Nhập môn xây dựng nền tảng trang trại thông minh - IoT Smart Farm bắt đầu với Arduino và AI Tutor

Học sinh trung học phổ thông sử dụng hệ thống AI-SPARS để phân tích điểm số nội trú, điểm thi thử và các hoạt động trong học bạ, từ đó tìm kiếm chuyên ngành và trường đại học mong muốn. Đây là khóa học dự án hướng nghiệp và tuyển sinh theo hình thức thực hành, nơi học sinh trực tiếp thiết kế lộ trình theo từng năm học và chiến lược thực hiện để đạt được mục tiêu vào đại học thông qua việc so sánh các phương thức tuyển sinh đa dạng như xét tuyển sớm (Su-si) hay xét tuyển theo điểm thi (Jeong-si). Đây là khóa học thực hành giúp học sinh trung học phổ thông sử dụng AI-SPARS để phân tích thông tin điểm số và học bạ của bản thân, từ đó tìm kiếm chuyên ngành, trường đại học, khoa và các phương thức tuyển sinh đại học mong muốn. Học viên sẽ trực tiếp cài đặt và sử dụng chương trình AI-SPARS để lập hồ sơ tuyển sinh đại học (Profile) của riêng mình, đồng thời hoàn thiện chiến lược tuyển sinh và lộ trình (Roadmap) để đạt được mục tiêu vào trường đại học mong muốn.

Học sinh trung học cơ sở sử dụng công cụ AI-SPARS để phân tích một cách hệ thống sở thích và thế mạnh của bản thân, đồng thời khám phá các nghề nghiệp, ngành học và môn tự chọn phù hợp. Chương trình được tiến hành tập trung vào thực hành, từ phỏng vấn sâu bằng AI đến thiết kế lộ trình sự nghiệp, và cuối cùng là hoàn thiện danh mục hồ sơ (portfolio) nghề nghiệp của riêng mình.

Đây là hướng dẫn thực hành khám phá nghề nghiệp dựa trên AI dành cho con em học sinh lớp 4~6 tiểu học. Thông qua thuật toán AI-SPARS, chúng ta sẽ phân tích chính xác sở thích, năng khiếu, giá trị quan của trẻ, đồng thời học cách hoàn thiện hồ sơ năng lực (portfolio) hướng nghiệp và học tập tùy chỉnh, được chuẩn bị một cách hệ thống ngay từ thời tiểu học. Phụ huynh và giáo viên có thể trực tiếp thực hiện quy trình thiết kế lộ trình dựa trên dữ liệu, nhằm đưa ra phương hướng thay vì chỉ đưa ra đáp án có sẵn.

Sử dụng AI tạo sinh như ChatGPT, Gemini và Google Colab để trực tiếp thiết kế và xây dựng AI Tutor và AI AVATAR cá nhân hóa cho học sinh. Từ kỹ thuật nhắc (Prompt Engineering), phân tích dữ liệu cho đến việc xây dựng Nền tảng Khám phá Nghề nghiệp AI (AI Career Exploration Platform) có khả năng tư vấn hướng nghiệp và tuyển sinh, bạn sẽ hoàn thành các dự án thực tế có thể áp dụng ngay vào môi trường giáo dục.

Đây là khóa học chuyên sâu giúp bạn trực tiếp thực hiện và giải thích các kỹ thuật thống kê thực tiễn như phân phối mẫu, kiểm định giả thuyết, phân tích hồi quy và hồi quy logistic bằng ngôn ngữ R. Thông qua việc sử dụng các AI Tutor như ChatGPT và Gemini, bạn sẽ được học từ bước tạo mã code, giải thích kết quả phân tích cho đến viết báo cáo, từ đó nâng cao năng lực phân tích dữ liệu lên một tầm cao mới.

Phân tích dữ liệu phức tạp, bạn đang cảm thấy mông lung không biết nên bắt đầu từ đâu đúng không? Với những bí quyết thực chiến đã tích lũy được, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng R và AI Tutor một cách rõ ràng và dễ hiểu nhất.

