[Bài giảng trực tiếp từ tác giả về AI Literacy] Cách sử dụng AI tất cả trong một dành cho mọi nhân viên văn phòng (Cập nhật mới toàn bộ vào tháng 6 năm 2026)

3 dự án tổng hợp 20 khái niệm được tuyển chọn sẽ tạo nên 80% kỹ năng n8n của bạn.

Công cụ tự động hóa công việc đang nổi lên mạnh mẽ nhất gần đây chính là ‘Claude Code’. Thông qua Claude Code, bạn có thể bố trí các đại lý AI làm việc dành riêng cho mình ngay trong máy tính, và thiết lập quy trình để AI xử lý từng công việc lặp đi lặp lại. Hãy tự động hóa 100% tất cả các tác vụ vốn dĩ rất mệt mỏi như làm PPT, báo cáo, hay Excel.

Bạn đã mệt mỏi với công việc lặp đi lặp lại? Chỉ cần một khóa học này là đủ. Hãy tự xây dựng hệ thống tự động hóa công việc bằng cách kết hợp Make, Apps Script và AI. Từ việc đề xuất quà lưu niệm đến xử lý OCR hóa đơn, đây là khóa học tập trung vào thực hành, bạn chỉ cần làm theo dù không biết lập trình.

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.

Khung tham chiếu mới về sự hợp tác giữa con người và AI nhằm khuếch đại tư duy nhân loại Làm thế nào để tận dụng AI nhằm khuếch đại tối đa năng lực của con người? Trên một nền tảng sáng tạo mới, sự hợp tác giữa con người và AI nên được thực hiện dựa trên những tiêu chuẩn nào? Và công việc cũng như quy trình làm việc nên được thiết kế ra sao? Khóa học này sẽ đưa ra một khung tham chiếu mới và chiến lược thực thi để trả lời cho những câu hỏi đó.

Giới thiệu cách dùng prompt ChatGPT để tự động hóa công việc ở các lĩnh vực phổ biến nhất (file và folder, Excel, PowerPoint, Word, PDF, phân tích dữ liệu) qua nhiều ví dụ thực hành.

Với GPTs, bạn có thể tự động hóa các công việc lặp lại và tẻ nhạt. Ngay cả người không phải lập trình viên cũng có thể kết nối nhiều dịch vụ tự động hóa bên ngoài để GPTs tự động hóa các công việc phức tạp hơn!

[AX bền vững và cách cộng tác với đồng nghiệp AI] Bạn đã bao giờ gặp phải những hạn chế như thế này khi cố gắng áp dụng các công cụ AI vào công việc thực tế chưa? 🙋‍♂️ : "Việc phải nhập câu lệnh mới mỗi lần thậm chí còn phiền phức hơn." 👨‍💻 : "Tôi cảm thấy mệt mỏi với những công việc mang tính nhất thời, chỉ lặp đi lặp lại việc sao chép và dán." 🤷‍♂️ : "Vì không có kiến thức về lập trình nên tôi không dám nghĩ đến việc tự động hóa công việc chuyên sâu hơn." Điều chúng ta cần lúc này không đơn thuần là 'cách sử dụng công cụ' để làm quen với các tính năng. Mà đó là quan điểm nuôi dưỡng một người đồng nghiệp AI của riêng mình, người hiểu được bối cảnh công việc của tôi và ngày càng trở nên thông minh hơn theo thời gian. Chúng tôi xin công khai minh bạch các hướng dẫn AX (Chuyển đổi AI) tập trung vào thực tiễn, được đúc kết bởi một nhà hoạch định không xuất thân từ ngành kỹ thuật thông qua vô số lần thử sai tại hiện trường.

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.

Xây dựng trụ sở AI của riêng bạn với chi phí thấp! Đây là hướng dẫn xây dựng AI Agent tự hành thực tế, kết hợp Gemini 2.5 Flash và Docker để vừa đảm bảo bảo mật vừa tiết kiệm chi phí.

Thêm Copilot vào MS Office thì sao? Hướng dẫn hoàn hảo giúp tối đa hóa năng suất làm việc! Cung cấp quy trình học tập bài bản để vận dụng M365 Copilot hiệu quả vào thực tiễn.

Trước đây, tôi cũng từng mất hàng giờ đồng hồ chỉ để viết một bài blog. Vốn không giỏi viết lách, tôi thường mất 30 phút chỉ để nghĩ tiêu đề và 1 tiếng để thiết kế ảnh thumbnail. Nếu tính cả nội dung đăng lên mạng xã hội, có khi tôi phải mất nửa ngày mới hoàn thành xong một bài viết. Dù rất tự tin khi nói, nhưng tôi lại gặp khó khăn trong việc đúc kết chúng thành văn bản. Tôi rất thích phát sóng âm thanh (podcast), nhưng việc chuyển đổi chúng thành blog lại quá phiền phức, nên tôi luôn trì hoãn việc đó. Thế nhưng, mọi thứ đã thay đổi kể từ khi tôi bắt đầu sử dụng Google Opal. Chỉ cần tải tệp âm thanh lên, toàn bộ nội dung blog, tiêu đề, ảnh thumbnail và bài đăng mạng xã hội đều được tự động tạo ra. Hơn nữa, bằng cách cho AI tham khảo các quy tắc viết lách của riêng mình, tôi có thể tạo ra những bài viết mang đậm phong cách cá nhân mà không hề có cảm giác "máy móc". Trong khóa học này, bạn sẽ được học cách xây dựng quy trình làm việc mà tôi đang thực tế sử dụng theo con đường ngắn nhất. Bạn không cần kinh nghiệm lập trình. Chỉ cần đưa ra chỉ dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên, bạn đã có thể tạo ra ứng dụng AI cho riêng mình. Ngay cả khi bạn không làm podcast cũng không sao. Chỉ cần nói ra những ý tưởng blog vừa nảy ra trong đầu, bài viết sẽ được hoàn thành ngay lập tức. Từ giờ, bạn không còn phải trăn trở hàng giờ đồng hồ để viết lách nữa. Chỉ cần nói, blog, ảnh thumbnail và bài đăng mạng xã hội sẽ sẵn sàng. Tương lai đó bắt đầu từ chính ngày hôm nay.

