Thực tiễn bảo mật tác nhân AI: từ tiêm nhiễm prompt đến lạm dụng quyền hạn

Ngành sản xuất ô tô và linh kiện là lĩnh vực mà sự đổi mới là điều thiết yếu trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu khốc liệt và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này tập trung vào cách áp dụng công nghệ AI vào thực tế, giải thích thông qua các trường hợp thực tế như nâng cao hiệu quả sản xuất, tự động hóa kiểm tra chất lượng, bảo trì dự báo thiết bị, tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Từ hiểu biết cơ bản cần thiết để triển khai AI, đến chiến lược và quản lý rủi ro cần xem xét khi áp dụng thực tế, khóa học được xây dựng theo từng bước để cung cấp kiến thức và hiểu biết sâu sắc mà nhân viên thực thi và quản lý có thể áp dụng ngay lập tức.

AI Agent có thể thất bại do nhiều nguyên nhân khác nhau như lỗi dữ liệu, mối đe dọa bảo mật, tăng chi phí và các vấn đề tích hợp hệ thống. Khóa học này xem xét các rào cản chính và các trường hợp thất bại xảy ra trong quá trình triển khai AI Agent, đồng thời giải thích các chiến lược thiết kế, kiểm tra và vận hành để ngăn ngừa chúng, tập trung vào thực tiễn. Thông qua đó, bạn có thể hiểu được những rủi ro và hạn chế của AI Agent, từ đó thiết lập hướng triển khai phù hợp và tiêu chuẩn vận hành ổn định cho tổ chức.

Với sự tăng tốc của chuyển đổi số trong ngành sản xuất, các thiết bị sản xuất, hệ thống điều khiển và mạng công nghiệp đang được kết nối với các hệ thống bên ngoài. Cùng với đó, khả năng các cuộc tấn công mạng dẫn đến ngừng sản xuất, giảm chất lượng, rò rỉ công nghệ và tai nạn an toàn cũng ngày càng tăng cao. Khóa học Master Class về [Bảo mật OT (Sản xuất)] cho 4 ngành sản xuất trọng điểm là khóa học xem xét các mối đe dọa bảo mật OT có thể xảy ra trong các ngành ô tô, bán dẫn, hóa chất, thực phẩm và dược phẩm, tập trung vào các ví dụ thực tế tại hiện trường sản xuất. Học viên sẽ hiểu sự khác biệt trong quy trình sản xuất và môi trường thiết bị của từng ngành, đồng thời học tập một cách hệ thống về các mối đe dọa bảo mật chính, nguyên nhân sự cố và phương án ứng phó có thể xảy ra theo từng ngành cụ thể. Khóa học bao gồm phạm vi rộng lớn từ nhà máy thông minh và bảo mật chuỗi cung ứng trong ngành ô tô, bảo vệ quy trình cốt lõi và thông tin công nghệ trong ngành bán dẫn, hệ thống điều khiển và ứng phó tai nạn an toàn trong ngành hóa chất, đến bảo vệ dữ liệu chất lượng, vệ sinh và GMP trong ngành thực phẩm và dược phẩm. Thay vì chỉ liệt kê các kỹ thuật phức tạp hay phương thức tấn công, khóa học giải thích một cách dễ hiểu ngay cả với người mới bắt đầu về các vấn đề: "Vấn đề gì có thể xảy ra?", "Tại sao nó lại xảy ra?" và "Tại hiện trường cần phải ứng phó như thế nào?". Thông qua bài giảng này, bạn có thể so sánh đặc điểm của 4 ngành sản xuất trọng điểm và sự khác biệt trong bảo mật OT, đồng thời nắm vững các hướng cơ bản về kiểm tra bảo mật và ứng phó sự cố cần thiết tại hiện trường sản xuất.

Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về các mối đe dọa bảo mật OT chính có thể xảy ra tại hiện trường sản xuất của ngành thực phẩm và dược phẩm thông qua các ví dụ thực tế. Người học có thể hiểu được những vấn đề bảo mật nào có thể phát sinh trong quá trình vận hành nhà máy thông minh, thiết bị sản xuất, hệ thống quản lý chất lượng và quản lý thông tin truy xuất nguồn gốc, đồng thời dễ dàng học hỏi các phương pháp ứng phó cơ bản để ngăn ngừa gián đoạn sản xuất và làm giả dữ liệu, ngay cả đối với người mới bắt đầu.

Đây là khóa học giúp tìm hiểu về các mối đe dọa an ninh chính và các ví dụ về sự cố có thể xảy ra trong môi trường điều khiển quy trình của ngành hóa chất, đồng thời giúp dễ dàng thấu hiểu các phương pháp phát hiện và ứng phó với các dấu hiệu bất thường dựa trên AI. Khóa học tập trung vào việc học về bảo mật OT thực tế, xoay quanh các rủi ro đặc thù của ngành hóa chất như gián đoạn sản xuất, thao túng giá trị quy trình và rò rỉ chất độc hại.

