Tất cả về phát triển AI Agent học qua việc tạo chatbot (FastAPI, RAG, Vector, LangChain, sLLM/Fine-tuning)

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.

Học các kiến thức cơ bản/thiết yếu/thực tiễn về Kafka mà nhà phát triển phần mềm cần biết. Sử dụng Spring Boot để kết nối với Kafka và thực hành gửi/nhận tin nhắn phù hợp với nhiều tình huống thực tế khác nhau.

Bạn sẽ học về các cấu trúc dữ liệu cơ bản của REDIS và ví dụ về cách sử dụng thực tế của REDIS thông qua bài tập thực hành redis-cli (lệnh).

Triển khai đăng nhập Kakao và Google bằng cách sử dụng Spring Boot. Đăng nhập dựa trên mã thông báo JWT sẽ được thực hiện. Cấu hình một màn hình đơn giản thông qua Vue3.

Chúng tôi sẽ phát triển dịch vụ trò chuyện bằng cách sử dụng web socket/stomp và springboot. Chúng tôi cũng sẽ cấu hình giao diện đơn giản thông qua vue.js, một framework tương đối dễ sử dụng. Chúng tôi sẽ cấu hình khả năng mở rộng đa máy chủ thông qua redis pub/sub.

Bạn sẽ được học từ tất cả những kiến thức cơ bản về Git/GitHub cho đến các chiến lược và giải pháp thực tế để xử lý các tình huống xung đột (conflict) khác nhau mà bạn sẽ gặp phải trong công việc thực tế.

Tìm hiểu về các kiến thức Linux thiết yếu mà các nhà phát triển nên biết, ngay cả khi họ không phải là chuyên gia về DevOps hoặc Linux. Lớp học được tiến hành chủ yếu dựa trên thực hành cùng nhau.

Học về cấu hình máy chủ MSA bằng Spring Cloud.

Bạn sẽ học mọi thứ về MariaDB (MySQL) mà một nhà phát triển cần biết, bao gồm người mới bắt đầu phát triển, nhà phát triển phần mềm phía sau, sinh viên chuẩn bị thi SQLD. Lớp học tập trung vào thực hành, trong đó bạn sẽ tự xây dựng cơ sở dữ liệu.

Bạn sẽ học mọi thứ về MariaDB (MySQL) mà một nhà phát triển cần biết, bao gồm người mới bắt đầu phát triển, nhà phát triển phần mềm phía sau, sinh viên chuẩn bị thi SQLD. Lớp học tập trung vào thực hành, trong đó bạn sẽ tự xây dựng cơ sở dữ liệu.

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.

Xây dựng đội ngũ chuyên gia Agent 'Cộng tác thông minh' sử dụng Spring AI Router Pattern + RAG + MCP Vượt xa Agent đơn lẻ hướng tới kiến trúc: Tiêu chuẩn thiết kế Router Pattern và cô lập Agent (Isolation)

Đây là khóa học tập trung vào thực hành dành cho các nhà phát triển có kinh nghiệm dựa trên nền tảng khoa học máy tính muốn chuyển sang ngăn xếp công nghệ AI mới nhất. Từ thiết kế đến triển khai ứng dụng dựa trên LLM, bạn sẽ tận dụng kiến thức kỹ thuật phần mềm sẵn có để thiết lập chiến lược áp dụng giải pháp AI. Khóa học giúp bạn tái cấu trúc sự nghiệp bằng cách kết hợp kinh nghiệm phát triển truyền thống với công nghệ AI hiện đại.

Làm chủ toàn bộ vòng đời xây dựng các ứng dụng Generative AI hiện đại bằng cách sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), Tạo phản hồi tăng cường tra cứu (RAG) và các hệ thống Agentic AI. Học cách thiết kế các giải pháp AI cấp doanh nghiệp từ kỹ thuật gợi ý (prompt engineering) đến triển khai, kết hợp LLM với cơ sở dữ liệu vector và các nguồn tri thức bên ngoài cho các ứng dụng sẵn sàng vận hành thực tế.

Khám phá cách các ứng dụng LLM đang thay đổi mô hình phát triển. Thông qua việc so sánh với các công nghệ hiện có, chúng ta sẽ hiểu tại sao LLM đang trở thành một công nghệ cốt lõi bền vững, đồng thời tìm hiểu về những năng lực thiết yếu và sự thay đổi trong tư duy mà một nhà phát triển cần có. Với những hiểu biết sâu sắc từ các giảng viên chuyên gia, bạn có thể nắm bắt được bản chất và định hướng tương lai của việc phát triển ứng dụng LLM.

