Từ khái niệm MCP (Model Context Protocol) đến việc triển khai máy chủ tùy chỉnh dựa trên TypeScript bằng Antigravity, bạn sẽ học toàn bộ quy trình xây dựng các công cụ nghiệp vụ mà AI có thể trực tiếp gọi. Thông qua ví dụ kiểm duyệt câu chữ thương hiệu, bạn sẽ trang bị năng lực phát triển MCP có thể áp dụng ngay vào thực tế, chẳng hạn như tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, kết nối dữ liệu nội bộ và tích hợp API.

Không chỉ là một công cụ hỏi–đáp đơn thuần, nội dung này hướng dẫn cách sử dụng ChatGPT như một công cụ tư duy để cấu trúc vấn đề, đồng thời so sánh và kiểm chứng nhiều khả năng. Thay vì học thuộc các công thức prompt, bạn sẽ nắm bắt quy trình hợp tác với AI thông qua những cuộc hội thoại thực tế, đồng thời thực hành toàn bộ quy trình từ xác định vấn đề, phân chia vai trò, so sánh đến kiểm chứng trong vòng 30 phút.

Bạn không cần phải nói "tóm tắt giúp tôi" mỗi lần nữa. Trong bài giảng này, bạn sẽ học cách tạo AI Agent của riêng mình trên Antigravity và cách sử dụng ngay lập tức mà không cần giải thích lặp lại. Nội dung được thiết kế tập trung vào thực hành để ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể làm theo. https://antigravity.google/download (Bạn chỉ cần tải xuống trình chỉnh sửa Antigravity là được :))

Trong bài giảng này, bạn sẽ thực hành tìm hiểu cách AI Agent mở trình duyệt thực tế và nghiên cứu, đánh giá web bằng Browser MCP tích hợp trong Antigravity. Nội dung không chỉ dừng ở cách sử dụng đơn thuần mà tập trung vào việc hiểu luồng thực thi theo trình tự Agent → Tool → Browser và cấu trúc mở rộng dựa trên MCP. Trong vòng 30 phút, bạn sẽ vượt qua khái niệm tự động hóa trình duyệt để nắm bắt một cách có hệ thống “cách AI sử dụng web như một công cụ”. https://antigravity.google/download

Đây là khóa học nhập môn miễn phí kéo dài 30 phút, bắt đầu chỉ với một OpenAI API. Bạn sẽ nhanh chóng nắm được những nội dung cốt lõi như Responses API, xử lý phản hồi JSON, validation, idempotency và logs, đồng thời học quy trình backend thực tiễn có thể kiểm thử ngay mà không cần khóa API của các dịch vụ bên ngoài.

Khóa học Full-stack từ Thiết kế Figma + Lập trình ứng dụng AI + đến Triển khai!! [Figma + Vibe Coding (HTML/CSS/Tailwind/React) + Git + Triển khai Vercel] Giữ nguyên thiết kế của bạn!! Hoàn thiện bằng Vibe Coding chính xác đến từng pixel không sai lệch! Cẩm nang chinh phục Full-stack giúp tăng năng suất thực tế gấp 5 lần nhờ ứng dụng AI! Bạn cũng có thể trở thành một Nhà thiết kế Full-stack có khả năng làm cả thiết kế lẫn lập trình. ✅ Hiện thực hóa ý đồ thiết kế chính xác đến từng pixel không sai lệch ✅ Thiết kế cấu trúc mà AI có thể hiểu được ✅ Khả năng tạo prompt để kiểm soát AI một cách chính xác ✅ Khả năng chỉnh sửa thành thạo các đoạn mã do AI tự soạn thảo Trải nghiệm sự kinh ngạc khi rút ngắn thời gian từ thiết kế đến lập trình và triển khai chỉ còn 1/5.

Kết quả vibe coding cứ liên tục khác với ý định của bạn? Hãy học quy trình xác định mục tiêu, phạm vi, quy tắc nghiệp vụ và tiêu chí hoàn thành bằng Phát triển dựa trên đặc tả (SDD) và Spec Kit, sau đó truyền cùng một đặc tả cho Claude Code và Codex để giảm việc chỉnh sửa lặp đi lặp lại.

