Gói ALL-IN ONE ứng dụng thực tế với chatGPT

Đàn em có thể sử dụng ngay trong thực tế Đây là bài giảng về phương pháp giải toán logic. Khi bạn đột nhiên nhận ra mình đang phụ trách một nhiệm vụ mới ở công ty, bạn có muốn làm việc đó như một “người dễ dàng làm việc” hơn không? Bạn có thể học cách giải quyết công việc một cách dễ hiểu ngay lần đầu tiên mà không cảm thấy xấu hổ.

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

Bạn có thể tìm hiểu cách sử dụng chatGPT trong thực tế, điều này giúp tăng đáng kể năng suất làm việc và áp dụng ngay vào thực tế, từ viết tài liệu đến phân tích dữ liệu!

Hãy cùng tìm hiểu cách tìm và giải quyết vấn đề thông qua Amplitude!!

PM, tiếp thị viên, nhà thiết kế, quản lý vận hành, nhân viên bán hàng cần phải có kỹ năng hack tăng trưởng dựa trên dữ liệu. Chỉ cần xem một video này, bạn sẽ hoàn toàn hiểu được những kiến thức cơ bản.

AI sẽ không thể thay thế con người. Nhưng 'bạn - người vận dụng AI' sẽ thay thế tất cả những ai không thể vận dụng.

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.

Phân tích khách hàng, thị trường, mô hình doanh thu - giờ đây bạn không cần phải tự học nữa. Chỉ cần hỏi AI, phân tích và chiến lược cấp chuyên gia sẽ hoàn thành trong chớp mắt!

Công cụ tự động hóa AI mã nguồn mở được các công ty toàn cầu lựa chọn, n8n. Bạn cũng có thể bắt đầu Agentic Workflow miễn phí, không cần coding!

Không lo lắng về bảo mật công ty, AI Excel tự động hóa hoàn hảo cho công việc của tôi. Không cần kiến thức coding, từ tiền xử lý dữ liệu đến trực quan hóa chỉ mất vài phút là OK!

AI sẽ lo liệu mọi thứ, từ chuẩn bị họp đến lập biên bản! Số đầu tiên: Loạt bài Công việc văn phòng ứng dụng AI Agent!

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.

Trong bài giảng này, bạn có thể tìm hiểu cách tạo Discord Bot. Bạn có thể học mọi thứ từ những thông điệp đơn giản đến những thông điệp phức tạp.

Thông qua sự kết hợp giữa Excel và AI tạo sinh (ChatGPT), khóa học này bao quát toàn bộ các lĩnh vực từ tổng hợp dữ liệu, làm sạch dữ liệu, trực quan hóa, viết báo cáo, tự động hóa template, tạo lịch trình không cần code, tự động hóa VBA, cho đến liên kết với Google Sheets với nội dung đào tạo tập trung vào thực hành, được thiết kế để người học từ trình độ cơ bản đến trung cấp có thể học tập từng bước và phát triển năng lực ứng dụng ngay vào công việc thực tế.

3 dự án tổng hợp 20 khái niệm được tuyển chọn sẽ tạo nên 80% kỹ năng n8n của bạn.

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.

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.

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

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.

Bạn có thể trực tiếp thực hành tạo tự động vô hạn các tín hiệu giao dịch coin bằng cách sử dụng ChatGPT và Python, đồng thời thực hiện quy trình backtest và xác thực chúng. Ngoài ra, bạn có thể học cách kết hợp tất cả các chiến lược được AI tự động tạo ra thành một chiến lược duy nhất và áp dụng nó vào giao dịch thực tế.