Khóa học này được xây dựng dựa trên môi trường Oracle Database 11g, giúp bạn học tập một cách hệ thống từ các khái niệm cơ bản về cơ sở dữ liệu đến việc ứng dụng SQL trong thực tế. Thông qua các bài thực hành từng bước, bạn có thể nắm vững các nội dung cốt lõi bắt buộc phải biết trong thực tế cơ sở dữ liệu như câu lệnh SELECT để truy vấn dữ liệu, DML để thao tác dữ liệu, DDL để định nghĩa dữ liệu và quản lý quyền người dùng. Ngoài ra, khóa học này không chỉ dừng lại ở các bài giảng video đơn thuần mà còn được thiết kế để người học có thể tự đặt câu hỏi và nhận câu trả lời thông qua AI Tutor dựa trên nền tảng LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn). Sử dụng AI Tutor cho phép bạn thực hiện các hoạt động học tập sau: Giải thích cú pháp SQL và tạo ví dụ Phân tích nguyên nhân và khắc phục lỗi SQL Tự động tạo các bài tập thực hành Hỏi đáp về các khái niệm cơ sở dữ liệu Ôn tập tùy chỉnh theo tiến độ học tập Tạo các câu hỏi dự đoán cho các kỳ thi chứng chỉ và phỏng vấn Vì vậy, đây là khóa học phù hợp cho những người mới bắt đầu tiếp cận cơ sở dữ liệu, cũng như những người đi làm và sinh viên đang chuẩn bị xin việc muốn nâng cao năng lực thực hành SQL.

Với lộ trình học tập bài bản gồm 40 bài giảng, bạn sẽ được học từ lý thuyết cơ bản về AI đến các kỹ thuật AI ứng dụng của từng thuật toán. Thông qua việc học và thực hành thuật toán bằng ngôn ngữ R cùng tư duy toán học trực quan, bạn sẽ trang bị được năng lực phát triển mô hình AI có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ việc xây dựng và lựa chọn sử dụng các mô hình thuật toán cho phân tích dữ liệu, học máy (machine learning) và các công cụ ứng dụng liên quan.

Thực hành Big Data Hadoop & Hive ứng dụng LLM Hệ sinh thái Hadoop cùng với AI Tutor Đây là khóa học tập trung vào thực hành nhằm giúp người học hiểu về Hệ sinh thái Hadoop - công nghệ cốt lõi trong kỷ nguyên Big Data, đồng thời học cách xử lý dữ liệu quy mô lớn bằng cách sử dụng lưu trữ phân tán (HDFS), xử lý phân tán (MapReduce) và kho dữ liệu (Hive). Khóa học được cấu trúc để bạn có thể nắm vững từng bước các công nghệ cốt lõi trong xử lý Big Data, từ cấu trúc cơ bản và nguyên lý hoạt động của Hadoop đến HDFS, YARN, MapReduce và Hive. Đặc biệt, thông qua việc thực hiện từ xây dựng môi trường thực hành dựa trên máy ảo đến xử lý và phân tích dữ liệu thực tế, người học có thể trang bị các kỹ năng có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế. Ngoài ra, khóa học này vượt xa các bài giảng video đơn thuần bằng cách cung cấp môi trường tự học sử dụng AI Tutor dựa trên LLM. Học viên có thể tối đa hóa hiệu quả học tập thông qua AI Tutor với các tính năng như giải đáp thắc mắc về khái niệm Hadoop và Hive, khắc phục lỗi, tạo bài tập thực hành, hỗ trợ viết HiveQL và hướng dẫn học tập theo dự án.

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.

Khóa học đầy đủ nhất mà ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể học được, bao gồm web, máy chủ, ứng dụng di động và học máy!! Nếu bạn không biết nên bắt đầu phát triển từ đâu, tôi thực sự khuyên bạn nên tham gia khóa học này. Chúng ta hãy tiến hành chỉ với Javascript!

Thông qua bài giảng này, bạn có thể tạo ra một website thương mại điện tử từ đầu từng bước một.

Bạn có đang bỏ lỡ các dấu hiệu bất thường trong dữ liệu hiện trường sản xuất phức tạp không? Tôi sẽ chia sẻ bí quyết sử dụng Autoencoder để phát hiện chính xác các dấu hiệu đó bằng dữ liệu IoT thực tế.

"Next.js Master Class: Part 3 - Hoàn thiện Kiến trúc Thực chiến" không chỉ dừng lại ở mức độ hướng dẫn chạy trên local, mà là cuốn cẩm nang thiết kế kiến trúc cho một "dịch vụ thương mại thực thụ (Production)" có khả năng chịu tải lượng truy cập lớn. Khóa học bao quát toàn bộ các công nghệ cốt lõi trong thực tế: từ đồng bộ hóa trạng thái không lỗi bằng cách kết hợp TanStack Query và Zustand, tối ưu hóa bundle dưới 100KB dựa trên Turbopack và kỹ thuật SEO nâng cao, cho đến việc xây dựng mạng lưới bảo mật full-stack vững chắc sử dụng Proxy và session JWT. Tôi đặc biệt đề xuất khóa học này cho những ai muốn tự mình phá bỏ rào cản lỗi Hydration và CORS phiền toái, để vượt xa giới hạn của một coder đơn thuần và tiến tới trở thành một "Senior Architect" làm chủ toàn bộ hệ thống frontend.

