Học về vấn đề đồng thời điển hình là Tình trạng Cạnh tranh (Race Condition). Thực hành so sánh môi trường máy chủ đơn lẻ và môi trường phân tán gây ra vấn đề đồng thời. Có thể hiểu được ranh giới giao dịch và mức độ cô lập. Có thể học được sự khác biệt giữa khóa lạc quan, khóa bi quan và khóa phân tán.

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.

Khóa học này nhằm mục đích hướng dẫn cách sử dụng Gemini API SDK mới nhất (@google/genai) trong môi trường Node.js và TypeScript. Bạn sẽ học cách sử dụng công nghệ đa phương thức (multimodal) để xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh và video. Chúng ta sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ cấp phát API key, thiết lập dự án cho đến việc gọi mô hình.

Khóa học này rèn luyện tư duy thiết kế hệ thống frontend thông qua các trường hợp dịch vụ thực tế như bảng tin Threads, giỏ hàng Amazon, giao diện phát trực tuyến Netflix, chỉnh sửa cộng tác trên Google Docs, Micro Frontend, Agentic UI và Observability.

Cho thấy quá trình phát triển microservice áp dụng đồng thời Thiết kế hướng tên miền, Kiến trúc hình lục giác và Kiến trúc hướng sự kiện.

"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.

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.

Khóa học này thực hiện các bài thực hành liên quan đến mô hình Diffusion trong số các mô hình trí tuệ nhân tạo sinh tạo. Thông qua việc cùng nhau đọc và triển khai bài báo prompt-to-prompt - một bài báo ứng dụng mô hình Diffusion tiêu biểu, chúng tôi hy vọng có thể giúp bạn phát triển khả năng hiểu các bài báo trí tuệ nhân tạo mới nhất.

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.

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.

Tài liệu (SDD) → Tự động hóa mã nguồn. Đừng tự gõ prompt, hãy để hệ thống làm việc. Xây dựng đại lý phát triển AI của riêng bạn với Skills, Sub-agents, Commands và hoàn thiện dịch vụ kiếm tiền thông qua 5 dự án thực tế.

Khóa học thực hành Kiến trúc Microservice (MSA) dựa trên Java có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế! Đây là khóa học thực hành tập trung vào dự án microservice dành cho các lập trình viên Java. Không chỉ dừng lại ở lý thuyết đơn thuần, mà theo dõi quy trình phát triển dịch vụ thực tế, bạn có thể nắm vững các nguyên lý cốt lõi và phương pháp triển khai của kiến trúc microservice thông qua thực hành.

Có phải kỹ năng của bạn vẫn giậm chân tại chỗ vì cứ bảo AI 'lập trình đại đi' không? Khóa học này sẽ mổ xẻ nguyên lý và tư tưởng của 'Cocrates Harness' - một hệ thống ràng buộc khắc nghiệt giúp ngăn chặn triệt để việc tạo ra kết quả hời hợt của LLM. Đây là khóa học 'cheat code' giúp bạn tăng trưởng thần tốc để trở thành một 'kiến trúc sư hàng đầu thực thụ', người kiểm soát và chỉ huy mọi bối cảnh thiết kế, chống lại sức hút của sự tiện lợi từ AI!

: "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.

Dành cho những bạn đã hoàn thành trình độ SwiftUI trung cấp, giờ là lúc để tích hợp AI vào ứng dụng của mình. Với Apple Intelligence và framework FoundationModels, bạn sẽ hoàn thiện các ứng dụng AI on-device hoạt động ngay trên thiết bị mà không cần kết nối internet.

Khóa học này sẽ dẫn dắt bạn từ những kiến thức cơ bản đến các quy trình làm việc với container nâng cao trong thực tế bằng cách sử dụng Docker và Kubernetes. Bạn sẽ bắt đầu bằng việc học về container từ con số không, hiểu cách Docker hoạt động và tại sao nó được sử dụng rộng rãi trong các môi trường DevOps hiện đại. Bạn sẽ chạy Docker, Docker Compose và Kubernetes tại máy cục bộ để cải thiện quy trình phát triển, kiểm thử và triển khai phần mềm.

