[AI 5 phút] Tổng hợp toàn diện các công nghệ AI mà sớm muộn bạn cũng sẽ gặp trong thực tế công việc

👉 Đây là điểm khởi đầu dành cho những ai muốn thực sự hiểu AI. Nếu bạn biết AI làm gì nhưng chưa hiểu rõ tại sao nó lại hoạt động như vậy, hãy bắt đầu với khóa học này. Trong khóa học này, chúng tôi sẽ từng bước giải thích từ đầu AI khác với các chương trình truyền thống như thế nào, cũng như quá trình học và đưa ra quyết định diễn ra theo trình tự ra sao. Khóa học được thiết kế để bạn có thể hiểu toàn cảnh về nguyên lý hoạt động của AI mà không cần đến các công thức phức tạp hay lập trình.

Dành cho những bạn đã hoàn thành trình độ SwiftUI trung cấp, giờ là lúc để tích hợp AI vào ứng dụng của mình. Với Apple Intelligence và framework FoundationModels, bạn sẽ hoàn thiện các ứng dụng AI on-device hoạt động ngay trên thiết bị mà không cần kết nối internet.

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.

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.

1. Khóa học tập trung vào thực hành nhằm giúp học viên thi đỗ AICE Associate - chứng chỉ quốc gia về AI duy nhất được công nhận tại Hàn Quốc. 2. Học tập cho đến giai đoạn có thể phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình AI dựa trên ngôn ngữ Python.

Câu chuyện thực tế về một công ty AI Native do chính GolbinHacker, tác giả cuốn sách bán chạy 《Bài giảng Kỹ thuật Prompt xuất sắc nhất》 và là người đứng đầu Kakao AI TOP 100, trực tiếp điều hành. Cách thức chỉ với vỏn vẹn 2 lập trình viên xây dựng và vận hành dịch vụ, cùng những năng lực mới mà nhà phát triển và tổ chức cần trang bị trong kỷ nguyên AI sẽ được giải mã qua các ví dụ thực tiễn.

Giới hạn của LLM? Chúng tôi sẽ chia sẻ cách giải quyết vấn đề thực tiễn dựa trên những thử nghiệm, sai lầm và bí quyết vận hành RAG trong thực tế tại Thung lũng Silicon.

Có thể tạo ra những hình ảnh rực rỡ bằng công cụ AI, nhưng rồi phải lên kế hoạch nội dung như thế nào đây? Và liệu có thể tạo ra một video Shorts thống nhất được không? Chúng tôi sẽ hỗ trợ tối đa để bạn có thể thực hiện những phần này thông qua sáu bài giảng.

Dù sử dụng AI, lý do bạn vẫn bận rộn nằm ở cách sắp xếp công việc chứ không phải ở công cụ. Hãy biến công việc của mình thành một bản thiết kế duy nhất bằng bốn câu hỏi: vai trò, quy trình, bàn giao và ngoại lệ; đồng thời phân tách việc có thể xử lý bằng quy tắc với việc cần phán đoán, từ đó giảm ngay số lần phải gọi AI. Cố định các tiêu chuẩn vào công cụ bằng một file Excel gồm 1,000 giao dịch để xuất báo cáo, chia nhỏ công việc bằng các tác nhân phụ, còn những việc không thể xử lý thì giao cho AI khác và chỉ nhận kết quả để tiếp tục. Cuối cùng, kết nối trình nhắn tin làm cổng vào và thiết lập bốn lớp bảo vệ, hoàn thiện vị trí của một người chỉ huy—thay vì giao phó toàn bộ cho tám tập, bao gồm cả OT, chỉ gọi AI ở những nơi thực sự cần thiết.

Đây là khóa học nhập môn giúp bạn tìm hiểu các khái niệm cốt lõi của Claude Code thông qua phép ẩn dụ về một văn phòng 3D. Từ việc thuê một chú rô-bốt vào văn phòng trống, gắn cho nó bộ não và trái tim, trang bị công cụ, quyền hạn, trí nhớ, cho đến khi nhiều chú rô-bốt cùng lập thành một nhóm — từng khái niệm một sẽ được mở ra như những khung cảnh trong văn phòng. Bạn sẽ nắm vững mọi khái niệm bằng cách trực tiếp thao tác trên giáo trình tương tác và hoàn thiện kỹ năng thông qua các bài thực hành ngay trên máy tính của mình.

