Click, Vibe Coding - Lý thuyết và thực hành thực tế hữu ích dành cho người bình thường, học thông qua việc tạo ra 12 ứng dụng.

🔥 Vibe Coding với Streamlit 🔥 Trải nghiệm coding thời gian thực tạo ra dịch vụ web của riêng bạn chỉ với một dòng code! Khóa học thực hành tập trung vào hình ảnh phù hợp với cảm tính MZ, không cần kiến thức backend phức tạp. Học những kiến thức cơ bản về Streamlit và trực tiếp triển khai các ứng dụng thực tế để đánh thức giác quan phát triển. Hãy hoàn thành "dịch vụ của riêng bạn" bằng code một cách vibe ngay bây giờ 😎💻

Ngay cả những người không biết gì về lập trình cũng có thể tạo ra chương trình tự động giao dịch chứng khoán của riêng mình bằng cách ra lệnh cho AI bằng tiếng mẹ đẻ!

Từ khi bắt đầu học lập trình cho đến khi tự vận hành dịch vụ web của riêng mình chỉ trong một lần?! Web Build All-in-one, kết nối giữa kiến thức cơ bản và thực tiễn làm một.

Đủ rồi với những khóa học AI chỉ toàn lý thuyết. CEO đương nhiệm từng đoạt giải Xuất sắc KT AI sẽ tiết lộ tất cả bí quyết thực chiến 'học hôm nay, ra kết quả ngay ngày mai' từ văn bản đến video, thậm chí cả sản xuất game. Đạt 16,4 triệu won trên Wadiz! Khóa học khiến hàng trăm người phấn khích. Chúng tôi sẽ 'đút thìa' cho bạn chìa khóa AI tạo sinh 'thực chiến thực thụ' giúp cả người không chuyên cũng tạo ra web novel và video ngay lập tức. Từ lên ý tưởng đến sản xuất video chất lượng cao, phương pháp hoàn thành trong chớp mắt với AI những công việc mất cả tuần nếu giao cho chuyên gia. Công khai lộ trình nhanh nhất để tạo ra sản phẩm mà không cần thử nghiệm sai sót.

Học cách xây dựng một đội ngũ AI Agent có thể thay bạn thực hiện các công việc phát triển, nghiên cứu, thiết kế và vận hành, vượt xa việc chỉ đơn thuần trò chuyện với AI bằng Grokbot. Bạn sẽ trực tiếp xây dựng mọi thứ, từ thiết kế Agent, Prompt/Rules, trình duyệt, terminal, cách sử dụng công cụ, phối hợp Multi-Agent, Memory, Skill, Routine, tối ưu hóa chi phí cho đến khôi phục sau lỗi. Cuối cùng, bạn sẽ hoàn thiện một hệ thống AI Company hoạt động 24/7, có thể tự thực hiện các công việc lặp đi lặp lại mà không cần con người liên tục đưa ra chỉ thị.

: "Hành trình Deep Learning Full-stack xuyên suốt các lĩnh vực dữ liệu, từ thiết lập môi trường đến 7 dự án thực tế (Tổng cộng 35 bài giảng)" Vượt xa mức độ chỉ đơn thuần làm theo mã ví dụ, bạn sẽ học cách xử lý các loại dữ liệu đa dạng trong thực tế bằng Deep Learning. Bắt đầu từ việc thiết lập môi trường phát triển CPU/GPU, cho đến phân loại rác tái chế (hình ảnh), dự đoán giá cổ phiếu (chuỗi thời gian), phát hiện bất thường điện tâm đồ (AE), hoạt hình hóa (GAN), phân đoạn hình ảnh y tế (U-Net) và phân loại âm thanh (âm thanh)! Bạn sẽ chinh phục các thuật toán cốt lõi của Deep Learning một cách hệ thống thông qua các dự án thực chiến.

Đây là một lớp học dễ dàng và thú vị, nơi bạn vừa nhấp chuột vừa học. Bạn có thể tham khảo định hướng cho portfolio của mình.

