Năng lực đọc hiểu AI dành cho kỹ sư [Nhập môn] — 48 bài học về thẻ mô hình · tài liệu API · bài báo nghiên cứu

Giải thích lý do cần LLM, bối cảnh kỹ thuật và các khái niệm cơ bản dành cho những người phụ trách hoạch định LLM và hoạch định ứng dụng LLM.

Từ những kiến ​​thức cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong học sâu cho đến các mô hình mới nhất, Transformer và BERT, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc và phương pháp ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong học sâu (NLP) thông qua nhiều ví dụ khác nhau và thực hành triển khai mã.

Bạn sẽ học từng bước từ các khái niệm cơ bản về LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) cho đến cách tinh chỉnh mô hình Llama 2, LLM hiệu suất cao, trên tập dữ liệu bạn chọn.

Đây là bài giảng trong đó bạn tìm hiểu khái niệm về mô hình Gemini của Google và cách sử dụng API Gemini cũng như tạo các ứng dụng AI khác nhau bằng Streamlit.

Đây là bản ghi hình buổi Meetup cùng với CEO Ha Yong-ho, người đã bắt đầu với tư cách là nhà khoa học dữ liệu thế hệ đầu tiên, trải qua hai lần exit startup về Machine Learning, và từng tham gia Ủy ban Chiến lược AI Quốc gia. Ông là người đã trải nghiệm dòng chảy của AI ở khoảng cách gần hơn bất kỳ ai và đã thiết lập nên những tiêu chuẩn riêng của mình ngay giữa tâm điểm của sự thay đổi. Càng sử dụng AI nhiều, bạn lại càng cảm thấy không rõ chuyên môn của mình là gì, chắc hẳn ai cũng đã từng trải qua cảm giác này ít nhất một lần đúng không? Bản chất của sự bất an này chính là "Workslop" (rác công việc), cùng với những khoản nợ về kỹ thuật, nhận thức và ý đồ đang tích tụ mà chúng ta không hề hay biết. Buổi Meetup lần này bắt đầu từ việc chẩn đoán bản chất của sự bất an, cho đến khả năng kiểm chứng, thiết kế cấu trúc và cả phương pháp học tập để xây dựng tiêu chuẩn phán đoán cho riêng mình! Chúng tôi chia sẻ những câu chuyện thực tiễn để bạn có thể làm việc một cách vững vàng mà không bị dao động.

RAG(Retrieval-Augmented Generation) từ lý thuyết đến RAG đa phương thức và dựa trên agent mới nhất! Đây là khóa học thực hành được thiết kế để cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được. Từ review paper đến triển khai code thực tế, được thiết kế để những người mới tiếp cúc với RAG cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Sau 14 ngày sử dụng ngay từ khi vừa ra mắt, đây là lý do tại sao tôi khuyên dùng Claude Code (AI Coding) cho cả những người đang tìm việc và những người đang đi làm vì có thể áp dụng được ngay lập tức.

Bạn đã nhận được câu trả lời từ AI, nhưng công việc vẫn do chính bạn làm sao? Từ cách sử dụng Claude Code cơ bản, tạo ứng dụng, tự động hóa nội dung dạng thẻ trên Instagram cho đến nghiên cứu SNS của đối thủ cạnh tranh. Bạn sẽ vừa theo dõi màn hình vừa thực hành, đồng thời học cách áp dụng vào công việc của mình. Nội dung gồm 11 bài nhập môn tập trung vào ứng dụng desktop cùng các bài thực hành công việc thực tế.

Học công cụ AI nào trước? Đừng lo lắng nữa! - Đánh giá 4.8 từ 80 học viên ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - ChatGPT, Claude, Gemini, Genspark, NotebookLM, Gamma, Skywork, Manus, Antigravity, Claude Code, MiriCanvas, Opal, CapCut, v.v. - Hướng dẫn cực kỳ dễ hiểu các tính năng cốt lõi của hơn 15 công cụ trong vòng 20 ngày. - Thông qua hình thức thực hiện bài tập hàng tuần, chúng tôi cung cấp một "khóa học thực hành" thay vì chỉ là "khóa học nghe rồi quên". - Bao quát tất cả trong một: Viết prompt > Tạo hình ảnh > Tạo PPT và video > Cho đến Vibe Coding. - Video bài giảng thời lượng 4 tiếng + Tài liệu học tập theo tuần + Hệ thống xác nhận bài tập.

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.

