Học hỏi tư duy làm việc thông minh (Smart Work Mindset) và các kỹ năng thực tế để tồn tại trong môi trường kinh doanh thay đổi nhanh chóng. Khóa học bao quát toàn diện các kỹ năng làm việc thiết yếu cho nhân viên văn phòng hiện đại, từ cách sử dụng các công cụ năng suất mới nhất như ChatGPT, Notion đến tư duy sáng tạo - logic, quản lý thời gian và năng lực lãnh đạo.

Tìm hiểu về các khái niệm cốt lõi và nguyên lý hoạt động của AI vật lý (Physical AI), được hiện thực hóa thông qua robot, xe tự hành và máy bay không người lái thay vì chỉ giới hạn trên màn hình. Hiểu rõ cơ chế Cảm biến - Nhận diện - Hành động, học tập dựa trên bản sao số (Digital Twin), tầm quan trọng của dữ liệu hiện thân (Embodied Data), đồng thời khám phá cục diện cạnh tranh công nghệ toàn cầu và phương hướng chiến lược của Hàn Quốc thông qua các ví dụ thực tế trong các lĩnh vực công nghiệp như sản xuất, di động và nông nghiệp.

Cùng với Giáo sư Lee Soon-chil, chuyên gia hàng đầu về máy tính lượng tử tại Hàn Quốc, bạn sẽ được học tập một cách hệ thống từ các nguyên lý cốt lõi của công nghệ lượng tử đến sức ảnh hưởng trong kinh doanh. Thông qua các khái niệm cơ bản của cơ học lượng tử, nguyên lý hoạt động của máy tính lượng tử và các ví dụ ứng dụng trong công nghiệp, bạn sẽ hoàn thiện tư duy lượng tử (Quantum Literacy) để hiểu rõ trước những thay đổi công nghệ trong tương lai và thiết lập chiến lược.

Học tập một cách hệ thống về cấu trúc bên trong và nguyên lý hoạt động của Apache Kafka, công nghệ cốt lõi trong truyền phát dữ liệu thời gian thực. Từ những khái niệm cơ bản đến xây dựng cụm (cluster), phát triển client và ứng dụng vào microservices, bạn sẽ tiếp thu mọi kiến thức và bí quyết cần thiết trong thực tế để trang bị năng lực vận hành Kafka một cách ổn định.

Chúng ta sẽ tìm hiểu những thay đổi mà công nghệ AI mang lại cho toàn bộ ngành tài chính thông qua nhiều ví dụ khác nhau như fintech, đầu tư, rủi ro tín dụng và phát hiện gian lận. Thông qua các bài thực hành sử dụng thư viện Python, bạn sẽ hiểu được cách áp dụng và hiểu biết chiến lược về AI trong tài chính, đồng thời học cách tích hợp AI tạo sinh vào các dịch vụ tài chính một cách an toàn.

Bắt đầu từ việc cài đặt và hiểu cấu trúc MariaDB, bạn sẽ học từng bước từ viết truy vấn SQL, sử dụng hàm, cho đến Join và truy vấn con (subquery). Thông qua việc thực hành các tính năng cốt lõi trong thực tế như thiết kế bảng, quản lý hiệu suất, sao lưu và phục hồi, bạn sẽ hoàn thiện năng lực thực chiến cần thiết cho việc phát triển và vận hành cơ sở dữ liệu.

Học cách quản lý hiệu quả toàn bộ quy trình dự án bằng cách áp dụng các nguyên tắc cốt lõi của quy trình Agile vào Jira và Confluence. Từ việc lựa chọn ưu tiên công việc đến việc hệ thống hóa tài sản tri thức, bạn sẽ được rèn luyện kỹ năng tối đa hóa hiệu quả dự án thông qua việc nắm vững cách sử dụng các công cụ cộng tác tập trung vào thực tiễn.

Đây là khóa học viết mã sạch (clean code) thực tiễn dành cho các nhà phát triển đã hoàn thành kiến thức cơ bản về Python. Bạn sẽ được học các phương pháp cụ thể để viết mã có tính dễ đọc cao và dễ bảo trì, đồng thời nâng cao kỹ năng lập trình có thể áp dụng ngay vào các dự án thực tế thông qua bí quyết của các lập trình viên chuyên nghiệp.

