(Dành cho người lập kế hoạch) Hiểu về phương pháp thu thập và phân tích yêu cầu người dùng ứng dụng LLM

Đây là bài giảng giúp bạn có thể hiểu được ngay cả khi hoàn toàn không biết Lập trình an toàn (Secure Coding) là gì. Sau khi nắm vững các khái niệm lập trình an toàn cơ bản, bài giảng sẽ tập trung giải thích về bảo mật dịch vụ web. Đây là bài giảng từng được tổ chức dưới dạng chuyên đề đặc biệt do Đại học OO chủ trì. Với hơn 160 mã nguồn đi kèm chú thích phong phú, bài giảng giúp bạn nắm bắt chính xác các chủ đề và kỹ thuật cốt lõi có thể áp dụng ngay vào thực tế.

Khóa học này là một quá trình học tập có hệ thống về kỹ thuật prompt engineering - kỹ năng cốt lõi để sử dụng hiệu quả các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc trí tuệ nhân tạo sinh tạo. Từ lý thuyết cơ bản đến kỹ thuật thực chiến, cùng với các ứng dụng mới nhất và các vấn đề về bảo mật - đạo đức, khóa học bao quát rộng rãi và mang lại sự hỗ trợ thiết thực cho tất cả các nhà phát triển dịch vụ dựa trên LLM, nhà khoa học dữ liệu và người hoạch định AI.

Giải thích lý do cần thiết LLM, bối cảnh kỹ thuật và các khái niệm cơ bản.

Thấu hiểu bản chất của thống kê cơ bản cần thiết cho việc phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà không cần đến một công thức hay một dòng mã nào.

Giúp các lập trình viên junior sử dụng trí tuệ nhân tạo như một công cụ phát triển để hiểu toàn bộ quy trình phát triển từ lập kế hoạch, viết code, triển khai đến kiểm thử, từ đó trang bị năng lực Full-Spectrum cần thiết để tồn tại và phát triển trong kỷ nguyên AI.

Problematization (Vấn đề hóa) là một thuật ngữ cũng được dịch là đặt vấn đề, xây dựng vấn đề. Và nó cũng có thể được dịch là thiết lập vấn đề hoặc định nghĩa vấn đề. Đây là khái niệm bao gồm quá trình đặt câu hỏi từ góc độ mới về các sự kiện đã biết như yêu cầu hoặc tri thức thông thường, định nghĩa vấn đề và xây dựng cách thức giải quyết vấn đề đó. Vấn đề hóa phải là điểm xuất phát của mọi phát triển, nhưng đây vẫn là chủ đề chưa được thảo luận đầy đủ trong lĩnh vực phát triển. Việc thực hiện dự án hay phát triển chương trình thực chất cũng là việc lập kế hoạch giải quyết vấn đề. Nói cách khác, nó có liên quan đến vấn đề hóa. Để giải quyết vấn đề, trước tiên vấn đề phải được định nghĩa rõ ràng. Tuy nhiên, hầu hết các vấn đề được đưa ra dưới dạng yêu cầu mơ hồ. Do đó, cần có khả năng chuyển đổi yêu cầu mơ hồ thành vấn đề rõ ràng để giảm thiểu 'lãng phí phát triển' không cần thiết, làm cho cộng tác diễn ra suôn sẻ và nắm bắt đúng nhu cầu thực sự của người dùng. Khóa học này giúp rèn luyện 'tư duy cấu trúc' vấn đề thông qua các trường hợp thực tế và công cụ.

Khi xây dựng hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation: Tạo sinh tăng cường truy xuất) dựa trên AI tạo sinh hoặc LLM mà không đạt được hiệu suất mong muốn và không có giải pháp thích hợp, thì phải làm sao? Khóa học này sẽ trình bày các phương pháp cải thiện hiệu suất RAG dựa trên lý thuyết Cognitive Load (Tải trọng nhận thức). Thông qua khóa học này, bạn có thể hiểu được giới hạn của cửa sổ ngữ cảnh LLM và cách quản lý Cognitive Load một cách hiệu quả trong hệ thống RAG. Đây là một khóa học lý thuyết cấp độ thực tiễn, bao gồm các chủ đề như kích thước và thiết kế cấu trúc Chunk, kỹ thuật tạo Chunk chất lượng cao, tối ưu hóa động, đánh giá hiệu suất và các kỹ thuật thực chiến.

Bạn có thể học được khái niệm và phương pháp 'thiết kế dịch vụ' cần thiết khi lên kế hoạch cho ứng dụng hoặc dịch vụ web được xây dựng dựa trên LLM, một loại trí tuệ nhân tạo sinh (AI sinh).