Đây là một buổi giảng đặc biệt giúp bạn đồng thời chuẩn bị cho chứng chỉ Microsoft AI-900, với tư cách là nội dung mới nhất phản ánh phạm vi thi tính đến tháng 5 năm 2025. Nội dung được cung cấp dưới dạng kết hợp lý thuyết và thực hành, bao gồm tổng quan về AI, kiến thức cơ bản về học máy, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thông minh tài liệu, khai thác tri thức và AI tạo sinh.

Tôi muốn giới thiệu về lịch sử của AI và những góc nhìn nên có khi nhìn nhận AI trong tương lai.

Học cách cấu trúc hóa nhiều loại dữ liệu như thành tích học tập, hồ sơ học sinh, lĩnh vực quan tâm của học sinh bằng công cụ AI-SPARS, đồng thời sử dụng LLM để thiết kế lộ trình từ khám phá chuyên ngành đến chiến lược trường đại học, phương thức tuyển sinh và lộ trình cá nhân hóa. Không chỉ dừng ở hỏi đáp đơn thuần, bạn có thể áp dụng ngay vào thực tế quy trình tư vấn hướng nghiệp và tuyển sinh theo mô hình AX có hệ thống, kết nối từ Profile-Interview-chuyên ngành-trường đại học-phương thức tuyển sinh-Gap-Roadmap-Smart Report-Portfolio.

Thời đại mà AI "làm thay" PPT đã kết thúc. Giờ đây, điều quan trọng không phải là "bạn dùng AI giỏi đến mức nào" mà là "bạn tư duy và thiết kế cấu trúc cùng AI như thế nào". Đây không phải là một bài giảng chỉ liệt kê đơn thuần về Claude và Gemini. Thông qua quy trình sản xuất PPT thực chiến có thể áp dụng ngay vào ngày mai, chúng tôi giúp bạn cắt giảm đáng kể thời gian viết báo cáo và tập trung vào việc quan trọng hơn là "tư duy". Với chương trình học tập trung vào thực hành, có thể áp dụng ngay cho PPT báo cáo hàng tuần, hãy hoàn thiện hệ thống làm việc dựa trên AI của riêng bạn, vượt xa việc chỉ rút ngắn thời gian tạo PPT. Point 1. Thiết kế cấu trúc cộng tác với AI, tốc độ sẽ khác biệt khi phân chia vai trò - Phân chia vai trò: Claude đảm nhận phân tích, suy luận, viết bản thảo; Gemini đảm nhận trực quan hóa và tạo slide. - Thiết kế cấu trúc sử dụng công cụ AI như một "đối tác công việc" thay vì chỉ là công cụ đơn thuần. - Chuyển đổi cách làm việc: giảm bớt các tác vụ lặp đi lặp lại, tập trung vào tư duy và phán đoán. Point 2. Rút ngắn đáng kể thời gian tạo PPT với quy trình R-S-D-P - Thuần thục quy trình sản xuất 4 bước: Research → Structure → Draft → Polish. - Tiêu chuẩn hóa luồng tạo báo cáo và đề xuất để tăng tốc độ làm việc. - Học phương pháp tạo PPT thực tế giúp giảm hơn 70% thời gian so với trước đây. Point 3. Cấu trúc hóa các công việc lặp lại bằng cách xây dựng hệ thống tự động hóa AI của riêng bạn - Xây dựng môi trường AI cá nhân hóa bằng cách sử dụng Claude Project và Gemini Gems. - Thiết kế "trợ lý AI riêng" đã được học về văn phong (tone & manner) và template của công ty. - Hoàn thiện hệ thống làm việc có thể sử dụng lâu dài bằng cách tự động hóa các báo cáo hàng tuần/hàng tháng.