Học tập một cách hệ thống về Docker, công cụ cốt lõi trong triển khai ứng dụng dựa trên container, từ cơ bản đến thực tiễn. Bắt đầu từ cấu trúc cơ bản và các câu lệnh của Docker, bạn sẽ phát triển năng lực thực hành có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế, bao gồm đóng gói container trong môi trường kiến trúc microservices, tự động hóa triển khai và tiêu chuẩn hóa môi trường vận hành.

Tìm hiểu cách phát triển các ứng dụng Cloud Native bằng cách sử dụng Kubernetes, tiêu chuẩn trong điều phối container. Bạn có thể tiếp thu các kỹ năng thực hành có thể áp dụng ngay tại nơi làm việc, từ các khái niệm cốt lõi của Kubernetes đến việc triển khai ứng dụng thực tế và tự động hóa vận hành. Tìm hiểu cách xây dựng quy trình triển khai và quản lý tài nguyên hiệu quả bằng cách tích hợp môi trường phát triển và môi trường vận hành.

Đây là quá trình hợp tác với các đại lý AI dựa trên nguyên tắc kỹ thuật nhắc nhở (Prompt Engineering) TARS để phát triển các dịch vụ web thực tế. Bạn sẽ được tích lũy kinh nghiệm phát triển full-stack bao quát cả front-end và back-end, từ việc tạo các thành phần UI/UX đến các chức năng CRUD, liên kết API và trực quan hóa dữ liệu, để cuối cùng hoàn thiện ý tưởng của bản thân thành một MVP có thể thực thi được.

Trong thời đại cần xử lý dữ liệu linh hoạt vượt qua giới hạn của SQL, chúng ta sẽ học tất cả về MongoDB. Từ khái niệm NoSQL đến cài đặt, thực hành CRUD, pipeline tổng hợp, tìm kiếm văn bản và lập chỉ mục, bạn sẽ được học từng bước một. Đồng thời, hoàn thiện năng lực ứng dụng thực tiễn thông qua việc liên kết thu thập dữ liệu (crawling) bằng Python và xây dựng môi trường container.

Trong kỷ nguyên AI và Big Data, bạn đã và đang khai thác dữ liệu của tổ chức mình một cách hiệu quả chưa? Khóa học này sẽ giúp bạn phát triển các năng lực thiết yếu để đọc và giải thích dữ liệu, từ nền tảng tư duy thống kê đến các nguyên lý cốt lõi của Machine Learning và Deep Learning. Hãy trở thành một nhà lãnh đạo thực thụ, có khả năng phát hiện các quy luật trong sự biến động và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

Đây là khóa học dành cho những người mới bắt đầu tiếp cận với React - một kỹ năng thiết yếu trong phát triển Frontend. Khóa học giải thích các khái niệm khó một cách dễ hiểu, giúp bạn nắm vững từ nguyên lý cơ bản đến cách ứng dụng thực tế của React một cách tự nhiên thông qua việc học tập trung vào thực hành. Chúng tôi sẽ chỉ ra những điểm mà người mới bắt đầu thường gặp khó khăn, đồng thời giúp bạn phát triển thành một nhà phát triển React tự tin thông qua các dự án thực hành.

Đây là khóa học giúp bạn tự xây dựng chương trình tự động giao dịch chứng khoán và tiền điện tử bằng cách tận dụng ChatGPT mà không cần kiến thức về lập trình. Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình từ thu thập dữ liệu, phát triển mô hình dự đoán, hệ thống gợi ý mã đầu tư cho đến giao dịch tự động thực tế, qua đó đồng thời tiếp thu kỹ năng phát triển ứng dụng AI và kiến thức đầu tư tài chính.

Học cách giảm thiểu rủi ro tiếp thị thông qua AI và thực hiện hiệu quả toàn bộ quy trình từ xây dựng thương hiệu, cá nhân hóa tiếp thị đến sản xuất nội dung. Từ kiến thức cơ bản về kỹ thuật đặt câu lệnh (prompt engineering) đến ứng dụng thực tế, chúng tôi cung cấp các phương pháp sử dụng AI thiết yếu dành cho những người làm tiếp thị.

