Tạo tín hiệu giao dịch coin không giới hạn với ChatGPT AI Quant Bot

Tôi muốn tạo một bot giao dịch thuật toán có thể kiếm tiền vô hạn và chạy nó tự động. Tôi nên bắt đầu từ đâu?

ChatGPT được tích hợp vào ứng dụng riêng của bạn thì sao? Trong khóa học này, chúng tôi sẽ tạo nhiều chương trình sử dụng ChatGPT API. Chúng tôi sẽ đề cập chi tiết toàn bộ quá trình từ cách sử dụng API cơ bản đến việc tạo và phân phối chương trình.

Thực hành ngay xu hướng AI tạo sinh mới! Cẩm nang cô đọng khóa Kỹ thuật Prompt.

Chỉ một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc bằng AI + tạo thu nhập phụ!!! Make - đỉnh cao của tự động hóa công việc, bạn đang do dự không biết bắt đầu từ đâu vì cài đặt và tính năng phức tạp? Hãy tự tay hiện thực hóa sự tự động hóa mà bạn mơ ước với khóa học từng bước dễ dàng ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể theo học.

Gần đây, Nano Banana? Gemini 3.0? đã trở nên nổi tiếng đến mức bạn không thể không biết. Trong khóa học này, bạn có thể tìm hiểu tất cả thông qua Gemini API.

[Khám phá ý tưởng - thu thập dữ liệu - xác minh thông qua kiểm tra ngược] quy trình phát triển đồng xu tiền điện tử Bitcoin có thể tạo ra lợi nhuận tự động, nguyên tắc của chiến lược đầu tư AIS1 và AIS2 do người hướng dẫn phát triển, lựa chọn cổ phiếu, mua và bán RBI và Đây là khóa học mà bạn có thể tìm hiểu mã nguồn để kiểm tra lại và thực thi bot.

Khóa học này dạy về báo cáo tài chính để bạn có thể dễ dàng sử dụng chúng để đầu tư chứng khoán.

GPT API được sử dụng để tạo chương trình, tạo hình ảnh và tạo video!

Dạy kèm Python Coding 1:1 tùy chỉnh từ ChatGPT! Nâng cao khả năng đọc viết mã, năng lực Coding literacy!

Khóa học hoàn chỉnh về Thực tập tại Silicon Valley không lo bị sa thải ngay cả trong kỷ nguyên AI & Thiết kế hệ thống 30 công ty BigTech & Đóng góp thực tế vào dự án mã nguồn mở - Tất cả học viên hoàn thành bài tập đều có thể ứng tuyển vào chương trình thực tập tại startup AI ở Palo Alto, Mỹ với cơ hội phỏng vấn được đảm bảo (miễn sơ tuyển hồ sơ). Đây là khóa học thiết kế và mở rộng quy mô 30 hệ thống thực tế dựa trên các case study từ BigTech như Netflix, Tesla, Meta, Tinder. Cuối khóa, bạn sẽ thiết kế dịch vụ của riêng mình từ kiến trúc → DB → scaling, đóng góp vào dự án mã nguồn mở AI coding agent đang vận hành thực tế (đạt 1.8k lượt tải/tuần) để hoàn thiện portfolio và CV của mình.

Đây là khóa học giúp bạn học cách phân tích dữ liệu bằng ChatGPT và cách sử dụng Pandas. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi do ChatGPT mang lại.

Bạn có thể học được những khái niệm cốt lõi của Next.js phức tạp trong thời gian ngắn. Chúng tôi sẽ chỉ cung cấp kiến thức thực tế cần thiết cho những người mới bắt đầu học Next.js. Khóa học Next.js mới của Captain Pangyo, người đã giảng dạy các khóa học framework được 8 năm. Bạn có thể học cách coding và phương pháp học tập của "Frontend Developer trong thời đại AI"! 😊

Khả năng sử dụng AI quyết định mức lương của bạn. Hãy giao những công việc lặp đi lặp lại nhàm chán hàng ngày cho AI 'Hầu hết mọi thứ về tự động hóa công việc' sẽ hướng dẫn bạn cách tạo hệ thống tự động hóa xử lý công việc của mình chỉ với vài cú nhấp chuột mà không cần kiến thức lập trình. Bạn sẽ được giải phóng khỏi công việc văn bản nhàm chán và sắp xếp dữ liệu, và trở thành 'người làm việc giỏi với AI' vượt trội hơn người khác.

Dạo này bạn vẫn còn tự tay code à? Giờ đây là thời đại ngại cả việc code bằng Vibe! Hãy trở thành chuyên gia tự động hóa AI với n8n mà không cần code. Hướng dẫn thiết kế workflow tự động hóa áp dụng ngay vào thực tế Chiến lược tự động hóa tập trung vào thực chiến để tối đa hóa hiệu quả công việc. Xây dựng workflow trực quan với n8n và trải nghiệm sự đổi mới trong công việc

Trong thời đại Cơn sốt vàng, người ta nói rằng việc trở nên giàu có bằng cách bán các công cụ khai thác vàng sẽ dễ dàng hơn là tự mình khai thác vàng. ChatGPT Tại sao không thử bán các chương trình trong Thời đại Khám phá?