Đây là khóa học hướng dẫn cách xây dựng AI Agent từ con số 0 đến cấp độ thực chiến bằng cách sử dụng OpenClaw. Không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu các tính năng đơn giản, khóa học giúp bạn nắm vững OpenAI, LLM cục bộ, bộ nhớ, phiên làm việc (session), Tools và Skills trong một quy trình thống nhất. Dựa trên kinh nghiệm thực tế và bí quyết có được từ việc phát triển AI và các hệ thống quy mô lớn tại Thung lũng Silicon, khóa học sẽ giải thích về kiến trúc và phương pháp vận hành có thể áp dụng vào các dự án thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể tự thiết kế AI Agent của riêng mình, kết nối với nhiều dịch vụ khác nhau và hiện thực hóa việc tự động hóa. Đây là khóa học tập trung vào thực hành dành cho những ai muốn học cách tự xây dựng và vận hành, thay vì chỉ dừng lại ở việc sử dụng AI.

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.

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!

[Cung cấp mã nguồn] Không biết lập trình cũng OK. Hoàn thiện ngay trên trình duyệt với công cụ mới nhất của Google (IDX) mà không cần cài đặt! Đừng học cú pháp lập trình nữa! Đây là khóa học thực chiến siêu tốc giúp bạn xây dựng chatbot RAG hiểu rõ tài liệu nội bộ và triển khai trực tiếp lên web trong môi trường Google IDX thông qua việc trò chuyện với AI (Vibe Coding).

Dạo này bạn vẫn còn tự mình viết code à? Thời đại mà ngay cả việc viết code theo cảm hứng cũng trở nên phiền phức! Hãy trở thành chuyên gia tự động hóa AI với n8n mà không cần lập trình. Hướng dẫn thiết kế quy trình tự động hóa có thể áp dụng ngay vào thực tế. Chiến lược tự động hóa tập trung vào thực tiễn giúp tối đa hóa hiệu quả công việc. Hãy xây dựng quy trình làm việc trực quan với n8n và trải nghiệm sự đổi mới trong công việc.

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!

<Mô hình Ngôn ngữ Lớn, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!>(Insight, 2025)를 바탕으로 LLM의 이론과 실전 예제를 다루는 강의입니다.

Sử dụng ChatGPT, nhưng bạn có thấy khó khăn khi giải thích tại sao nó lại đưa ra câu trả lời như vậy không? “RAG, Agent, Fine-tuning… Biết thuật ngữ nhưng khó giải thích chính xác.” “Cứ nghe đến các thuật ngữ liên quan đến LLM là cứng họng.” “Trong các cuộc họp về AI, việc giải thích khái niệm luôn mơ hồ.” Khóa học này được tạo ra dành riêng cho những người như vậy. Đây là khóa học lý thuyết giúp bạn hiểu LLM không chỉ như một ‘công cụ’ mà là một ‘cấu trúc’. Khóa học không dạy cách sử dụng ChatGPT hay Gemini, mà giúp bạn xây dựng nền tảng để có thể giải thích tại sao chúng lại hoạt động như thế.

Tìm hiểu cách dễ nhất để xử lý AI bằng Spring AI. Hãy cùng tìm hiểu Spring AI trong khi xây dựng chatbot RAG.

Bạn có thể nâng cao năng lực phát triển của mình thông qua việc khám phá sâu sắc các nguyên lý cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT hay Claude. Bạn có thể học hỏi được nhiều thông tin đa dạng và các kỹ thuật phát triển mà thông thường ít khi được tiếp cận.

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.

"Bước đầu tiên để tạo LLM tùy chỉnh của riêng bạn với Fine-tuning nhẹ dựa trên LoRA!" Đây là khóa học thực hành nhập môn được thiết kế để những người mới tiếp xúc với LLM cũng có thể dễ dàng theo dõi. Giảm thiểu lý thuyết phức tạp, hướng dẫn từng bước toàn bộ quy trình từ tải mô hình → áp dụng dữ liệu → huấn luyện → so sánh kết quả. Trong thời gian ngắn, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm quy trình của các kỹ thuật fine-tuning nhẹ hiện đại như LoRA·QLoRA, và có thể nắm bắt được cảm giác "À, fine-tuning LLM hoạt động như thế này". Hãy tự mình cảm nhận thành tựu tạo ra LLM chuyên biệt cho lĩnh vực của bạn, ngay cả khi không có nhiều tài nguyên!

Chúng ta hãy cùng tìm hiểu về các loại ứng dụng hoặc dịch vụ web có thể được xây dựng bằng cách sử dụng LLM.