Học tập một cách hệ thống từ ChatGPT đến AI tạo hình ảnh/video, và cả các công cụ no-code, bao gồm nguyên lý và cách sử dụng thực tế của các công nghệ AI tạo sinh mới nhất. Thông qua 7 chủ đề cốt lõi như kỹ thuật đặt câu lệnh (prompt engineering), sử dụng Copilot, và các tiện ích mở rộng AI, bạn có thể tối đa hóa hiệu suất công việc và nuôi dưỡng khả năng giải quyết vấn đề một cách sáng tạo.

Giải thích các nguyên lý hoạt động của các hệ thống IT phức tạp như máy chủ, mạng, đám mây và hạ tầng AI thông qua những ví dụ so sánh đời thường dễ hiểu. Khóa học giúp những người không chuyên có thể học tập một cách hệ thống các kiến thức nền tảng cốt lõi để giao tiếp trôi chảy với các chuyên gia kỹ thuật và đưa ra các quyết định hợp lý trong môi trường kỹ thuật số.

Dưới góc nhìn nhân văn như văn học, điện ảnh, âm nhạc và lịch sử, chúng ta sẽ dễ dàng thấu hiểu khái niệm cũng như nguyên lý của AI tạo sinh, đồng thời khám phá những ảnh hưởng văn hóa và sự thay đổi trong cuộc sống mà AI mang lại. Chương trình cung cấp những hiểu biết thực tiễn và chiến lược về cách các cá nhân và doanh nghiệp nên ứng phó và chuẩn bị như thế nào trong kỷ nguyên AI.

Giờ đây, AI của bạn không còn nằm trên đám mây nữa. Nó chạy trực tiếp ngay trong máy tính xách tay của bạn. Sử dụng LM Studio và Ollama, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng môi trường Private AI vận hành hoàn toàn cục bộ (local), từ xử lý dữ liệu, phân tích tài liệu cho đến tạo mã nguồn. Không lo ngại về bảo mật, không tốn chi phí, và nhanh hơn nữa — Hãy nâng tầm từ việc "biết dùng AI" sang mức độ "trực tiếp làm chủ AI".

