Trong kỷ nguyên mà dữ liệu bùng nổ và xử lý thời gian thực trở nên quan trọng, điện toán biên (edge computing) đã trở thành một công nghệ thiết yếu, không còn là lựa chọn. Khóa học này được thiết kế để bạn có thể học một cách có hệ thống mọi thứ, từ các khái niệm cốt lõi của điện toán biên đến các chiến lược triển khai để áp dụng vào môi trường kinh doanh thực tế. Thông qua khóa học này, các học viên sẽ nắm vững các nguyên tắc cơ bản của điện toán biên, và tiếp thu kiến thức cùng bí quyết thực tiễn để áp dụng vào công việc và dự án. Để trở thành chuyên gia về điện toán biên – công nghệ cốt lõi của môi trường CNTT tương lai, hãy thực hiện bước đi vững chắc nhất!

Đây là buổi giảng đại chúng dành cho công chúng, giúp họ thoát khỏi nỗi sợ hãi mơ hồ về trí tuệ nhân tạo. Thông qua các ví dụ cụ thể, chúng ta sẽ tìm hiểu ý nghĩa thực sự của việc AI học hỏi. Đồng thời, chúng ta cũng sẽ khám phá cấu trúc não của AI trông như thế nào và cách nó tư duy, qua những ví dụ cụ thể.

Thông qua bài giảng này, bạn có thể tìm hiểu toàn bộ quy trình và phương pháp chuẩn bị cho kỳ thi tuyển sinh vào trường sau đại học ngành trí tuệ nhân tạo từ đầu đến cuối! Tôi cũng sẽ chia sẻ những nội dung hay giúp tăng khả năng đậu!

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.

Bạn có thể nâng cao năng lực phát triển của mình thông qua việc khám phá sâu sắc các nguyên lý cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT hay Claude. Bạn có thể học hỏi được nhiều thông tin đa dạng và các kỹ thuật phát triển mà thông thường ít khi được tiếp cận.