"Chỉ đổi một cái tên thôi, mã đã khác rồi." Đã tổng hợp từ nguyên lý đến ví dụ về 'đặt tên dễ hiểu' – cốt lõi của mã dễ đọc. Tên dễ đọc là khởi đầu của sự hợp tác.

Nhanh chóng hiểu các khái niệm và cú pháp cơ bản của C.

👨‍🍳 Nấu mã như nấu ăn, sạch sẽ và ngon miệng! 『클린 코딩』 là lớp học nấu mã của lập trình viên giống đầu bếp, nơi học 클린 코딩 vui vẻ qua ví von ẩm thực. 🍽️

Giới thiệu các mẫu prompt cơ bản cho lập trình và các mẫu prompt API nâng cao để tận dụng trí tuệ nhân tạo.

Giải thích chi tiết về các mô hình ngôn ngữ đa dạng được phát triển trong quá trình từ khởi đầu của công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho đến các mô hình LLM hiện đại nhất.

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.

Xem xét những hạn chế của LLM, cách khắc phục và các chủ đề nghiên cứu mới nhất.

Tìm hiểu về các ứng dụng hoặc dịch vụ web có thể được xây dựng bằng cách sử dụng LLM.

Giải thích các nguyên lý cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT theo hướng lý thuyết.

Xem xét những hạn chế của LLM, cách khắc phục và các chủ đề nghiên cứu mới nhất.

Giải thích lý do cần thiết LLM, bối cảnh kỹ thuật và các khái niệm cơ bản.

Câu chuyện tăng trưởng và bí quyết của N, một cổng thông tin đã tạo ra sự tăng trưởng vượt bậc nhờ dịch vụ đám mây.

Tôi sẽ giúp bạn hiểu bối cảnh ra đời và ý nghĩa của phương pháp luận Agile, đồng thời giới thiệu trách nhiệm và vai trò của từng thành viên trong phương pháp luận Agile. Ngoài ra, tôi cũng sẽ trình bày mục đích và cách thực hiện cụ thể của các Practice chính thông qua nhiều ví dụ đa dạng.

Tìm hiểu về các ứng dụng hoặc dịch vụ web có thể được xây dựng bằng cách sử dụng LLM.

Học cách sử dụng các LLM cục bộ đa dạng (Qwen, Gemma) và tìm hiểu các kỹ thuật khác nhau để đánh giá (Evaluation) và cải thiện hiệu suất của hệ thống LLM một cách hiệu quả.

Nếu bạn biết rằng UT (kiểm tra khả năng sử dụng) và phỏng vấn người dùng là tốt nhưng không biết cách thực hiện chúng, hãy tự tin hơn với khóa học này!

2024 Smartsheet bài giảng tiếng Hàn mới nhất. Hãy tìm hiểu cách sử dụng biểu mẫu, báo cáo, bảng thông tin, v.v. thông qua thực hành chung.

Một khóa học bắt buộc phải có dành cho các nhà thiết kế, nhà hoạch định dịch vụ và PM muốn thực hiện công việc của mình tốt hơn! Chúng tôi sẽ cho bạn biết những điều bạn cần biết về từng sản phẩm kỹ thuật số, ngành và hành trình của người dùng dựa trên các trường hợp thực tế.

Giờ đây, với sức mạnh của AI, bất cứ ai cũng có thể dễ dàng lên kế hoạch và thiết kế giao diện người dùng (UI) cho ứng dụng! Không cần biết lập trình hay có kinh nghiệm về UI cũng không sao. Các công cụ AI như Claude, ChatGPT sẽ biến ý tưởng của bạn thành hiện thực. Chỉ với vài câu hỏi, bạn có thể phân tích khách hàng mục tiêu, thiết kế cấu trúc ứng dụng và thậm chí tự động tạo ra màn hình UI. Trong khóa học này, chúng tôi sẽ hướng dẫn từng bước từ cơ bản để ngay cả những người mới bắt đầu sử dụng Figma cũng có thể theo kịp. Bạn không cần tự tay vẽ mà vẫn có thể nhập toàn bộ giao diện người dùng (UI) của trang web hiện có chỉ với plugin HTML to Design, và tạo ra những màn hình chất lượng cao chỉ trong vài giây bằng các công cụ AI như Google Stitch hay readdy.ai. Đây là khóa học hoàn hảo cho những ai mơ ước khởi nghiệp, muốn chuyển sang làm chuyên viên hoạch định, hoặc muốn giao tiếp hiệu quả với lập trình viên. Thay vì lý thuyết phức tạp, chúng tôi sẽ chỉ truyền đạt những bí quyết thực tiễn có thể áp dụng ngay lập tức. Giờ đây, chỉ cần có ý tưởng, bất cứ ai cũng có thể lên kế hoạch cho một dịch vụ ứng dụng!