Ngành công nghiệp bán dẫn là một lĩnh vực sản xuất tiêu biểu, nơi các thiết bị sản xuất, hệ thống điều khiển, đối tác và dữ liệu được kết nối chặt chẽ với nhau. Chính vì vậy, ngay cả một sự cố bảo mật nhỏ hay lỗi hệ thống cũng có thể dẫn đến việc ngừng sản xuất, vấn đề về chất lượng, chậm trễ giao hàng và rò rỉ công nghệ. Khóa học này giải thích các mối đe dọa bảo mật OT có thể xảy ra tại các cơ sở sản xuất bán dẫn một cách dễ hiểu, ngay cả đối với những người mới bắt đầu. Thay vì những giải thích kỹ thuật phức tạp, khóa học tập trung vào những vấn đề bảo mật nào có thể phát sinh trong thực tế, tại sao ngành bán dẫn lại trở thành mục tiêu tấn công và các sự cố bảo mật ảnh hưởng đến doanh nghiệp như thế nào. Ngoài ra, chúng ta cũng sẽ cùng tìm hiểu các mối đe dọa bảo mật đang thay đổi ra sao khi môi trường sản xuất trở nên thông minh hơn nhờ sự lan tỏa của AI và nhà máy thông minh (Smart Factory).

Trong thời đại của nhà máy thông minh và lái xe tự hành, liệu dây chuyền sản xuất của chúng ta có thực sự an toàn? Sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mang lại năng suất và hiệu quả mang tính đột phá cho ngành sản xuất ô tô, nhưng đồng thời cũng gây ra những mối đe dọa an ninh chưa từng có đối với môi trường công nghệ vận hành (OT, Operational Technology) trong nhà máy. Bài giảng này sẽ giải thích một cách dễ hiểu và rõ ràng về 'an ninh OT' vốn cảm thấy mơ hồ và khó khăn, thông qua những ví dụ thực tế sinh động tại hiện trường ngành công nghiệp ô tô.

"Hãy vứt những lý thuyết AI sáo rỗng và các ví dụ chatbot tràn lan trên YouTube vào thùng rác. Đây là 'Kinh thánh AI sản xuất tích hợp 7 nhóm ngành công nghiệp' duy nhất tại Hàn Quốc, thấu hiểu ngôn ngữ của ngành sản xuất và nhìn thấu bản chất của quy trình." Xin chào, tôi là Byte Detective - người chia sẻ kiến thức. Hiện nay, vô số doanh nghiệp và chuyên gia đang kêu gọi 'DX sản xuất (Chuyển đổi số)' và 'áp dụng AI'. Tuy nhiên, đa số các bài giảng trên thị trường chỉ dừng lại ở những lý thuyết viển vông của các nhà phát triển IT hoặc tư vấn viên, những người hoàn toàn không hiểu về thực tế khắc nghiệt tại hiện trường sản xuất. Khóa học này không phải là bài giảng chỉ để học lý thuyết. Bằng cách kết hợp hữu cơ kiến thức chuyên môn thực tế (Domain Knowledge) của 7 nhóm ngành sản xuất đại diện cho Hàn Quốc với các khung làm việc AI mới nhất, chúng tôi cung cấp 'Kiến trúc kịch bản DX sản xuất thực chiến' có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế vào ngày mai.

[Nhập môn ứng phó sự cố bảo mật: Học thông qua kịch bản hack máy chủ web, ransomware và đánh cắp tài khoản] Khóa học này là quá trình tìm hiểu theo từng loại sự cố về lý do tại sao các sự cố bảo mật thông tin khác nhau như hack máy chủ web, ransomware, đánh cắp tài khoản và xâm nhập nội bộ lại xảy ra và cách chúng lan rộng. Học viên sẽ theo dõi từng kịch bản sự cố để hiểu luồng tấn công, phân tích nguyên nhân cốt lõi của sự cố, sau đó học cách giải quyết và ngăn ngừa tái diễn thông qua các cấu trúc bảo mật như tường lửa, DMZ, kiểm soát truy cập, quản lý quyền hạn, sao lưu và giám sát nhật ký (log). Đây không chỉ là bài giảng giải thích các khái niệm bảo mật đơn thuần, mà là khóa học nhập môn bảo mật thông tin dạng kịch bản giúp bạn hiểu từ phân tích nguyên nhân đến hướng giải quyết sự cố bảo mật cùng một lúc.

Thời đại AI, Tìm hiểu bảo mật sản xuất qua các tình huống thực tế là khóa học được thiết kế để giúp người học dễ dàng hiểu về bảo mật OT (Công nghệ vận hành) - lĩnh vực đang ngày càng trở nên quan trọng trong môi trường sản xuất dựa trên AI và nhà máy thông minh - thông qua các ví dụ thực tế tại hiện trường. Trong bài giảng này, các khái niệm cốt lõi thường xuất hiện trong sản xuất như OT, ICS, PLC, SCADA, HMI, MES sẽ được giải thích, đồng thời so sánh sự khác biệt giữa bảo mật IT và bảo mật OT. Ngoài ra, khóa học cũng xem xét các mối đe dọa bảo mật có thể xảy ra tại hiện trường sản xuất như mã độc tống tiền (ransomware), lạm dụng truy cập từ xa, đánh cắp tài khoản của đối tác, gián đoạn dây chuyền sản xuất, lỗi vận hành thiết bị và làm giả dữ liệu thông qua các tình huống thực tế. Thông qua khóa học này, học viên có thể hiểu được cấu trúc cơ bản của bảo mật OT trong ngành sản xuất và nắm bắt được những quan điểm bảo mật cần thiết để bảo vệ thiết bị sản xuất và hệ thống điều khiển công nghiệp. Đồng thời, đây cũng là nền tảng chung để tiếp tục học các khóa học bảo mật sản xuất theo từng ngành công nghiệp sau này.

