R&D phần mềm ô tô dành cho người đang chuẩn bị xin việc

Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về Autosar để phát triển SW ô tô.

Trong số nhiều dịch vụ của UDS dựa trên ISO 14229, hãy tìm hiểu và hiểu những dịch vụ nào thường được sử dụng trong thực tế.

Giải thích các kiến thức cơ bản cốt lõi cần biết để phát triển phần mềm ô tô dựa trên AUTOSAR, từ những khái niệm dành cho người mới bắt đầu đến các nội dung chi tiết nhất, giúp "ngay cả người mới nhập môn cũng có thể hiểu được".

Bạn sẽ hiểu rất rõ ràng giao tiếp chẩn đoán trong lĩnh vực SW ô tô là gì, và một chuyên viên giao tiếp chẩn đoán thực tế sẽ làm những công việc gì, làm như thế nào! Khóa học này chứa đựng nội dung cụ thể đến mức người làm thực tế có thể bắt đầu công việc ngay lập tức bằng cách xem các tài liệu đặc tả thực tế sau khi tham gia.

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.

Thông qua các khái niệm kinh tế học và thống kê, bạn sẽ hiểu bản chất của thị trường tuyển dụng, từ đó thiết kế lại chiến lược tìm việc và chuyển việc thành một bài toán xác suất dựa trên dữ liệu, thay vì dựa vào cảm tính hay cuộc đua bằng cấp. Thay vì tiếp tục tích lũy thêm thành tích, bạn sẽ chuyển “sân chơi” của trò chơi sang một “thị trường” tuyển dụng hợp lý hơn, sử dụng AI để trực tiếp thu thập và phân tích dữ liệu về tin tuyển dụng và doanh nghiệp, qua đó chọn lọc những thị trường và tin tuyển dụng có khả năng trúng tuyển cao. Bằng cách sử dụng AI như một công cụ trên nền tảng các khái niệm cốt lõi của kinh tế học và thống kê, chương trình trình bày phương pháp xây dựng tư duy tìm việc dựa trên dữ liệu theo cách mà ngay cả người không chuyên ngành cũng có thể hiểu, đồng thời hệ thống hóa chiến lược hồ sơ, phỏng vấn và ứng tuyển. Ngoài ra, bạn sẽ trực tiếp xây dựng một trợ lý AI tuyển dụng làm việc 24 giờ mỗi ngày dành riêng cho mình bằng phương pháp vibe coding dựa trên AI mà ngay cả người không chuyên ngành cũng có thể thực hiện, và có thể sử dụng ngay như một sản phẩm portfolio trong quá trình chuẩn bị tìm việc thực tế.

Bạn có đang sử dụng đoạn mã do AI viết mà không hề biết nó là gì không? Không chỉ đơn giản là làm cho chương trình hoạt động, mà còn phải tối ưu để đạt hiệu năng tốt. Thế nhưng khi được hỏi “Tại sao bạn lại triển khai như vậy?”, bạn lại không biết phải trả lời thế nào. Nguyên nhân của sự bế tắc đó là vì bạn thiếu kiến thức nền tảng về CS và chưa hiểu nguyên lý hoạt động của GPU. Thông qua khóa học này, bạn sẽ tiếp thu các nguyên lý được áp dụng trong CPU và GPU cùng những kiến thức CS liên quan, từ đó trở thành người có thể kiểm soát AI và giao việc cho AI một cách hiệu quả. Ngoài ra, trong công ty cũng như khi tìm việc/chuyển việc, bạn sẽ không bị AI thay thế và có thể nhận được mức lương cao hơn.

Học hỏi insight từ ông Ha Yong-ho, CEO DataOven, nhà phân tích dữ liệu thế hệ đầu tiên với nhiều insight và thành công. Đây là video meetup dành cho người làm data, diễn ra ngày 18 tháng 7 năm 2024.