Trong khóa học này, chúng tôi sẽ chia sẻ những nguyên tắc UX và bí quyết thực tiễn cần thiết khi lên kế hoạch và thiết kế sản phẩm AI. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về cách sử dụng AI lấy giá trị người dùng làm trung tâm, phương pháp lập kế hoạch và thiết kế UX sử dụng AI, các nguyên tắc và lý thuyết UX cốt lõi được tìm hiểu qua các trường hợp thiết kế trong đời sống hàng ngày, cũng như các phương pháp nghiên cứu UX và phân tích dữ liệu để mang lại trải nghiệm tốt hơn.

Khóa học toàn diện này dạy bạn cách xây dựng bất kỳ ứng dụng full-stack nào bằng các công cụ AI như Cursor AI, Claude Code, v0, ChatGPT và Replit. Bạn sẽ được học các kiến thức lập trình cơ bản, phát triển front-end và back-end, tích hợp cơ sở dữ liệu, gỡ lỗi và triển khai ứng dụng. Khóa học hoàn hảo cho người mới bắt đầu và bất kỳ ai muốn tận dụng AI để xây dựng các ứng dụng web và di động thực tế một cách nhanh chóng và hiệu quả.

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 các kỹ thuật Context Engineering để tạo ra AI agent chất lượng cao thông qua thực hành.

Đây là khóa học giúp bạn thành thạo lý thuyết cơ bản về LLM và các công nghệ cốt lõi của LangChain cùng RAG. Bạn có thể dễ dàng học từ kiến thức nền tảng về LLM đến các công nghệ AI mới nhất được sử dụng trong thực tế!

"Bước đầu tiên để tạo LLM tùy chỉnh của riêng bạn với Fine-tuning nhẹ dựa trên LoRA!" Đây là khóa học thực hành nhập môn được thiết kế để những người mới tiếp xúc với LLM cũng có thể dễ dàng theo dõi. Giảm thiểu lý thuyết phức tạp, hướng dẫn từng bước toàn bộ quy trình từ tải mô hình → áp dụng dữ liệu → huấn luyện → so sánh kết quả. Trong thời gian ngắn, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm quy trình của các kỹ thuật fine-tuning nhẹ hiện đại như LoRA·QLoRA, và có thể nắm bắt được cảm giác "À, fine-tuning LLM hoạt động như thế này". Hãy tự mình cảm nhận thành tựu tạo ra LLM chuyên biệt cho lĩnh vực của bạn, ngay cả khi không có nhiều tài nguyên!

Dựa trên hiểu biết chính xác về khách hàng khó tính, trang bị các biện pháp xử lý và chiến lược phù hợp để có thể ứng phó hiệu quả với khách hàng khó tính. Ngoài ra, nó còn được thiết kế để nâng cao tính chuyên nghiệp và cải thiện sự hài lòng trong công việc của nhân viên dịch vụ.

Những người làm việc trong lĩnh vực lập kế hoạch trò chơi, lập kế hoạch dịch vụ và PM kinh doanh Đây là bài giảng thực tế về các công cụ vận hành, hỗ trợ văn phòng và lập kế hoạch phân tích dữ liệu.

<Mô hình Ngôn ngữ Lớn, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!>(Insight, 2025)를 바탕으로 LLM의 이론과 실전 예제를 다루는 강의입니다.

Trong thời đại thông tin quá tải, giờ đây 'truyền đạt dễ hiểu' mới là sức cạnh tranh thực sự, hơn cả 'biết nhiều'. Khóa học này không chỉ dạy cách trau chuốt văn bản, mà còn giúp bạn rèn luyện 'khả năng thiết kế giao tiếp' - nắm bắt trọng tâm giữa dòng chảy thông tin và truyền tải phù hợp với tầm hiểu của đối phương. Khóa học được cấu trúc gọn gàng với tổng cộng 7 bài, 56 phút. Tạm biệt những bài giảng nhàm chán chỉ toàn lý thuyết! Thông qua việc luyện tập tập trung vào các tình huống thực tế (Before/After), sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ trở thành 'chuyên gia truyền đạt thông tin' giao tiếp tốt nhất trong tổ chức.