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.

Đây là khóa học thực hành nơi bạn có thể học quy trình tự tay xây dựng website công ty sử dụng React, Node.js, MongoDB. Với kiến thức cơ bản về React, Node.js, hãy cùng nhau xây dựng một dự án full-stack!

Khóa học này xuất phát từ câu hỏi "Nếu tôi có mặt trên tàu Titanic thì liệu có thể sống sót không?", phát triển mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế, và hoàn thành dự án fullstack triển khai dịch vụ này lên web. Bạn sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ AI đến phát triển web, bao gồm mô hình hóa deep learning với PyTorch, xây dựng backend server với FastAPI, và triển khai giao diện người dùng với Next.js.

Khóa học này tập trung vào việc xây dựng nền tảng cơ bản về Notion API và học cách sử dụng Notion MCP để tự động hóa Notion thông qua việc tích hợp AI (Claude). Bạn sẽ học cách kiểm soát trực tiếp các block, trang và cơ sở dữ liệu theo tài liệu chính thức của API, và cuối cùng hoàn thành một dự án thực tế có thể tạo cơ sở dữ liệu chỉ bằng lệnh ngôn ngữ tự nhiên (prompt) và tự động thêm trang sau khi phân tích nội dung file văn bản.

Đây là khóa học thực tế giúp bạn tự tay tạo ra một ứng dụng hẹn giờ bằng React, Electron, Zustand và triển khai nó trên đa nền tảng (Windows, macOS, Linux). Bắt đầu với việc phát triển web React quen thuộc, quản lý trạng thái toàn cục thông qua Zustand, và cho đến khi triển khai GUI cuối cùng, bạn có thể học được toàn bộ quy trình phát triển ứng dụng desktop!

Trong khóa học này, chúng ta sẽ thực hành từng bước về các tính năng xã hội như bình chọn thời gian thực, bình luận, lượt thích, v.v., sử dụng React và FastAPI, cũng như cách tích hợp các hệ thống thanh toán (KakaoPay, TossPay, v.v.) để kiếm tiền.

🔥 Xây dựng nền tảng học Hán tự tùy chỉnh! Với Google Gemini AI và Firestore, bạn có thể tự tạo sổ từ Hán tự, hoạt hình nét bút, và cả nhận diện chữ viết!

🔥 Xác thực người dùng Firebase, hoàn thành chỉ với HTML + Tailwind CSS + JavaScript thuần túy! Đến cả đăng nhập xã hội·điện thoại·xác thực vị trí, xây dựng hệ thống tài khoản dễ dàng và nhanh chóng mà không cần backend phức tạp.

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.

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.

LLM và Agent là những công nghệ nền tảng của các AI như ChatGPT. Hiện tại, LLM là công nghệ tiến gần nhất đến AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát). Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ LLM và Agent dưới góc nhìn của một người bình thường.

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.

Hiểu rõ sự khác biệt giữa Copilot và Agent, đồng thời trực tiếp tạo ra các Agent có thể áp dụng ngay vào công việc như: Agent hướng dẫn viết prompt, Agent dịch thuật, Agent quy định nội bộ. Giải quyết các vấn đề tiêu tốn thời gian như công việc lặp đi lặp lại, sắp xếp tài liệu, quản lý cuộc họp bằng các Agent tùy chỉnh mà ngay cả người không chuyên cũng có thể tạo được, từ đó tối đa hóa hiệu suất công việc.