Vượt qua thời đại sử dụng AI, giờ đây là thời đại cần những người thiết kế AI. Khóa học này là một lộ trình bậc thầy (master roadmap) hệ thống hóa toàn bộ bản đồ thiết kế của AI Agent, từ "Nhập môn → Cấu trúc → Thiết kế → Vận hành". Dựa trên các cấu trúc RAG, Tool Calling, Memory và Multi-Agent, bạn sẽ học cách thiết kế và mở rộng AI Agent dưới góc nhìn của một kiến trúc sư. Nếu bạn muốn phát triển thành một người thiết kế hệ thống AI thay vì chỉ là một “người sử dụng” AI, khóa học này sẽ chỉ ra hướng đi cho bạn.

Khóa học này là một khóa học chuyên môn về chiến lược ứng dụng thực tế trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực xây dựng và công trình dân dụng. Trong ngành xây dựng đang tăng tốc chuyển đổi số, AI đang dẫn dắt sự đổi mới trên toàn bộ các khía cạnh từ thiết kế, thi công, an toàn đến quản lý chất lượng. Trong khóa học này, chúng ta sẽ học tập tập trung vào các trường hợp ứng dụng thực tế có thể sử dụng tại hiện trường thực tế như xây dựng thông minh, digital twin, điều khiển thiết bị dựa trên AI, giám sát an toàn, kiểm định chất lượng.

Ngành đóng tàu và vận tải biển là lĩnh vực đại diện của công nghiệp nặng truyền thống, nhưng đang đảm bảo sức cạnh tranh mới thông qua sự kết hợp của chuyển đổi số và công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI). Khóa học này được cấu thành tập trung vào các trường hợp ứng dụng cụ thể được sử dụng trong thực tế như quản lý sản xuất nhà máy đóng tàu dựa trên AI, tự động hóa thiết kế tàu thuyền, tối ưu hóa logistics hàng hải, xây dựng hệ thống bảo trì dự đoán. Với cách tiếp cận tập trung vào thực tế, bạn có thể hiểu được **'AI thực sự hoạt động như thế nào trong nhà máy đóng tàu'** chứ không chỉ là lý thuyết đơn thuần. Ngoài ra, còn đề cập đến việc xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu, huấn luyện mô hình cần xem xét trong giai đoạn đưa công nghệ AI vào sử dụng, và cả những hạn chế đặc thù của môi trường hàng hải.

"Nhà máy thông minh, cái tên nghe thật kêu nhưng bạn vẫn chưa thể hình dung ra nó là gì?" Trên tin tức hàng ngày vẫn luôn nhắc đến Cách mạng công nghiệp 4.0 và nhà máy AI, nhưng khi thực sự tìm kiếm tài liệu liên quan, bạn chỉ thấy tràn ngập những "ngôn ngữ ngoài hành tinh" như PLC, MES, ERP hay Edge Computing. Điều mà một người không chuyên cần không phải là những sơ đồ mạch điện phức tạp, mà là một "bản đồ" cho thấy toàn bộ hệ thống vận hành như thế nào. Khóa học này sẽ loại bỏ những thuật ngữ kỹ thuật khó hiểu, giải thích mọi thứ về Nhà máy thông minh bằng những hình ảnh trực quan và ví dụ so sánh mà bất kỳ ai cũng có thể hiểu được.

"Cách mạng công nghiệp 4.0, nhà máy AI... Những thuật ngữ này nghe có vẻ quen thuộc nhưng bạn vẫn chưa hình dung ra cấu trúc của chúng?" Smart Factory (Nhà máy thông minh) được gọi là tương lai của ngành sản xuất. Các bài báo về chủ đề này xuất hiện dồn dập, và nó trở thành năng lực thiết yếu trong các thông báo tuyển dụng, nhưng đối với những người không chuyên, rào cản đó cảm giác thật cao vời vợi. "PLC? MES? ERP? Bạn đã từng bỏ cuộc vì những từ viết tắt trông như ngôn ngữ ngoài hành tinh?" "Bạn lo sợ không dám bắt đầu vì không có kiến thức về lập trình hay kỹ thuật?" Đừng lo lắng. Khóa học này không tập trung vào 'kỹ thuật' mà tập trung vào 'cấu trúc'. Thay vì những văn bản phức tạp, thông qua các hình ảnh và sơ đồ trực quan, chúng tôi sẽ giúp bạn hoàn thiện bản đồ tổng thể về nhà máy thông minh trong đầu mình, giống như đang lắp ráp các khối Lego vậy.