Bạn đang cảm thấy bế tắc trong việc triển khai một Agent vượt xa khỏi giới hạn của một chatbot thông thường? Với những kinh nghiệm thực tế từ những lần thử sai của bản thân cùng bí quyết dựa trên tài liệu chính thức, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng Agent cấp độ trung cấp có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

Việc sử dụng ChatGPT và việc thực sự phát triển một dịch vụ AI tạo sinh là hoàn toàn khác nhau. Đó là bởi vì bạn cần phải thành thạo từ việc gọi API đến quản lý trạng thái hội thoại, đầu ra có cấu trúc, gọi hàm (function calling), RAG dựa trên tài liệu, liên kết MCP và triển khai AI Agent. Trong khóa học này, dựa trên kinh nghiệm giảng dạy phân tích dữ liệu và AI lâu năm, tôi sẽ giải thích các khái niệm phức tạp tập trung vào thực hành bằng Python. Chúng ta sẽ học từng bước từ nguyên lý của AI tạo sinh đến OpenAI Responses API và các tính năng đa phương thức (multimodal), RAG dựa trên File Search, liên kết công cụ bên ngoài và Agents SDK để hoàn thành một ứng dụng AI hoạt động thực tế.

Khóa học này về RAG (Retrieval-Augmented Generation) 👉 Không chỉ dừng lại ở việc giải thích khái niệm 👉 Mà là khóa học tập trung vào thực hành, nơi bạn sẽ trực tiếp xây dựng cấu trúc hoạt động thực tế 👉 Và trải nghiệm quá trình mở rộng, nâng cao hệ thống. Bắt đầu từ những ví dụ RAG đơn giản, bạn sẽ học từng bước từ Advanced RAG → Modular RAG → đến RAG dựa trên Agent để đạt đến cấp độ có thể ứng dụng ngay vào công việc thực tế.

Hãy cùng tạo ra một dịch vụ tự cải thiện ngay cả khi bạn đang ngủ! Chúng ta sẽ học từng bước cách xây dựng hệ thống Vibe Coding hoạt động 24 giờ bằng kỹ thuật vòng lặp (loop engineering) sử dụng Codex.

Đổi mới hiệu suất công việc và khả năng sáng tạo – Agentic AI AI giờ đây không chỉ dừng lại ở mức độ tự động hóa đơn thuần, mà đang tiến hóa sang một giai đoạn mới: tự phán đoán và thực thi. Agentic AI chính là công nghệ cốt lõi nằm ở trung tâm của sự thay đổi này, giúp các doanh nghiệp và tổ chức vận hành thông minh hơn. Khóa học này được thiết kế để giúp bạn hiểu rõ ràng và dễ dàng cách Agentic AI kết nối giữa việc ra quyết định và thực thi, cũng như cách ứng dụng nó vào thực tiễn công việc. Hãy khám phá ngay những kiến thức thiết yếu dành cho mọi nhân sự chuyên môn đang chuẩn bị cho tương lai.

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.

Trong môi trường làm việc sử dụng Microsoft 365, bạn sẽ trực tiếp xây dựng Copilot Agent để tự động hóa các công việc đọc, sắp xếp, tóm tắt và soạn thảo lặp đi lặp lại hằng ngày. Thay vì một dự án AI hoành tráng, bạn sẽ học cách tạo ra một tác nhân tự động hóa công việc thiết thực, mang lại ROI ngay lập tức, và sử dụng nó như đối tác công việc số của mình.

Vượt xa khỏi một chatbot chỉ đơn thuần tạo câu trả lời, bạn sẽ trực tiếp triển khai các AI Agent tự hành có khả năng tự phán đoán, gọi công cụ và thực hiện các tác vụ nhiều bước. Khóa học bao gồm các bài thực hành từng bước từ Tool Calling, Handoff, Guardrail, Session và Tracing của OpenAI Agents SDK, đến việc kết nối các công cụ và cơ sở dữ liệu bên ngoài bằng MCP, cũng như Planning, Subagents, Filesystem và Memory của LangChain và Deep Agents. Mục tiêu cuối cùng là trang bị cho bạn khả năng thiết kế và triển khai các AI Agent liên kết công cụ có thể áp dụng vào công việc thực tế.

