Xây dựng Web App Full-stack AI Note từ Voice → Text với WhisperX: Từ hệ thống thanh toán đến kiếm tiền

Khóa học này tập trung vào việc xây dựng nền tảng cơ bản về Notion API và học cách sử dụng Notion MCP để tự động hóa Notion thông qua việc tích hợp AI (Claude). Bạn sẽ học cách kiểm soát trực tiếp các block, trang và cơ sở dữ liệu theo tài liệu chính thức của API, và cuối cùng hoàn thành một dự án thực tế có thể tạo cơ sở dữ liệu chỉ bằng lệnh ngôn ngữ tự nhiên (prompt) và tự động thêm trang sau khi phân tích nội dung file văn bản.

Đây là khóa học thực hành giúp bạn học quy trình tự tay xây dựng website công ty bằng cách sử dụng React, Node.js và MongoDB. Cùng nhau thực hiện dự án full-stack với những kiến thức nền tảng cơ bản về React và Node.js!

Sẽ thế nào nếu AI có thể trực tiếp mở trình duyệt và viết mã shell script để giải quyết các sự cố máy chủ? Thông qua những bí quyết tự động hóa thực tế được triển khai bằng OpenClaw trên cả Windows và Linux, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn con đường ngắn nhất để hoàn thiện môi trường phát triển từ xa mạnh mẽ của riêng mình mà không cần các thiết lập phức tạp.

Xây dựng đường ống dẫn (pipeline) 0 đồng bằng cách cài đặt ComfyUI trên GPU miễn phí của Kaggle, kết nối qua đường truyền Pinggy, sau đó liên kết với quy trình n8n để tự động duyệt qua các prompt trong Google Sheets nhằm tạo, lưu trữ và thông báo hình ảnh hàng loạt. Khóa học thực hành từ hệ thống node ComfyUI, chuyển đổi REST API đến liên kết n8n Loop/Webhook, giúp tái hiện kết quả tương tự với file JSON được cung cấp trong 10 chương suốt 8 giờ. Ngay cả khi không có kinh nghiệm lập trình, bạn vẫn có thể hoàn thành một "nhà máy tự động hóa" thực tế để sản xuất hàng loạt hình ảnh cho mạng xã hội, quảng cáo và thumbnail một cách tự động.

Bạn có muốn tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại cùng với AI mà không cần các công cụ trả phí không? Tôi sẽ chia sẻ cho bạn những bí quyết thực tế mà tôi đã tự tay xây dựng bằng n8n và Llama. Đây không đơn thuần là một bài giảng chỉ học về "cách kết nối các node". Chúng ta sẽ cùng nhau trực tiếp triển khai các quy trình công việc thực tế như: tự động sắp xếp Google Sheets, thu thập phụ đề YouTube, kiểm tra tính xác thực (fact-check) bằng AI, quản lý lịch trình, từ đó tạo ra các workflow có thể ứng dụng được ngay vào công việc.

Dựa trên trải nghiệm thắc mắc về cách nhận diện khuôn mặt hoạt động trong môi trường ngoại tuyến (offline) tại hiện trường, trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng cấu trúc cơ bản của hệ thống quản lý ra vào và điểm danh dựa trên nhận diện khuôn mặt, sử dụng React + Electron và DeepFace chạy trên nền tảng FastAPI của Python. Khóa học tập trung vào việc thấu hiểu nguyên lý hoạt động và xây dựng nền tảng vững chắc để có thể mở rộng thành dự án cá nhân, thay vì chỉ chú trọng vào mức độ hoàn thiện của sản phẩm.

Khóa học này bắt đầu từ câu hỏi “Nếu tôi ở trên tàu Titanic, liệu tôi có thể sống sót không?”, từ đó phát triển một mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế và hoàn thiện một dự án full-stack để cung cấp dịch vụ đó trên web. Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình phát triển AI và web, từ xây dựng mô hình Deep Learning bằng PyTorch, thiết lập máy chủ backend với FastAPI, cho đến triển khai giao diện người dùng bằng Next.js.

Đây là khóa học thực tế giúp bạn tự tay tạo ra một ứng dụng hẹn giờ bằng React, Electron, Zustand và triển khai nó trên đa nền tảng (Windows, macOS, Linux). Bắt đầu với việc phát triển web React quen thuộc, quản lý trạng thái toàn cục thông qua Zustand, và cho đến khi triển khai GUI cuối cùng, bạn có thể học được toàn bộ quy trình phát triển ứng dụng desktop!

Trong khóa học này, chúng ta sẽ thực hành từng bước cách sử dụng React và FastAPI để xây dựng các tính năng mạng xã hội như bình chọn thời gian thực, bình luận, yêu thích, cũng như cách tích hợp các hệ thống thanh toán (Kakao Pay, Toss Pay, v.v.) để tạo ra doanh thu.

🔥 Xây dựng nền tảng tùy chỉnh để học chữ Hán! Hãy tự mình triển khai sổ tay từ vựng chữ Hán, hoạt ảnh thứ tự nét vẽ và cả nhận dạng viết tay bằng cách sử dụng Google Gemini AI và Firestore!