Khi học về CPU và RISC-V, bạn có thể hiểu được chức năng của các lệnh nhưng lại gặp khó khăn ở những câu hỏi như: “Các lệnh này được thực thi như thế nào trên phần cứng thực tế?” và “Làm thế nào để xác nhận CPU do chính mình thiết kế thực sự hoạt động đúng?”. Nhiều tài liệu trên thị trường chỉ dừng ở việc giải thích ISA hoặc các ví dụ CPU đơn giản; trong nhiều trường hợp, người học cũng chỉ sử dụng các IP hoàn thiện. Vì vậy, không dễ để trải nghiệm toàn bộ quá trình tự thiết kế, xác minh CPU và chạy chương trình trên FPGA thực tế. Tôi đã có nhiều năm kinh nghiệm nghiên cứu, phát triển và kinh doanh trong lĩnh vực bán dẫn hệ thống, đồng thời hiện đang giảng dạy về thiết kế bán dẫn và FPGA tại trường đại học. Qua đó, tôi nhận thấy rõ khoảng cách trong quá trình học tập này. Vì vậy, khóa học được xây dựng không theo phương pháp cung cấp một CPU hoàn thiện rồi chỉ kiểm tra hoạt động, mà bắt đầu từ câu hỏi “Cần có những phần cứng nào để thực thi các lệnh RV32I?”, từ đó trực tiếp thiết kế cấu trúc CPU theo phương pháp White Box. Trong Volume 3, dựa trên TinyRV32I của Volume 2, chúng ta mở rộng thành CPU 32-bit Full-Version sử dụng 40 lệnh RV32I. Data path, Decoder, Branch·Jump và Byte/Halfword Memory Access được mở rộng; đồng thời triển khai Forwarding và Load-Use Interlock để Pipeline 5 tầng có thể tự xử lý các phụ thuộc dữ liệu. Tiếp đó, bằng cách tích hợp CSR, Exception, Interrupt, Trap và MRET, chúng ta hoàn thiện một CPU có khả năng xử lý không chỉ việc thực thi chương trình thông thường mà cả các ngoại lệ và sự kiện bên ngoài. Quá trình thiết kế không kết thúc ở RTL Simulation. Chúng ta sẽ thực thi chương trình thực tế trên CPU, so sánh kết quả với Spike Reference Model, đồng thời học về mục đích cũng như quy trình thực hiện và đánh giá của RISC-V Architecture Compatibility Test thông qua các trường hợp xác minh thực tế. Cuối cùng, CPU đã được xác minh sẽ được triển khai trên FPGA Arty S7-25, nhận đầu vào từ Switch và Button, thực thi chương trình và kiểm tra kết quả được xuất ra LED. Vấn đề mà khóa học này hướng tới không đơn giản chỉ là biết thêm nhiều lệnh RISC-V. Mục tiêu là kết nối các bước từ lệnh → kiến trúc CPU → Verilog RTL → điều khiển Pipeline → thực thi chương trình → xác minh dựa trên tiêu chuẩn → hoạt động thực tế trên FPGA thành một quy trình thống nhất, giúp học viên hiểu một cách căn bản cấu trúc bên trong CPU và hình thành năng lực kỹ thuật để tự thiết kế, xác minh CPU.

Nhiều người đã học về FPGA và Verilog nhưng lại gặp khó khăn ở câu hỏi "Vậy làm thế nào để trực tiếp tạo ra một bộ tăng tốc AI?". Khóa học này sẽ giải đáp thắc mắc đó. Chỉ với một tấm FPGA phổ thông và các công cụ miễn phí, bạn sẽ bắt đầu từ việc tự tay thiết kế kernel 3×3, trực tiếp huấn luyện CNN, lượng tử hóa các trọng số đã học sang INT8 để đưa vào phần cứng, và cuối cùng là kiểm chứng xem nó có khớp hoàn toàn (Bit-True) với mô hình Python đến từng bit hay không. Với 30 năm kinh nghiệm trong ngành bán dẫn và tư cách là giáo sư đương nhiệm, tôi chỉ dạy những nội dung đã được kiểm chứng trên FPGA thực tế dưới dạng các 'mạch điện hoạt động được'. Thay vì lý thuyết suông, bạn sẽ có được trải nghiệm tự tay thiết kế và chứng minh, từ đó trang bị năng lực thực chiến đáp ứng yêu cầu trong lĩnh vực thiết kế Fabless và chip bán dẫn AI.

