Gói ALL-IN ONE ứng dụng thực tế với chatGPT

Đây là khóa học 'Thực hành Linux Troubleshooting' giúp phân tích và giải quyết vấn đề cùng với AI sinh tạo, dựa trên môi trường thực hành Docker tái hiện chính xác 5 loại sự cố điển hình xảy ra trong môi trường vận hành Linux thực tế. Ngay cả những người từng bối rối không biết bắt đầu xem xét vấn đề từ đâu cũng có thể học được cách tiếp cận vấn đề và dòng tư duy của các kỹ sư thực tế thông qua sự hướng dẫn của AI.

Bỏ qua mọi thứ không cần thiết, tôi chỉ cho bạn "cốt lõi" cách dùng ChatGPT 100%. Nếu tận dụng tốt, bạn có thể làm công việc MD, marketing nhanh gấp 10 lần.

Để nhân viên văn phòng có thể chủ động và hiệu quả ứng dụng AI vào công việc, chúng tôi sẽ chia sẻ nhiều kỹ thuật giúp họ giảm thiểu các câu trả lời Hallucination (tức là những phản hồi sai lệch/không liên quan) và trích xuất chính xác câu trả lời mong muốn.

Chúng tôi sẽ tổng hợp tất cả các vấn đề nóng hổi về AI tạo sinh, LLM và Agent trong suốt năm 2025! Chúng ta sẽ cùng điểm qua các xu hướng AI đã phát triển vượt bậc trong năm 25, tập trung vào nội dung công bố của ba nhà phát triển AI lớn (OpenAI, Google, Anthropic).

Học cách sử dụng các LLM cục bộ đa dạng (Qwen, Gemma) và tìm hiểu các kỹ thuật khác nhau để đánh giá (Evaluation) và cải thiện hiệu suất của hệ thống LLM một cách hiệu quả.

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.

Học cách dùng chatGPT tự động hóa công việc MS Office phổ biến để tăng đột phá năng suất làm việc.

Giải pháp AI tối đa hóa đổi mới và hiệu quả! Đưa doanh nghiệp của bạn vươn lên một tầm cao mới.

Bạn có thể dùng AI để tạo ra một bản kế hoạch trông rất thuyết phục, nhưng lại không đủ tự tin để mang vào phòng họp sao? Một chuyên gia hoạch định nội dung toàn cầu với 17 năm kinh nghiệm, từng tích lũy năng lực hoạch định thực tiễn tại các công ty quảng cáo lớn và lĩnh vực thương mại điện tử toàn cầu, đồng thời được kiểm chứng năng lực hoạch định trên một nền tảng giáo dục toàn cầu, sẽ hướng dẫn bạn các nguyên tắc hoạch định thực tiễn có thể áp dụng hiệu quả và quy trình làm việc với AI — từ xác định vấn đề đến hoàn thiện slide.

Không cần kiến thức lập trình cũng OK! Hãy thử tạo hệ thống tự động hóa của riêng bạn, hoàn thành chỉ với vài cú nhấp chuột.

Mục tiêu của khóa học là giúp bạn làm quen với Python và GPT API phức tạp một cách dễ dàng nhất thông qua thực hành. Chúng ta sẽ sử dụng ChatGPT API mới nhất để phát triển AI tóm tắt video YouTube, sau đó sử dụng Streamlit để triển khai dưới dạng ứng dụng web.

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.

Đây là khóa học thực hành giúp bạn kết nối từ lập kế hoạch kinh doanh, xây dựng trang web, tài liệu marketing, sắp xếp công việc cho đến tự động hóa email bằng cách sử dụng Codex. Ngay cả khi không phải là nhà phát triển, bạn vẫn có thể học cách giao việc cho AI và tinh chỉnh kết quả đầu ra thông qua việc sử dụng Notion, Linear, Figma và Google Workspace theo đúng quy trình làm việc thực tế.

: "Từ nền tảng toán học đến các mô hình mới nhất, hoàn thiện pipeline Deep Learning với Pytorch (Tổng cộng 44 bài giảng)" Thời đại chỉ học cách gọi model.fit() một cách đơn thuần đã qua rồi. Từ đạo hàm và hạ giang (gradient descent) - những nền tảng cơ bản nhất của mạng thần kinh nhân tạo, đến cách sử dụng Pytorch thiết yếu trong công việc thực tế, và cả CNN/RNN để xử lý dữ liệu hình ảnh và chuỗi thời gian! Chúng tôi sẽ giúp bạn chinh phục toàn bộ quy trình Deep Learning một cách hệ thống. Giờ đây, hãy bước vào thế giới Deep Learning kinh ngạc, nơi trí tuệ nhân tạo mô phỏng bộ não con người có thể tự học hỏi và đưa ra phán đoán, vượt xa việc chỉ phân tích dữ liệu thông thường.

Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách tìm hiểu đa chiều về AI, đặc biệt là Generative AI như ChatGPT, và cách sử dụng các công cụ AI có thể ứng dụng vào thực tiễn. Nội dung bao gồm việc giới thiệu và ứng dụng các công cụ AI tạo sinh (như ChatGPT, AI tạo sinh hình ảnh) hữu ích cho việc lập kế hoạch marketing và phát triển nội dung marketing sử dụng AI tạo sinh.

Tự động hóa tạo YouTube Shorts bằng AI!! Học cách tự động tạo YouTube Shorts bằng n8n từ con số 0. Tự tay xây dựng quy trình vận hành một lần từ: Văn bản → Hình ảnh/Âm nhạc → Tạo video → Tải lên. Thực hành phân biệt chế độ thử nghiệm/chế độ thực tế và các mẹo tiết kiệm chi phí. Hoàn thành 3 mẫu tự động hóa (template) có thể sử dụng ngay sau khi kết thúc bài học. Hướng dẫn tỉ mỉ từ cách sắp xếp các node để những người không biết lập trình cũng có thể làm theo. Hãy cùng bắt đầu tự động hóa sản xuất YouTube Shorts bằng AI nhé!

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.

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.

Mỗi ngày có 2.500 mã cổ phiếu, bạn định tự mình xem đến bao giờ? Sau khi thị trường đóng cửa, bạn phải lục lọi Naver Securities để tìm các mã tăng vọt, Đọc tin tức để phán đoán xem đó là tin tốt hay tin xấu, Kiểm tra từng chút một dòng tiền của khối ngoại và tổ chức, Mở biểu đồ để phân tích mô hình... Chẳng lẽ bạn đang lặp lại việc này mỗi ngày sao? Tôi cũng đã từng như vậy. Dành 2-3 tiếng sau khi đi làm về để phân tích cổ phiếu, nhưng vẫn bỏ lỡ nhiều mã hơn là tìm thấy. Tổng hợp cả KOSPI và KOSDAQ có hơn 2.500 mã, con người không thể nào xem hết mỗi ngày được. --- Vì vậy, tôi đã tạo ra một hệ thống Tôi đã tạo ra một hệ thống tự động phân tích 2.500 mã cổ phiếu sau khi thị trường đóng cửa mỗi ngày. - Tự động thu thập giá cả, dòng tiền và tin tức - AI (Gemini) đọc tin tức và phân biệt tin tốt/tin xấu - Chấm điểm trên thang điểm 15 dựa trên 6 yếu tố - Chỉ chọn những mã vượt qua tiêu chuẩn và tính toán cả giá vào lệnh/giá cắt lỗ/giá chốt lời - Gửi thông báo qua Telegram Sau khi đi làm về, tôi chỉ cần kiểm tra điện thoại. Thêm vào đó, vào mỗi thứ Bảy, hệ thống sẽ tự phân tích hiệu suất của tuần trước Và tự động điều chỉnh mức cắt lỗ, chốt lời và thời gian nắm giữ. Đây là cấu trúc mà hệ thống tự học hỏi và cải thiện. --- Nhưng tôi không phải là một lập trình viên Tôi không trực tiếp viết mã cho hệ thống này. Tôi hoàn toàn ra lệnh cho AI bằng lời nói. "Hãy lọc ra những mã tăng trên 5% hôm nay với giá trị giao dịch trên 50 tỷ won" "Gửi 3 tin tức này cho Gemini để phán đoán xem đó là tin tốt hay không" "Tạo một bộ lập lịch để hệ thống tự động chạy vào 4 giờ chiều mỗi ngày" Khi nói như vậy, AI (Claude) sẽ tạo mã cho tôi. Đó chính là Vibe Coding. --- Trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng tạo ra hệ thống tương tự Qua 58 bài giảng, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng từ đầu đến cuối hệ thống mà tôi thực sự sử dụng hàng ngày. Bắt đầu từ thu thập dữ liệu, Phân tích tin tức bằng AI, công cụ chấm điểm, tạo tín hiệu, Máy chủ Flask API, bảng điều khiển web Next.js, Thông báo tự động qua Telegram, và cả hệ thống tự học. Sản phẩm cuối cùng không phải là một tệp Jupyter Notebook. Mà là một bảng điều khiển web và thông báo Telegram thực sự hoạt động mỗi ngày. Bạn không cần biết lập trình. Trong mỗi bài giảng, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách nói chuyện với Claude, Và nếu bạn làm theo, bạn sẽ nhận được kết quả tương tự. --- Khóa học này dành cho: - Những nhà đầu tư là nhân viên văn phòng không có đủ thời gian phân tích cổ phiếu mỗi ngày - Những người muốn sở hữu hệ thống tự động nhưng không biết lập trình - Những người tò mò về Quant/Giao dịch hệ thống nhưng không biết bắt đầu từ đâu - Những người muốn biết cách ứng dụng AI vào thực tế --- ⚠️ Khóa học này không đảm bảo lợi nhuận đầu tư. Đây là khóa học lập trình về việc tự tạo ra công cụ phân tích chứng khoán. Quyết định đầu tư thực tế thuộc về trách nhiệm của chính học viên.

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!