Này, bạn cũng có thể tạo dịch vụ AI đấy. [Image AI Service Serverless Fullstack]

Học phát triển web Python từ A đến Z thông qua thực hành! Học tất cả cùng một lúc từ cơ bản về web đến phát triển blog và triển khai.

Thời đại của thực thi và kiểm chứng nhanh, hãy hành động nhanh hơn bất cứ ai với 바이브 코딩! Tự tay làm chủ việc kiếm tiền từ quảng cáo, thanh toán, v.v.

Tôi đã tạo ra một khóa học 'AWS Trung cấp/Thực hành' mà ngay cả những người không chuyên cũng có thể dễ dàng hiểu được và có thể áp dụng ngay vào thực tế!

Khóa học này đề cập đến cách công bố website mà tôi đã tạo ra cho thế giới thực. Từ hosting cơ bản sử dụng Dothome, hosting trên git, đến triển khai cloud thông qua AWS, tôi đã cấu trúc để có thể dễ dàng theo dõi thông qua trải nghiệm hosting từng bước. Không chỉ dừng lại ở việc viết code, mà thông qua trải nghiệm hosting đa dạng, bạn có thể xây dựng sự tự tin như một web developer và vận hành dịch vụ thực tế.

Phát triển dịch vụ báo cáo AI Safety e-Report bằng React + SpringAI Bài giảng dự án thứ 5 của Neo + Essential là xây dựng hệ thống báo cáo Safety e-Report - một ý tưởng cải thiện hệ thống chính phủ!

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.

Dựa trên trải nghiệm thắc mắc về cách nhận diện khuôn mặt hoạt động trong môi trường ngoại tuyến (offline) tại hiện trường, trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng cấu trúc cơ bản của hệ thống quản lý ra vào và điểm danh dựa trên nhận diện khuôn mặt, sử dụng React + Electron và DeepFace chạy trên nền tảng FastAPI của Python. Khóa học tập trung vào việc thấu hiểu nguyên lý hoạt động và xây dựng nền tảng vững chắc để có thể mở rộng thành dự án cá nhân, thay vì chỉ chú trọng vào mức độ hoàn thiện của sản phẩm.

Chỉ với việc gọi API AI thì khó có thể hoàn thiện dịch vụ phân loại. Dựa trên kinh nghiệm thực tế, tôi sẽ hướng dẫn từ khâu triển khai đến triển khai.

Đây là khóa đào tạo cùng tìm hiểu về hoạt động rà soát quyền riêng tư dịch vụ mà Naver, Kakao và Toss hướng đến, nhằm nâng cao năng lực của các đội ngũ tư vấn và bảo vệ thông tin cá nhân trong nước; đồng thời giúp xác định những nội dung cần áp dụng biện pháp bảo vệ thông tin cá nhân phù hợp với từng dịch vụ và hướng dẫn những điểm cần kiểm tra khi đánh giá dịch vụ. Đây không phải là khóa đào tạo kiểm tra dựa trên các quy định pháp luật chung hoặc checklist thông thường, mà là chương trình đào tạo kiểm tra chuyên sâu, đồng thời cung cấp cả checklist.

Đây là khóa học tập trung vào thực hành tạo lợi nhuận, nơi bạn sẽ tự tay phát triển hệ thống giao dịch tự động cho coin/chứng khoán và áp dụng các chiến lược giao dịch thực tế như Grid (lưới), đường trung bình động (MA), DCA (nhồi lệnh) vào giao dịch thật. Khóa học bao gồm thực hành giao dịch thực tế sử dụng API của Upbit, Binance, Korea Investment & Securities (Kiwoom Securities), tạo bot giao dịch tự động 24 giờ thông qua triển khai đám mây (cloud), và giải thích các chiến lược thực chiến để kiếm lời. #Quant #Bitcoin #ThuậtToán #ĐầuTư #TàiChính #GiaoDịchTựĐộng #Bot #Agent #AI #OpenClaude #ClaudeCode

Trong bài giảng, chúng tôi giải thích vì sao thông qua kiến trúc Claude Code, harness lại quan trọng hơn model. Đồng thời, bài giảng trình bày cách thiết kế hệ thống làm việc với Claude Code dựa trên 6 cấu trúc: Context Harness, Permission Harness, Verification Harness, Tool Harness, Subagent & Worktree Harness và Debugging Harness. Sau đó, nội dung được mở rộng đến CLAUDE.md, quản lý phiên làm việc, kiểm soát các codebase lớn, vận hành worktree song song, phân tích nhật ký lỗi, cũng như truy vết các vấn đề liên quan đến biến môi trường và phạm vi cấu hình, giúp bạn xây dựng các tiêu chuẩn để có thể tiếp tục sử dụng Claude Code trong công việc backend và DevOps thực tế.