[Lộ trình chiến lược nhằm kiểm soát hệ thống và ngăn ngừa suy thoái nhận thức trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo] 1. Lời mở đầu: Quyền chủ động công nghệ và Quyền chỉ huy chiến lược (Strategic Command vs. Passive Dependence) Thông qua những hiểu biết cốt lõi rút ra từ 40 năm nghiên cứu và phát triển (R&D) ô tô và quản trị doanh nghiệp, một điểm quan trọng là chủ thể mất đi quyền kiểm soát công nghệ có khả năng cao sẽ trở thành kẻ lệ thuộc thay vì là người thụ hưởng hệ thống. Đặc biệt, sự lan tỏa của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) - thứ có thể ví như những động cơ hiệu suất cao - đang đặt con người trước ngã rẽ: hoặc dừng lại ở mức độ "hành khách thụ động" về mặt kỹ thuật, hoặc vươn lên trở thành "chỉ huy chiến lược" làm chủ hệ thống. Sự phụ thuộc bừa bãi vào AI quan sát được hiện nay đang đẩy nhanh hiện tượng "thuê ngoài nhận thức (Cognitive Offloading)", tức là ủy thác hoàn toàn cơ chế tư duy và phân tích vốn có của con người cho máy móc. Điều này dẫn đến việc vô hiệu hóa mạng lưới kiểm soát điều hành (ECN) của não bộ, và về lâu dài, có nguy cơ kéo theo cuộc khủng hoảng cấu trúc mang tên "suy thoái nhận thức (Cognitive Atrophy)", gây suy giảm chức năng thùy trán. Khóa học này nhằm đề xuất các phương pháp luận chiến lược để tăng cường năng lực nhận thức và bảo vệ chủ quyền trí tuệ của con người nhằm ứng phó với tình trạng khủng hoảng trí tuệ này. 2. 5 phương pháp luận cốt lõi để bảo vệ chủ quyền nhận thức ① Duy trì tính dẻo dai nhận thức và thiết kế tải trọng nhận thức có chủ đích (Cognitive Gym) Sự tiện lợi của AI khi cung cấp câu trả lời tức thì và mượt mà cho người dùng có thể gây ra sự đứt gãy trong tư duy và bỏ qua quá trình xem xét phản biện. Để ngăn chặn điều này, cần thiết kế các "ma sát nhận thức (Cognitive Friction)" có chủ đích trong quy trình làm việc. Bằng cách tận dụng ngược lại các chức năng tự động hóa của AI để cưỡng ép trì hoãn và đào sâu quá trình tư duy của con người, chúng ta cần thực hiện song song các bài huấn luyện nâng cao nhằm kích thích tính dẻo dai thần kinh (Neuroplasticity) và nâng cao ngưỡng tư duy của não bộ. ② Xây dựng hệ thống kiểm chứng đối kháng dựa trên Hệ thống đa tác nhân (MAS) Hệ thống nhận thức của con người rất dễ bị tổn thương bởi "định kiến tự động hóa (Automation Bias)", tức là xu hướng chấp nhận các sản phẩm của AI một cách thiếu phản biện. Để bù đắp cho định kiến này, ngoài mô hình chính thực hiện theo chỉ thị của người dùng, chiến lược vận hành một "Tác nhân phê bình (Critique Agent)" hoặc một "Red Team" ảo để phân tích và tấn công các lỗ hổng logic là rất hiệu quả. Điều này mang lại hiệu quả kích hoạt chức năng "Hệ thống 2 (tư duy chậm/suy xét)" theo định nghĩa của Daniel Kahneman bằng cách cưỡng ép quá trình xây dựng logic phòng thủ liên tục. ③ Thực hiện phương pháp học tập Track đôi (Dual-Track) dựa trên năng lực đọc hiểu và RQTDW Năng lực kiểm chứng các công cụ kỹ thuật số tỷ lệ thuận với hệ thống tư duy cơ bản kiểu truyền thống (analog). Trong khi duy trì năng lực đọc hiểu để nắm bắt sâu sắc ngữ cảnh của văn bản, người dùng được khuyến nghị nên thuần thục lộ trình 5 bước RQTDW như sau: Read (Đọc sâu): Thực hiện nắm bắt đa chiều về nguồn thông tin. Question (Đặt câu hỏi): Đặt ra các câu hỏi phản biện về tính nhất quán logic và tính hợp lệ của các tiền đề. Think (Đối diện mâu thuẫn): Phân tích và suy ngẫm về các mối quan hệ xung đột giữa các thông tin và các lỗ hổng logic. Discuss (Thảo luận sâu): Đa dạng hóa các luận điểm thông qua thảo luận ảo hoặc thực tế. Write (Tái cấu trúc): Tinh lọc kết quả của tư duy mở rộng bằng ngôn ngữ riêng của con người để nội hóa một cách hệ thống. ④ Áp dụng quy trình làm việc Sandwich (Sandwich Workflow) để làm rõ trách nhiệm Việc ủy thác toàn bộ quá trình làm việc cho AI có nguy cơ cao gây ra tê liệt nhận thức, do đó, việc thiết lập một quy trình làm việc nghiêm ngặt nhằm tách biệt cấu trúc vai trò của con người và AI là điều thiết yếu. Giai đoạn thiết kế ngữ cảnh (Top Bun): Việc thiết lập mục đích công việc, đưa ra các điều kiện ràng buộc và thiết kế toàn bộ kiến trúc phải được thực hiện dưới sự chủ trì của con người. Giai đoạn xử lý dữ liệu (Meat): Ủy thác cho AI các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tiêu tốn nguồn lực lớn như tính toán, sắp xếp dữ liệu khổng lồ và soạn thảo bản thảo sơ bộ. Giai đoạn kiểm chứng cuối cùng (Bottom Bun): Đưa việc phán đoán đạo đức, kiểm chứng chéo chính xác các sự thật (Fact-check) và gán giá trị cuối cùng trở lại phạm vi trách nhiệm của con người để đảm bảo tính ổn định của hệ thống. ⑤ Kiểm soát ảo giác và tăng cường ranh giới nhận thức thông qua mô hình SIFT AI mang đặc tính của một "con vẹt xác suất", kết hợp các token dựa trên tần suất xác suất mà không có sự hiểu biết thực sự về ý nghĩa. Do đó, cần cảnh giác với "ảo tưởng về tri thức" khi bị mê hoặc bởi các đầu ra trôi chảy của AI. Để làm được điều này, phải áp dụng nghiêm ngặt giao thức kiểm chứng sự thật 3 bước và mô hình SIFT vào thực tế. Thói quen đọc ngang (Lateral Reading) - truy xuất nguồn gốc và đối chiếu với dữ liệu bên ngoài - sẽ trở thành cơ chế then chốt để ngăn chặn việc "đi nhờ xe" về mặt trí tuệ, vốn là hệ quả của việc bằng lòng với sự tiện lợi công nghệ. 3. Kết luận: Sứ mệnh chiến lược của người lái tàu siêu thông minh Hiện tượng trí thông minh được biểu hiện thông qua thiết kế kỹ thuật, nhưng chủ thể cốt lõi để kiểm soát nó theo hướng có ý nghĩa và tạo ra giá trị kinh doanh vẫn là năng lực tư duy nghiêm túc của con người. Khóa học Masterclass này được thiết kế để giúp học viên có được năng lực của một "người lái tàu siêu thông minh", kiểm soát nguồn động lực mạnh mẽ mang tên AI và thiết kế hệ thống của tổ chức. Hãy tăng cường sức mạnh nhận thức của từng thành viên và chủ động ứng phó với các thách thức công nghệ. Khi sự kiểm soát kỹ thuật nghiêm ngặt kết hợp với năng lực nhận thức nâng cao, trí tuệ nhân tạo mới thực sự vận hành như một tài sản chiến lược thúc đẩy sự tăng trưởng bền vững của các thành viên và tổ chức.

