Tôi sẽ biến bố tôi, người thậm chí còn không biết đến sự tồn tại của Claude, trở thành một AI NATIVE trong thời gian ngắn nhất.

Đồng nghiệp của bạn đã làm việc với Claude Code rồi, còn bạn vẫn đang làm mọi thứ thủ công sao? Đừng lo lắng! Chỉ cần tham gia khóa học này, bạn cũng sẽ trở thành cao thủ Vibe Coding.

Mỗi lần mở cửa sổ mới, sao chép rồi dán vào tin nhắn — hôm nay là ngày cuối cùng! Khóa học thực hành OpenClaw, trợ lý AI của riêng tôi, người trực tiếp làm việc thay bạn

Xin chào, tôi là Dante. Với sự kết hợp giữa Codex × Hermes, tôi sẽ trực tiếp xây dựng một văn phòng AI một thành viên trong vòng 8 tuần, nơi một người điều hành có thể đồng thời vận hành 4 công ty con (văn bản, video ngắn, dữ liệu, tài chính).

Nghiên cứu AI cơ bản với Perplexity, giờ đây hoàn thiện cả báo cáo chiến lược! Lớp học thực hành tự động hóa công việc 'chốt đơn trong 10 phút' đã được chứng minh bằng kết quả.

Tự động hóa công việc bằng AI + Tạo thêm thu nhập chỉ với một cú nhấp chuột!!! Bạn đang ngần ngại bắt đầu với Make - "trùm cuối" của tự động hóa công việc - vì những thiết lập và tính năng phức tạp? Hãy tự mình hiện thực hóa quy trình tự động hóa hằng mơ ước thông qua bài giảng từng bước cực kỳ dễ hiểu dành cho cả người mới bắt đầu.

Học cách sử dụng AI thông qua các câu lệnh (prompt) có thể áp dụng vào công việc thực tế và chiến lược xây dựng tổ chức AX (Chuyển đổi AI). Bằng cách tiếp cận hệ thống theo đơn vị quy trình làm việc (workflow), bạn sẽ tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và hoàn thiện giải pháp tự động hóa tập trung vào thực tiễn, có thể áp dụng ngay tại hiện trường.

Tùy thuộc vào cách bạn viết câu lệnh (prompt), khả năng của AI có thể được mở rộng đến vô hạn. Lợi ích đạt được từ việc cộng tác với AI phụ thuộc vào sự rõ ràng của câu hỏi và việc cung cấp thông tin tiền đề. Giờ đây, hãy tận dụng GPTs một cách đúng đắn để thực hiện các công việc hiệu quả và đúng mục đích.

Nếu bạn theo dõi OpenClaw đến phần 1 và 2, cuối cùng bạn sẽ thấy mình đang yêu cầu một agent duy nhất làm mọi thứ. Đến một lúc nào đó, các prompt sẽ bị rối, bộ nhớ bị lẫn lộn, các thư mục trở nên lộn xộn và bạn sẽ cảm thấy bế tắc, không biết phải sắp xếp lại như thế nào. Bài giảng này là "Phần nhập môn Multi-Agent (Phần 2.5)", giúp bạn tiến thêm một bước nữa từ điểm bế tắc đó. Trong khi vẫn duy trì chỉ một bot duy nhất, chúng ta sẽ tách vai trò thành hai agent: planner (người lập kế hoạch) / editor (người biên tập). Bằng cách kết nối mỗi agent với các workspace và chủ đề diễn đàn Telegram khác nhau, chúng ta sẽ trực tiếp tạo ra một cấu trúc mà "agent phản hồi sẽ khác nhau tùy thuộc vào việc bạn nói chuyện ở phòng nào". Sau khi hoàn thành thực hành, trong môi trường của bạn sẽ thực sự có: - File cấu hình định nghĩa hai agent: `content_planner` và `content_editor`, - Cấu trúc thư mục nội dung được tách biệt giữa lập kế hoạch và bản thảo, - Nhóm Telegram với các chủ đề diễn đàn có các agent khác nhau phụ trách, - Và một bản thảo giới thiệu khóa học Infrun được tạo ra bởi sự hợp tác của hai agent này. Nói cách khác, bài giảng này là một lớp học thực hành giúp bạn thiết kế bước đầu tiên để nâng cấp bot Telegram từ "một trợ lý AI" thành "một đội ngũ AI nhỏ với các vai trò chuyên biệt".