Trong thời đại mà AI có thể viết mã thay cho con người, giá trị của một "kiến trúc sư thực thụ" – người có khả năng thấu hiểu và kiểm soát khung sườn vĩ mô của hệ thống – càng trở nên cao hơn bao giờ hết. Khóa học này sẽ đi sâu vào bản chất của mạng cấp thấp (low-level network) và socket TCP/UDP ẩn sau các framework, giúp bạn rèn luyện khả năng thiết kế các công cụ cốt lõi (core engine) vững chắc, không bao giờ đổ vỡ ngay cả trước lưu lượng truy cập hàng triệu người và dữ liệu khổng lồ. Hãy vượt xa giới hạn của một lập trình viên chỉ biết sao chép - dán một cách mù quáng để trở thành một bậc thầy không thể thay thế, người có thể chỉ thị và kiểm soát AI đưa ra những giải pháp chính xác ở cấp độ hệ thống.

Khóa học này không phải là clone coding đơn giản hay bài giảng cơ bản. Chúng ta sẽ triển khai từ đầu đến cuối một nền tảng LMS(Learning Management System) như Inflearn ở mức độ MVP(엠 브이 피), cung cấp giải pháp tất cả trong một mà freelancer·1인 개발자·thành viên ban đầu của startup có thể áp dụng ngay vào thực tế công việc. Chúng ta sẽ sử dụng đồng thời các công nghệ thực sự được dùng trong thực tế: Next.js, Flutter, Supabase, Firebase(FCM), AWS, Vercel, Xcode, Android Studio, ElevenLabs, cho đến 토스페이먼츠. Bạn có thể trực tiếp trải nghiệm toàn bộ quy trình từ phát triển đồng thời web và app, đăng nhập xã hội, lồng tiếng đa ngôn ngữ tự động, phát video bài giảng dựa trên HLS streaming, tích hợp thanh toán, cho đến triển khai lên App Store·Play Store. Khóa học này tập trung vào luồng xử lý, cài đặt, quy trình triển khai quan trọng trong thực tế hơn là từng dòng code chi tiết. Do đó, khóa học phù hợp với developer muốn độc lập làm freelancer, team cần nhanh chóng xác thực MVP tại startup, và junior developer muốn trải nghiệm toàn bộ thực tế công việc.

‘Tôi nên lưu các tập tin như hình ảnh ở đâu và như thế nào? Lưu vào cơ sở dữ liệu? Hay ổ cứng của máy chủ? Làm thế nào để giảm tải cho máy chủ? Làm sao tôi có thể tải nhiều hình ảnh một cách nhanh chóng mà không bị giật? AWS S3 là gì? Mạng lưới phân phối nội địa?! Tôi chỉ muốn lưu và tải hình ảnh, tại sao lại có nhiều thành phần như vậy? Những yếu tố nào đóng vai trò gì và chúng nên được kết hợp như thế nào? Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn từ đầu đến cuối bằng cách tinh chỉnh các yếu tố cần thiết liên quan đến tệp hình ảnh trong full stack :)

Bao gồm quy trình tạo các tài nguyên AWS dựa trên AWS InfraArchitecture bằng cách sử dụng các mô-đun Terraform.

AI giờ đây không còn là một lựa chọn, mà là vấn đề sống còn. Rút ngắn thời gian phát triển từ 3 ngày xuống còn 30 phút, giao những công việc lặp đi lặp lại cho AI và tập trung vào việc giải quyết các vấn đề quan trọng hơn. Với phương pháp phát triển AI native có thể áp dụng ngay vào thực tế, không chỉ dừng ở lý thuyết, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách chắc chắn để được công ty công nhận là một “lập trình viên giỏi AI”.

Khóa học Next.js đầy đủ từ A đến Z! Hoàn thành dự án thực tế với các công nghệ mới nhất như GraphQL, Redis, RabbitMQ, Prisma, TailwindCSS, Docker Compose, Cypress, Prometheus, Grafana, v.v. và trải nghiệm cả App Router và Page Router.

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!

Mặc dù bạn đã tham gia tất cả các khóa học AWS dành cho người mới bắt đầu và người dùng trung cấp/cao cấp, bạn vẫn cảm thấy thiếu điều gì đó? Bài giảng về cách sử dụng thực tế AWS này là dành cho những người đó.

Nếu bạn từng e sợ màn hình đen, giờ đây mọi thứ sẽ thay đổi. Chỉ với 10 phút cùng WSL, bạn sẽ được làm quen với terminal Linux. ● Người mới bắt đầu không chuyên ● Sinh viên chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính ● Lập trình viên cần đào tạo cơ bản ● Những ai sợ màn hình đen chữ trắng ● Những ai đang bế tắc khi muốn triển khai dịch vụ thực tế Môi trường thực hành: WSL / Virtualbox / Ubuntu 24.04 / Rocky 9 Giảng viên với 26 năm kinh nghiệm sẽ hướng dẫn phù hợp với trình độ người mới bắt đầu. Mỗi ngày 1 giờ, sau một tuần bạn sẽ làm chủ được Linux.