Chuỗi bài giảng lập trình dựa trên AI cùng với JetBrains và Nebius

Ngay cả những người thực sự chưa từng biết một chút gì về lập trình cũng có thể tạo ra phần mềm tự động hóa chỉ bằng vài cú nhấp chuột, thật đấy.

Giới thiệu các mẫu prompt cơ bản cho lập trình và các mẫu prompt API nâng cao để tận dụng trí tuệ nhân tạo.

Nếu bạn từng gặp khó khăn trong việc xác định liệu chất lượng câu trả lời có giảm so với trước hay không sau khi thay đổi prompt hoặc mô hình trong quá trình xây dựng dịch vụ sử dụng LLM, khóa học này có thể là giải pháp dành cho bạn. Bạn sẽ học cách tự xây dựng tiêu chí đánh giá và tự động tìm ra những câu trả lời đã thay đổi.

Có phải kỹ năng của bạn vẫn giậm chân tại chỗ vì cứ bảo AI 'lập trình đại đi' không? Khóa học này sẽ mổ xẻ nguyên lý và tư tưởng của 'Cocrates Harness' - một hệ thống ràng buộc khắc nghiệt giúp ngăn chặn triệt để việc tạo ra kết quả hời hợt của LLM. Đây là khóa học 'cheat code' giúp bạn tăng trưởng thần tốc để trở thành một 'kiến trúc sư hàng đầu thực thụ', người kiểm soát và chỉ huy mọi bối cảnh thiết kế, chống lại sức hút của sự tiện lợi từ AI!

Khóa học này rèn luyện tư duy thiết kế hệ thống frontend thông qua các trường hợp dịch vụ thực tế như feed Threads, giỏ hàng Amazon, giao diện phát trực tuyến Netflix, chỉnh sửa cộng tác trên Google Docs, Micro Frontend, Agentic UI và Observability.

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.

Khám phá → Lập kế hoạch → Triển khai → Commit. Làm chủ quy trình phát triển AI đã được kiểm chứng với Claude Code. Nắm vững từ MCP, Sub-agent đến Prompt Engineering thông qua 23 nhiệm vụ và hoàn thành 3 dự án thực tế.

Tôi sẽ chỉ cho bạn cách một nhà phát triển 20 năm kinh nghiệm giảm bớt công việc bằng AI và tạo thêm thu nhập. Bạn sẽ tự xây dựng các trang web công cụ, dịch vụ đăng ký và ứng dụng, đồng thời thiết lập hệ thống tự động hóa công việc hoạt động 24/7 bằng tác nhân AI (Aside) và n8n. Từ đó còn có cả AX — thay đổi phương thức làm việc của công ty — và bạn sẽ nhận được mọi bản cập nhật trọn đời chỉ với một lần mua.

Học deep learning thông qua PyTorch. Cuối cùng, khóa học sẽ đề cập đến phân loại hình ảnh.

Khóa học này là khóa nhập môn về vibe coding, sử dụng nền tảng phát triển tác nhân AI Antigravity 2.0 do Google ra mắt, cho phép phát triển chương trình chỉ bằng cách đặt câu hỏi mà không cần kiến thức về lập trình. Khóa học tận dụng tối đa các mô hình AI miễn phí để người học có thể theo học mà không phải thanh toán, gồm tổng cộng 3 phần và 19 bài học. Ở phần 1, bạn sẽ tìm hiểu Antigravity là gì. Khóa học sẽ giải thích sự khác biệt giữa môi trường IDE và CLI trong lập trình vibe bằng AI, vị trí của Antigravity giữa nhiều loại công cụ phát triển AI khác nhau, cũng như lý do nó được ví như “xe tự lái”. Sau khi hoàn tất cài đặt và khởi chạy màn hình đầu tiên, bạn sẽ sẵn sàng bắt đầu phát triển. Phần 2 tập trung hướng dẫn cách sử dụng Antigravity. Bạn sẽ học cách đặt câu hỏi, kiểm tra và chỉnh sửa kết quả khi tạo sản phẩm đầu tiên; những điểm cần lưu ý khi sử dụng Undo và Redo; cách sử dụng menu dự án; cũng như cách loại bỏ các yêu cầu phê duyệt xuất hiện mỗi lần. Khóa học còn bao gồm các bí quyết thực tế để xử lý khi gặp giới hạn sử dụng mô hình miễn phí, giúp bạn có thể tự giải quyết những vấn đề thường khiến quá trình thực hành bị gián đoạn. Ở phần 3, bạn sẽ triển khai tính năng liên kết dữ liệu khảo sát (Survey) bằng cách sử dụng AI bên ngoài. Bạn sẽ học cách đặt câu hỏi để nhận được kết quả mong muốn, kiểm tra sản phẩm đã hoàn thiện, sau đó trực tiếp hoàn tất việc liên kết dữ liệu qua hai lần thực hành trước khi kết thúc khóa học.