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.

Khóa học này là khóa học đối tượng của 'Chương trình Voucher AI Literacy Wrtn' hợp tác giữa Inflearn và Wrtn, sinh viên chuẩn bị việc làm thuộc nhóm yếu thế về AI có thể học hoàn toàn miễn phí. Chuyên gia nghề nghiệp Career D sẽ hướng dẫn từng bước cách sử dụng AI có thể áp dụng ngay vào tìm việc/chuyển việc. Từ cơ bản đến thực hành để những người mới bắt đầu với AI cũng có thể bắt đầu một cách thoải mái! Được cấu trúc để có thể theo dõi một lần.

Sau 14 ngày sử dụng ngay từ khi vừa ra mắt, đây là lý do tại sao tôi khuyên dùng Claude Code (AI Coding) cho cả những người đang tìm việc và những người đang đi làm vì có thể áp dụng được ngay lập tức.

Hết thời PPT nhàm chán dù thức đêm làm! Giảng viên kỳ cựu 25 năm kinh nghiệm đã cô đọng tất cả tinh hoa từ cơ bản PowerPoint đến cách ứng dụng AI mới nhất, chỉ những gì thực sự cần thiết cho công việc. Ngay cả khi không có khiếu thẩm mỹ, bạn vẫn giảm thời gian làm việc xuống một nửa và nâng chất lượng lên gấp đôi - tôi sẽ truyền đạt cho bạn 'Tất tần tật về Thuyết trình'.

Khuyến nghị cho những học viên như thế này! Frozen~! Cate Blanchett! Mình cũng đã xem ~ Nhưng làm thế nào mà họ tạo ra được vậy? Mình cũng muốn theo học chuyên ngành Animation nhưng không biết có phù hợp với mình không? Vào đại học học chuyên ngành này thì có thể học được tất cả không? Để xin việc thì phải chuẩn bị những gì? Chỉ cần xem nhiều là được không? Bộ phim hoạt hình kia có vẻ khác biệt về phong cách, mình muốn biết nó được sản xuất như thế nào AI cũng phát triển rồi, liệu mình có thể tự làm một mình không? Mình muốn xin việc vào công ty hoạt hình, có tips gì không? Trong lớp học này, bạn sẽ học được những điều sau. ✔ Từ thể loại, lĩnh vực, khái niệm của hoạt hình đến toàn bộ quy trình sản xuất cần thiết! ✔ Các bộ phận thực tế trong công ty hoạt hình là gì? Trong quy trình sản xuất có những phòng ban nào đảm nhận vai trò gì để bánh răng vận hành? ✔ Từ khái niệm, sản xuất, quản lý và cả thực hành! Chỉ cần nghe hết những điều này, bạn sẽ trở thành bậc thầy hoạt hình hiểu biết khái niệm tốt hơn cả chuyên ngành hoạt hình!

"Chỉ giỏi về kỹ thuật thôi thì chưa thể trở thành một kỹ sư bán hàng giỏi." Thấu hiểu vấn đề của khách hàng, kết nối công nghệ với giá trị kinh doanh và phát huy tầm ảnh hưởng giữa bộ phận kinh doanh và phát triển là những vai trò cốt lõi của kỹ sư bán hàng. Trong khóa học này, dựa trên hơn 20 năm kinh nghiệm presales phần mềm B2B, chúng tôi sẽ hướng dẫn một cách có hệ thống về các buổi gặp gỡ khách hàng, phân tích yêu cầu, demo, PoC, chiến lược đề xuất và bí quyết phối hợp nội bộ. Hãy học cách tư duy và khung công việc của một kỹ sư bán hàng để có thể áp dụng ngay vào thực tế.