Khóa học này là một dự án frontend cấp độ fullstack tập trung vào việc triển khai Notion từ đầu đến cuối bằng Vanilla JavaScript, không chỉ dừng lại ở việc clone UI đơn thuần mà còn tập trung vào việc hiểu sâu nguyên lý hoạt động bên trong. Chúng ta sẽ trực tiếp triển khai tất cả các tính năng cốt lõi của một ứng dụng ghi chú thực tế bằng vanilla JS như: sidebar tree, tạo tài liệu lồng nhau, tự động lưu, routing, thùng rác, yêu thích, modal tìm kiếm, modal cài đặt, chuyển đổi theme, Export/Import, phím tắt, responsive layout, drag resize. Mục tiêu là học vững chắc các hoạt động chuẩn của trình duyệt (event bubbling, DOM tree, local storage, Blob, FileReader, hash routing, v.v.) mà bạn phải biết trước khi sử dụng các framework như React, Vue, để có thể hiểu hoàn toàn "tại sao lại hoạt động như vậy" và xây dựng nội lực có thể debug được.

Thời đại của thực thi và kiểm chứng nhanh, hãy hành động nhanh hơn bất cứ ai với 바이브 코딩! Tự tay làm chủ việc kiếm tiền từ quảng cáo, thanh toán, v.v.

Trong hướng dẫn 24 giờ này, bạn sẽ học cách tạo ra một bản sao YouTube của riêng mình. Chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề nâng cao như Next 15 và React 19 (bao gồm tRPC), pre-fetching trong Server Components, sử dụng Suspense trong Client Components, xử lý video, các tác vụ nền, các tính năng AI, v.v.

Khóa học này không chỉ dừng lại ở việc thao tác DOM đơn thuần, mà còn đi sâu vào việc tìm hiểu cách cấu trúc và phản hồi linh hoạt của giao diện người dùng (Web UI) trong quá trình tương tác thực tế với người dùng. Nội dung được thiết kế để bạn có thể vừa trực tiếp triển khai vừa nắm vững các vấn đề thường gặp trong thực tế, từ bản chất của hệ thống sự kiện, bubbling và capturing, ủy quyền sự kiện (event delegation), phản hồi UX thời gian thực, cho đến tối ưu hóa hiệu suất bằng cách sử dụng throttle & debounce. Dựa trên việc thấu hiểu cấu trúc của cây DOM, bạn sẽ rèn luyện được khả năng kết nối linh hoạt giữa luồng sự kiện và các thay đổi trạng thái.

Phát triển dịch vụ báo cáo AI Safety e-Report bằng React + SpringAI Bài giảng dự án thứ 5 của Neo + Essential là xây dựng hệ thống báo cáo Safety e-Report - một ý tưởng cải thiện hệ thống chính phủ!

Đây là khóa học giúp bạn nắm vững FastAPI - framework dễ học và hiệu suất cao cho fullstack và backend hiện đại, từ các khái niệm backend cơ bản đến cú pháp cốt lõi của FastAPI và sử dụng cơ sở dữ liệu bất đồng bộ, tất cả được trình bày một cách từng bước, dễ hiểu với tài liệu rõ ràng và các dự án thực hành.

Thông qua bài giảng này, bạn có thể nhanh chóng trải nghiệm những kiến thức cơ bản về backend thông qua FastAPI và triển khai thực tế bằng cách triển khai React.js trên AWS.

Thực tế công việc rất khắc nghiệt. Tôi sẽ truyền đạt trọn vẹn tinh hoa tối ưu hóa của mình trong việc thiết kế trải nghiệm người dùng mượt mà, ngay cả trong môi trường khắc nghiệt với hàng vạn dữ liệu thời gian thực đổ về, thông qua một hệ thống nhiệm vụ chặt chẽ. Hãy vượt xa giới hạn của một người chỉ biết viết mã để vươn mình trở thành một kỹ sư cao cấp không thể thay thế, người có khả năng điều phối hiệu suất bằng nguyên lý của bộ máy vận hành.