🔥 Xác thực người dùng Firebase, hoàn thành chỉ với HTML + Tailwind CSS + JavaScript thuần túy! Đến cả đăng nhập xã hội·điện thoại·xác thực vị trí, xây dựng hệ thống tài khoản dễ dàng và nhanh chóng mà không cần backend phức tạp.

Đây là khóa học tập trung vào thực hành tạo lợi nhuận, nơi bạn sẽ tự tay phát triển hệ thống giao dịch tự động cho coin/chứng khoán và áp dụng các chiến lược giao dịch thực tế như Grid (lưới), đường trung bình động (MA), DCA (nhồi lệnh) vào giao dịch thật. Khóa học bao gồm thực hành giao dịch thực tế sử dụng API của Upbit, Binance, Korea Investment & Securities (Kiwoom Securities), tạo bot giao dịch tự động 24 giờ thông qua triển khai đám mây (cloud), và giải thích các chiến lược thực chiến để kiếm lời. #Quant #Bitcoin #ThuậtToán #ĐầuTư #TàiChính #GiaoDịchTựĐộng #Bot #Agent #AI #OpenClaude #ClaudeCode

Đây là bài giảng trong đó bạn tìm hiểu khái niệm về mô hình Gemini của Google và cách sử dụng API Gemini cũng như tạo các ứng dụng AI khác nhau bằng Streamlit.

Mới dùng Flutter ư? Flutter Contributor sẽ hướng dẫn bạn từ đầu! Bắt đầu phát triển Flutter với dự án AI ứng dụng Gemini.

Khóa học này bắt đầu từ câu hỏi “Nếu tôi ở trên tàu Titanic, liệu tôi có thể sống sót không?”, từ đó phát triển một mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế và hoàn thiện một dự án full-stack để cung cấp dịch vụ đó trên web. Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình phát triển AI và web, từ xây dựng mô hình Deep Learning bằng PyTorch, thiết lập máy chủ backend với FastAPI, cho đến triển khai giao diện người dùng bằng Next.js.

Phân tích văn bản tiếng Hàn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng Python Trực quan hóa Word Cloud, phân tích hình thái học, mô hình hóa chủ đề, phân cụm, phân tích độ tương đồng, túi từ và TF-IDF để vector hóa dữ liệu văn bản, phân loại văn bản bằng máy học và học sâu, phương pháp sử dụng Hugging Face

Chỉ trong 30 phút, hãy phát triển web full-stack dịch đa ngôn ngữ với ChatGPT API, và ngay cả khi bạn không hề biết gì về AI, hãy thử tích hợp trí tuệ nhân tạo tiên tiến nhất (ChatGPT API) vào sản phẩm của mình!

Khóa học Xây dựng hệ thống thanh toán thực tế, học thông qua mã và cung cấp kiến ​​thức cần thiết để triển khai một hệ thống thực tế.

Sử dụng khung web đại diện của Python, django, chúng tôi sẽ triển khai dịch vụ web được mô phỏng theo thiết kế bố cục dạng thẻ độc đáo của Pinterest.

Bạn đang gặp khó khăn trong việc tích hợp thanh toán cho dịch vụ web? Hãy thử áp dụng thanh toán vào dịch vụ của bạn một cách nhanh chóng thông qua Django và I'mport.

Sê-ri Bạn có thể làm được gì với ChatGPT?, Tạo ứng dụng tự động giao dịch chứng khoán và báo cáo đầu tư trên web!

Triển khai từng bước từ lý thuyết đến code cho PixArt dựa trên Transformer mới nhất và SANA thích ứng nhẹ. Dựa trên DDPM·DDIM·LDM·DiT đã đề cập trong phần I·II, hoàn thành theo hướng thực hành từ kết nối text encoder, sampler (DDIM/ODE), điều chỉnh v-prediction/CFG, đến fine-tuning phong cách dữ liệu quy mô nhỏ.

Năm 2025, kỷ nguyên của Physical AI (AI vật lý) mà Jensen Huang đã trực tiếp đề cập đang đến, cùng với Perception AI, Generative AI và Agentic AI. Hãy cùng trực tiếp trải nghiệm Physical AI một cách nhanh chóng và đơn giản. Trải nghiệm Physical AI cùng với thư viện LeRobot của HuggingFace và robot thực tế.

RAG(Retrieval-Augmented Generation) từ lý thuyết đến RAG đa phương thức và dựa trên agent mới nhất! Đây là khóa học thực hành được thiết kế để cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được. Từ review paper đến triển khai code thực tế, được thiết kế để những người mới tiếp cúc với RAG cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Khóa học này giải thích các khái niệm cơ bản về LLM và GPT một cách dễ hiểu để bất kỳ ai cũng có thể nắm bắt được. Học viên có thể trực tiếp sử dụng GPT API để tạo chatbot và chạy trên web bằng Streamlit. Thông qua trải nghiệm từ cơ bản đến thực hành, bạn có thể xây dựng nền tảng vững chắc cho những bước đầu tiên trong việc ứng dụng AI.

