Học TypeScript cùng AI — Từ cú pháp cơ bản đến triển khai ứng dụng full-stack

Bạn chỉ đang nói với Codex: “Hãy tạo giúp tôi” thôi sao? Ban đầu, mọi thứ hoạt động rất tốt. Nhưng khi dự án lớn dần, AI sẽ chỉnh sửa nhầm tệp, quên các quy tắc và lặp đi lặp lại cùng một lỗi. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách **tận dụng Codex mới nhất** để giao việc lập trình cho AI, đồng thời giúp nhà phát triển **kiểm soát thiết kế, quyền hạn, ngữ cảnh và quá trình xác minh**. **Thiết kế → Lập kế hoạch → Triển khai → Kiểm thử → GitHub PR** Dựa trên phán đoán và quá trình đánh giá của nhà phát triển, chúng ta sẽ áp dụng tự động hóa phát triển bằng AI vào toàn bộ quy trình này.

Bạn đang cảm thấy bế tắc trong việc áp dụng vào thực tế và chuẩn bị phỏng vấn đúng không? Bằng cách đúc kết những kinh nghiệm thực tiễn của mình, tôi sẽ giúp bạn nắm vững kiến thức từ CNN đến DETR một cách chắc chắn thông qua việc tập trung vào mã nguồn (code).

Chỉ với những bài hướng dẫn đơn giản thì rất khó để áp dụng vào thực tế. Bằng tất cả bí quyết trong nghề của mình, tôi sẽ truyền đạt một cách chắc chắn cho bạn phương pháp quản lý trạng thái phức tạp và cách thiết kế Multi-agent.

Bạn có muốn thực hiện bước đầu tiên vào thế giới dữ liệu không? Học máy học và học sâu, các công nghệ AI cốt lõi, với Python. Bài giảng này hướng dẫn bạn từng bước, từ những điều cơ bản về học máy và học sâu đến các ứng dụng thực tế. Học máy truyền thống và học sâu đều dựa trên nhiều nguyên tắc và hệ thống kỹ thuật giống nhau. Do đó, trong bài giảng này, thay vì tách cả hai thành các chủ đề riêng biệt, chúng tôi đã tổ chức chúng thành một khóa học được kết nối để những người mới bắt đầu có thể nâng cao hiểu biết về học máy nói chung.

Hiểu nguyên lý hoạt động của các mô hình AI tạo sinh sử dụng Deep Learning và nắm vững cách sử dụng thông qua thực hành.

Thời gian trôi liên tục và dữ liệu tiếp tục tích lũy. Trong thế giới năng động này, dữ liệu chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ sự biến động trên thị trường tài chính đến những dấu hiệu khó nhận thấy của biến đổi khí hậu, dữ liệu chuỗi thời gian đều có tất cả. Bây giờ hãy tìm hiểu cách diễn giải và sử dụng dữ liệu mạnh mẽ này bằng sức mạnh của Python và học sâu!

Bạn chỉ đang nói với Claude Code: “Cứ tạo đi” thôi sao? Ban đầu, mọi thứ hoạt động khá tốt. Nhưng khi dự án lớn dần, AI sẽ chỉnh sửa nhầm tệp, quên các quy tắc và lặp đi lặp lại cùng một sai lầm. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách **tận dụng Claude Code phiên bản mới nhất** để giao việc lập trình cho AI, đồng thời vẫn **kiểm soát thiết kế, quyền hạn, ngữ cảnh và việc kiểm chứng** với tư cách là nhà phát triển. **Thiết kế → Lập kế hoạch → Triển khai → Kiểm thử → GitHub PR** Dựa trên phán đoán và quá trình xem xét của nhà phát triển, chúng ta sẽ áp dụng tự động hóa phát triển bằng AI vào toàn bộ quy trình này.

Vượt xa khỏi một chatbot chỉ đơn thuần tạo câu trả lời, bạn sẽ trực tiếp triển khai các AI Agent tự hành có khả năng tự phán đoán, gọi công cụ và thực hiện các tác vụ nhiều bước. Khóa học bao gồm các bài thực hành từng bước từ Tool Calling, Handoff, Guardrail, Session và Tracing của OpenAI Agents SDK, đến việc kết nối các công cụ và cơ sở dữ liệu bên ngoài bằng MCP, cũng như Planning, Subagents, Filesystem và Memory của LangChain và Deep Agents. Mục tiêu cuối cùng là trang bị cho bạn khả năng thiết kế và triển khai các AI Agent liên kết công cụ có thể áp dụng vào công việc thực tế.

