Phát triển chatbot KakaoTalk dành cho người mới bắt đầu

Từ năng suất công việc đến việc kiếm tiền, chúng tôi sẽ cho bạn biết tất cả về phát triển AI agent có thể áp dụng ngay vào thực tế. Hãy trở thành "chuyên gia phát triển AI agent" bằng cách trực tiếp phát triển 7 agent dựa trên các công nghệ như n8n, CrewAI, LangGraph, Google ADK, multi-agent orchestration, RAG, multimodal, MCP, A2A.

Từ việc thiết lập máy chủ đến tự động hóa Blog và YouTube, xây dựng quy trình làm việc AI hoàn chỉnh với n8n. Thực hành thiết lập môi trường vận hành ổn định từ cài đặt máy chủ dựa trên Contabo VPS, thiết lập môi trường Ubuntu, Docker, Portainer cho đến kết nối tên miền và cài đặt bảo mật HTTPS. Nội dung bao gồm phát triển Search API và File Server sử dụng FastAPI và Docker, liên kết Airtable với n8n, xây dựng AI Agent cho Blog, cho đến tự động hóa hình ảnh và video. Bạn có thể hoàn thiện chiến lược tự động hóa tạo ra lợi nhuận, có thể áp dụng ngay vào việc vận hành dịch vụ thực tế.

Cùng v0, cursor AI và các LLM, từ PRD đến gợi ý sản phẩm AI! Hoàn thiện trang mua sắm Next.js của bạn với dự án thực tế.

Khóa học này không chỉ dừng lại ở những chatbot đơn thuần mà tập trung vào thực hành xây dựng hệ thống Multi-Agent (đa tác nhân) nơi nhiều Agent cộng tác với nhau. 👉 Bạn sẽ được học từng bước 3 khung làm việc (framework) gồm Swarm, LangGraph, DeepAgents và hoàn thành 6 dự án thực tế như: Chatbot hỗ trợ khách hàng, sản xuất nội dung blog, Agent truy vấn PostgreSQL, Agent nghiên cứu tự động. 👉 Ngoài ra, khóa học còn hướng dẫn triển khai các tính năng cấp độ doanh nghiệp như bộ nhớ dài hạn sử dụng Redis và PostgreSQL, cơ chế bảo mật Human-in-the-loop, giám sát chi phí... giúp bạn có thể xây dựng hệ thống ở cấp độ sản xuất (production-level) và áp dụng ngay vào dịch vụ thực tế sau khi học xong.

Khả năng vận dụng AI sẽ quyết định mức lương của bạn. Hãy để AI đảm nhận những công việc lặp đi lặp lại nhàm chán mà bạn vẫn làm hàng ngày. 'Tất tần tật về tự động hóa công việc' sẽ hướng dẫn bạn cách tạo ra một hệ thống tự động hóa tự xử lý công việc chỉ với vài cú nhấp chuột mà không cần kiến thức về lập trình. Bạn sẽ được giải phóng khỏi những công việc giấy tờ và sắp xếp dữ liệu tẻ nhạt, để trở thành một 'người làm việc giỏi bằng AI' luôn đi trước mọi người.

[Cùng tạo nào!] Bạn đã bao giờ bỏ cuộc vì mệt mỏi khi phải kết nối các node chưa? "Hãy tạo bản tin tóm tắt mỗi sáng trên Slack cho tôi" — Chỉ cần một câu nói là đủ. Claude Code sẽ thiết kế, và máy chủ n8n sẽ chạy thay bạn 24/24. [Cùng vận hành nào!] Nếu việc triển khai n8n thì dễ nhưng quản lý lại khiến bạn mịt mờ, thì khóa học này chính là câu trả lời. "Hãy sắp xếp tất cả theo đúng quy ước cho tôi" — Hàng chục workflow sẽ được dọn dẹp ngăn nắp cùng một lúc. Từ tạo mới, sắp xếp, giám sát đến sao lưu, tất cả đều được vận hành bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Không biết một dòng mã nào cũng không sao. Bây giờ là thời đại của Vibe Coding, nơi bạn phát triển phần mềm bằng cách "trò chuyện" với AI.

Giờ đây trí tưởng tượng của bạn sẽ trở thành bản thiết kế game tuyệt vời nhất! Cùng với AI, bạn có thể hoàn thiện tựa game đầu tiên của mình một cách thú vị như lắp ráp đồ chơi Lego thông qua các cuộc trò chuyện. Hãy dùng thử Google Gemini Pro miễn phí!

Khóa học giúp bạn trở thành nhà phát triển game thực thụ. Với 4 dự án thực chiến và 3 game chuyên sâu AI, vượt mọi giới hạn!

Trong khóa học này, bạn sẽ yêu thích sự quyến rũ của Notion bằng cách bắt đầu đăng ký thành viên Notion, tìm hiểu các khái niệm cơ bản cần thiết để sử dụng Notion và thực sự tạo ba mẫu Notion (Trang tổng quan, Danh sách việc cần làm và Danh mục đầu tư) những thứ cần thiết nhất cho người mới bắt đầu.

