Kiến thức cơ bản và thực tiễn về thiết kế mạch kỹ thuật số/tương tự được chia sẻ bởi nhân viên đang làm việc tại Samsung Electronics! Nhận ngay tất cả từ bảng thuật ngữ thiết kế mạch, cách chọn vị trí công việc chi tiết, đến phương pháp chuẩn bị phỏng vấn chuyên môn!

Đây là khóa học thực hành thiết kế bo mạch chính (Mainboard) tốc độ cao dựa trên AP, đáp ứng yêu cầu thực tế tại các tập đoàn như Samsung, LG, Hyundai Motor, Hanwha Systems và trong lĩnh vực robot/thiết bị công nghiệp. Dựa trên RK3399 SOM, khóa học kết hợp các nội dung thiết kế bao gồm: trình tự nguồn PMIC + các ràng buộc LPDDR4 (độ dài/trở kháng/đường hồi tiếp) + USB3/HDMI/MIPI/PCIe. Học viên sẽ hoàn thiện các sản phẩm đầu ra theo quy trình: lập tài liệu căn cứ thiết kế, vẽ sơ đồ nguyên lý (Schematic), thiết kế Layout và kiểm tra khởi động hệ thống (Bring-up).

Năng lực cạnh tranh trong thiết kế mạch, rốt cuộc kinh nghiệm sâu rộng về Domain chính là cốt lõi! Hãy giải quyết tất cả kiến thức và kinh nghiệm phần cứng (HW) như STM32 MCU, Ethernet PHY, Motor Driver, ADC/DAC, EMI, ESD cùng một lúc!

Kinh nghiệm 90% người đỗ vị trí thiết kế mạch số! Với [dự án Cấu trúc máy tính (CPU / SRAM / CACHE / DRAM / NAND) + Thiết kế giao thức SoC (FIFO / AMBA / Giao tiếp Serial) mà nhân sự Samsung Electronics thường dùng nhất trong thực tế], hãy nắm bắt hiểu biết về sản phẩm bán dẫn + kinh nghiệm thực tiễn & kỹ năng + cách ứng dụng cho công việc!

Kinh nghiệm mà 90% người trúng tuyển vị trí thiết kế mạch Analog đã từng thực hiện! Hãy tích lũy sự hiểu biết về sản phẩm bán dẫn + kinh nghiệm thực tế và thông số kỹ thuật + cách ứng dụng khi xin việc thông qua [Dự án thiết kế các loại mạch mà người đi làm hay sử dụng nhất trong thực tế (BGR / AMP / LDO / Comparator / Oscillator / Level-Shifter / Charge-Pump)]!

Nếu bạn đang chuẩn bị cho công việc thiết kế mạch bán dẫn (CHIP) tại Samsung Electronics/SK Hynix/LX Semicon/Hyundai Mobis/các công ty Fabless, thì "điều này" là điều bạn không thể không biết!

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.

Xây dựng một AI Agent phân tích Tứ trụ (Saju) tích hợp Vạn niên lịch, Chiêm tinh học, Tử vi đẩu số, Danh tính học và MBTI bằng quy trình n8n và thuật toán Python. Hoàn thiện từ đầu đến cuối một hệ thống dịch vụ thực tế, nơi 13 Agent chuyên gia hợp tác để tạo ra các báo cáo Tứ trụ cấp độ thương mại.

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.

Thông qua khóa học này, bạn sẽ hiểu về thư viện UVM Class và nắm vững kỹ thuật thiết kế Testbench sử dụng UVM.

Nếu chỉ biết LangChain thì đó là một chatbot, nhưng nếu biết LangGraph và mô hình Multi-Agent thì đó sẽ trở thành một dịch vụ. Giảng viên AI thực chiến sẽ truyền đạt bí quyết xây dựng quy trình làm việc (workflow) của AI Agent có khả năng vận hành thực tế từ đầu đến cuối — không chỉ dừng lại ở việc gọi prompt đơn thuần mà còn biết sử dụng công cụ, duy trì bộ nhớ và có sự kiểm duyệt của con người — thông qua 17 notebook thực hành và 4 mô hình đa tác nhân (Subagents · Handoffs · Router · Skills).