Đây là khóa học thực tiễn về “lập trình vibe”, trong đó bạn có thể thu thập, phân tích dữ liệu và hoàn thiện trọn vẹn cả bảng điều khiển trực quan chỉ bằng cách trò chuyện với AI, thay vì phải nhập những cú pháp lập trình phức tạp hay đoạn mã khó. Những công việc thủ công tốn thời gian như xử lý dữ liệu bằng tay, lập kế hoạch và viết báo cáo thủ công đều được giải quyết chỉ bằng “một lần trò chuyện” với AI; đồng thời, báo cáo phân tích và PPT dùng để thuyết trình cũng được tự động tạo ra với tốc độ siêu nhanh. Bạn sẽ làm chủ quy trình hoàn chỉnh, dễ dàng chia sẻ chỉ bằng một cú nhấp chuột.

"Hơn cả phân tích dữ liệu, từ thiết kế đến tối ưu hóa mô hình dự báo (Tổng cộng 29 bài giảng)" Bạn đã hoàn tất việc phân tích dữ liệu nhưng lại cảm thấy bế tắc khi bắt tay vào xây dựng mô hình? Vượt xa việc chỉ đơn thuần gọi các thư viện, chúng tôi sẽ giúp bạn nắm vững nguyên lý hoạt động của từng thuật toán và chiến lược kiểm chứng mô hình tối ưu nhất.

AI chỉ giỏi đúng bằng bạn. Vibe coding hoàn hảo được hoàn thiện qua 3 bước: cách sử dụng AI → kiến thức nền tảng cốt lõi → phát triển dự án. Dành cho những ai muốn học vibe coding một cách bài bản, chúng tôi sẽ chia nhỏ và truyền đạt những khái niệm cốt lõi không thay đổi dù bạn sử dụng bất kỳ AI nào, theo cách ngắn gọn, dễ tiếp thu.

Chúng tôi sẽ tổng hợp các khái niệm lý thuyết về MNIST, bộ dữ liệu cơ bản nhất trong thị giác máy tính, đồng thời học cách triển khai thông qua API của Torchvision và cách tự xây dựng một custom dataset class.

Dành cho những ai đã chạy thử ví dụ nhận diện bàn tay nhưng vẫn thấy mơ hồ về cách dạy AI nhận biết cử động tay của mình để tạo ra một sản phẩm có thể sử dụng, tôi sẽ tận dụng kinh nghiệm quản lý tổng thể quá trình phát triển và đào tạo giảng viên dạy nghề để hướng dẫn bạn từ A đến Z — từ cài đặt, thu thập dữ liệu, huấn luyện cho đến hoàn thiện giao diện web — chỉ với một webcam.

Không dừng lại ở việc làm theo game mẫu. Dựa trên một dự án phát hành thực tế, bạn sẽ học toàn bộ quy trình với phương pháp vibe coding dựa trên ChatGPT·Codex: từ lên ý tưởng game → phát triển → build phiên bản di động → tích hợp quảng cáo AdMob → đăng ký trên ONE store, Google Play và App Store.