Khóa học này đề cập đến các chiến lược thực tế để nâng cao năng suất và chất lượng bằng cách ứng dụng AI trong ngành gia công cơ khí và kim loại. Khóa học phân tích dữ liệu từ các quy trình chính như CNC, hàn, cắt và giải thích cách áp dụng công nghệ AI vào việc giảm tỷ lệ lỗi, bảo trì dự đoán và quản lý an toàn người lao động thông qua các ví dụ thực tế. Người học sẽ hiểu được các phương pháp tối ưu hóa gia công dựa trên AI có thể áp dụng ngay tại hiện trường từ doanh nghiệp vừa và nhỏ đến các tập đoàn lớn, đồng thời thu được những hiểu biết sâu sắc để thực hiện đổi mới sản xuất trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu.

Khóa học này đề cập đến cách sử dụng AI để nâng cao năng suất và chất lượng trong ngành sản xuất thực phẩm và dược phẩm. Thông qua các trường hợp thực tế, bạn sẽ học cách AI được áp dụng trong các giai đoạn chính như quản lý nguyên liệu, quy trình sản xuất, kiểm tra chất lượng, tuân thủ quy định, đồng thời hiểu được chiến lược vận hành hiệu quả và giảm tỷ lệ lỗi. Thông qua khóa học này, học viên sẽ nắm được ▲đặc điểm ngành thực phẩm và dược phẩm cùng tính cần thiết của việc đưa AI vào ▲quản lý chất lượng dựa trên dữ liệu ▲bảo trì dự đoán và tối ưu hóa hiệu quả thiết bị ▲giám sát tuân thủ quy định và quản lý rủi ro ▲phân tích các trường hợp áp dụng trong và ngoài nước, từ đó có được chiến lược và hiểu biết sâu sắc có thể áp dụng ngay tại hiện trường.

Ngành sản xuất hóa chất và hóa chất tinh khiết là một ngành công nghiệp đòi hỏi quy trình phức tạp và tính an toàn cao. Khóa học này đề cập đến các chiến lược sử dụng AI để nâng cao năng suất, giảm chi phí và tăng cường an toàn. Bạn có thể học một cách có hệ thống các năng lực thực tiễn thông qua các trường hợp ứng dụng AI có thể áp dụng ngay tại hiện trường thực tế như phân tích dữ liệu quy trình, dự đoán chất lượng, bảo trì dự báo thiết bị, ứng phó với quy định môi trường.

Ngành công nghiệp điện tử và bán dẫn là lĩnh vực đặc biệt quan trọng trong việc quản lý và đổi mới dựa trên dữ liệu do quy trình siêu chính xác và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này đề cập đến các chiến lược thực tiễn có thể áp dụng ngay trong sản xuất điện tử và bán dẫn như phát hiện lỗi, tối ưu hóa quy trình, bảo trì dự đoán, quản lý chuỗi cung ứng bằng cách sử dụng công nghệ AI. Cùng với các trường hợp thực tế của các công ty toàn cầu, khóa học cũng đưa ra phương pháp triển khai AI chi phí thấp và hiệu quả cao mà các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể áp dụng một cách thực tế. Thông qua đó, học viên sẽ có thể hiểu và áp dụng chiến lược sản xuất dựa trên AI không chỉ để nâng cao năng suất và giảm chi phí mà còn để trang bị khả năng cạnh tranh trong tương lai.

Chuyển đổi số (DX) không phải là lựa chọn mà là điều bắt buộc. Khóa học này là bước đầu tiên trong chuyển đổi số dành cho tất cả nhân viên, giúp bạn hiểu một cách dễ dàng và rõ ràng từ các khái niệm cốt lõi của DX đến các trường hợp đổi mới công việc thực tế. Hãy rèn luyện sức mạnh để không bị tụt lại phía sau trong thời đại thay đổi, tự phát triển bản thân và dẫn dắt sự đổi mới của tổ chức! Đừng suy nghĩ quá sâu về bài giảng này, hãy học với tâm thế thoải mái nhé.

Khi AI nhanh chóng len lỏi vào đời sống hàng ngày và toàn bộ các ngành công nghiệp, các kỹ thuật tấn công nhắm vào chúng cũng đang đồng thời tiến hóa. Khóa học này là một chương trình tập trung vào thực hành, giúp người học hiểu rõ các mối đe dọa bảo mật mới nhất xoay quanh AI tạo sinh và LLM, tự động hóa các tác vụ bảo mật bằng cách tận dụng AI, đồng thời trải nghiệm thực tế từ các cuộc tấn công bẻ khóa (jailbreak) LLM cho đến các phương pháp phòng thủ.

Khóa học tổng hợp kinh nghiệm thực chiến vận hành blog với AI suốt 20 tháng qua! Perplexity, ChatGPT, Midjourney sẽ hướng dẫn từng bước từ chọn chủ đề đến sản xuất nội dung.

Đây là khóa học giúp tìm hiểu về các mối đe dọa an ninh chính và các ví dụ về sự cố có thể xảy ra trong môi trường điều khiển quy trình của ngành hóa chất, đồng thời giúp dễ dàng thấu hiểu các phương pháp phát hiện và ứng phó với các dấu hiệu bất thường dựa trên AI. Khóa học tập trung vào việc học về bảo mật OT thực tế, xoay quanh các rủi ro đặc thù của ngành hóa chất như gián đoạn sản xuất, thao túng giá trị quy trình và rò rỉ chất độc hại.

Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về các mối đe dọa bảo mật OT chính có thể xảy ra tại hiện trường sản xuất của ngành thực phẩm và dược phẩm thông qua các ví dụ thực tế. Người học có thể hiểu được những vấn đề bảo mật nào có thể phát sinh trong quá trình vận hành nhà máy thông minh, thiết bị sản xuất, hệ thống quản lý chất lượng và quản lý thông tin truy xuất nguồn gốc, đồng thời dễ dàng học hỏi các phương pháp ứng phó cơ bản để ngăn ngừa gián đoạn sản xuất và làm giả dữ liệu, ngay cả đối với người mới bắt đầu.

Trong thời đại của nhà máy thông minh và lái xe tự hành, liệu dây chuyền sản xuất của chúng ta có thực sự an toàn? Sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mang lại năng suất và hiệu quả mang tính đột phá cho ngành sản xuất ô tô, nhưng đồng thời cũng gây ra những mối đe dọa an ninh chưa từng có đối với môi trường công nghệ vận hành (OT, Operational Technology) trong nhà máy. Bài giảng này sẽ giải thích một cách dễ hiểu và rõ ràng về 'an ninh OT' vốn cảm thấy mơ hồ và khó khăn, thông qua những ví dụ thực tế sinh động tại hiện trường ngành công nghiệp ô tô.

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

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.

Với việc đẩy nhanh áp dụng AI tạo sinh, các mối đe dọa bảo mật mới như rò rỉ thông tin bí mật của doanh nghiệp và tấn công Prompt Injection đang gia tăng nhanh chóng. Khóa học này giúp người học nghiên cứu chiến lược tích hợp bảo mật trong toàn bộ vòng đời của AI thông qua 30 biện pháp bảo mật cốt lõi dựa trên hướng dẫn của Cơ quan Tình báo Quốc gia (NIS) và 15 trường hợp đe dọa thực tế. Khóa học cũng đề cập đến các vấn đề bảo mật của những xu hướng AI mới nhất như Agentic AI, Physical AI, đồng thời đưa ra phương pháp xây dựng hệ thống quản trị có thể áp dụng ngay vào thực tiễn công việc.

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.

Nội dung video đầy cảm xúc chỉ với một dòng văn bản! Hướng dẫn nhập môn sáng tạo nội dung SNS nhanh chóng và dễ dàng cùng Kling AI

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.

Tìm hiểu về kiến trúc LLM dựa trên Transformer và chiến lược sử dụng GPU, đồng thời thực hành trực tiếp quy trình phục vụ (serving) thực tế bằng vLLM. Khóa học bao gồm toàn bộ quy trình làm việc thực tế từ xây dựng đường ống hệ thống AI đến giám sát và sử dụng đa GPU, được thiết kế để người học có thể hiểu một cách trực quan thông qua hình ảnh và thực hành mà không cần các công thức phức tạp.

AI cuối cùng đã có cơ thể - Thời đại robot, chiến lược sinh tồn của tôi là gì? Physical AI không chỉ đơn thuần là robot. Đó là sự đảo lộn của các mô hình kinh tế được tạo ra bởi sự hội tụ lớn giữa trí tuệ nhân tạo, robot học và công nghệ năng lượng. Khóa học này sẽ giúp bạn tìm hiểu từ nhiều góc độ khác nhau, từ bối cảnh ra đời của Physical AI, chiến lược của các tập đoàn công nghệ lớn toàn cầu, chủ quyền phần cứng, cho đến các vấn đề xã hội trong tương lai như thuế robot, thu nhập cơ bản và bất bình đẳng toàn cầu.