Generative AI đang viết lại cách thế giới vận hành — và những người học nó ngay bây giờ sẽ là những người dẫn dắt thập kỷ tới. Mọi ngành công nghiệp đang được định hình lại trong thời gian thực. Các nhà tiếp thị đang tạo ra các chiến dịch trong vài phút. Các nhà phát triển đang triển khai mã nhanh hơn bao giờ hết. Toàn bộ các đội ngũ đang tự động hóa những công việc vốn từng mất nhiều ngày. Và ở trung tâm của tất cả là một kỹ năng duy nhất phân biệt giữa những người bị bỏ lại phía sau và những người tiến về phía trước: biết cách thực sự sử dụng Generative AI. Vấn đề là gì? Hầu hết mọi người vẫn chỉ mới chạm vào bề nổi. Họ đã nhập một câu hỏi vào ChatGPT, nhận được một câu trả lời ở mức trung bình, và cho rằng đó là tất cả. Nhưng đằng sau hộp chat đơn giản đó là một trong những công nghệ mạnh mẽ nhất từng được chế tạo — và một khi bạn hiểu cách nó hoạt động cũng như cách điều khiển nó, bạn sẽ không bao giờ làm việc theo cách cũ nữa. Đó chính là mục tiêu mà khóa học này hướng tới. Introduction to Generative AI đưa bạn từ một người mới bắt đầu hoàn toàn trở thành một người dùng AI tự tin và năng lực — không cần lập trình, không cần toán học và không yêu cầu kinh nghiệm trước đó. Bằng ngôn ngữ rõ ràng, không dùng thuật ngữ chuyên môn khó hiểu, bạn sẽ khám phá Generative AI thực sự là gì, nó hoạt động như thế nào đằng sau hậu trường, và cách đưa nó vào công việc, kinh doanh và cuộc sống hàng ngày của bạn. Đây không phải là một chuỗi bài giảng lý thuyết khô khan. Đây là một hành trình thực tế, dựa trên các bản demo với đầy đủ các ví dụ thực tế mà bạn có thể theo dõi và sao chép ngay lập tức. Bạn sẽ bắt đầu với những nền tảng — Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning) thực sự có nghĩa là gì, và Generative AI nằm ở đâu trong bức tranh lớn đó. Bạn sẽ trực tiếp khám phá các tính năng và khả năng của ChatGPT, hiểu tại sao công nghệ này lại bùng nổ nhanh chóng đến vậy và theo dõi sự tiến hóa đáng kinh ngạc của nó. Từ đó, bạn sẽ giải mã "động cơ" cung cấp sức mạnh cho tất cả: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Bạn sẽ thấy chính xác cách dự đoán từ tiếp theo, embeddings và tinh chỉnh (fine-tuning) hoạt động như thế nào, đồng thời hiểu các khái niệm thay đổi cuộc chơi như Retrieval Augmented Generation (RAG) và sự trỗi dậy của Agentic AI — sự khác biệt giữa một trợ lý chỉ biết trả lời và một trợ lý biết hành động. Tiếp theo là siêu năng lực thực sự: kỹ thuật đặt câu lệnh (prompt engineering). Đây là nơi hầu hết người học chuyển từ "AI thật thú vị" sang "AI là không thể thiếu". Bạn sẽ không chỉ học prompt là gì — bạn sẽ làm chủ hơn một chục kỹ thuật đã được chứng minh mà các chuyên gia sử dụng hàng ngày, bao gồm chain-of-thought prompting, zero/one/few-shot prompting, tabular prompting, perspective prompting, comparative prompting, reverse prompting, khung RGC, và nhiều kỹ thuật khác. Bạn sẽ nhận được các mẫu câu lệnh có sẵn, học cách chỉnh sửa và mài giũa câu lệnh để có kết quả tốt hơn rõ rệt, và khám phá cách tạo ra các ý tưởng mới, nội dung tiếp thị, email cho khách hàng và nội dung ở quy mô lớn. Đến cuối khóa học, bạn sẽ biết cách khiến AI làm chính xác những gì bạn muốn — một cách nhất quán. Bạn sẽ thấy tất cả được vận hành thực tế. Khóa học này có rất nhiều bản demo thực hành qua các tình huống kinh doanh thực tế. Hãy xem AI tóm tắt các cuộc họp và ghi lại các thông tin chi tiết bằng công cụ ghi chú AI, soạn thảo các phản hồi email trau chuốt trong vài giây và tạo ra nhiều biến thể tiêu đề tiếp thị chỉ từ một hình ảnh sản phẩm duy nhất. Bạn sẽ khám phá cách Generative AI đang thay đổi ngành phát triển phần mềm, bán lẻ và tiếp thị, đồng thời thấy các công cụ thực tế đang hoạt động — tạo mã nguồn với GitHub Copilot và tạo hình ảnh, video bằng các công cụ tiên tiến như Amazon Nova. Đây không phải là những giả thuyết. Đó là những quy trình làm việc bạn có thể bắt đầu sử dụng ngay khi kết thúc bài học. Nhưng quyền năng lớn đi kèm với trách nhiệm lớn — và khóa học này không bỏ qua những phần khó khăn. Bạn sẽ đi sâu vào AI có trách nhiệm (Responsible AI) và học cách phát hiện cũng như quản lý các hiện tượng "ảo giác" (hallucinations), thông tin sai lệch, định kiến và các vấn đề về sự công bằng. Bạn sẽ hiểu những hạn chế kỹ thuật thực tế của các mô hình hiện nay và các giải pháp khắc phục thực tế mà những người dùng giàu kinh nghiệm thường dựa vào. Thông qua các ví dụ thực tế — bao gồm các trường hợp từ chối vì lý do an toàn và viết lại để điều chỉnh định kiến — bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ này một cách khôn ngoan, có đạo đức và tự tin, theo cách mà các chuyên gia và tổ chức kỳ vọng. Và bạn sẽ kết thúc khóa học với cái nhìn hướng về tương lai, chứ không chỉ là hiện tại. Bạn sẽ khám phá cách Generative AI đang làm đảo lộn việc tìm kiếm và định hình lại cách thế giới tìm kiếm thông tin, khám phá con đường hướng tới Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), và có cái nhìn rõ ràng về các công việc, chứng chỉ và cơ hội nghề nghiệp đang phát triển nhanh chóng mà lĩnh vực này đang tạo ra. Cho dù bạn muốn bảo vệ sự nghiệp của mình trong tương lai, tăng năng suất hay xây dựng một điều gì đó mới mẻ, bạn sẽ rời đi với sự hiểu biết chính xác về việc công nghệ này đang hướng tới đâu và cách để đón đầu làn sóng đó. Tại sao nên học khóa học này? Bạn sẽ gia nhập cộng đồng hơn 207.000+ học viên trên các nền tảng hàng đầu, được hỗ trợ bởi xếp hạng giảng viên 4.6 và hơn 13.000+ đánh giá. Mọi khái niệm đều được giải thích đơn giản, mọi kỹ thuật đều được trình bày trong thực tế, và mỗi bài học đều được thiết kế để đưa bạn tiến gần hơn một bước tới sự tự tin thực sự với AI. Không rườm rà. Không gây choáng ngợp. Chỉ có những kiến thức rõ ràng, thực tế, cập nhật và tôn trọng thời gian của bạn. Khóa học này dành cho bạn nếu bạn là người mới bắt đầu tò mò về AI, một chuyên gia muốn làm việc nhanh hơn và thông minh hơn, một nhà tiếp thị, người sáng tạo, nhà phát triển, doanh nhân, hoặc đơn giản là một người không chấp nhận bị bỏ lại phía sau bởi sự chuyển dịch công nghệ lớn nhất trong thế hệ của chúng ta. Nếu bạn biết sử dụng trình duyệt web, bạn có thể tham gia khóa học này — và bạn có thể bắt đầu ngay hôm nay. Khoảng cách giữa những người sử dụng AI và những người làm chủ AI đang nới rộng hơn mỗi ngày. Công cụ đã có sẵn. Cơ hội là ngay bây giờ. Câu hỏi duy nhất là bạn muốn đứng ở bên nào của khoảng cách đó. Hãy đăng ký ngay hôm nay và bắt đầu hành trình từ tò mò về AI đến tự tin làm chủ AI — qua từng bài học thực tế và mạnh mẽ.

