Tạo AI Agent xem tử vi chuyên nghiệp - Fullstack n8n+Python

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

Nó nhắm đến cả những người mới bắt đầu chưa có kinh nghiệm lập trình hoặc những người có một số kiến ​​thức lý thuyết về Python. Dựa trên các dự án thực tế, mục đích chính của khóa học là phát triển niềm yêu thích và hứng thú với Python. Tôi hy vọng bạn có thêm ý tưởng và có nhiều niềm vui hơn với Python thông qua khóa học này.

Từ việc thiết lập máy chủ đến tự động hóa Blog và YouTube, xây dựng quy trình làm việc AI hoàn chỉnh với n8n. Thực hành thiết lập môi trường vận hành ổn định từ cài đặt máy chủ dựa trên Contabo VPS, thiết lập môi trường Ubuntu, Docker, Portainer cho đến kết nối tên miền và cài đặt bảo mật HTTPS. Nội dung bao gồm phát triển Search API và File Server sử dụng FastAPI và Docker, liên kết Airtable với n8n, xây dựng AI Agent cho Blog, cho đến tự động hóa hình ảnh và video. Bạn có thể hoàn thiện chiến lược tự động hóa tạo ra lợi nhuận, có thể áp dụng ngay vào việc vận hành dịch vụ thực tế.

Tìm hiểu về đặc điểm của từng dịch vụ và phương pháp triển khai các bot Telegram, Slack, chatbot KakaoTalk, Discord bằng Python qua nhiều ví dụ.

Đây là khóa học đào sâu hơn về Python, chẳng hạn như các chương trình hoặc cấu trúc tệp mà chúng ta đã biết một cách tự nhiên hoặc thường gặp.

Nếu bạn đang lập kế hoạch cho một dịch vụ, website là một yếu tố thiết yếu. Tất nhiên, ngoài dịch vụ ra thì hầu hết các cơ sở hạ tầng chương trình hiện nay đều hoạt động dựa trên nền tảng web. Khóa học này nhằm mục đích hướng dẫn cách xây dựng một website bằng Python - ngôn ngữ được đánh giá là dễ nhất trong các ngôn ngữ lập trình - và thiết lập cho đến khi có thể vận hành thực tế.

Từ việc điều khiển PC đến nghiên cứu chuyên sâu và phát triển ứng dụng Hướng dẫn xây dựng 'Trợ lý công việc AI' của riêng bạn, có thể áp dụng ngay vào thực tế ngay bây giờ

Bạn đã nắm vững kiến thức cơ bản nhưng vẫn thấy mông lung khi áp dụng vào thực tế phải không? Với bí quyết chuyên môn của mình, tôi sẽ giúp bạn hoàn thiện thiết kế RAG và Agent phức tạp.

Vượt qua thời đại sử dụng AI, giờ đây là thời đại cần những người thiết kế AI. Khóa học này là một lộ trình bậc thầy (master roadmap) hệ thống hóa toàn bộ bản đồ thiết kế của AI Agent, từ "Nhập môn → Cấu trúc → Thiết kế → Vận hành". Dựa trên các cấu trúc RAG, Tool Calling, Memory và Multi-Agent, bạn sẽ học cách thiết kế và mở rộng AI Agent dưới góc nhìn của một kiến trúc sư. Nếu bạn muốn phát triển thành một người thiết kế hệ thống AI thay vì chỉ là một “người sử dụng” AI, khóa học này sẽ chỉ ra hướng đi cho bạn.

AI có thể thay mặt tôi viết bài trên Slack và Notion sao? Hãy làm việc thông minh hơn với MCP, công nghệ vượt qua những giới hạn của AI truyền thống!

Chỉ với những bài hướng dẫn đơn giản thì rất khó để áp dụng vào thực tế. Bằng tất cả bí quyết trong nghề của mình, tôi sẽ truyền đạt một cách chắc chắn cho bạn phương pháp quản lý trạng thái phức tạp và cách thiết kế Multi-agent.

Khóa học này là chương trình nâng cao tập trung vào việc thiết kế và triển khai hệ thống Agent (Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) và kiến trúc Multi-LLM bằng cách kết hợp chiến lược GPT, Gemini, LLaMA (local) dựa trên Spring AI và Spring Boot. Vượt xa việc gọi LLM đơn lẻ, khóa học bao gồm quy trình áp dụng Agentic Workflow Pattern (Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) và cấu trúc Multi-Agent; tách biệt các lớp thực thi như RAG, API/DB bên ngoài bằng Tool·ToolRegistry; đồng thời xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng, ổn định và liên tục cải thiện chất lượng thông qua công cụ DAG engine, quy trình làm việc khai báo bằng YAML và xác thực ngay sau khi tải (Validated DSL). Ngoài ra, khóa học còn bao gồm Circuit Breaker, Reactive Stream, giám sát Redis, xử lý song song và vòng lặp đánh giá lặp lại. Bên cạnh thực hành Thymeleaf (SSR), khóa học còn mở rộng việc chia tách Front-end/Back-end bằng React·REST và kết nối runtime của công cụ/agent thông qua giao thức tiêu chuẩn MCP, giúp học viên trang bị năng lực thiết kế kiến trúc AI ở cấp độ môi trường vận hành thực tế. Mục tiêu cuối cùng là giúp bạn phát triển thành một nhà phát triển có khả năng thiết kế hệ thống AI — không chỉ dừng lại ở mức người dùng AI đơn thuần chỉ biết gọi API đơn lẻ hay viết prompt, mà là người có thể giải thích và cân nhắc việc kết hợp Multi-LLM, Agent, Workflow, khai báo và kiểm chứng thành một kiến trúc thực thi thống nhất.