Khi AI nhanh chóng len lỏi vào đời sống hàng ngày và toàn bộ các ngành công nghiệp, các kỹ thuật tấn công nhắm vào chúng cũng đang đồng thời tiến hóa. Khóa học này là một chương trình tập trung vào thực hành, giúp người học hiểu rõ các mối đe dọa bảo mật mới nhất xoay quanh AI tạo sinh và LLM, tự động hóa các tác vụ bảo mật bằng cách tận dụng AI, đồng thời trải nghiệm thực tế từ các cuộc tấn công bẻ khóa (jailbreak) LLM cho đến các phương pháp phòng thủ.

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.

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.

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.

Nếu bạn muốn tạo ra dịch vụ AI riêng của mình mà không cần coding, khóa học này chính là giải pháp hoàn hảo. Sử dụng nền tảng nocode Dify, bạn có thể tạo ra ứng dụng AI chất lượng cao chỉ với ý tưởng. Thay vì lý thuyết phức tạp, khóa học được cấu trúc tập trung vào dự án thực tế, giúp cả người mới bắt đầu với AI và nhân viên văn phòng đều có thể phát triển năng lực thực tiễn.

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.

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!

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!

Chúng tôi sẽ tạo nhiều chức năng bằng Spring WebFlux. Thông qua khóa học này, bạn có thể nắm vững các khái niệm cần thiết và cách triển khai thực tế của WebFlux.

[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).

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 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.

Tìm hiểu về kiến trúc LLM dựa trên Transformer và chiến lược sử dụng GPU, đồng thời thực hành trực tiếp quy trình phục vụ (serving) thực tế bằng vLLM. Khóa học bao gồm toàn bộ quy trình làm việc thực tế từ xây dựng đường ống hệ thống AI đến giám sát và sử dụng đa GPU, được thiết kế để người học có thể hiểu một cách trực quan thông qua hình ảnh và thực hành mà không cần các công thức phức tạp.

Đây là hướng dẫn thực hành về cách sử dụng Model Context Protocol (MCP) để liên kết với IntelliJ và phát triển nhanh hơn.