AI cuối cùng đã có cơ thể - Thời đại robot, chiến lược sinh tồn của tôi là gì? Physical AI không chỉ đơn thuần là robot. Đó là sự đảo lộn của các mô hình kinh tế được tạo ra bởi sự hội tụ lớn giữa trí tuệ nhân tạo, robot học và công nghệ năng lượng. Khóa học này sẽ giúp bạn tìm hiểu từ nhiều góc độ khác nhau, từ bối cảnh ra đời của Physical AI, chiến lược của các tập đoàn công nghệ lớn toàn cầu, chủ quyền phần cứng, cho đến các vấn đề xã hội trong tương lai như thuế robot, thu nhập cơ bản và bất bình đẳng toàn cầu.

Không biết lập trình cũng OK, dịch vụ đầu tiên của riêng bạn hoàn thiện với Google Stitch Quy trình phát triển AI tất cả trong một kết nối từ lập hoạch định đến triển khai thành một luồng duy nhất

Chinh phục tất cả về AI thay đổi thế giới chỉ trong 4 bài giảng! Bài 1. Bản chất thật sự của Trí tuệ nhân tạo AI không phải là phép thuật. Đó là bộ não kỹ thuật số được tạo ra bằng cách phân tích 'trí tuệ' của con người như một công thức! Chúng ta sẽ khám phá từng ngóc ngách của cấu trúc cốt lõi của AI tưởng chừng thông minh này. Bài 2. Thuật toán, phương pháp tư duy sáng tạo (?) của AI AI suy nghĩ sẽ tìm ra giải pháp như thế nào? Hãy trực tiếp tìm hiểu chiến lược của AI khi chơi cờ vây, tìm đường và dự đoán kết quả tìm kiếm của bạn. Bài 3. Phần cứng AI, động cơ biến trí tưởng tượng thành hiện thực! Con chip trong điện thoại thông minh của bạn chính là trái tim của AI. Chúng ta sẽ mổ xẻ tất cả, từ CPU, GPU, TPU cho đến những cái tên không thể biết được khác. Bài 4. Cuộc đối đầu lớn giữa Machine Learning và Deep Learning! Việc AI 'học' rốt cuộc có nghĩa là gì? Từ AI dựa trên quy tắc cổ điển, cho đến ChatGPT đang "hot" gần đây! Chúng ta sẽ theo dõi sự tiến hóa của việc học.