Kiểm toán AI, bạn có đang cảm thấy mông lung không biết nên bắt đầu hiểu từ đâu? AI giờ đây không còn chỉ là một xu hướng công nghệ đơn thuần mà đang nhanh chóng lan rộng sang các lĩnh vực ra quyết định của doanh nghiệp, tự động hóa công việc, phản hồi khách hàng, tuyển dụng, bảo mật và quản trị rủi ro. Tuy nhiên, so với tốc độ triển khai AI, vẫn chưa có nhiều người hiểu một cách hệ thống về việc: "Liệu AI có đang được kiểm soát đúng cách?", "Có thể tin tưởng vào các quyết định của AI không?", hay "Những rủi ro nào có thể phát sinh trong quá trình vận hành dữ liệu và mô hình?". Đặc biệt, những người làm trong lĩnh vực kiểm toán IT, bảo mật, kiểm soát nội bộ và quản lý dự án thường có những trăn trở như: Kiểm toán AI khác với kiểm toán IT truyền thống như thế nào? Đối với mô hình AI, chỉ cần xem mã nguồn là đủ hay phải xem xét cả dữ liệu và quá trình học máy? Quản trị AI, rủi ro, định kiến, khả năng giải thích, MLOps và ứng phó sự cố kết nối với nhau như thế nào? Để hiểu các khái niệm trong các chương trình chứng chỉ liên quan đến kiểm toán AI như AAIA dưới góc độ thực tế, nên bắt đầu từ đâu? Khóa học này được tạo ra chính là để giải quyết những sự mông lung đó. Tôi đã có khoảng 20 năm kinh nghiệm trong các lĩnh vực lập kế hoạch dịch vụ IT, phát triển, PM, vận hành nền tảng cộng tác, xây dựng groupware, lập kế hoạch dịch vụ chatbot, bảo mật và kiểm toán. Tôi đã trực tiếp trải nghiệm tại hiện trường về cách một hệ thống được lập kế hoạch, phát triển và vận hành trong một tổ chức thực tế, cũng như cách các yếu tố lỗi, thay đổi, bảo mật và yêu cầu của người dùng kết nối với nhau. Ngoài ra, thông qua quá trình học tập CISA và AAIA, tôi đã hệ thống hóa được các góc nhìn về kiểm toán IT và kiểm toán AI. Trong khóa học này, thay vì đi sâu vào công nghệ AI phức tạp dưới góc độ toán học hay phát triển, tôi sẽ tập trung giải thích các khái niệm cốt lõi mà kiểm toán viên và nhân viên IT thực tế bắt buộc phải hiểu. Chúng ta sẽ xem xét hệ thống AI bằng cách chia nhỏ thành các luồng: dữ liệu, mô hình, vận hành, bảo mật, quản trị, rủi ro và quy trình kiểm toán, từ đó tổng hợp lại những điểm kiểm soát và xác nhận cần thiết ở mỗi giai đoạn. Thông qua khóa học này, học viên sẽ hiểu rằng kiểm toán AI không đơn thuần là "việc đánh giá AI", mà là việc kiểm tra hệ thống quản trị, rủi ro và kiểm soát để đảm bảo AI được sử dụng một cách an toàn và có trách nhiệm trong tổ chức. Khóa học này phù hợp với những người mới bắt đầu với kiểm toán AI, những người đang làm kiểm toán IT hoặc bảo mật muốn mở rộng sang lĩnh vực AI, những người muốn hệ thống hóa quản trị và rủi ro AI dưới góc độ thực tế, và những người muốn nắm bắt khái niệm tổng thể trước khi bắt đầu học các chứng chỉ liên quan đến kiểm toán AI như AAIA. Sau khi kết thúc khóa học, bạn sẽ có thể tự mình trả lời các câu hỏi sau: Hệ thống AI bao gồm những thành phần nào? Kiểm toán viên AI cần xác nhận điều gì trong các giai đoạn dữ liệu, mô hình và vận hành? Tại sao quản trị AI và AI có trách nhiệm lại quan trọng? Rủi ro AI, định kiến, khả năng giải thích, quyền riêng tư và bảo mật kết nối với nhau như thế nào? Báo cáo kiểm toán AI cần chứa đựng những góc nhìn và căn cứ nào? Trong thời đại AI thay đổi nhanh chóng, năng lực quản lý và kiểm tra để công nghệ trở nên đáng tin cậy cũng quan trọng không kém việc sử dụng thành thạo công nghệ đó. Khóa học này là lộ trình nhập môn dành cho những ai muốn hiểu bức tranh toàn cảnh về kiểm toán AI một cách bài bản từ đầu. Hãy cùng nhau xây dựng tiêu chuẩn đầu tiên để nhìn nhận IT và AI dưới góc độ kiểm toán.

Trong bài giảng, chúng tôi giải thích vì sao thông qua kiến trúc Claude Code, harness lại quan trọng hơn model. Đồng thời, bài giảng trình bày cách thiết kế hệ thống làm việc với Claude Code dựa trên 6 cấu trúc: Context Harness, Permission Harness, Verification Harness, Tool Harness, Subagent & Worktree Harness và Debugging Harness. Sau đó, nội dung được mở rộng đến CLAUDE.md, quản lý phiên làm việc, kiểm soát các codebase lớn, vận hành worktree song song, phân tích nhật ký lỗi, cũng như truy vết các vấn đề liên quan đến biến môi trường và phạm vi cấu hình, giúp bạn xây dựng các tiêu chuẩn để có thể tiếp tục sử dụng Claude Code trong công việc backend và DevOps thực tế.

Nếu bạn có thể giao phó những công việc lặp đi lặp lại mà mình đã phải ôm đồm suốt cả ngày cho một trợ lý AI thì sao? Không phải là những cuộc trò chuyện GPT mà lần nào bạn cũng phải giải thích lại từ đầu, chúng tôi xin giới thiệu cách xây dựng một trợ lý công việc AI của riêng bạn – người ghi nhớ bạn, làm việc theo phong cách của bạn và thậm chí báo cáo qua Slack. Từ việc cài đặt và liên kết Slack đến cài đặt kỹ năng, tự động hóa Notion · Lịch · Email, cho đến quản lý bảo mật và chi phí! Bằng phương pháp mà ngay cả người không biết lập trình cũng có thể làm theo, hãy hoàn thiện hệ thống công việc AI mà bạn có thể áp dụng ngay tại công ty. Điểm 1. Hãy tự thiết lập một ‘Trợ lý AI ghi nhớ tôi’, khác biệt hoàn toàn với GPT chat - Xây dựng môi trường cơ bản cho trợ lý AI bằng cách làm theo từ cài đặt OpenClo đến liên kết Slack - Tạo ra một trợ lý làm việc theo đúng phong cách của bạn bằng cách thiết lập tính cách và các quy tắc Điểm 2. Nắm vững các mô hình tự động hóa thực tế để giảm bớt các công việc lặp lại - Liên kết với các công cụ làm việc thực tế như Notion, Lịch, Email thông qua việc cài đặt kỹ năng - Thực hành tự động hóa để sử dụng ngay: tóm tắt buổi sáng, viết nhật ký công việc, gửi email, quản lý lịch trình, v.v. Điểm 3. Hoàn thiện hệ thống công việc AI để yên tâm sử dụng ngay tại công ty - Tổng hợp các điểm kiểm tra mà người làm thực tế nhất định phải biết: quản lý quyền hạn, thiết lập bảo mật, quản lý chi phí - Học cách xây dựng hệ thống công việc mở rộng từ một trợ lý AI sang nhiều tác nhân (agent) khác nhau

