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.

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

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!

"Bạn vẫn học bằng cách đọc sách lập trình ư?" Khóa học được đánh giá 5.0/5.0 từ sinh viên cao học MBA và sinh viên đại học khoa Quản trị Kinh doanh tại trường Kinh doanh London đương nhiệm. Bạn có thể tham gia khóa học phân tích dữ liệu AI tại nhà. Ngay cả người không chuyên ngành, xuất thân từ khối ngành xã hội cũng có được năng lực thực hành phân tích dữ liệu ứng dụng ngay tại nơi làm việc và cả portfolio phân tích dữ liệu để hoàn thành việc chuẩn bị xin việc. Tôi là một giáo sư người Anh (British Professor), người đang giảng dạy các lớp phân tích dữ liệu và dự án bằng cách sử dụng ChatGPT mà không cần kiến thức về mã hóa.

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

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

Trong bài giảng này, bạn sẽ học kiến ​​thức cơ bản về Raspberry Pi và Python, đồng thời thực hành tạo các dự án giám sát ô tô tự lái và giám sát nhà từ xa đơn giản nhưng cần thiết.

Bắt đầu từ nguyên lý hoạt động của các lệnh RISC-V, đây là khóa học thực hành thiết kế CPU 32-bit với cấu trúc pipeline 5 tầng, hoàn thiện từ việc triển khai Verilog RTL, kiểm chứng bằng mô phỏng cho đến chạy thực tế trên FPGA. Trong số 40 lệnh của RV32I, khóa học lựa chọn 14 lệnh cần thiết để tìm hiểu cấu trúc cốt lõi của CPU và từng bước xây dựng TinyRV32I. Bạn sẽ trực tiếp thiết kế và kiểm chứng các cấu trúc cốt lõi tạo nên một CPU thực tế, bao gồm datapath, thanh ghi pipeline, ALU và mạch điều khiển, Branch, Hazard, Stall·Flush, Memory-Mapped I/O, v.v. Khóa học cung cấp Verilog RTL, Testbench, chương trình Assembly, Memory Image và tệp ràng buộc FPGA được sử dụng trong bài giảng. Cuối cùng, bạn sẽ chạy chương trình thực tế trên FPGA Arty S7-25 bằng chính CPU do mình thiết kế. Khóa học không kết thúc tại đây. Sau khi hoàn thiện cấu trúc cốt lõi của CPU thông qua TinyRV32I, bạn sẽ tiếp tục với lộ trình thiết kế CPU theo từng giai đoạn, mở rộng thành Full RV32I CPU hỗ trợ toàn bộ 40 lệnh RV32I trong các khóa học tiếp theo.

🔥 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 😎💻

Đây là khóa học thực hành, tập trung vào việc sử dụng AI để phân tích dữ liệu doanh thu và tồn kho, đồng thời xây dựng phương án đặt hàng có căn cứ. Khóa học kết nối từ cách truyền đạt chính xác mục tiêu, điều kiện ràng buộc và kết quả mong muốn cho AI đến phân tích doanh thu, dự báo nhu cầu và tối ưu hóa việc đặt hàng nhiều mặt hàng. Bạn sẽ sử dụng dữ liệu, prompt và mã nguồn được cung cấp để kiểm tra kết quả tính toán, thay đổi các điều kiện và xác minh cơ sở cho việc ra quyết định. Cuối khóa, bạn sẽ hoàn thiện phương án đặt hàng cho 30 sản phẩm cùng một báo cáo ra quyết định trên một trang, qua đó có thể ứng dụng vào quá trình chuẩn bị xin việc và phát triển năng lực thực tiễn.

Hãy tự do thay đổi mô hình, giảm chi phí và chủ động trước sự cố. Phát triển LLM thực chiến với OpenRouter (오픈라우터) — từ kết nối API đến tác nhân AI Bạn đã xây dựng được tính năng đầu tiên bằng OpenAI API. Nhưng khi muốn áp dụng vào dịch vụ thực tế, những băn khoăn mới bắt đầu xuất hiện. “Công việc này Claude làm tốt hơn, vậy có phải viết lại code không?” “Có nhất thiết phải dùng mô hình đắt tiền cho cả những tác vụ đơn giản không?” “Nếu số lượng người dùng tăng lên, chi phí API sẽ là bao nhiêu?” “Nếu nhà cung cấp mô hình gặp sự cố, dịch vụ của chúng ta cũng phải dừng lại sao?” Điều bạn cần lúc này là bước tiếp theo sau việc gọi API. Đó là năng lực phát triển để lựa chọn nhiều mô hình phù hợp với từng tình huống, đồng thời quản lý cả chi phí và sự cố. Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp xây dựng năng lực đó bằng cách sử dụng OpenRouter.

: "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.

Đây là khóa học thực hành tự tay chế tạo xe tự hành dựa trên AI bằng cách sử dụng Raspberry Pi và các cảm biến đa dạng.

AI, chìa khóa mở ra thế giới thống kê "AI giúp dễ dàng xử lý các nguyên lý thống kê phức tạp và kỹ thuật phân tích, từ đó khám phá ý nghĩa ẩn giấu trong dữ liệu và cung cấp những hiểu biết sâu sắc để đưa ra quyết định tốt hơn. AI giờ đây đã vượt xa vai trò của một máy tính phức tạp trong thống kê, trở thành người bạn đồng hành hỗ trợ tư duy thống kê."

Việc sử dụng ChatGPT và việc thực sự phát triển một dịch vụ AI tạo sinh là hoàn toàn khác nhau. Đó là bởi vì bạn cần phải thành thạo từ việc gọi API đến quản lý trạng thái hội thoại, đầu ra có cấu trúc, gọi hàm (function calling), RAG dựa trên tài liệu, liên kết MCP và triển khai AI Agent. Trong khóa học này, dựa trên kinh nghiệm giảng dạy phân tích dữ liệu và AI lâu năm, tôi sẽ giải thích các khái niệm phức tạp tập trung vào thực hành bằng Python. Chúng ta sẽ học từng bước từ nguyên lý của AI tạo sinh đến OpenAI Responses API và các tính năng đa phương thức (multimodal), RAG dựa trên File Search, liên kết công cụ bên ngoài và Agents SDK để hoàn thành một ứng dụng AI hoạt động 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

Chúng tôi đã trở lại với nội dung được nâng cấp mạnh mẽ và bài giảng thay đổi hoàn toàn 180 độ!

Tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại trên Excel·Word·Outlook·PowerPoint cùng AI mà không cần trực tiếp viết mã.

Đây là quy trình hoàn thiện sản phẩm IoT mà không cần lập trình phức tạp bằng phương pháp Vibe Coding sử dụng AI Agent. Bạn có thể trải nghiệm một cách cô đọng toàn bộ quá trình phát triển sản phẩm, từ điều khiển phần cứng nhúng đến nhận diện AI Vision, thiết kế PCB, in 3D, và phát triển dịch vụ Web/App để ra mắt một thiết bị IoT cấp độ thương mại hoạt động thực tế.

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.