Học tập các nguyên lý cốt lõi và triển khai thực tế của Classic RAG, Graph RAG và Agentic RAG. Thiết kế hệ thống định tuyến động (dynamic routing) giúp tối ưu hóa hiệu suất token và độ trễ, đồng thời xây dựng hệ thống bộ nhớ dài hạn kết hợp giữa suy luận mạng lưới quan hệ của GraphRAG và vòng lặp tự đánh giá của Agentic RAG. Đây là khóa học hoàn thiện năng lực thiết kế kiến trúc RAG cao cấp, có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

Ngành công nghiệp bán dẫn là một lĩnh vực sản xuất tiêu biểu, nơi các thiết bị sản xuất, hệ thống điều khiển, đối tác và dữ liệu được kết nối chặt chẽ với nhau. Chính vì vậy, ngay cả một sự cố bảo mật nhỏ hay lỗi hệ thống cũng có thể dẫn đến việc ngừng sản xuất, vấn đề về chất lượng, chậm trễ giao hàng và rò rỉ công nghệ. Khóa học này giải thích các mối đe dọa bảo mật OT có thể xảy ra tại các cơ sở sản xuất bán dẫn một cách dễ hiểu, ngay cả đối với những người mới bắt đầu. Thay vì những giải thích kỹ thuật phức tạp, khóa học tập trung vào những vấn đề bảo mật nào có thể phát sinh trong thực tế, tại sao ngành bán dẫn lại trở thành mục tiêu tấn công và các sự cố bảo mật ảnh hưởng đến doanh nghiệp như thế nào. Ngoài ra, chúng ta cũng sẽ cùng tìm hiểu các mối đe dọa bảo mật đang thay đổi ra sao khi môi trường sản xuất trở nên thông minh hơn nhờ sự lan tỏa của AI và nhà máy thông minh (Smart Factory).

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.

Kiểm toán AI, bạn có đang cảm thấy mông lung không biết nên bắt đầu hiểu từ đâu? AI giờ đây không còn chỉ là một xu hướng công nghệ đơn thuần mà đang nhanh chóng lan rộng sang các lĩnh vực ra quyết định của doanh nghiệp, tự động hóa công việc, phản hồi khách hàng, tuyển dụng, bảo mật và quản trị rủi ro. Tuy nhiên, so với tốc độ triển khai AI, vẫn chưa có nhiều người hiểu một cách hệ thống về việc: "Liệu AI có đang được kiểm soát đúng cách?", "Có thể tin tưởng vào các quyết định của AI không?", hay "Những rủi ro nào có thể phát sinh trong quá trình vận hành dữ liệu và mô hình?". Đặc biệt, những người làm trong lĩnh vực kiểm toán IT, bảo mật, kiểm soát nội bộ và quản lý dự án thường có những trăn trở như: Kiểm toán AI khác với kiểm toán IT truyền thống như thế nào? Đối với mô hình AI, chỉ cần xem mã nguồn là đủ hay phải xem xét cả dữ liệu và quá trình học máy? Quản trị AI, rủi ro, định kiến, khả năng giải thích, MLOps và ứng phó sự cố kết nối với nhau như thế nào? Để hiểu các khái niệm trong các chương trình chứng chỉ liên quan đến kiểm toán AI như AAIA dưới góc độ thực tế, nên bắt đầu từ đâu? Khóa học này được tạo ra chính là để giải quyết những sự mông lung đó. Tôi đã có khoảng 20 năm kinh nghiệm trong các lĩnh vực lập kế hoạch dịch vụ IT, phát triển, PM, vận hành nền tảng cộng tác, xây dựng groupware, lập kế hoạch dịch vụ chatbot, bảo mật và kiểm toán. Tôi đã trực tiếp trải nghiệm tại hiện trường về cách một hệ thống được lập kế hoạch, phát triển và vận hành trong một tổ chức thực tế, cũng như cách các yếu tố lỗi, thay đổi, bảo mật và yêu cầu của người dùng kết nối với nhau. Ngoài ra, thông qua quá trình học tập CISA và AAIA, tôi đã hệ thống hóa được các góc nhìn về kiểm toán IT và kiểm toán AI. Trong khóa học này, thay vì đi sâu vào công nghệ AI phức tạp dưới góc độ toán học hay phát triển, tôi sẽ tập trung giải thích các khái niệm cốt lõi mà kiểm toán viên và nhân viên IT thực tế bắt buộc phải hiểu. Chúng ta sẽ xem xét hệ thống AI bằng cách chia nhỏ thành các luồng: dữ liệu, mô hình, vận hành, bảo mật, quản trị, rủi ro và quy trình kiểm toán, từ đó tổng hợp lại những điểm kiểm soát và xác nhận cần thiết ở mỗi giai đoạn. Thông qua khóa học này, học viên sẽ hiểu rằng kiểm toán AI không đơn thuần là "việc đánh giá AI", mà là việc kiểm tra hệ thống quản trị, rủi ro và kiểm soát để đảm bảo AI được sử dụng một cách an toàn và có trách nhiệm trong tổ chức. Khóa học này phù hợp với những người mới bắt đầu với kiểm toán AI, những người đang làm kiểm toán IT hoặc bảo mật muốn mở rộng sang lĩnh vực AI, những người muốn hệ thống hóa quản trị và rủi ro AI dưới góc độ thực tế, và những người muốn nắm bắt khái niệm tổng thể trước khi bắt đầu học các chứng chỉ liên quan đến kiểm toán AI như AAIA. Sau khi kết thúc khóa học, bạn sẽ có thể tự mình trả lời các câu hỏi sau: Hệ thống AI bao gồm những thành phần nào? Kiểm toán viên AI cần xác nhận điều gì trong các giai đoạn dữ liệu, mô hình và vận hành? Tại sao quản trị AI và AI có trách nhiệm lại quan trọng? Rủi ro AI, định kiến, khả năng giải thích, quyền riêng tư và bảo mật kết nối với nhau như thế nào? Báo cáo kiểm toán AI cần chứa đựng những góc nhìn và căn cứ nào? Trong thời đại AI thay đổi nhanh chóng, năng lực quản lý và kiểm tra để công nghệ trở nên đáng tin cậy cũng quan trọng không kém việc sử dụng thành thạo công nghệ đó. Khóa học này là lộ trình nhập môn dành cho những ai muốn hiểu bức tranh toàn cảnh về kiểm toán AI một cách bài bản từ đầu. Hãy cùng nhau xây dựng tiêu chuẩn đầu tiên để nhìn nhận IT và AI dưới góc độ kiểm toán.