Hãy thôi làm những video Shorts sản xuất hàng loạt chỉ lặp đi lặp lại việc quay thưởng bằng cách tự động hóa "một cú nhấp chuột"! Đây là khóa học tích hợp từ nhập môn đến thực chiến, giúp bạn hiểu từ nguyên lý AI tạo video ngay cả khi không biết quay phim hay chỉnh sửa, hoàn thiện một video YouTube bằng Veo, Runway, Kling, HeyGen, CapCut, và tạo ra những "AI Shorts sống sót" khiến người xem theo dõi đến tận cuối cùng nhờ lập kế hoạch bằng LLM.

Generative AI đang viết lại cách thế giới vận hành — và những người học nó ngay bây giờ sẽ là những người dẫn dắt thập kỷ tới. Mọi ngành công nghiệp đang được định hình lại trong thời gian thực. Các nhà tiếp thị đang tạo ra các chiến dịch trong vài phút. Các nhà phát triển đang triển khai mã nhanh hơn bao giờ hết. Toàn bộ các đội ngũ đang tự động hóa những công việc vốn từng mất nhiều ngày. Và ở trung tâm của tất cả là một kỹ năng duy nhất phân biệt giữa những người bị bỏ lại phía sau và những người tiến về phía trước: biết cách thực sự sử dụng Generative AI. Vấn đề là gì? Hầu hết mọi người vẫn chỉ mới chạm vào bề nổi. Họ đã nhập một câu hỏi vào ChatGPT, nhận được một câu trả lời ở mức trung bình, và cho rằng đó là tất cả. Nhưng đằng sau hộp chat đơn giản đó là một trong những công nghệ mạnh mẽ nhất từng được chế tạo — và một khi bạn hiểu cách nó hoạt động cũng như cách điều khiển nó, bạn sẽ không bao giờ làm việc theo cách cũ nữa. Đó chính là mục tiêu mà khóa học này hướng tới. Introduction to Generative AI đưa bạn từ một người mới bắt đầu hoàn toàn trở thành một người dùng AI tự tin và năng lực — không cần lập trình, không cần toán học và không yêu cầu kinh nghiệm trước đó. Bằng ngôn ngữ rõ ràng, không dùng thuật ngữ chuyên môn khó hiểu, bạn sẽ khám phá Generative AI thực sự là gì, nó hoạt động như thế nào đằng sau hậu trường, và cách đưa nó vào công việc, kinh doanh và cuộc sống hàng ngày của bạn. Đây không phải là một chuỗi bài giảng lý thuyết khô khan. Đây là một hành trình thực tế, dựa trên các bản demo với đầy đủ các ví dụ thực tế mà bạn có thể theo dõi và sao chép ngay lập tức. Bạn sẽ bắt đầu với những nền tảng — Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning) thực sự có nghĩa là gì, và Generative AI nằm ở đâu trong bức tranh lớn đó. Bạn sẽ trực tiếp khám phá các tính năng và khả năng của ChatGPT, hiểu tại sao công nghệ này lại bùng nổ nhanh chóng đến vậy và theo dõi sự tiến hóa đáng kinh ngạc của nó. Từ đó, bạn sẽ giải mã "động cơ" cung cấp sức mạnh cho tất cả: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Bạn sẽ thấy chính xác cách dự đoán từ tiếp theo, embeddings và tinh chỉnh (fine-tuning) hoạt động như thế nào, đồng thời hiểu các khái niệm thay đổi cuộc chơi như Retrieval Augmented Generation (RAG) và sự trỗi dậy của Agentic AI — sự khác biệt giữa một trợ lý chỉ biết trả lời và một trợ lý biết hành động. Tiếp theo là siêu năng lực thực sự: kỹ thuật đặt câu lệnh (prompt engineering). Đây là nơi hầu hết người học chuyển từ "AI thật thú vị" sang "AI là không thể thiếu". Bạn sẽ không chỉ học prompt là gì — bạn sẽ làm chủ hơn một chục kỹ thuật đã được chứng minh mà các chuyên gia sử dụng hàng ngày, bao gồm chain-of-thought prompting, zero/one/few-shot prompting, tabular prompting, perspective prompting, comparative prompting, reverse prompting, khung RGC, và nhiều kỹ thuật khác. Bạn sẽ nhận được các mẫu câu lệnh có sẵn, học cách chỉnh sửa và mài giũa câu lệnh để có kết quả tốt hơn rõ rệt, và khám phá cách tạo ra các ý tưởng mới, nội dung tiếp thị, email cho khách hàng và nội dung ở quy mô lớn. Đến cuối khóa học, bạn sẽ biết cách khiến AI làm chính xác những gì bạn muốn — một cách nhất quán. Bạn sẽ thấy tất cả được vận hành thực tế. Khóa học này có rất nhiều bản demo thực hành qua các tình huống kinh doanh thực tế. Hãy xem AI tóm tắt các cuộc