Không biết lập trình cũng không sao. Khóa học này tập trung vào trải nghiệm tự tay tạo ra một ứng dụng Android có doanh thu quảng cáo chỉ trong một ngày bằng AI, và hoàn tất việc phát hành ứng dụng đó trên thực tế. Rất nhiều người thường dừng lại ở các bước: “Đã làm xong app rồi nhưng làm sao để tạo ra thu nhập?” “Định chèn quảng cáo thì bị vướng ở AdMob, chính sách hoặc khâu kiểm duyệt” “Bỏ cuộc ngay trước khi phát hành vì rắc rối ở phần chính sách bảo mật” Trong khóa học này, chúng ta sẽ vượt qua tất cả những “giai đoạn mà ai cũng bỏ cuộc” này: 👉 Ý tưởng → Tạo ứng dụng → Liên kết quảng cáo → Các yếu tố bắt buộc khi phát hành trên Store → Phân phối thực tế. Chúng ta chỉ việc ra lệnh cho AI và đưa ra quyết định. Mục tiêu là hoàn thành một ứng dụng có “cấu trúc tạo ra lợi nhuận thực thụ” chỉ trong vòng một ngày.

**"Triết lý AI - Đạo đức và thách thức trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo"** là chủ đề thảo luận về sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và những ảnh hưởng đạo đức, triết học của nó đối với xã hội và văn hóa con người. Chủ đề này không chỉ đơn thuần là sự phát triển về mặt công nghệ mà còn thảo luận sâu sắc về cách AI ảnh hưởng đến cuộc sống con người và chúng ta phải đưa ra những quyết định đạo đức như thế nào.

"Bước đầu tiên để tạo LLM tùy chỉnh của riêng bạn với Fine-tuning nhẹ dựa trên LoRA!" Đây là khóa học thực hành nhập môn được thiết kế để những người mới tiếp xúc với LLM cũng có thể dễ dàng theo dõi. Giảm thiểu lý thuyết phức tạp, hướng dẫn từng bước toàn bộ quy trình từ tải mô hình → áp dụng dữ liệu → huấn luyện → so sánh kết quả. Trong thời gian ngắn, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm quy trình của các kỹ thuật fine-tuning nhẹ hiện đại như LoRA·QLoRA, và có thể nắm bắt được cảm giác "À, fine-tuning LLM hoạt động như thế này". Hãy tự mình cảm nhận thành tựu tạo ra LLM chuyên biệt cho lĩnh vực của bạn, ngay cả khi không có nhiều tài nguyên!

Chinh phục tất cả về AI thay đổi thế giới chỉ trong 4 bài giảng! Bài 1. Bản chất thật sự của Trí tuệ nhân tạo AI không phải là phép thuật. Đó là bộ não kỹ thuật số được tạo ra bằng cách phân tích 'trí tuệ' của con người như một công thức! Chúng ta sẽ khám phá từng ngóc ngách của cấu trúc cốt lõi của AI tưởng chừng thông minh này. Bài 2. Thuật toán, phương pháp tư duy sáng tạo (?) của AI AI suy nghĩ sẽ tìm ra giải pháp như thế nào? Hãy trực tiếp tìm hiểu chiến lược của AI khi chơi cờ vây, tìm đường và dự đoán kết quả tìm kiếm của bạn. Bài 3. Phần cứng AI, động cơ biến trí tưởng tượng thành hiện thực! Con chip trong điện thoại thông minh của bạn chính là trái tim của AI. Chúng ta sẽ mổ xẻ tất cả, từ CPU, GPU, TPU cho đến những cái tên không thể biết được khác. Bài 4. Cuộc đối đầu lớn giữa Machine Learning và Deep Learning! Việc AI 'học' rốt cuộc có nghĩa là gì? Từ AI dựa trên quy tắc cổ điển, cho đến ChatGPT đang "hot" gần đây! Chúng ta sẽ theo dõi sự tiến hóa của việc học.

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.

Bạn có thể biến ý tưởng của mình thành một bài thuyết trình đẹp mắt chỉ trong vài phút. Không còn cần phải tốn hàng giờ đồng hồ loay hoay với việc thiết kế slide nữa. Với công nghệ AI của GAMMA, bạn có thể cải thiện đáng kể quy trình sáng tạo nội dung của mình.

