Chuyên đề thiết kế UI thực tiễn giúp bạn tránh vi phạm pháp luật Hàn Quốc hoặc vướng tranh chấp hoàn tiền khi sao chép nguyên mẫu biểu mẫu đăng ký, bảng giá chưa bao gồm thuế và quy trình hủy đăng ký qua modal 7 lần nhấp của các SaaS nổi tiếng ở nước ngoài. Chuyên đề đối chiếu nguyên văn Luật Thương mại điện tử sửa đổi, có hiệu lực từ ngày 14 tháng 2 năm 2025 (cấm 6 kiểu dark pattern trực tuyến), Luật Bảo vệ Thông tin cá nhân và Luật Mạng thông tin và Truyền thông (hướng dẫn KISA lần thứ 7) với 16 ảnh chụp màn hình đo đạc thực tế từ 9 dịch vụ trong và ngoài nước; đồng thời cung cấp 5 mẫu câu UI bằng tiếng Hàn có thể sao chép và sử dụng ngay, danh sách kiểm tra 12 mục trước khi ra mắt và 3 prompt AI để kiểm tra.

Dù hợp đồng internet gia đình và điện thoại di động đã hết hạn, nếu mỗi tháng vẫn bị trừ đúng 70,000 won thì rất có thể ưu đãi cam kết giảm giá 25% đã tự động hết hiệu lực hoặc bạn vẫn đang bị ràng buộc với gói kết hợp cũ. Đối chiếu 1:1 hóa đơn thực tế tháng 10 năm 2026 với các tiêu chí chính thức của nhà mạng về ưu đãi cam kết (B400000003) và gói kết hợp cố định–di động (B200000016·gói kết hợp tiết kiệm), chúng tôi sẽ cùng bạn hoàn thiện mọi thứ bằng prompt AI, từ cách giảm chi phí chỉ trong 3 phút hôm nay (phương án A) đến 6 bước chuyển đổi không gián đoạn giúp tiết kiệm tổng chi phí 1.504.000 won trong 36 tháng (phương án E).

Thực hành xây dựng giao diện web sử dụng AI dựa trên HTML & CSS

Tự tay xây dựng văn phòng ảo của riêng bạn với các nhân viên AI làm việc ở nhiều bộ phận như nội dung, dữ liệu và tài chính, cùng trợ lý AI gửi bản tin buổi sáng, bằng tác nhân AI tự lưu trữ Hermes và OpenAI Codex. Hoàn thành 74 unit, thời hạn học không giới hạn!

Mời bạn đến với thế giới lập trình đầy hấp dẫn, nơi bạn phân tích và trực quan hóa báo cáo tài chính chỉ bằng prompt. Không cần một dòng code nào, bạn tạo và triển khai dịch vụ chỉ bằng cách tham vấn với AI.

Đây là ghi chép thực tế về việc đăng ký lại một kênh KakaoTalk từng bị từ chối với lý do 「không thể xác nhận/xác minh mối liên hệ giữa doanh nghiệp và kênh」, sau khi chỉ chỉnh sửa một dòng thông tin doanh nghiệp ở cuối trang web và câu nêu lý do đăng ký lại, mà không công khai tên thật của người đại diện. Vào ngày được phê duyệt, tôi cũng sẽ cho bạn xem thứ tự thiết lập và kiểm tra bằng điện thoại của khách hàng đối với tính năng trò chuyện · trả lời tự động · Trợ lý quản lý tư vấn AI · tin nhắn chào mừng.

Thay vì viết prompt dài hơn, hãy lần lượt tạo các tệp quy tắc, nhật ký, quyền hạn, hook và quy trình xác thực mỗi khi xảy ra sự cố trong dự án thực tế. Với bot thông báo tin tức đã được xây dựng và đưa lên máy chủ trong năm ngày, gồm 211 ảnh chụp màn hình và 87 chỉ dẫn được giữ nguyên văn.

Cuốn sách bao quát rộng rãi từ lý thuyết kỹ thuật prompt đến các kỹ thuật thực hành, cũng như các trường hợp ứng dụng mới nhất và các vấn đề bảo mật, đạo đức, nhằm cung cấp sự hỗ trợ thực tiễn cho tất cả các nhà phát triển dịch vụ dựa trên LLM, nhà khoa học dữ liệu và nhà hoạch định AI.

Có lẽ bạn đã từng gặp tình trạng Claude Code cho ra kết quả khác nhau mỗi lần dù cùng một yêu cầu, vi phạm các quy tắc ghi trong chỉ dẫn, và quá dễ dãi khi tự đánh giá, chấp nhận kết quả của chính mình. Trong quá trình phát triển máy chủ nền tảng ở Pangyo, mỗi tháng sử dụng Claude Code với chi phí hơn 1,000 đô la, tôi đã ngăn chặn vấn đề này bằng cách xây dựng một harness gồm chỉ dẫn, Hook, quyền hạn và Sandbox, thay vì chỉ yêu cầu bằng prompt. Trong khóa học này, bạn sẽ tự tay xây dựng harness đó từ đầu, tích hợp cả Subagent, Agent Teams và Headless execution, đồng thời hoàn thiện một bộ thiết lập có thể sao chép sang các dự án khác và sử dụng ngay.