Bạn sẽ tìm hiểu cách bắt đầu phát triển dự án ứng dụng web bằng Django (2.0 trở lên) và sử dụng nội dung khóa học, bạn sẽ có thể tạo một trang web bảng thông báo đơn giản không phải thành viên và chạy nó trên AWS.

Tại sao Attention lại cần thiết và cách thức hoạt động của nó được hiểu thông qua 'việc triển khai trực tiếp bằng code'. Khóa học này xuất phát từ những hạn chế cấu trúc của mô hình RNN và Seq2Seq, xác minh thông qua thí nghiệm vấn đề nghẽn cổ chai thông tin do context vector cố định tạo ra, vấn đề phụ thuộc dài hạn và giải thích một cách tự nhiên cách Attention đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế đó. Không chỉ đơn thuần giới thiệu khái niệm, mà trực tiếp xác nhận qua thí nghiệm những hạn chế cấu trúc của RNN và vấn đề nghẽn cổ chai thông tin của Seq2Seq, và triển khai từng cái một **Bahdanau Attention(attention cộng)** và **Luong Attention(attention tích vô hướng)** đã xuất hiện để giải quyết vấn đề này, hiểu rõ sự khác biệt giữa chúng. Mỗi attention Hình thành mối quan hệ Query–Key–Value theo cách nào, Có những khác biệt toán học·trực quan nào trong quá trình tính toán trọng số, Tại sao lại không thể không dẫn đến các mô hình thế hệ sau Đặc tính và dòng chảy tiến hóa đó được kết nối một cách tự nhiên. Cách Attention nhìn nhận câu và từ, Cách mỗi từ được gán tầm quan trọng và tích hợp thông tin được học tập dưới dạng công thức → trực quan → code → thí nghiệm liên kết thành một. Khóa học này là quá trình xây dựng 'thể lực cơ bản' để hiểu đúng Transformer, giúp hiểu sâu sắc tại sao khái niệm Attention lại mang tính cách mạng, và tại sao tất cả các mô hình NLP hiện đại sau này (Transformer, BERT, GPT, v.v.) lại lấy Attention làm thành phần cốt lõi. Đây là khóa học được tối ưu hóa cho những học viên muốn thể hóa dòng chảy RNN → Seq2Seq → Attention không phải bằng khái niệm mà bằng code và thí nghiệm.

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.

Khóa học này là một masterclass thực chiến tập trung vào việc chinh phục hoàn toàn quá trình tiến hóa của Diffusion Model thông qua các bài báo và mã nguồn. Học viên sẽ học từ nguyên lý bài báo đến việc trực tiếp triển khai các mô hình cốt lõi của AI sinh tạo như DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model) và DDIM. Khóa học phân tích từng bước bối cảnh xuất hiện của từng mô hình, công thức toán học, cấu trúc mạng (U-Net, VAE, Transformer), quá trình học (Noise Schedule, Denoising Step), và những ý tưởng dẫn đến cải thiện hiệu suất. Học viên sẽ trực tiếp lập trình tất cả các mô hình dựa trên PyTorch, không chỉ dừng lại ở việc hiểu bài báo mà còn có được 'khả năng thực tế để tái tạo và ứng dụng'. Ngoài ra, thông qua việc so sánh sự khác biệt và dòng chảy phát triển giữa các mô hình, học viên sẽ hiểu rõ cách chúng được mở rộng. Khóa học này kết hợp lý thuyết·mã nguồn·thực hành thành một, cung cấp hành trình để nghiên cứu viên·nhà phát triển·nhà sáng tạo đều có thể học hỏi một cách có hệ thống về sự tiến hóa của mô hình sinh tạo. Hãy bắt đầu ngay bây giờ trải nghiệm vượt qua việc 'đọc' bài báo, trực tiếp triển khai để 'hiểu và tái sáng tạo'.

★PYTHON★ Đây là khóa học cơ bản về phát triển Server sử dụng Fast API. Hãy học cách phát triển Server dễ dàng, nhanh chóng và đơn giản bằng cách sử dụng nhiều gói như Fast API, SQLAlchemy, Pydantic, Starlette! Đừng lo lắng vì chúng tôi đã chuẩn bị sẵn cả tệp sao lưu DB và kết nối với PostgreSQL! Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn về "cơ bản" về UI Design sử dụng Dash và Plotly và cung cấp cả Source Code được sử dụng trong khóa học :)

Tiếp thị kỹ thuật số kiếm tiền như Naver Mua sắm và Coupang Partners đòi hỏi sự nhất quán, nhưng tiếp cận nó một cách dễ dàng và hiệu quả thông qua phân tích khoa học và tự động hóa. Chúng tôi sẽ dạy cho bạn những bí quyết chính để tạo một chương trình thu thập và phân tích các sản phẩm, từ khóa, blog và thông tin mua sắm phổ biến.