Tìm hiểu về các khái niệm cốt lõi và nguyên lý hoạt động của AI vật lý (Physical AI), được hiện thực hóa thông qua robot, xe tự hành và máy bay không người lái thay vì chỉ giới hạn trên màn hình. Hiểu rõ cơ chế Cảm biến - Nhận diện - Hành động, học tập dựa trên bản sao số (Digital Twin), tầm quan trọng của dữ liệu hiện thân (Embodied Data), đồng thời khám phá cục diện cạnh tranh công nghệ toàn cầu và phương hướng chiến lược của Hàn Quốc thông qua các ví dụ thực tế trong các lĩnh vực công nghiệp như sản xuất, di động và nông nghiệp.

Nắm vững các khái niệm về bộ điều khiển cấp cao/cấp thấp, cảm biến và truyền thông siêu tốc trong lĩnh vực robot học qua ví dụ Unitree Go2

"AI không thay thế con người. Nhưng những người làm chủ được AI sẽ thay thế những người phụ thuộc vào AI." Trong kỷ nguyên AI, khi việc tạo ra kết quả trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, thì tư duy và khả năng giải quyết vấn đề của con người lại càng trở nên quan trọng. Kim Jae-seong, cựu tư vấn viên của McKinsey, sẽ hướng dẫn bạn từng bước từ khả năng giải quyết vấn đề vượt trội bằng AI, chiến lược nghiên cứu mạnh mẽ cho đến chiến lược thuyết phục để hiện thực hóa kết quả.

Bạn sẽ học cách biến những ý tưởng mơ hồ thành một "tác phẩm có thể hoàn thiện". Lý do bạn không thể viết xong khi làm một mình không phải vì thiếu tài năng, mà là vì đang thiếu đi sự thiết kế về kế hoạch, cấu trúc, thể loại và từng phân cảnh (scene). Dựa trên bằng Thạc sĩ Biên kịch (MFA), hơn 10 năm kinh nghiệm viết lách và trải nghiệm 2 lần đoạt giải tại các cuộc thi với cùng một tác phẩm, tôi sẽ hệ thống hóa các phương pháp viết lách theo tiêu chuẩn thực tế một cách từng bước trên nền tảng trực tuyến. Trong bài giảng này – "Chương 1: Lập kế hoạch phim", chúng ta sẽ cùng tổng hợp từ phương pháp luận lập kế hoạch đến cách viết logline và ý đồ sáng tác, đồng thời học kỹ thuật đặt câu lệnh (prompt engineering) để sử dụng AI như một trợ lý biên kịch và lập kế hoạch. Cuối cùng, bạn sẽ cùng giảng viên hoàn thiện logline một câu cho tác phẩm mà mình muốn viết. Chúng ta sẽ tiếp cận với quan điểm rằng: điều quan trọng không phải là AI mà là sự phán đoán và thiết kế của tác giả, còn AI chỉ là công cụ giúp quá trình đó diễn ra hiệu quả hơn. Toàn bộ lộ trình của khóa học [Kể chuyện Phim và Phim truyền hình trong kỷ nguyên AI: Thiết kế câu chuyện tạo nên tác phẩm và sự nghiệp] bao gồm lộ trình 5 chương: Lập kế hoạch phim → Cấu trúc → Cốt truyện & Nhân vật → Thể loại → Phân cảnh & Chuyển thể. Khi đi qua từng bước, cuối cùng bạn có thể mở rộng thành một kịch bản phim điện ảnh dài (hoặc bản kế hoạch series + kịch bản tập 1-2 tùy theo mục tiêu). (Lưu ý: Khóa học này được bán riêng lẻ theo từng chương).