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.

Chúng tôi sẽ tổng hợp các khái niệm lý thuyết về MNIST, bộ dữ liệu cơ bản nhất trong thị giác máy tính, đồng thời học cách triển khai thông qua API của Torchvision và cách tự xây dựng một custom dataset class.

"Khóa học dự án thực chiến phát triển web: Hoàn thiện từ lập kế hoạch, thiết kế, triển khai đến phát hành bằng cách tận dụng AI tạo sinh" Bắt đầu từ việc hình thành ý tưởng, tạo thiết kế nhanh chóng bằng AI, triển khai trang web hoạt động thực tế với React, và cuối cùng là đưa lên internet - chúng ta sẽ cùng nhau hoàn thiện từng bước một của toàn bộ quy trình. Các công cụ AI mới nhất như Stitch và Figma Make sẽ hỗ trợ công việc thiết kế, và tôi sẽ hướng dẫn bạn cách thực hiện những phần lập trình phức tạp một cách dễ dàng theo từng bước.

Bạn vẫn đang tự mình lập trình sao? Bây giờ là thời đại mà AI thay thế đến 99% công việc. Thay vì học thuộc lòng các cú pháp phức tạp, khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách biến AI mạnh mẽ của Google - 'Gemini Pro' trở thành đối tác lập trình AI 24 giờ của bạn. Bạn sẽ được sử dụng miễn phí mô hình Gemini Pro trả phí để học các nguyên lý cơ bản của Flutter, và biến ý tưởng thành hiện thực thông qua các dự án cấp độ thực tế.

"Bạn vẫn học bằng cách đọc sách lập trình ư?" Khóa học được đánh giá 5.0/5.0 từ sinh viên cao học MBA và sinh viên đại học khoa Quản trị Kinh doanh tại trường Kinh doanh London đương nhiệm. Bạn có thể tham gia khóa học phân tích dữ liệu AI tại nhà. Ngay cả người không chuyên ngành, xuất thân từ khối ngành xã hội cũng có được năng lực thực hành phân tích dữ liệu ứng dụng ngay tại nơi làm việc và cả portfolio phân tích dữ liệu để hoàn thành việc chuẩn bị xin việc. Tôi là một giáo sư người Anh (British Professor), người đang giảng dạy các lớp phân tích dữ liệu và dự án bằng cách sử dụng ChatGPT mà không cần kiến thức về mã hóa.

Thông qua khóa học này, học viên sẽ được hướng dẫn từng bước để nắm vững các tính năng cốt lõi của NotebookLM, đồng thời học cách giao phó các công việc lặp đi lặp lại của nhân viên văn phòng như viết báo cáo, tóm tắt biên bản cuộc họp và phân tích dữ liệu cho trợ lý AI. Vượt xa việc học lý thuyết đơn thuần, khóa học cung cấp các quy trình làm việc thực tế và danh sách kiểm tra (checklist), giúp học viên trang bị năng lực thực tiễn để có thể áp dụng ngay vào công việc sau khi học xong.

: "Hành trình Deep Learning Full-stack xuyên suốt các lĩnh vực dữ liệu, từ thiết lập môi trường đến 7 dự án thực tế (Tổng cộng 35 bài giảng)" Vượt xa mức độ chỉ đơn thuần làm theo mã ví dụ, bạn sẽ học cách xử lý các loại dữ liệu đa dạng trong thực tế bằng Deep Learning. Bắt đầu từ việc thiết lập môi trường phát triển CPU/GPU, cho đến phân loại rác tái chế (hình ảnh), dự đoán giá cổ phiếu (chuỗi thời gian), phát hiện bất thường điện tâm đồ (AE), hoạt hình hóa (GAN), phân đoạn hình ảnh y tế (U-Net) và phân loại âm thanh (âm thanh)! Bạn sẽ chinh phục các thuật toán cốt lõi của Deep Learning một cách hệ thống thông qua các dự án thực chiến.

Khóa học này thực hiện các bài thực hành liên quan đến mô hình Diffusion trong số các mô hình trí tuệ nhân tạo sinh tạo. Thông qua việc cùng nhau đọc và triển khai bài báo prompt-to-prompt - một bài báo ứng dụng mô hình Diffusion tiêu biểu, chúng tôi hy vọng có thể giúp bạn phát triển khả năng hiểu các bài báo trí tuệ nhân tạo mới nhất.

Biến Obsidian từ một sổ ghi chép đơn thuần thành cơ sở dữ liệu tri thức cá nhân và xây dựng trợ lý AI hiểu rõ các ghi chú cũng như tài liệu của bạn bằng cách tận dụng Claude Code. Bạn sẽ trực tiếp tạo ra các quy trình làm việc (workflow) tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, hoàn thiện một hệ thống tri thức nơi các nội dung công việc và học tập hàng ngày được tích lũy theo cấp số nhân và chuyển hóa thành bí quyết của riêng bạn.

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".