--- Học kỹ thuật là việc tìm lại các lựa chọn cho cuộc đời mình --- Bạn có thể đã từng kết nối bo mạch phát triển ESP32 với các cảm biến, nhưng quá trình phát triển một thử nghiệm làm từ dây cắm (jumper wire) thành một thiết bị hoàn chỉnh có thể khiến bạn cảm thấy mịt mờ. Trên internet có rất nhiều thông tin về thiết kế mạch, sản xuất PCB, điều khiển cảm biến, cũng như giao tiếp BLE và Wi-Fi. Tuy nhiên, để kết nối những thông tin rời rạc đó lại và hoàn thiện một bo mạch hoạt động thực tế đòi hỏi rất nhiều quá trình thử sai. Trong khóa học này, chúng ta sẽ trực tiếp thiết kế và chế tạo một bo mạch cảm biến dựa trên ESP32. Chúng ta sẽ cấu hình mạch nguồn, mạch nạp firmware, kết nối các cảm biến nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng, sau đó thiết kế PCB bằng KiCad và đặt hàng sản xuất thực tế. Trên bo mạch hoàn thiện, chúng ta sẽ nạp firmware và truyền dữ liệu cảm biến ra bên ngoài thông qua BLE và Wi-Fi. Sau khi kết thúc khóa học, bạn sẽ vượt qua mức độ lắp ráp bo mạch phát triển và mô-đun cảm biến để có thể hiểu và chỉnh sửa mạch điện cũng như PCB phù hợp với mục đích của riêng mình. Dự án hoàn thành trong khóa học có thể được tái sử dụng làm điểm khởi đầu cho các dự án mới như thiết bị giám sát môi trường, thiết bị nhà thông minh, bộ kit giáo dục hoặc sản phẩm mẫu IoT. Ngay cả trong thời đại AI tạo sinh tạo ra nội dung kỹ thuật số một cách nhanh chóng, các thông tin vật lý như nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng và chuyển động của thế giới thực vẫn chỉ có thể thu thập được thông qua cảm biến và phần cứng. Khả năng thu thập dữ liệu bằng thiết bị tự tay làm ra và kết nối chúng với mạng lưới sẽ trở thành sức mạnh để hiện thực hóa các ý tưởng thành hệ thống thực tế. Khóa học này sẽ giúp ích cho những đối tượng sau: * Những người đã sử dụng Arduino hoặc bo mạch phát triển ESP32 nhưng lần đầu thiết kế PCB. * Những người muốn hoàn thiện dự án cảm biến làm từ dây cắm thành một bo mạch duy nhất. * Những người muốn học KiCad thông qua việc thực hiện một dự án ESP32 thực tế. * Những người muốn tạo ra thiết bị thu thập dữ liệu cảm biến và truyền qua BLE và Wi-Fi. * Các Maker và nhà giáo dục đang muốn phát triển phần cứng cho giám sát môi trường, nhà thông minh hoặc giáo dục. * Những người chuẩn bị khởi nghiệp đang chuẩn bị sản phẩm IoT hoặc mẫu thử của riêng mình. * Các nhà phát triển và người sáng tạo nội dung muốn phân tích, xử lý dữ liệu thu thập từ thực tế hoặc sử dụng cho các mô hình AI. Hãy chuyển mình từ một người sử dụng bo mạch phát triển thành một người tự thiết kế bo mạch của riêng mình. Khóa học này không chỉ dạy cách sử dụng cảm biến. Đây là khóa học giúp bạn trải nghiệm toàn bộ quá trình chuyển đổi ý tưởng thành mạch điện, biến mạch điện thành PCB và kết nối phần cứng hoàn thiện với mạng lưới.

Bạn cảm thấy bế tắc khi học về phần cứng IoT để tiến từ trình độ sơ cấp lên trung cấp? Chúng tôi sẽ đưa ra định hướng giúp bạn biết cách học tập như thế nào.

Còn IoT (Internet of Things) thì sao? Điều đầu tiên bạn nghĩ đến là Raspberry Pi. Nó bao gồm mọi thứ từ quy trình cài đặt Raspberry Pi cơ bản đến điều khiển cảm biến, sử dụng nhiều cách triển khai máy chủ khác nhau và kết nối đám mây.

Đây là khóa học thực hành dành cho sinh viên và những người đang tìm việc muốn trở thành nhà phát triển IoT nhúng. Thông qua dự án khóa thông minh dựa trên Arduino IoT Cloud, bạn sẽ được trực tiếp triển khai các tính năng như điều khiển cảm biến, xác thực RFID, giao tiếp WiFi, bảng điều khiển đám mây, OTA và thông báo, từ đó trải nghiệm toàn bộ quy trình phát triển Edge IoT hiện đại.

Để những ai mới tiếp cận dòng vi điều khiển hiệu năng cao STM32F có thể dễ dàng bắt đầu, [khóa học này] bao gồm tất cả các quá trình từ việc cài đặt trình biên dịch miễn phí TrueSTUDIO và chương trình tạo mã tự động CubeMX, giải thích khái niệm chức năng chip, viết mã nguồn (giải thích hàm điều khiển HAL), đến triển khai phần cứng.

Từ phát triển đến phân phối! Chúng tôi cho bạn thấy hành trình gian khổ để hoàn thành một dịch vụ mà không cần bất kỳ sự lọc nào. Bằng cách giới thiệu nhiều kỹ thuật mà có thể bạn chưa từng sử dụng trước đây, bạn sẽ có thể vượt qua mọi thăng trầm!