Học công cụ AI nào trước? Đừng lo lắng nữa! - Đánh giá 4.8 từ 80 học viên ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - ChatGPT, Claude, Gemini, Genspark, NotebookLM, Gamma, Skywork, Manus, Antigravity, Claude Code, MiriCanvas, Opal, CapCut, v.v. - Hướng dẫn cực kỳ dễ hiểu các tính năng cốt lõi của hơn 15 công cụ trong vòng 20 ngày. - Thông qua hình thức thực hiện bài tập hàng tuần, chúng tôi cung cấp một "khóa học thực hành" thay vì chỉ là "khóa học nghe rồi quên". - Bao quát tất cả trong một: Viết prompt > Tạo hình ảnh > Tạo PPT và video > Cho đến Vibe Coding. - Video bài giảng thời lượng 4 tiếng + Tài liệu học tập theo tuần + Hệ thống xác nhận bài tập.

Xây dựng một AI Agent phân tích Tứ trụ (Saju) tích hợp Vạn niên lịch, Chiêm tinh học, Tử vi đẩu số, Danh tính học và MBTI bằng quy trình n8n và thuật toán Python. Hoàn thiện từ đầu đến cuối một hệ thống dịch vụ thực tế, nơi 13 Agent chuyên gia hợp tác để tạo ra các báo cáo Tứ trụ cấp độ thương mại.

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.

Đây là khóa học thực hành xây dựng hệ thống tìm kiếm tài liệu dựa trên RAG trong môi trường Spring Boot, sử dụng OpenAI API và Spring AI. Từ các khái niệm về Prompt Engineering, Vector Store và Embedding đến tạo mẫu nhanh bằng Dify, tích hợp công cụ MCP, đa phương thức và guardrail, bạn sẽ học toàn bộ quy trình phát triển AI Assistant theo từng bước. Bạn cũng có thể so sánh phương pháp tự triển khai với cách sử dụng các công cụ no-code để nắm được chiến lược áp dụng vào thực tế. 🆕 [Cập nhật] Phần 4 đã được bổ sung bài giảng chuyên đề (1 giờ) về mô hình ra quyết định Jev của TypeSafe, qua đó hướng dẫn cả cách thiết kế logic phán đoán của agent một cách sâu hơn.

Khóa học này sẽ hướng dẫn cách tạo ảnh dùng DALL-E 3. Qua tính năng cơ bản, chiến lược prompt 3 bước, cùng thực hành tạo ảnh thực tế, học viên sẽ trở thành người tạo ảnh sáng tạo.

[Kiến thức thời đại mới cần thiết hiện nay] 1. Những thay đổi do AX, ChatGPT và công nghệ robot mang lại. 2. Điểm chung của Blockbuster-Kodak Film-Nokia. 3. 5 từ khóa AX thời đại mới. - OOOO Coin duy trì vị thế bá chủ của đồng Đô la. - Musk tiết kiệm chi phí vận hành chính phủ bằng OOOO. - Trump dự trữ chiến lược OOOO. - Trường mầm non OO của Trung Quốc, OO nhận giáo dục tư nhân. - Nhà máy OO của Trung Quốc, vì không có công nhân nên OO không còn cần thiết nữa. 4. ChatGPT/Gemini/Grok - Viết prompt dựa trên nội dung đã học trước đó và so sánh kết quả - Tạo hình ảnh bằng Infographic Claymotion

Trong video bài giảng này, chúng tôi sẽ giới thiệu các phương pháp hiệu quả để kết nối dữ liệu nội bộ của công ty với sLM, cũng như các giải pháp thực tế về cách giải quyết các vấn đề khác nhau phát sinh khi triển khai sLM.

Kết nối các căn cứ chẩn đoán từ bài giảng trước với kế hoạch cải tiến của tổ chức. Rà soát luồng dữ liệu và các yêu cầu áp dụng biện pháp kiểm soát đối với Shadow AI, đồng thời soạn thảo tài liệu thiết kế kiểm soát và báo cáo red team, bao gồm bằng chứng quan sát được, tác động, giới hạn, chủ thể thực hiện hành động và tiêu chí kiểm tra lại.

Học cách ứng dụng AI và nâng cao hiệu suất phù hợp với tình huống công việc thực tế. (Tức là, không học những thứ như tự động tạo video ngắn.) Đây là khóa học thực chiến, giúp bạn học cách sử dụng AI như một công cụ nâng cao hiệu suất công việc đến mức tối đa, chứ không chỉ là một công cụ đơn thuần. Sử dụng đa dạng các loại AI tạo sinh như ChatGPT, Gemini, NotebookLM, Gesnpark, Skywork và các AI agent mới nhất để làm chủ toàn bộ quy trình từ ứng dụng prompt AI → phân tích dữ liệu AI → đến triển khai tự động hóa công việc bằng AI. Đây là lớp học tối ưu dành cho những người lập kế hoạch, nhà tiếp thị, quản lý, doanh nhân, v.v., những ai muốn nắm vững chiến lược nâng cao năng suất và hiệu suất công việc có thể áp dụng ngay vào thực tế.

Điểm qua các sự cố bảo mật AI và vai trò của red team, đồng thời dựng môi trường thực hành LLM trên tài khoản AWS của chính mình. Từ việc chụp lại phản hồi đầu tiên đến kiểm tra mức sử dụng và dọn dẹp tài nguyên, mọi thứ đều được ghi vào checklist Mission 0. Phần thực hành chẩn đoán prompt injection sẽ tiếp tục ở phần 4.

Kiểm tra các cài đặt của dịch vụ AI như khóa, phạm vi truy cập, giới hạn gọi, quyền thực thi, rào chắn và nhật ký. Duy trì các điều kiện khác, so sánh trước và sau khi kiểm soát, đồng thời xem xét cả việc xử lý đầu ra để lập bảng kiểm tra cài đặt và hồ sơ chẩn đoán cho Nhiệm vụ 4-2.