Nội dung này cung cấp hướng dẫn thực tế để các cơ quan công quyền và tổ chức phi lợi nhuận có thể sử dụng AI tạo sinh một cách hiệu quả. Bắt đầu từ những nguyên tắc cơ bản khi cộng tác với AI tạo sinh, nội dung được thiết kế để người học có thể áp dụng ngay các phương pháp phù hợp với từng tình huống thông qua việc trình bày từng bước các ví dụ ứng dụng cụ thể như tóm tắt thông tin, soạn thảo văn bản và nâng cao năng lực làm việc.

Nếu bạn theo dõi OpenClaw đến phần 1 và 2, cuối cùng bạn sẽ thấy mình đang yêu cầu một agent duy nhất làm mọi thứ. Đến một lúc nào đó, các prompt sẽ bị rối, bộ nhớ bị lẫn lộn, các thư mục trở nên lộn xộn và bạn sẽ cảm thấy bế tắc, không biết phải sắp xếp lại như thế nào. Bài giảng này là "Phần nhập môn Multi-Agent (Phần 2.5)", giúp bạn tiến thêm một bước nữa từ điểm bế tắc đó. Trong khi vẫn duy trì chỉ một bot duy nhất, chúng ta sẽ tách vai trò thành hai agent: planner (người lập kế hoạch) / editor (người biên tập). Bằng cách kết nối mỗi agent với các workspace và chủ đề diễn đàn Telegram khác nhau, chúng ta sẽ trực tiếp tạo ra một cấu trúc mà "agent phản hồi sẽ khác nhau tùy thuộc vào việc bạn nói chuyện ở phòng nào". Sau khi hoàn thành thực hành, trong môi trường của bạn sẽ thực sự có: - File cấu hình định nghĩa hai agent: `content_planner` và `content_editor`, - Cấu trúc thư mục nội dung được tách biệt giữa lập kế hoạch và bản thảo, - Nhóm Telegram với các chủ đề diễn đàn có các agent khác nhau phụ trách, - Và một bản thảo giới thiệu khóa học Infrun được tạo ra bởi sự hợp tác của hai agent này. Nói cách khác, bài giảng này là một lớp học thực hành giúp bạn thiết kế bước đầu tiên để nâng cấp bot Telegram từ "một trợ lý AI" thành "một đội ngũ AI nhỏ với các vai trò chuyên biệt".

Không biết coding vẫn đọc được dữ liệu, tất cả về phân tích AI no-code khiến giác quan bùng nổ! Chỉ cần biết dùng Excel, PPT, Google Sheets thôi là giờ đây AI sẽ thay bạn phân tích dữ liệu.

Hãy cùng nâng cao năng lực tìm kiếm mô hình ra quyết định hợp lý dựa trên tư duy toán học bằng cách thấu hiểu các yếu tố đa dạng của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu, đồng thời giải quyết các vấn đề thực tiễn thông qua việc sử dụng ChatGPT và lập trình không cần mã hóa (no-code)!

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.

Bây giờ trí tuệ nhân tạo không còn là một lựa chọn mà là một điều cần thiết. Tìm hiểu cách hiểu và sử dụng M365 Co-Pilot, trợ lý AI thông minh cho công việc của bạn.

Phân tích dữ liệu hoàn tất với công cụ này. Bắt đầu với phân tích dữ liệu trí tuệ nhân tạo Orange mà không cần mã hóa!

"Thời đại lập trình cùng AI, mô hình năng suất mới cho các nhà phát triển Java" Khóa học này là hướng dẫn thực hành sử dụng Cursor AI dành cho các nhà phát triển Java. Vượt ra ngoài việc đơn thuần sao chép code từ AI, bạn sẽ học cách Vibe Coding - phương pháp cộng tác với AI để tối đa hóa hiệu quả phát triển. Tận dụng các tính năng mạnh mẽ của Cursor trong việc hiểu code, tái cấu trúc và tạo tài liệu, bạn sẽ từng bước làm quen với quy trình làm việc AI coding có thể áp dụng ngay trong các dự án thực tế. Trong thời đại AI viết code thay con người, giờ đây "nhà phát triển biết sử dụng AI tốt" chính là lợi thế cạnh tranh. Hãy cùng khóa học này bắt đầu trải nghiệm phát triển nâng cấp như một nhà phát triển Java.