Nếu không có thời gian học hết khóa học trọn gói dài 32 giờ thì sao? Chúng tôi đã cô đọng 4 môn thi viết của kỳ thi Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn vào khoảng 4 giờ. Thông qua các câu hỏi biến thể từ đề thi trước đây, bạn có thể kết nối ngay kiến thức với nội dung thực tế thường xuất hiện trong đề thi. Ngoài ra, chúng tôi còn cung cấp tài liệu bài giảng 150p và ghi chú ôn tập cuối cùng 13p để xem tại phòng thi.

Nắm bắt nhanh chóng dạng đề và xu hướng ra đề! Tăng cường kỹ năng thực chiến với khoảng 100 câu hỏi. Chuẩn bị hoàn hảo cho kỳ thi thực tế AWS AI Practitioner, giúp bạn học tập có hệ thống ngay cả khi tự ôn luyện.

"Phải làm DX/AX." Trong phòng họp thì luôn nghiêm túc, nhưng khi xuống hiện trường thực tế, bạn có cảm thấy bối rối không biết phải bắt đầu từ đâu, làm thế nào không? PoC thì đã làm vài lần rồi, nhưng cuối cùng không chuyển sang vận hành chính thức Giải pháp·thiết bị thì đã mua, nhưng ở hiện trường lại bị coi là công cụ rườm rà Nói nhiều về dữ liệu·hệ thống, nhưng không biết phải áp dụng như thế nào vào dây chuyền·quy trình hiện tại của mình Không có TFT·tổ chức chuyên trách riêng, nên với tư cách là người thực thi phải gánh cả công việc chính + DX/AX... Khóa học này được tạo ra chính xác cho những người như vậy.

"AI không thay thế con người. Nhưng những người làm chủ được AI sẽ thay thế những người phụ thuộc vào AI." Trong kỷ nguyên AI, khi việc tạo ra kết quả trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, thì tư duy và khả năng giải quyết vấn đề của con người lại càng trở nên quan trọng. Kim Jae-seong, cựu tư vấn viên của McKinsey, sẽ hướng dẫn bạn từng bước từ khả năng giải quyết vấn đề vượt trội bằng AI, chiến lược nghiên cứu mạnh mẽ cho đến chiến lược thuyết phục để hiện thực hóa kết quả.

Hãy tìm hiểu về việc phân tích các vị trí nghề nghiệp liên quan đến Data Science (DS) và Artificial Intelligence (AI), cũng như lộ trình học tập và tuyển dụng để xây dựng sự nghiệp trong các lĩnh vực liên quan.

Khóa học này là quá trình học tập toàn bộ quy trình 'Xây dựng dữ liệu huấn luyện AI' cần thiết để thực hiện thành công các dự án mô hình hóa AI. Người học không chỉ dừng lại ở kiến thức lý thuyết mà sẽ trải nghiệm từng bước quy trình xây dựng dữ liệu được yêu cầu trong thực tế công việc. Cụ thể, khóa học được cấu trúc để có thể phát triển năng lực thực tế có thể áp dụng ngay trong công việc thông qua việc thực hành tập trung vào toàn bộ quy trình từ lập kế hoạch → thu thập → lưu trữ → làm sạch → gán nhãn → kết hợp và chuyển đổi thông tin giả danh của dữ liệu huấn luyện AI. Ngoài ra, người học sẽ học tập một cách có hệ thống các năng lực quản lý dữ liệu quan trọng nhất trong dự án AI như quản lý chất lượng dữ liệu và vấn đề bảo mật, xử lý phi nhận dạng thông tin cá nhân, tối ưu hóa tập dữ liệu. Thông qua điều này, người học có thể phát triển thành chuyên gia dữ liệu có thể chủ động lập kế hoạch và thực hiện dự án AI, chứ không chỉ là người thu thập dữ liệu đơn thuần. 👉 Thông qua khóa học này, người học sẽ hiểu được phương pháp xây dựng dữ liệu huấn luyện chất lượng cao quyết định hiệu suất mô hình AI và có được năng lực thực tế để áp dụng hiệu quả vào môi trường thực tế.