Khóa học này không tập trung vào việc dạy nhân viên văn phòng không chuyên về kỹ thuật học lập trình thuần túy, mà tập trung vào việc nuôi dưỡng khả năng trực tiếp giải quyết các vấn đề trong công việc bằng cách sử dụng các đại lý AI (AI Agent). Trước đây, khi có vấn đề phát sinh, bạn phải phụ thuộc vào bộ phận IT hoặc thuê ngoài phát triển, nhưng giờ đây là thời đại mà bạn có thể cùng AI thiết kế và tạo ra các bản mẫu (prototype) ngay lập tức để thực hiện tự động hóa công việc. Các năng lực cốt lõi cần thiết cho việc này là định nghĩa vấn đề, thiết lập chiến lược giải quyết thông qua cộng tác với AI và khả năng trực tiếp tạo ra các công cụ cần thiết. Đặc biệt, bằng cách sử dụng Codex CLI, những người đang sử dụng ChatGPT có thể thực hành lập trình theo hướng đại lý (agentic coding) ngay lập tức mà không tốn thêm chi phí, giúp những người không chuyên về kỹ thuật cũng có thể nhanh chóng tích lũy kinh nghiệm thực tế. Chương trình giảng dạy được cấu trúc theo từng bước, từ việc thấu hiểu những thay đổi trong kỷ nguyên đại lý AI đến các kiến thức cơ bản về phát triển, sử dụng terminal, lập trình agentic dựa trên Codex CLI, cấu trúc hóa vấn đề, phát triển ứng dụng web Django và tạo ra các ứng dụng tự động hóa công việc thực tế. Người học có thể đạt được năng lực tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại bằng cách trực tiếp tạo ra các ứng dụng có thể áp dụng ngay vào thực tế như danh sách việc cần làm (To-Do), bảng kiểm tra (checklist), quản lý lịch trình, biên bản cuộc họp và công cụ tóm tắt. Toàn bộ khóa học được thiết kế theo phương pháp micro-learning dạng mô-đun với các đơn vị ngắn, giúp người học tiếp thu nhanh chóng các nội dung cần thiết và có thể tái sử dụng ngay lập tức trong quá trình làm việc.

Sê-ri Bạn có thể làm được gì với ChatGPT?, Tạo ứng dụng tự động giao dịch chứng khoán và báo cáo đầu tư trên web!

Người ta nói Agent đang là xu hướng, nhưng tại sao công việc của bạn vẫn không có gì thay đổi? Có phải bạn đang bị chặn lại bởi những thuật ngữ "ngoài hành tinh" như API, dừng bước ở khâu cài đặt công cụ, và dù có học cũng không thể áp dụng vào thực tế? Khóa học tích hợp này sẽ kết nối toàn bộ quá trình thành "một con đường duy nhất": từ nguyên lý cấu trúc API · truyền thông, đến việc tự tạo Agent cho riêng mình bằng Vibe Coding, và tự động hóa các tác vụ thực tế như báo cáo · Excel · nội dung bằng Claude Code. Dù bạn bắt đầu từ con số không hay mục tiêu là ứng dụng chuyên sâu, bạn sẽ hoàn thành trọn vẹn mà không bị gián đoạn. (Khuyên dùng Windows)

Mã chương trình WordPress: đặt lịch bài đăng, chức năng tự động thêm ảnh thumbnail - lấy ngay!

Nếu như Phần 1 là để kiểm tra năng lực và củng cố kiến thức cơ bản, thì Phần 2 là khóa huấn luyện thực chiến cô đọng chỉ dành riêng cho việc 'trúng tuyển và chuyển việc'. Vượt qua những kiến thức ngữ pháp đơn thuần hay cấp độ cổng logic (gate level), bạn sẽ được trực tiếp thiết kế các mô-đun có độ khó cao nhất thường xuất hiện trong các bài kiểm tra lập trình và môi trường làm việc thực tế tại các tập đoàn lớn/công ty nước ngoài (như CDC, FIFO đồng bộ/bất đồng bộ, AMBA APB, SPI, I2C, bộ lọc FIR, v.v.). Bạn có cần một năng lực thiết kế vững chắc để không bị lung lay trước những câu hỏi dồn dập từ người phỏng vấn? Tôi đã gói gọn tất cả bí quyết thực chiến của ETA - người đã chuyển việc thành công từ một trường đại học địa phương sang công ty bán dẫn nước ngoài - cùng những bài toán kiểm tra lập trình khó nhất vào khóa học này. Mùa cuối cùng, hãy hoàn thiện tấm vé thông hành cho việc chuyển việc của bạn.

Tôi xin giới thiệu một năng lực quan trọng mà người khác có thể dễ dàng bỏ qua trên thị trường việc làm trong lĩnh vực quy trình sản xuất chất bán dẫn phức tạp và khốc liệt.

Những công việc lặp đi lặp lại như sắp xếp Excel, gửi email, phân loại hóa đơn… Bạn vẫn đang tự mình làm thủ công sao? Giờ đây, hãy để n8n và AI đảm nhận những việc đó, Còn bạn hãy tập trung vào những việc quan trọng hơn. Khóa học này được thiết kế để bất kỳ ai cũng có thể tự làm theo và áp dụng ngay vào thực tế bằng cách sử dụng n8n - một công cụ thực hiện tự động hóa công việc mà không cần lập trình. Bạn sẽ tự mình hiện thực hóa từ A đến Z quy trình tự động hóa chỉ trong vòng 1 giờ. Thay vì một khóa học dài 10 tiếng, chúng tôi chỉ tập trung vào những cốt lõi thực sự cần thiết! Để tiết kiệm thời gian cho bạn, chúng tôi chỉ hướng dẫn những quy trình làm việc (workflow) trọng tâm trong thực tế.