Khi học học máy, ta được dạy cách nâng cao độ chính xác. Nhưng đến lúc đưa mô hình lên chip thực tế, lại nảy sinh những câu hỏi mà chẳng ai chỉ bảo. Mô hình này thực hiện bao nhiêu phép nhân? Nó cần lưu trữ những gì và dung lượng bao nhiêu? Thông số kỹ thuật của con chip mục tiêu hiện tại có thể đáp ứng nổi những yêu cầu đó chăng? Giáo trình học máy thì bàn về độ chính xác, còn giáo trình bán dẫn lại nói về mạch điện, nhưng tài liệu kết nối hai lĩnh vực này lại vô cùng khan hiếm. Tôi đã nhiều lần đối mặt với khoảng trống này khi triển khai CPU RISC-V và NPU trên FPGA. Đó là tình cảnh mô hình có độ chính xác cao nhất lại chẳng thể nào nhét vừa vào board mạch. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn tự tay xây dựng sáu thuật toán bằng Python, đồng thời đo lường số phép nhân, phép so sánh, dung lượng bộ nhớ và độ chính xác ở mỗi thuật toán. Sau đó, quy đổi các giá trị này sang tài nguyên thực tế trên board FPGA. Bởi lẽ, nói "bao nhiêu phép nhân" thì khó mà hình dung được quy mô, nhưng nếu nói "chiếm bao nhiêu phần trăm tài nguyên board" thì ta dễ dàng đánh giá được. Trải qua 9 bài Lab và gom sáu mô hình vào chung một bảng, ta sẽ thấy một bức tranh hoàn toàn khác với dự đoán. Đã dành tới 9 bài chỉ để đếm số phép nhân, nhưng thứ thực sự gây trở ngại lại không phải là phép nhân. Tiếp theo, ta sẽ chuyển đổi số thực thành số nguyên, quản lý độ rộng bit, và xây dựng cả bộ tiêu chí để đánh giá mạch. Bạn không cần phải có board FPGA. Khóa học chỉ sử dụng Python, còn board mạch chỉ đóng vai trò làm hệ quy chiếu để quy đổi các giá trị đo lường.

Nội dung này bao gồm những điều cần thiết cho giai đoạn thực sự bắt đầu với Kubernetes (☸). 🧭 Thông qua khóa học này, bạn có thể bắt đầu và hiểu cấu trúc của Kubernetes một cách dễ dàng nhất. 🥇

Trong thời đại mà AI có thể viết mã thay cho con người, giá trị của một "kiến trúc sư thực thụ" – người có khả năng thấu hiểu và kiểm soát khung sườn vĩ mô của hệ thống – càng trở nên cao hơn bao giờ hết. Khóa học này sẽ đi sâu vào bản chất của mạng cấp thấp (low-level network) và socket TCP/UDP ẩn sau các framework, giúp bạn rèn luyện khả năng thiết kế các công cụ cốt lõi (core engine) vững chắc, không bao giờ đổ vỡ ngay cả trước lưu lượng truy cập hàng triệu người và dữ liệu khổng lồ. Hãy vượt xa giới hạn của một lập trình viên chỉ biết sao chép - dán một cách mù quáng để trở thành một bậc thầy không thể thay thế, người có thể chỉ thị và kiểm soát AI đưa ra những giải pháp chính xác ở cấp độ hệ thống.

Bạn sẽ được học về toàn bộ quy trình DevOps bao gồm: mua tên miền và triển khai máy chủ vận hành Spring Boot sử dụng EKS, kiến thức cơ bản về Docker, kiến thức cơ bản về Kubernetes, kiến thức cơ bản về AWS, tự động hóa CI/CD thông qua GitHub Actions, ArgoCD, cũng như Prometheus/Grafana.

Viết biên bản cuộc họp, tạo ứng dụng và thậm chí là sản xuất video, tất cả trên một nền tảng duy nhất. Hãy trở thành một AI multiplayer với Google AI Studio!