Học các kỹ thuật cốt lõi của 'Prompt Engineering' để có được câu trả lời chính xác mong muốn từ AI. Từ những bước đầu tiên của người mới bắt đầu đến ứng dụng thực tế của chuyên gia, hãy tối đa hóa khả năng sử dụng AI của bạn!

Tất cả học viên nộp bài tập trong khóa học "Thực tập tại Thung lũng Silicon không lo bị đào thải trong kỷ nguyên AI & Hoàn thiện thiết kế hệ thống 30 Big Tech & Đóng góp thực tế mã nguồn mở" đều có thể ứng tuyển thực tập tại các startup AI địa phương ở Palo Alto, Hoa Kỳ. Học viên sẽ được miễn xét duyệt hồ sơ và nhận cơ hội phỏng vấn trực tiếp. Đây là khóa học giúp bạn thiết kế và mở rộng (scaling) 30 hệ thống thực tế dựa trên các trường hợp của các ông lớn công nghệ như Netflix, Tesla, Meta, Tinder. Cuối cùng, bạn sẽ tự thiết kế dịch vụ của riêng mình từ Kiến trúc → DB → Scaling, đồng thời đóng góp vào dự án AI Coding Agent mã nguồn mở đang hoạt động thực tế (đạt 1.8k lượt tải xuống trong một tuần) để hoàn thiện portfolio và sơ yếu lý lịch của mình.

Sử dụng ChatGPT, nhưng bạn có thấy khó khăn khi giải thích tại sao nó lại đưa ra câu trả lời như vậy không? “RAG, Agent, Fine-tuning… Biết thuật ngữ nhưng khó giải thích chính xác.” “Cứ nghe đến các thuật ngữ liên quan đến LLM là cứng họng.” “Trong các cuộc họp về AI, việc giải thích khái niệm luôn mơ hồ.” Khóa học này được tạo ra dành riêng cho những người như vậy. Đây là khóa học lý thuyết giúp bạn hiểu LLM không chỉ như một ‘công cụ’ mà là một ‘cấu trúc’. Khóa học không dạy cách sử dụng ChatGPT hay Gemini, mà giúp bạn xây dựng nền tảng để có thể giải thích tại sao chúng lại hoạt động như thế.

Giải thích các nguyên lý cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, tập trung vào khía cạnh lý thuyết.

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

Thời đại ích kỷ, nơi chỉ những người biết cách tận dụng AI đúng cách mới có thể tạo ra thu nhập. Khái niệm cơ bản về phát triển web tạo lợi nhuận & hướng dẫn thực tế mà bạn nhất định phải biết để giao việc cho các AI Coding Agent một cách "chuẩn chỉnh". Từ tư duy có thể lập trình mà không cần viết một dòng code nào, đến phương pháp thực tế để tạo ra sản phẩm với giá 0 đồng, và cả những nội dung về việc thành lập doanh nghiệp thực tế cũng như xử lý thuế. Đây là hướng dẫn lập trình web tạo lợi nhuận bằng AI chứa đựng những hiểu biết sâu sắc được tích lũy từ thực tế.

Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, bí quyết phát triển Deep Learning thực tế thông qua các bài toán thực tế, Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về công nghệ CNN Deep Learning dựa trên Pytorch, hãy tham gia khóa học này :)

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.

Tự động hóa tạo YouTube Shorts bằng AI!! Học cách tự động tạo YouTube Shorts bằng n8n từ con số 0. Tự tay xây dựng quy trình vận hành một lần từ: Văn bản → Hình ảnh/Âm nhạc → Tạo video → Tải lên. Thực hành phân biệt chế độ thử nghiệm/chế độ thực tế và các mẹo tiết kiệm chi phí. Hoàn thành 3 mẫu tự động hóa (template) có thể sử dụng ngay sau khi kết thúc bài học. Hướng dẫn tỉ mỉ từ cách sắp xếp các node để những người không biết lập trình cũng có thể làm theo. Hãy cùng bắt đầu tự động hóa sản xuất YouTube Shorts bằng AI nhé!