Màn hình do AI tạo ra, nhìn thì có vẻ ổn, nhưng liệu có thể sử dụng trọn vẹn đến cuối không? Hãy tìm ra những điều kiện còn thiếu trong HTML, CSS, JavaScript, trạng thái, thao tác nhập và điều hướng, đồng thời học cách truyền đạt các điều kiện của màn hình cho AI và dựa trên những căn cứ nào để đánh giá kết quả.

Thiết kế là tôi, code là AI: Học thiết kế hướng đối tượng với Unity 6 và C#, prompt cho Copilot / Claude, cùng cách kiểm chứng mã AI để hoàn thiện một trò chơi 3D sinh tồn 60 giây. Hãy trở thành một nhà phát triển game biết cách làm chủ AI.

Không dừng lại ở việc làm theo game mẫu. Dựa trên một dự án phát hành thực tế, bạn sẽ học toàn bộ quy trình với phương pháp vibe coding dựa trên ChatGPT·Codex: từ lên ý tưởng game → phát triển → build phiên bản di động → tích hợp quảng cáo AdMob → đăng ký trên ONE store, Google Play và App Store.

Từ lập trình cơ bản đến khi ra mắt ứng dụng của riêng bạn chỉ trong một lần?! Tất cả trong một để xây dựng ứng dụng, kết nối giữa kiến thức cơ bản và thực tiễn.

Không biết một dòng mã nào cũng không sao. Bây giờ là thời đại của Vibe Coding, nơi bạn phát triển phần mềm bằng cách "trò chuyện" với AI.

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.

Bạn đã từng thực sự vận hành dịch vụ mình tạo ra chưa? Từ triển khai và khả năng quan sát, tích hợp bên ngoài và hàng đợi, tệp và khả năng mở rộng, cho đến vận hành các tính năng AI. Đây là phần 2, giúp bạn tìm hiểu cần quyết định thêm những gì để liên tục cung cấp backend do AI tạo ra cho người dùng thực tế.

SQL do AI viết chạy không lỗi thì có phải là kết quả đúng không? Hãy tìm ra những tiêu chí còn thiếu về ý nghĩa và giá trị của một hàng, truy vấn, tổng hợp, thay đổi và các yêu cầu đồng thời; đồng thời học cách truyền đạt cho AI những quy tắc dữ liệu nào và cần dựa vào căn cứ gì để kiểm tra kết quả.

Bạn đang bối rối không biết nên xem phần nào trong mã backend do AI tạo ra? Hãy tìm ra những điều kiện còn thiếu trong yêu cầu, API, dữ liệu, tính đồng thời, xác thực và bộ nhớ đệm, đồng thời học cách truyền đạt yêu cầu nào cho AI và dựa trên cơ sở nào để kiểm tra kết quả.

Từ việc vận hành backend AWS EC2 đến tự động sửa lỗi, chúng tôi xin công khai toàn bộ quá trình xây dựng Sidabari (https://github.com/cx8537/sidabari) - một công cụ tự động hóa dựa trên Claude Code. Trong khóa học này, tất cả các câu lệnh (prompt) và lịch sử trò chuyện thực tế sẽ được cung cấp làm tài liệu học tập, giúp bạn trải nghiệm toàn bộ quy trình nhập prompt để tạo ra sản phẩm.