Khóa học này là chương trình đào tạo thực chiến dạng "nhiệm vụ tiên quyết", được thiết kế để nhanh chóng hoàn thành các kỹ thuật cốt lõi cần thiết cho việc chế tạo **gương thông minh**. Mục tiêu không chỉ là giải thích các chức năng đơn giản, mà là đạt đến trình độ có thể tạo ra demo tích hợp (PoC) ngay tại hiện trường. Trong khóa học, bạn sẽ hoàn thành bắt buộc 4 phần sau: Module phản hồi hội thoại dựa trên LLM API Bao gồm phân tách vai trò (system/user), duy trì lịch sử hội thoại, retry/timeout, xử lý log Học cách tạo phản hồi tóm tắt ngắn gọn dạng thẻ phù hợp với gương thông minh. Nhận diện khuôn mặt + áp dụng filter với MediaPipe FaceMesh Trích xuất tọa độ landmark khuôn mặt Triển khai PoC theo dõi thời gian thực 1 filter hình ảnh như kính râm/khẩu trang/sticker. Truyền thông serial Raspberry Pi ↔ Arduino (Python) Truyền giá trị cảm biến từ Arduino qua serial Thực hiện nhận·phân tích·xử lý lỗi bằng Python (pyserial) trên Raspberry Pi Hoàn thành trước xương sống hệ thống với luồng "Cảm biến → Pi → (UI/Lưu trữ)". Mô hình 3D khung/phần cứng gương thông minh Xem xét màn hình, Pi, nguồn điện, cáp/tản nhiệt Hoàn thành khung dạng có thể lắp ráp (mặt trước/sau, bracket/lỗ vít, v.v.) với sản phẩm đầu ra STEP/STL. Ngoài ra, trong phần tùy chọn, để có thể mở rộng theo năng lực của đội, Nhập dữ liệu thời tiết trên Pi, Tích hợp DB Firebase/Supabase, UI web responsive (mobile/desktop), Cơ bản triển khai AWS sẽ được kết nối từng bước. Kết quả là sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ không chỉ có "các mảnh kỹ thuật riêng lẻ", mà sẽ có được portfolio tích hợp (phản hồi AI + nhận diện khuôn mặt + truyền thông cảm biến + thiết kế phần cứng) có thể trình diễn ngay tại makerthon.

Một chuyên gia đang làm việc sẽ nhanh chóng truyền đạt nội dung trọng tâm, từ kiến thức cơ bản cần cho LLM đến những mẹo thực chiến!

AI viết thay cho Slack, Notion của tôi? Làm việc thông minh với MCP đã vượt qua giới hạn của AI truyền thống!