LLM và Agent là những công nghệ nền tảng của các AI như ChatGPT. Hiện tại, LLM là công nghệ tiến gần nhất đến AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát). Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ LLM và Agent dưới góc nhìn của một người bình thường.

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.

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.

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

Những công việc lặp đi lặp lại như sắp xếp Excel, gửi email, phân loại hóa đơn… Bạn vẫn đang tự mình làm thủ công sao? Giờ đây, hãy để n8n và AI đảm nhận những việc đó, Còn bạn hãy tập trung vào những việc quan trọng hơn. Khóa học này được thiết kế để bất kỳ ai cũng có thể tự làm theo và áp dụng ngay vào thực tế bằng cách sử dụng n8n - một công cụ thực hiện tự động hóa công việc mà không cần lập trình. Bạn sẽ tự mình hiện thực hóa từ A đến Z quy trình tự động hóa chỉ trong vòng 1 giờ. Thay vì một khóa học dài 10 tiếng, chúng tôi chỉ tập trung vào những cốt lõi thực sự cần thiết! Để tiết kiệm thời gian cho bạn, chúng tôi chỉ hướng dẫn những quy trình làm việc (workflow) trọng tâm trong thực tế.

Khóa học hoàn thiện kỹ năng thực tập tại Thung lũng Silicon không lo bị đào thải trong kỷ nguyên AI, cùng thiết kế hệ thống 30 Big Tech & đóng góp thực tế cho mã nguồn mở. Tất cả học viên nộp nhiệm vụ khóa học đều có thể ứng tuyển thực tập tại các startup AI địa phương ở Palo Alto, Hoa Kỳ, được miễn xét duyệt hồ sơ và trao cơ hội phỏng vấn. Đây là khóa học giúp bạn thiết kế và mở rộng (scaling) 30 hệ thống thực tế dựa trên các trường hợp của các Big Tech như Netflix, Tesla, Meta, Tinder. Cuối cùng, bạn sẽ tự thiết kế dịch vụ của riêng mình từ Kiến trúc → DB → Scaling, và thực hiện đóng góp vào dự án AI Coding Agent mã nguồn mở đang vận hành thực tế (đạt hơn 11K+ lượt tải tích lũy) để hoàn thiện portfolio và sơ yếu lý lịch.

Khi các hệ thống AI trở nên mang tính đại lý (Agentic AI) và mở rộng phạm vi từ văn bản sang hình ảnh, âm thanh và đa phương thức (multimodal), các mối đe dọa bảo mật cũng trở nên phức tạp hơn nhiều. Khóa học này phân tích các mối đe dọa bảo mật mới nhất, kỹ thuật tấn công và các trường hợp thực tế mà AI Agent và Multimodal LLM đang phải đối mặt dưới góc nhìn của AI Red Teaming.

Tạo dựng kinh nghiệm làm việc không rào cản thông qua khởi nghiệp AI không vốn chỉ trong 2 tuần

Vượt xa việc chỉ sử dụng AI để sao chép và dán, bạn sẽ học cách kết nối Claude Chat, Cowork, MCP, n8n, Supabase và Vercel để thực sự tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại của một nhân viên văn phòng không chuyên về kỹ thuật. Với bối cảnh là công ty giả lập DingcoLabs, bạn sẽ trực tiếp thực hành các kịch bản về PM, Marketing, Kinh doanh, CS, HR để tạo ra hệ thống tự động hóa công việc có thể áp dụng ngay vào công ty của mình.

Hoàn tất phân tích khách hàng với Excel và Orange, Từ bán chéo đến thử nghiệm A/B và quản lý rủi ro rời bỏ, tất cả trong một lần.

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.

[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 Năng lực 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 tức thì 1:1 để cấu trúc hóa và giải quyết vấn đề của bạn. Từ những băn khoăn về định hướng nghề nghiệp hay những lo lắng nhỏ nhặt, cho đến những câu chuyện siêu lớn như hướng cải thiện về AI và toàn bộ ngành công nghiệp đang làm rung chuyển thế giới! 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 bốc thăm một số lượng nhất định mỗi quý cho các 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 và hỏi đáp tức thì với từng 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 từ góc độ chiến lược, hai bên cùng đặt câu hỏi và trả lời để tiến gần đến đáp án. Không dựa vào cảm tính và kinh nghiệm mà dựa trên chiến lược và cấu trúc hóa Hãy trải nghiệm giải pháp kỳ diệu khiến bạn tự nhiên phản ứng "Cái này được đấy?" hhhh! 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' kênh YouTube [Giải quyết vấn đề của 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, thông tin 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 mà Kim Jae-sung giảng dạy. Chúng tôi sẽ liên lạc khi bạn trúng thưởng. (Thông tin cá nhân của những người không trúng thưởng sẽ được hủy ngay sau 3 tháng) Khi xuất hiện trên 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 xuất hiện. 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.

"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.

: "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.