AI có thể thay mặt tôi viết bài trên Slack và Notion sao? Hãy làm việc thông minh hơn với MCP, công nghệ vượt qua những giới hạn của AI truyền thống!

"AI không thay thế con người. Nhưng những người làm chủ được AI sẽ thay thế những người phụ thuộc vào AI." Trong kỷ nguyên AI, khi việc tạo ra kết quả trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, thì tư duy và khả năng giải quyết vấn đề của con người lại càng trở nên quan trọng. Kim Jae-seong, cựu tư vấn viên của McKinsey, sẽ hướng dẫn bạn từng bước từ khả năng giải quyết vấn đề vượt trội bằng AI, chiến lược nghiên cứu mạnh mẽ cho đến chiến lược thuyết phục để hiện thực hóa kết quả.

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.

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.

Nội dung này cung cấp hướng dẫn thực tế để các cơ quan công quyền và tổ chức phi lợi nhuận có thể sử dụng AI tạo sinh một cách hiệu quả. Bắt đầu từ những nguyên tắc cơ bản khi cộng tác với AI tạo sinh, nội dung được thiết kế để người học có thể áp dụng ngay các phương pháp phù hợp với từng tình huống thông qua việc trình bày từng bước các ví dụ ứng dụng cụ thể như tóm tắt thông tin, soạn thảo văn bản và nâng cao năng lực làm việc.

Khóa học nhập môn giúp bạn nắm vững cốt lõi của LLM, Agents và RAG với API đơn giản hóa của LangChain v1.0+ và các LLM miễn phí (Gemini · Groq · Ollama) mà không cần lo lắng về việc đăng ký thẻ tín dụng.

Thêm Copilot vào MS Office thì sao? Hướng dẫn hoàn hảo giúp tối đa hóa năng suất làm việc! Cung cấp quy trình học tập bài bản để vận dụng M365 Copilot hiệu quả vào thực tiễn.

Bây giờ trí tuệ nhân tạo không còn là một lựa chọn mà là một điều cần thiết. Tìm hiểu cách hiểu và sử dụng M365 Co-Pilot, trợ lý AI thông minh cho công việc của bạn.

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.

AI, chìa khóa mở ra thế giới thống kê "AI giúp dễ dàng xử lý các nguyên lý thống kê phức tạp và kỹ thuật phân tích, từ đó khám phá ý nghĩa ẩn giấu trong dữ liệu và cung cấp những hiểu biết sâu sắc để đưa ra quyết định tốt hơn. AI giờ đây đã vượt xa vai trò của một máy tính phức tạp trong thống kê, trở thành người bạn đồng hành hỗ trợ tư duy thống kê."

Thời đại ích kỷ, nơi chỉ những người biết cách tận dụng AI đúng cách mới có thể tạo ra thu nhập. Khái niệm cơ bản về phát triển web tạo lợi nhuận & hướng dẫn thực tế mà bạn nhất định phải biết để giao việc cho các AI Coding Agent một cách "chuẩn chỉnh". Từ tư duy có thể lập trình mà không cần viết một dòng code nào, đến phương pháp thực tế để tạo ra sản phẩm với giá 0 đồng, và cả những nội dung về việc thành lập doanh nghiệp thực tế cũng như xử lý thuế. Đây là hướng dẫn lập trình web tạo lợi nhuận bằng AI chứa đựng những hiểu biết sâu sắc được tích lũy từ thực tế.

Giải pháp AI tối đa hóa đổi mới và hiệu quả! Đưa doanh nghiệp của bạn vươn lên một tầm cao mới.