Vua Phụ Nghiệp AI - Mục tiêu 100 triệu won/tháng chỉ với 2 giờ/ngày. Tôi sẽ công khai toàn bộ bí quyết của Noh Haru - người đang nuôi hai con và hiện tại chỉ với 2 giờ/ngày đã tạo ra lợi nhuận ròng 1500 triệu won/tháng / doanh thu 6000 triệu won. Tôi tự tin rằng mình là người giỏi nhất trong việc ứng dụng AI vào bán hàng online. Gói All-in-One từ SmartStore/Coupang/Branding đến Sourcing/Marketing/Trang chi tiết sản phẩm/Bán hàng Không phải ngẫu nhiên tung sản phẩm và trông chờ vào may mắn, mà được thiết kế theo phương thức: Đọc thị trường → Tạo cấu trúc bán được → Vận hành exposure và conversion như một hệ thống. Dùng ít thời gian nhưng chỉ tập trung vào những gì thực sự cần thiết theo đúng thứ tự để giảm thiểu sai lầm. Khóa học này sẽ giúp bạn - Từ trạng thái bế tắc không biết bán gì, giúp bạn chọn được "sản phẩm bán chạy" - Đọc keyword và ý định để gặp được khách hàng tiềm năng trước - Chiến lược tránh cạnh tranh bằng cách thay đổi "tên danh mục" cho cùng một sản phẩm - Thiết lập roadmap về cấu trúc và timing để có exposure trên Coupang·Naver - Tăng tỷ lệ chuyển đổi bằng trang chi tiết sản phẩm, kết nối đến review/blog/quảng cáo - Giảm thời gian tạo hình ảnh/nội dung bằng AI, giúp vận hành chỉ 2 giờ/ngày Luồng cốt lõi trong chương trình học 1) Lên ý tưởng sản phẩm bán chạy Bán "vấn đề" của khách hàng chứ không phải sản phẩm Rút ý tưởng từ thói quen bất tiện của khách hàng Cách đọc độ sâu thị trường qua pattern tìm kiếm Thực hành: Liệt kê 3 vấn đề mà sản phẩm của tôi giải quyết 2) Thực chiến nghiên cứu keyword Quan trọng hơn lượng tìm kiếm là đọc "ý định" Nắm điểm then chốt trong luồng Tìm kiếm → So sánh → Mua hàng Sự khác biệt nghiên cứu keyword Coupang vs Naver Thực hành: Tìm keyword cho sản phẩm của tôi 3) Phân loại danh mục để tránh cạnh tranh Nguyên lý: Cùng sản phẩm nhưng tên khác thì thị trường khác Tạo tên danh mục mới để tạo vị trí không cạnh tranh Phân tích case thành công + cấu trúc exposure ngách Thực hành: Lên ý tưởng tên danh mục mới cho sản phẩm của tôi 4) Chiến lược nền tảng (Coupang·Naver) Tạo top exposure bằng "cấu trúc" chứ không phải "nỗ lực" Hiểu logic exposure của Coupang/Naver Timing thâm nhập danh mục mới, đọc dữ liệu lưu lượng Thực hành: Tạo roadmap thâm nhập nền tảng 5) Trang chi tiết sản phẩm tạo tỷ lệ chuyển đổi Khách hàng mua cảm xúc và sự tin tưởng chứ không phải sản phẩm Thiết kế storyline theo luồng Cảm xúc → Nhận thức → Thuyết phục Thực hành: Rebuild điểm cảm xúc trang chi tiết của tôi Thực tế sản xuất đến redesign bằng ChatGPT/editor 6) Thực hành tạo hình ảnh·nội dung AI Nhanh chóng tạo hình ảnh cần thiết bằng cách thiết kế prompt Sử dụng Freepik + tạo nội dung visual Thực hành: Tạo trang chi tiết sản phẩm và nhận feedback 7) Từ marketing không tốn tiền đến quảng cáo trả phí Marketing 0 đồng: Xây dựng lòng tin bằng nội dung dạng review/trải nghiệm Blog: Kết hợp cấu trúc viết bài dạng exposure và conversion Quảng cáo trả phí: Phân tích cấu trúc quảng cáo Naver/Coupang, vận hành theo tiêu chí ROAS Tránh bẫy đấu giá tự động, thiết kế thumbnail/keyword tập trung vào CTR Thực hành: Thiết kế promotion quảng cáo cho sản phẩm của tôi Tại sao hiệu quả - Khóa học này không chỉ nói "phải làm gì", - mà kết nối theo đúng thứ tự tạo ra tiền thực sự: 'sản phẩm-keyword-danh mục-nền tảng-trang chi tiết-marketing-quảng cáo' thành một chuỗi. Khóa học 200~300 triệu won? Có nhiều khóa học tốt. Nhưng tôi tự tin rằng không có khóa học nào với chất lượng như thế này ở mức giá này! Với phụ nghiệp 2 giờ/ngày, điều chết người nhất là cố gắng hết mình nhưng sai hướng. Ở đây được thiết kế để tiết kiệm thời gian đó, ngay từ đầu di chuyển dựa trên thị trường và ý định khách hàng, và cấu trúc một lần tạo ra sẽ liên tục tạo ra doanh thu.

Khóa học này bao gồm toàn bộ quy trình thiết kế và triển khai dịch vụ AI tạo sinh tập trung vào LangChain 1.0 và LangGraph thông qua các bài thực hành từng bước. Vượt xa việc chỉ gọi LLM đơn thuần, bạn sẽ trực tiếp xây dựng kiến trúc hệ thống AI có khả năng vận hành bao gồm kiến trúc dựa trên agent, quản lý trạng thái (State), bộ nhớ, streaming, middleware và Human-in-the-Loop. Thông qua thực hành với hệ thống RAG dựa trên dữ liệu tài liệu·PDF·web, SQL Agent (Chinook DB), Agent dựa trên tool calling, multi-agent theo mô hình Supervisor, và workflow dựa trên state machine sử dụng LangGraph Graph API, bạn sẽ xây dựng pipeline agent có thể tái sử dụng và áp dụng ngay vào thực tế công việc. Ngoài ra, thông qua structured output (dựa trên Pydantic), agent middleware (Summarization, HITL, Retry, bảo vệ PII), streaming theo token/bước, bạn sẽ hoàn thiện ứng dụng AI tạo sinh với độ ổn định·khả năng mở rộng·tính kiểm soát đáp ứng yêu cầu của dịch vụ thực tế. 👉 Dành cho những ai muốn hiểu chính xác cấu trúc nội bộ và luồng thực thi của LangChain/LangGraph 👉 Dành cho những ai muốn triển khai RAG·Agent theo cấu trúc dịch vụ thực tế chứ không chỉ là "demo" 👉 Đây là khóa học tối ưu cho những ai cần lộ trình thực tế bao quát từ agent dựa trên trạng thái, tự động hóa SQL·tài liệu, đến orchestration multi-agent.

Một khóa học trong đó bạn sẽ chịu trách nhiệm tạo một trang web với ChatGPT và thậm chí phân phối nó! Tìm hiểu tinh chỉnh.