[Giải quyết vấn đề hỏi đáp tức thì cùng Kim Jae-sung xuất thân từ McKinsey: Chúng tôi sẽ cùng bạn giải quyết vấn đề của bạn] Bắt buộc! Khóa học cần học trước: Khóa học đặc biệt về Kỹ năng giải quyết vấn đề & Nghiên cứu dẫn đầu với AI của Kim Jae-sung xuất thân từ McKinsey https://inf.run/LmvrD 'Tạm biệt những khóa học chỉ có lý thuyết!' Video giải pháp kỳ diệu giải quyết các vấn đề thực tế ngay tại chỗ! Đây là video trong đó Kim Jae-sung, xuất thân từ McKinsey và là chuyên gia AI, trực tiếp gặp gỡ từng người một theo hình thức hỏi đáp 1:1 tức thì để cấu trúc hóa và giải quyết vấn đề của bạn. Từ những băn khoăn về định hướng nghề nghiệp hay các vấn đề nhỏ nhặt, cho đến những câu chuyện siêu lớn như hướng cải thiện về AI đang làm rung chuyển thế giới và toàn bộ ngành công nghiệp! Sẽ được upload dưới dạng có thể mua từng video riêng lẻ. Chúng tôi cũng cung cấp cơ hội tham gia thực tế bằng cách chọn ngẫu nhiên một số lượng nhất định mỗi quý dành cho học viên trả phí! (Càng học nhiều khóa học đa dạng của Kim Jae-sung thì xác suất trúng thưởng càng cao!) [Concept] Đây là hình thức gặp gỡ 1:1 hỏi đáp tức thì với một người, với concept là chuyên gia ngành và chuyên gia chiến lược gặp nhau để cùng tiếp cận đáp án. Mức độ hài lòng của những người đã tham gia thực tế cũng rất cao. (Bạn có thể xem và nghe trong phần cảm nhận!) Điểm cốt lõi của series video này là mặc dù Kim Jae-sung - chuyên gia chiến lược - không nhận được chủ đề trước nhưng vẫn tiến gần đến đáp án thông qua việc hỏi và trả lời lẫn nhau từ góc độ chiến lược. Hãy trải nghiệm giải pháp kỳ diệu khiến bạn tự nhiên phản ứng "Ồ, cái này được đấy?" ㅎㅎㅎ dựa trên chiến lược và cấu trúc hóa mà không phụ thuộc vào cảm tính và kinh nghiệm! Phiên bản miễn phí (~10 phút) sẽ được công khai cho tất cả mọi người, phiên bản đầy đủ sẽ được công khai cho học viên khóa học Inflearn hoặc người đăng ký 'Thành viên Premium' của kênh YouTube [Giải quyết vấn đề cùng Kim Jae-sung]. Nếu bạn muốn tham gia, vui lòng gửi email đến jaesung_kim@jcurvepartners.ai với tiêu đề [Đăng ký Coffee Chat] Trong email, vui lòng ghi rõ tên, tuổi, số liên lạc (số điện thoại di động), nghề nghiệp và số năm kinh nghiệm (sinh viên cũng được), lý do đăng ký chi tiết và đính kèm ảnh chụp màn hình khóa học Inflearn của Kim Jae-sung mà bạn đang học, chúng tôi sẽ liên lạc khi trúng thưởng. (Thông tin cá nhân của những người không trúng thưởng sẽ được hủy ngay sau 3 tháng) Khi xuất hiện trong video, có thể sử dụng tên giả hoặc không tiết lộ tên công ty, nhưng nếu muốn che mặt bằng mosaic, biến đổi giọng nói hoặc các chỉnh sửa khác thì không thể tham gia. Khi đồng ý quay video, sẽ được coi là đã đồng ý việc video được tái chế và sử dụng trên Inflearn cũng như kênh YouTube của Kim Jae-sung.

"Bạn vẫn học bằng cách đọc sách lập trình ư?" Khóa học được đánh giá 5.0/5.0 từ sinh viên cao học MBA và sinh viên đại học khoa Quản trị Kinh doanh tại trường Kinh doanh London đương nhiệm. Bạn có thể tham gia khóa học phân tích dữ liệu AI tại nhà. Ngay cả người không chuyên ngành, xuất thân từ khối ngành xã hội cũng có được năng lực thực hành phân tích dữ liệu ứng dụng ngay tại nơi làm việc và cả portfolio phân tích dữ liệu để hoàn thành việc chuẩn bị xin việc. Tôi là một giáo sư người Anh (British Professor), người đang giảng dạy các lớp phân tích dữ liệu và dự án bằng cách sử dụng ChatGPT mà không cần kiến thức về mã hóa.