Khi học máy học, bạn học cách nâng cao độ chính xác. Nhưng ngay khoảnh khắc muốn đưa mô hình đó lên một con chip thực tế, vẫn còn những câu hỏi mà không ai nói cho bạn biết. Mô hình này thực hiện bao nhiêu phép nhân? Nó cần ghi nhớ bao nhiêu và những gì? Thông số của con chip đang nhắm tới có đáp ứng được các yêu cầu đó không? Giáo trình máy học nói về độ chính xác, còn giáo trình bán dẫn nói về mạch điện, nhưng tài liệu kết nối hai lĩnh vực này lại rất hiếm. Khi triển khai CPU RISC-V và NPU trên FPGA, tôi đã nhiều lần đối mặt với khoảng cách đó. Đó là tình huống mô hình có độ chính xác cao nhất lại không thể chạy trên bo mạch. Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp xây dựng sáu thuật toán bằng Python, đồng thời đo số phép nhân, phép so sánh, bộ nhớ và độ chính xác ở mỗi bước. Sau đó, các giá trị này được quy đổi thành tài nguyên trên một bo mạch FPGA thực tế. Chỉ nói “bao nhiêu phép nhân” thì không đủ để hình dung quy mô, nhưng nếu nói “chiếm bao nhiêu phần trăm tài nguyên của bo mạch” thì bạn có thể đưa ra quyết định. Sau khi hoàn thành chín Lab và đưa sáu mô hình vào cùng một bảng, bạn sẽ thấy một bức tranh khác với dự đoán. Chúng ta đã dành chín bài để đếm số phép nhân, nhưng thứ thực sự trở thành nút thắt lại không phải là phép nhân. Sau đó, chúng ta sẽ hạ độ chính xác xuống dạng số nguyên, quản lý số chữ số và xây dựng cả tiêu chí để đánh giá mạch. Bạn không cần có bo mạch FPGA. Khóa học được thực hiện hoàn toàn bằng Python, còn bo mạch chỉ được sử dụng làm 기준 để quy đổi các giá trị đo được.

Nếu chỉ biết LangChain thì đó là một chatbot, nhưng nếu biết LangGraph và mô hình Multi-Agent thì đó sẽ trở thành một dịch vụ. Giảng viên AI thực chiến sẽ truyền đạt bí quyết xây dựng quy trình làm việc (workflow) của AI Agent có khả năng vận hành thực tế từ đầu đến cuối — không chỉ dừng lại ở việc gọi prompt đơn thuần mà còn biết sử dụng công cụ, duy trì bộ nhớ và có sự kiểm duyệt của con người — thông qua 17 notebook thực hành và 4 mô hình đa tác nhân (Subagents · Handoffs · Router · Skills).

"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.

Thời đại ích kỷ, nơi chỉ những người biết cách tận dụng AI đúng cách mới có thể tạo ra thu nhập. Khái niệm cơ bản về phát triển web tạo lợi nhuận & hướng dẫn thực tế mà bạn nhất định phải biết để giao việc cho các AI Coding Agent một cách "chuẩn chỉnh". Từ tư duy có thể lập trình mà không cần viết một dòng code nào, đến phương pháp thực tế để tạo ra sản phẩm với giá 0 đồng, và cả những nội dung về việc thành lập doanh nghiệp thực tế cũng như xử lý thuế. Đây là hướng dẫn lập trình web tạo lợi nhuận bằng AI chứa đựng những hiểu biết sâu sắc được tích lũy từ thực tế.

Khóa học nhập môn thực hành Claude Code dành cho nhà phát triển Unity! Từ cài đặt Claude Code, kết nối Unity MCP, quản lý quy ước dự án bằng CLAUDE.md, cho đến Custom Slash Commands và quy trình làm việc nhóm! Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn tất cả các phương pháp áp dụng vào thực tế. Cuối cùng, bạn sẽ được tích lũy kinh nghiệm thực chiến khi hoàn thiện một trò chơi phong cách Vampire Survivors từ con số 0, qua đó học cách áp dụng Claude Code vào dự án Unity một cách hiệu quả.

Đây là bài giảng dạy các kiến thức CS (Khoa học máy tính) thiết yếu khi phát triển web bằng AI. Nếu không hiểu nguyên lý của máy chủ, cơ sở dữ liệu và triển khai, việc lập trình theo cảm tính (vibe coding) chắc chắn sẽ bị tắc nghẽn vào một thời điểm nào đó. Với giáo trình tương tác, bạn sẽ nhanh chóng học được các khái niệm cốt lõi, giúp bất kỳ ai cũng có thể hoàn thiện trang web thông qua việc lập trình bằng AI.

Lý thuyết, xấp xỉ số, trực giác và trực quan hóa trong tích phân. Nâng cao kỹ năng toán-lập trình của bạn.