Dành cho những bạn đã hoàn thành trình độ SwiftUI trung cấp, giờ là lúc để tích hợp AI vào ứng dụng của mình. Với Apple Intelligence và framework FoundationModels, bạn sẽ hoàn thiện các ứng dụng AI on-device hoạt động ngay trên thiết bị mà không cần kết nối internet.

Từ Multi Head Attention đến mô hình Original Transformer, BERT, mô hình dịch thuật MarianMT dựa trên Encoder-Decoder, cho đến Vision Transformer, bạn sẽ học hiểu sâu sắc về Transformer thông qua việc tự tay triển khai code.

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.

Khóa học này dành cho những ai đang sử dụng AI nhưng vẫn còn bối rối không biết nên tin tưởng đến mức độ nào. Nội dung sẽ tập trung vào cách sử dụng AI trong công việc một cách vừa phải nhưng thực sự mang lại hiệu quả. Khóa học không yêu cầu kiến thức lập trình chuyên sâu hay các công cụ phức tạp, mà tập trung vào việc giúp bất kỳ ai cũng có thể ứng dụng AI vào quy trình làm việc của riêng mình. Thay vì dạy cách viết câu lệnh (prompt) phức tạp, khóa học tập trung vào **thời điểm nào nên dùng AI và khi nào thì không nên**, cùng với **tư duy kiểm chứng và tinh chỉnh** thay vì tin tưởng mù quáng vào kết quả của AI. Thông qua khóa học này, bạn sẽ nắm vững các tiêu chí để sử dụng AI không phải như một công cụ tự động hóa thay thế hoàn toàn con người, mà như một **đối tác thực tế** giúp sắp xếp suy nghĩ và hỗ trợ công việc.

Khóa học này bao gồm toàn bộ quá trình phát triển ChatGPT từ một AI hội thoại đơn thuần thành một AI Agent thông minh có khả năng thực hiện các công việc thực tế. Bạn sẽ được trực tiếp xây dựng các AI Agent có thể ứng dụng ngay vào công việc thực tiễn bằng cách sử dụng ba khung làm việc cốt lõi: LangChain, LangGraph và LangSmith.

Hãy thử tạo video AI chất lượng cao với Midjourney & Runway. Đạo diễn Kim Dong-ah, người từng hợp tác với Samsung, sẽ trực tiếp hướng dẫn từng bước quy trình sản xuất video AI dựa trên một thương hiệu ảo.

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'.