Việc sử dụng ChatGPT và việc thực sự phát triển một dịch vụ AI tạo sinh là hoàn toàn khác nhau. Đó là bởi vì bạn cần phải thành thạo từ việc gọi API đến quản lý trạng thái hội thoại, đầu ra có cấu trúc, gọi hàm (function calling), RAG dựa trên tài liệu, liên kết MCP và triển khai AI Agent. Trong khóa học này, dựa trên kinh nghiệm giảng dạy phân tích dữ liệu và AI lâu năm, tôi sẽ giải thích các khái niệm phức tạp tập trung vào thực hành bằng Python. Chúng ta sẽ học từng bước từ nguyên lý của AI tạo sinh đến OpenAI Responses API và các tính năng đa phương thức (multimodal), RAG dựa trên File Search, liên kết công cụ bên ngoài và Agents SDK để hoàn thành một ứng dụng AI hoạt động thực tế.

Nếu chỉ biết LangChain thì đó là một chatbot, nhưng nếu biết LangGraph và mô hình Multi-Agent thì đó sẽ trở thành một dịch vụ. Giảng viên AI thực chiến sẽ truyền đạt bí quyết xây dựng quy trình làm việc (workflow) của AI Agent có khả năng vận hành thực tế từ đầu đến cuối — không chỉ dừng lại ở việc gọi prompt đơn thuần mà còn biết sử dụng công cụ, duy trì bộ nhớ và có sự kiểm duyệt của con người — thông qua 17 notebook thực hành và 4 mô hình đa tác nhân (Subagents · Handoffs · Router · Skills).

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.

Bạn đã nắm vững kiến thức cơ bản nhưng vẫn thấy mông lung khi áp dụng vào thực tế phải không? Với bí quyết chuyên môn của mình, tôi sẽ giúp bạn hoàn thiện thiết kế RAG và Agent phức tạp.

Khóa học này bao gồm từ các khái niệm cơ bản của hệ thống gợi ý đến các nguyên lý ứng dụng Deep Learning. Hãy cùng học hỏi các thuật toán gợi ý đa dạng như lọc cộng tác (Collaborative Filtering), lọc dựa trên nội dung (Content-based Filtering), hệ thống gợi ý lai (Hybrid Recommender System) và nâng cao năng lực thực tiễn để phát triển dịch vụ gợi ý!

Tìm đường trong biển dữ liệu và khám phá tương lai của trí tuệ nhân tạo. Khóa học này khám phá hai dòng chảy công nghệ khổng lồ là Big Data và Trí tuệ nhân tạo (AI), đồng thời xem xét cách chúng đang mang lại sự đổi mới cho cuộc sống và công việc của chúng ta.

Bạn đã nắm vững lý thuyết nhưng vẫn còn bối rối khi áp dụng vào dữ liệu thực tế? Với những bí quyết từ kinh nghiệm làm việc thực tiễn, tôi sẽ truyền đạt cho bạn các kỹ thuật thực chiến để trực tiếp giải quyết các giao dịch bất thường phức tạp bằng mã code.

Đầu tư thực chiến không chỉ dừng lại ở những kiến thức cơ bản, hãy tự mình xây dựng mô hình lợi nhuận bằng bí quyết học máy (machine learning) của chuyên gia định lượng (quant) 10 năm kinh nghiệm.

Những thành tựu đáng kinh ngạc gần đây trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đều đang được công bố trong lĩnh vực học tăng cường. Cuốn sách này bao quát từ cấp độ cơ bản đến nâng cao về công nghệ học tăng cường - thứ đang tạo ra những đổi mới thực sự trong công nghệ trí tuệ nhân tạo như robot, công nghệ tự lái và máy móc giống con người - dưới góc nhìn dễ hiểu dành cho người mới bắt đầu.

Bạn nắm được kiến thức cơ bản nhưng cảm thấy bối rối khi áp dụng vào thực tế? Chúng tôi chắt lọc kinh nghiệm thực tiễn để giải thích rõ ràng những cấu trúc LLM phức tạp.

Bạn có thể có được cái nhìn tổng quan về machine learning và deep learning nói chung, cách sử dụng các công cụ cơ bản và kiến ​​thức ngôn ngữ Python cần thiết cho việc học trong một khoảng thời gian ngắn.

Học cách trực tiếp xây dựng các mô hình học sâu thông qua PyTorch, một công cụ trực quan và mang phong cách Python (Pythonic). Nội dung đã cập nhật phiên bản PyTorch mới nhất.