Khóa học này giải thích các khái niệm cơ bản về LLM và GPT một cách dễ hiểu để bất kỳ ai cũng có thể nắm bắt được. Học viên có thể trực tiếp sử dụng GPT API để tạo chatbot và chạy trên web bằng Streamlit. Thông qua trải nghiệm từ cơ bản đến thực hành, bạn có thể xây dựng nền tảng vững chắc cho những bước đầu tiên trong việc ứng dụng AI.

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.

Đổi mới hiệu suất công việc và khả năng sáng tạo – Agentic AI AI giờ đây không chỉ dừng lại ở mức độ tự động hóa đơn thuần, mà đang tiến hóa sang một giai đoạn mới: tự phán đoán và thực thi. Agentic AI chính là công nghệ cốt lõi nằm ở trung tâm của sự thay đổi này, giúp các doanh nghiệp và tổ chức vận hành thông minh hơn. Khóa học này được thiết kế để giúp bạn hiểu rõ ràng và dễ dàng cách Agentic AI kết nối giữa việc ra quyết định và thực thi, cũng như cách ứng dụng nó vào thực tiễn công việc. Hãy khám phá ngay những kiến thức thiết yếu dành cho mọi nhân sự chuyên môn đang chuẩn bị cho tương lai.

Chia sẻ kiến thức cơ bản về SDV, AUTOSAR, UDS, hệ thống đảm bảo chất lượng, VTA, xu hướng công nghệ mới nhất,... dành cho những người đang chuẩn bị xin việc trong ngành ô tô (SW và R&D).

Đây không phải là khóa học chỉ đơn thuần thu thập thật nhiều prompt đa dạng, mà là khóa học giúp bạn nắm vững khung định hướng AI có thể áp dụng ngay cho mọi vị trí và mọi công việc. Ngay cả khi tải xuống các prompt theo từng loại công việc, trong thực tế bạn vẫn cần thời gian để tìm prompt phù hợp, điều chỉnh theo tình huống của mình và tiếp tục sửa lại kết quả. Thông qua khung prompt M·A·G·I·C, khóa học hướng dẫn bạn cách thiết kế mục đích, bối cảnh, ví dụ, tiêu chí hoàn thành và tiêu chí kiểm tra một cách toàn diện trong một lần. Từ báo cáo, đề xuất kế hoạch, phương án triển khai marketing, tóm tắt cuộc họp, email công việc cho đến tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, bạn có thể kết nối tất cả bằng một khung duy nhất, giảm bớt những cuộc trao đổi chỉnh sửa không cần thiết với AI và phát triển năng lực ứng dụng AI thực tiễn để thay đổi tốc độ làm việc ngay từ ngày mai.

Đây là khóa học về các notebook trên GitHub và nội dung bổ sung của cuốn <Học LLM bằng cách tự xây dựng từ con số 0> (Gilbut, 2025). GitHub: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ <Học LLM bằng cách tự xây dựng từ con số 0> là bản dịch của cuốn sách bán chạy <Build a Large Langauge Model (from Scratch)> (Manning, 2024) do Sebastian Raschka viết. Cuốn sách hướng dẫn cách tìm hiểu nguyên lý hoạt động và phương pháp ứng dụng các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách bắt đầu từ con số 0 để tự xây dựng một mô hình hoàn chỉnh dựa trên mô hình GPT-2 do OpenAI tạo ra.

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.

Viết hồ sơ là điều khó khăn nhất đối với các nhà phát triển mới vào nghề cũng như đang đi làm! Hãy tham khảo cách viết hồ sơ của những ứng viên đã trúng tuyển và tạo ra danh mục hồ sơ (portfolio) của riêng bạn! Chúng tôi chỉ nói chuyện dựa trên những bộ hồ sơ đã trúng tuyển!

Bạn có đang sử dụng đoạn mã do AI viết mà không hề biết nó là gì không? Không chỉ đơn giản là làm cho chương trình hoạt động, mà còn phải tối ưu để đạt hiệu năng tốt. Thế nhưng khi được hỏi “Tại sao bạn lại triển khai như vậy?”, bạn lại không biết phải trả lời thế nào. Nguyên nhân của sự bế tắc đó là vì bạn thiếu kiến thức nền tảng về CS và chưa hiểu nguyên lý hoạt động của GPU. Thông qua khóa học này, bạn sẽ tiếp thu các nguyên lý được áp dụng trong CPU và GPU cùng những kiến thức CS liên quan, từ đó trở thành người có thể kiểm soát AI và giao việc cho AI một cách hiệu quả. Ngoài ra, trong công ty cũng như khi tìm việc/chuyển việc, bạn sẽ không bị AI thay thế và có thể nhận được mức lương cao hơn.

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.