức độ tin cậy và ký ức ở dạng có thể kiểm chứng bằng JSON Schema và Zod, đồng thời sử dụng tác nhân lập trình AI trong phạm vi các điều kiện ràng buộc.

Học cách sử dụng AI thông qua các câu lệnh (prompt) có thể áp dụng vào công việc thực tế và chiến lược xây dựng tổ chức AX (Chuyển đổi AI). Bằng cách tiếp cận hệ thống theo đơn vị quy trình làm việc (workflow), bạn sẽ tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và hoàn thiện giải pháp tự động hóa tập trung vào thực tiễn, có thể áp dụng ngay tại hiện trường.

Chỉ với những bài hướng dẫn đơn giản thì rất khó để áp dụng vào thực tế. Bằng tất cả bí quyết trong nghề của mình, tôi sẽ truyền đạt một cách chắc chắn cho bạn phương pháp quản lý trạng thái phức tạp và cách thiết kế Multi-agent.

Dưới góc nhìn nhân văn như văn học, điện ảnh, âm nhạc và lịch sử, chúng ta sẽ dễ dàng thấu hiểu khái niệm cũng như nguyên lý của AI tạo sinh, đồng thời khám phá những ảnh hưởng văn hóa và sự thay đổi trong cuộc sống mà AI mang lại. Chương trình cung cấp những hiểu biết thực tiễn và chiến lược về cách các cá nhân và doanh nghiệp nên ứng phó và chuẩn bị như thế nào trong kỷ nguyên AI.

Hướng dẫn làm chủ ứng dụng AI dành cho lập trình viên Java! Khóa học này sẽ phá bỏ định kiến rằng AI chỉ dành riêng cho Python, giúp trang bị cho ứng dụng Java của bạn đôi mắt, đôi tai, giọng nói và cả khả năng lập trình của AI. Hãy trở thành Kiến trúc sư AI dựa trên OpenAI API. Bạn sẽ trực tiếp phát triển các chuyên gia AI đa dạng như nhà văn AI, thông dịch viên, họa sĩ, cộng sự lập trình, đồng thời xây dựng một trợ lý AI đa năng tích hợp các tính năng cốt lõi như: tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc, thuyết minh hình ảnh, tạo mã Java, chuyển đổi giọng nói/văn bản, tạo hình ảnh/phụ đề. Đây là cơ hội tuyệt vời để tối đa hóa khả năng cạnh tranh cho hệ thống Java sẵn có của bạn thông qua việc học cách thiết lập vai trò cho AI bằng System Message và kiểm duyệt nội dung độc hại.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu từ các thuật toán cốt lõi của hệ thống gợi ý đến triển khai thực tế. - Lọc dựa trên nội dung - Lọc cộng tác, triển khai mô hình gợi ý dựa trên deep learning - Triển khai Two-step recommender systems - Thực hành với PyTorch/RecBole - Kinh nghiệm thực tế và trực quan hóa kết quả gợi ý

AI có thể thay mặt tôi viết bài trên Slack và Notion sao? Hãy làm việc thông minh hơn với MCP, công nghệ vượt qua những giới hạn của AI truyền thống!

"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.

Giải quyết mọi khó khăn về AI chỉ với một phép ẩn dụ?! Bước đầu tiên tìm hiểu nguyên lý AI, giúp bạn thấu hiểu bản chất thay vì chỉ học vẹt từ ngữ.

Thấu hiểu bản chất của thống kê cơ bản cần thiết cho việc phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà không cần đến một công thức hay một dòng mã nào.

Bạn sẽ được học toàn bộ quy trình tự vận hành mô hình Gemma 4 mới nhất trực tiếp trên MacBook của mình mà không phải lo lắng về chi phí API trả phí. Bạn sẽ nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất tận dụng Metal API của Apple Silicon, cách thiết lập tham số tối ưu theo dung lượng VRAM, và trang bị năng lực xây dựng cơ sở hạ tầng AI cục bộ cấp độ sản xuất dựa trên FastAPI.

Bạn có thể trực tiếp thực hành tạo tự động vô hạn các tín hiệu giao dịch coin bằng cách sử dụng ChatGPT và Python, đồng thời thực hiện quy trình backtest và xác thực chúng. Ngoài ra, bạn có thể học cách kết hợp tất cả các chiến lược được AI tự động tạo ra thành một chiến lược duy nhất và áp dụng nó vào giao dịch thực tế.

Khả năng vận dụng AI sẽ quyết định mức lương của bạn. Hãy để AI đảm nhận những công việc lặp đi lặp lại nhàm chán mà bạn vẫn làm hàng ngày. 'Tất tần tật về tự động hóa công việc' sẽ hướng dẫn bạn cách tạo ra một hệ thống tự động hóa tự xử lý công việc chỉ với vài cú nhấp chuột mà không cần kiến thức về lập trình. Bạn sẽ được giải phóng khỏi những công việc giấy tờ và sắp xếp dữ liệu tẻ nhạt, để trở thành một 'người làm việc giỏi bằng AI' luôn đi trước mọi người.

Chỉ cần một dòng lệnh là xong. Hermes - AI Agent có khả năng ghi nhớ, tự động hóa và tự mình phát triển. Ngay cả khi không phải là nhà phát triển, từ hôm nay bạn vẫn có thể trở thành "người giao việc" cho AI. SMARTFORK sẽ đồng hành cùng bạn từ khâu cài đặt cho đến ứng dụng vào thực tế.

Thông qua bài giảng này, bạn có thể tìm hiểu toàn bộ quy trình và phương pháp chuẩn bị cho kỳ thi tuyển sinh vào trường sau đại học ngành trí tuệ nhân tạo từ đầu đến cuối! Tôi cũng sẽ chia sẻ những nội dung hay giúp tăng khả năng đậu!