1. Học lập trình Python để đạt chứng chỉ AI, AICE Associate 2. Học lập trình Python theo từng bước từ cơ bản đến ứng dụng 3. Bài giảng của Giáo sư Kim Joong-heon từ Đại học Korea, một chuyên gia trong lĩnh vực AI

🔥 Vibe Coding với Streamlit 🔥 Trải nghiệm coding thời gian thực tạo ra dịch vụ web của riêng bạn chỉ với một dòng code! Khóa học thực hành tập trung vào hình ảnh phù hợp với cảm tính MZ, không cần kiến thức backend phức tạp. Học những kiến thức cơ bản về Streamlit và trực tiếp triển khai các ứng dụng thực tế để đánh thức giác quan phát triển. Hãy hoàn thành "dịch vụ của riêng bạn" bằng code một cách vibe ngay bây giờ 😎💻

Tự xây dựng portfolio phân tích dữ liệu của riêng bạn với Google Antigravity CLI Harness Engineering và Vibe Coding, thực hiện thu thập dữ liệu, phân tích, lập báo cáo, tạo dashboard và tự động hóa công việc. Ngay cả khi bạn mới bắt đầu thu thập dữ liệu, chỉ cần nắm vững nguyên lý, cách viết prompt và cách sử dụng Antigravity, bạn có thể thực hiện thu thập, phân tích, trực quan hóa dữ liệu, lập báo cáo và dashboard như một chuyên gia phân tích dữ liệu thực thụ. Từ thu thập dữ liệu bằng Python đến lập báo cáo phân tích thông qua Antigravity IDE và CLI. Cách viết prompt và giải quyết lỗi để thu thập và phân tích dữ liệu không bao giờ thất bại.

Thành thạo hoàn toàn kỹ năng thiết kế prompt, kỹ năng thiết yếu cho nhà phát triển thời đại AI.

Sắp xếp email, viết báo cáo, tóm tắt tài liệu lặp đi lặp lại hàng ngày… Liệu con người có thực sự phải tự tay làm những việc này không? Bạn thấy ChatGPT chỉ dừng lại ở việc trò chuyện, còn tự động hóa thì quá khó khăn? Nhưng chỉ với 1 giờ, bạn có thể tạo ra quy trình tự động hóa công việc thực tế mà không cần biết lập trình. Đây là khóa học thực chiến được thiết kế để ngay cả những người không chuyên về kỹ thuật cũng có thể sử dụng n8n và AI để tự động hóa quy trình làm việc, giảm bớt các tác vụ lặp lại hàng ngày. Bạn sẽ vừa học vừa thực hành để tạo ra các luồng công việc (workflow) tự động hóa có thể áp dụng ngay tại công ty. Chúng tôi đã lược bỏ những giải thích rườm rà và chỉ tập trung vào những nội dung thực sự cần thiết. Bạn sẽ trải nghiệm sự thay đổi trong công việc ngay từ hôm nay.

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Từ một nhà phát triển chỉ sử dụng ChatGPT trở thành nhà phát triển điều khiển các AI Agent. Tìm hiểu các phương pháp thực hành thực tế để tối đa hóa năng suất lập trình bằng cách tận dụng Rules, Hooks, Skills và MCP của Codex.

Giới thiệu về hackathons và dự án, giờ hãy bắt đầu với Arduino, Python và Flask. Hãy cùng nhau tạo một dự án thú vị và thiết lập khuôn khổ cần thiết cho hackathon và dự án.

: "Từ nền tảng toán học đến các mô hình mới nhất, hoàn thiện pipeline Deep Learning với Pytorch (Tổng cộng 44 bài giảng)" Thời đại chỉ học cách gọi model.fit() một cách đơn thuần đã qua rồi. Từ đạo hàm và hạ giang (gradient descent) - những nền tảng cơ bản nhất của mạng thần kinh nhân tạo, đến cách sử dụng Pytorch thiết yếu trong công việc thực tế, và cả CNN/RNN để xử lý dữ liệu hình ảnh và chuỗi thời gian! Chúng tôi sẽ giúp bạn chinh phục toàn bộ quy trình Deep Learning một cách hệ thống. Giờ đây, hãy bước vào thế giới Deep Learning kinh ngạc, nơi trí tuệ nhân tạo mô phỏng bộ não con người có thể tự học hỏi và đưa ra phán đoán, vượt xa việc chỉ phân tích dữ liệu thông thường.