họp và ghi lại các thông tin chi tiết bằng công cụ ghi chú AI, soạn thảo các phản hồi email trau chuốt trong vài giây và tạo ra nhiều biến thể tiêu đề tiếp thị chỉ từ một hình ảnh sản phẩm duy nhất. Bạn sẽ khám phá cách Generative AI đang thay đổi ngành phát triển phần mềm, bán lẻ và tiếp thị, đồng thời thấy các công cụ thực tế đang hoạt động — tạo mã nguồn với GitHub Copilot và tạo hình ảnh, video bằng các công cụ tiên tiến như Amazon Nova. Đây không phải là những giả thuyết. Đó là những quy trình làm việc bạn có thể bắt đầu sử dụng ngay khi kết thúc bài học. Nhưng quyền năng lớn đi kèm với trách nhiệm lớn — và khóa học này không bỏ qua những phần khó khăn. Bạn sẽ đi sâu vào AI có trách nhiệm (Responsible AI) và học cách phát hiện cũng như quản lý các hiện tượng "ảo giác" (hallucinations), thông tin sai lệch, định kiến và các vấn đề về sự công bằng. Bạn sẽ hiểu những hạn chế kỹ thuật thực tế của các mô hình hiện nay và các giải pháp khắc phục thực tế mà những người dùng giàu kinh nghiệm thường dựa vào. Thông qua các ví dụ thực tế — bao gồm các trường hợp từ chối vì lý do an toàn và viết lại để điều chỉnh định kiến — bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ này một cách khôn ngoan, có đạo đức và tự tin, theo cách mà các chuyên gia và tổ chức kỳ vọng. Và bạn sẽ kết thúc khóa học với cái nhìn hướng về tương lai, chứ không chỉ là hiện tại. Bạn sẽ khám phá cách Generative AI đang làm đảo lộn việc tìm kiếm và định hình lại cách thế giới tìm kiếm thông tin, khám phá con đường hướng tới Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), và có cái nhìn rõ ràng về các công việc, chứng chỉ và cơ hội nghề nghiệp đang phát triển nhanh chóng mà lĩnh vực này đang tạo ra. Cho dù bạn muốn bảo vệ sự nghiệp của mình trong tương lai, tăng năng suất hay xây dựng một điều gì đó mới mẻ, bạn sẽ rời đi với sự hiểu biết chính xác về việc công nghệ này đang hướng tới đâu và cách để đón đầu làn sóng đó. Tại sao nên học khóa học này? Bạn sẽ gia nhập cộng đồng hơn 207.000+ học viên trên các nền tảng hàng đầu, được hỗ trợ bởi xếp hạng giảng viên 4.6 và hơn 13.000+ đánh giá. Mọi khái niệm đều được giải thích đơn giản, mọi kỹ thuật đều được trình bày trong thực tế, và mỗi bài học đều được thiết kế để đưa bạn tiến gần hơn một bước tới sự tự tin thực sự với AI. Không rườm rà. Không gây choáng ngợp. Chỉ có những kiến thức rõ ràng, thực tế, cập nhật và tôn trọng thời gian của bạn. Khóa học này dành cho bạn nếu bạn là người mới bắt đầu tò mò về AI, một chuyên gia muốn làm việc nhanh hơn và thông minh hơn, một nhà tiếp thị, người sáng tạo, nhà phát triển, doanh nhân, hoặc đơn giản là một người không chấp nhận bị bỏ lại phía sau bởi sự chuyển dịch công nghệ lớn nhất trong thế hệ của chúng ta. Nếu bạn biết sử dụng trình duyệt web, bạn có thể tham gia khóa học này — và bạn có thể bắt đầu ngay hôm nay. Khoảng cách giữa những người sử dụng AI và những người làm chủ AI đang nới rộng hơn mỗi ngày. Công cụ đã có sẵn. Cơ hội là ngay bây giờ. Câu hỏi duy nhất là bạn muốn đứng ở bên nào của khoảng cách đó. Hãy đăng ký ngay hôm nay và bắt đầu hành trình từ tò mò về AI đến tự tin làm chủ AI — qua từng bài học thực tế và mạnh mẽ.

Trong video bài giảng này, chúng tôi sẽ giới thiệu các phương pháp hiệu quả để kết nối dữ liệu nội bộ của công ty với sLM, cũng như các giải pháp thực tế về cách giải quyết các vấn đề khác nhau phát sinh khi triển khai sLM.

Đây là khóa học thực hành giúp bạn kết nối từ lập kế hoạch kinh doanh, xây dựng trang web, tài liệu marketing, sắp xếp công việc cho đến tự động hóa email bằng cách sử dụng Codex. Ngay cả khi không phải là nhà phát triển, bạn vẫn có thể học cách giao việc cho AI và tinh chỉnh kết quả đầu ra thông qua việc sử dụng Notion, Linear, Figma và Google Workspace theo đúng quy trình làm việc thực tế.