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Dạo gần đây LLM đang thay đổi môi trường phát triển, nhưng điều thực sự quan trọng không phải là "viết mã thay bạn" mà là tích hợp nó vào dịch vụ như một tính năng. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn triển khai từng bước một dịch vụ xem bài Tarot tuy nhẹ nhàng nhưng có độ hoàn thiện cao bằng Next.js + OpenAI API. Trong giai đoạn đầu, chúng ta sẽ tạo một MVP (Sản phẩm khả thi tối thiểu) có thể hoạt động mà không cần backend, đồng thời kết nối luồng nhập liệu của người dùng (câu hỏi/luồng/chọn bài) cho đến khi tạo ra kết quả. Ở các giai đoạn tiếp theo, chúng ta sẽ mở rộng tính năng với việc xây dựng backend, đăng nhập thông thường và OAuth, tính năng cộng đồng và bảng điều khiển lịch sử xem bài. Cuối cùng, chúng ta sẽ tiến hành triển khai lên AWS và tích hợp Google AdSense để hoàn thiện sản phẩm dưới dạng có thể vận hành thực tế. Ngoài ra, để chi phí sử dụng LLM API không trở thành gánh nặng, khóa học cũng sẽ bao gồm việc tìm hiểu cấu trúc phí và các chiến lược tối ưu hóa chi phí.

Code lộn xộn, yêu cầu dồn dập... Nếu bạn muốn tìm kiếm một bước đột phá bằng AI Cách để trở thành một "lập trình viên làm việc hiệu quả" bằng cách tận dụng AI trong môi trường legacy, được chia sẻ bởi cựu Giám đốc Kỹ thuật của Toss Payments. Ngay cả trong thời đại AI, hệ thống legacy vẫn không hề biến mất. Ngoại trừ những công ty vừa thành lập hôm nay, không quá lời khi nói rằng mọi công ty đều có hệ thống legacy. Vậy chúng ta nên tận dụng AI như thế nào trong thực tế này? Khóa học này sẽ được trực tiếp hướng dẫn bởi cựu Giám đốc Kỹ thuật của Toss Payments - người từng dẫn dắt tổ chức dịch vụ thanh toán quy mô lớn, về cách làm việc hiệu quả với AI trong môi trường legacy. Đây không chỉ đơn thuần là một khóa học dạy cách dùng AI hay kỹ năng lập trình. Mục tiêu của khóa học là giúp bạn rèn luyện "năng lực tư duy" với tư cách là một lập trình viên và thấu hiểu cách để làm việc hiệu quả.

Khám phá cách xây dựng thẩm phán trí tuệ nhân tạo bằng cách kết hợp các hệ thống suy luận, biểu đồ tri thức và nhiều framework agent như CrewAI, LangChain, AutoGen, những công cụ cho phép triển khai công nghệ đa tác nhân (multi-agent) dựa trên LLM.

"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.

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!

Bạn sẽ được học toàn bộ quy trình tự vận hành mô hình Gemma 4 mới nhất trực tiếp trên MacBook của mình mà không phải lo lắng về chi phí API trả phí. Bạn sẽ nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất tận dụng Metal API của Apple Silicon, cách thiết lập tham số tối ưu theo dung lượng VRAM, và trang bị năng lực xây dựng cơ sở hạ tầng AI cục bộ cấp độ sản xuất dựa trên FastAPI.

Đây là khóa học hoàn thiện về thực tập tại Thung lũng Silicon không lo bị đào thải trong kỷ nguyên AI, cùng với thiết kế hệ thống của 30 công ty Big Tech và đóng góp thực tế vào mã nguồn mở. Khóa học giúp bạn thiết kế và mở rộng quy mô 30 hệ thống thực tế dựa trên các trường hợp của các tập đoàn lớn như Netflix, Tesla, Meta, Tinder. Cuối cùng, bạn sẽ tự thiết kế dịch vụ của riêng mình từ Kiến trúc → DB → cho đến Mở rộng quy mô (Scaling).

Đây là khóa học hướng dẫn cách triển khai các tính năng chiến đấu, UI, dữ liệu và máy chủ cho trò chơi Idle trong Unity bằng cách sử dụng các công cụ AI dựa trên CLI và MCP. Bạn sẽ được học toàn bộ quy trình phát hành trò chơi di động lên Google Play, bao gồm việc áp dụng Firebase, quảng cáo, thanh toán trong ứng dụng (IAP) và Addressables.

"Mô hình 1 nghìn tỷ tham số được huấn luyện như thế nào" Hãy cùng tìm hiểu chiến lược mở rộng của Kimi K2.5, được Moonshot AI trực tiếp công bố trên sân khấu GTC 2026, bằng tiếng Hàn tại Inflearn. Hiệu suất token gấp 2 lần · Ngữ cảnh 1 triệu token · Swarm 1.000 agent Bước tiếp theo của LLM mã nguồn mở là đây. * Bài giảng này được công khai miễn phí thông qua sự hợp tác chính thức giữa Moonshot AI, đơn vị tạo ra Kimi, và Inflearn.