Tạo thẩm phán trí tuệ nhân tạo với CrewAI và LLM.

Giải thích các nguyên lý cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, tập trung vào khía cạnh lý thuyết.

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.

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 trẻ sử dụng trí tuệ nhân tạo làm công cụ phát triển để thấu hiểu toàn bộ quy trình từ lập kế hoạch, viết mã đến triển khai và kiểm chứng, từ đó trang bị năng lực toàn diện (Full-Spectrum) cần thiết trong kỷ nguyên AI để sinh tồn và phát triển.

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.

Vấn đề hóa (Problematization) là một thuật ngữ còn được dịch là đặt vấn đề hoặc lập khung vấn đề. Nó cũng có thể được hiểu là thiết lập vấn đề hoặc định nghĩa vấn đề. Đây là một khái niệm bao gồm quá trình đặt câu hỏi dưới góc nhìn mới đối với những sự thật đã biết như yêu cầu khách hàng hay kiến thức thông thường, định nghĩa lại vấn đề và xây dựng phương pháp để giải quyết vấn đề đó. Vấn đề hóa phải là điểm khởi đầu của mọi quá trình phát triển, nhưng đây là một chủ đề vẫn chưa được thảo luận đầy đủ trong lĩnh vực phát triển. Việc thực hiện dự án hay phát triển chương trình thực chất là việc lập kế hoạch để giải quyết vấn đề. Nói cách khác, nó có liên quan mật thiết đến việc vấn đề hóa. Để giải quyết một vấn đề, trước tiên vấn đề đó phải được định nghĩa rõ ràng. Tuy nhiên, hầu hết các vấn đề thường được đưa ra dưới dạng những yêu cầu mơ hồ. Do đó, chỉ khi có năng lực chuyển đổi những yêu cầu mơ hồ thành những vấn đề rõ ràng, chúng ta mới có thể giảm thiểu "lãng phí phát triển" không cần thiết, giúp việc hợp tác trở nên suôn sẻ và nắm bắt đúng nhu cầu thực sự của người dùng. Khóa học này sẽ giúp bạn rèn luyện "tư duy cấu trúc" vấn đề thông qua các công cụ và ví dụ thực tế.

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.

Tìm hiểu cách thu thập và phân tích các yêu cầu của người dùng để thiết kế dịch vụ 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 lý do tại sao cần LLM, bối cảnh kỹ thuật và các khái niệm cơ bản.

Bạn có thể học các khái niệm phức tạp của Next.js chỉ với những kiến thức cốt lõi trong thời gian ngắn. Chúng tôi sẽ chỉ cung cấp những kiến thức thực tế cần thiết cho những người mới bắt đầu học Next.js. Khóa học Next.js mới của Captain Pangyo, người đã giảng dạy về framework được 8 năm. Bạn có thể học cách coding và phương pháp học tập của "lập trình viên frontend trong kỷ nguyên AI"! :)

Đây là khóa học tìm hiểu khái niệm và cách ứng dụng thư viện LangChain, đồng thời tự tạo ChatGPT của riêng mình bằng thư viện LangChain.

Chúng tôi sẽ hướng dẫn cách phát triển dịch vụ web trí tuệ nhân tạo bằng cách sử dụng API của OpenAI.

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.

Bạn có thể trực tiếp thực hành tạo tự động vô hạn các tín hiệu giao dịch coin bằng cách sử dụng ChatGPT và Python, đồng thời thực hiện quy trình backtest và xác thực chúng. Ngoài ra, bạn có thể học cách kết hợp tất cả các chiến lược được AI tự động tạo ra thành một chiến lược duy nhất và áp dụng nó vào giao dịch thực tế.

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

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!

Đây là khóa học giải thích các thuật ngữ IT và cấu trúc hệ thống thường dùng trong công ty một cách dễ hiểu, ngay cả với những người không chuyên. Nội dung được thiết kế để bạn có thể hiểu theo luồng cấu trúc IT của doanh nghiệp thay vì chỉ học các thuật ngữ riêng lẻ, từ máy chủ (server), cơ sở dữ liệu (database), API cho đến bảo mật và điện toán đám mây (cloud). Chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng năng lực IT cơ bản để áp dụng ngay vào thực tế, giúp bạn không còn gặp khó khăn vì thuật ngữ trong các cuộc họp và công việc chuyên môn.

Đổi mới hiệu suất công việc và khả năng sáng tạo – Agentic AI AI giờ đây không chỉ dừng lại ở mức độ tự động hóa đơn thuần, mà đang tiến hóa sang một giai đoạn mới: tự phán đoán và thực thi. Agentic AI chính là công nghệ cốt lõi nằm ở trung tâm của sự thay đổi này, giúp các doanh nghiệp và tổ chức vận hành thông minh hơn. Khóa học này được thiết kế để giúp bạn hiểu rõ ràng và dễ dàng cách Agentic AI kết nối giữa việc ra quyết định và thực thi, cũng như cách ứng dụng nó vào thực tiễn công việc. Hãy khám phá ngay những kiến thức thiết yếu dành cho mọi nhân sự chuyên môn đang chuẩn bị cho tương lai.

Tạo ứng dụng hội nghị truyền hình dựa trên AI với tính năng AI agent thời gian thực, tóm tắt nội dung cuộc họp và chức năng sau cuộc gọi.

Hoàn tất phân tích khách hàng với Excel và Orange, Từ bán chéo đến thử nghiệm A/B và quản lý rủi ro rời bỏ, tất cả trong một lần.

[Cung cấp mã nguồn] Không biết lập trình cũng OK. Hoàn thiện ngay trên trình duyệt với công cụ mới nhất của Google (IDX) mà không cần cài đặt! Đừng học cú pháp lập trình nữa! Đây là khóa học thực chiến siêu tốc giúp bạn xây dựng chatbot RAG hiểu rõ tài liệu nội bộ và triển khai trực tiếp lên web trong môi trường Google IDX thông qua việc trò chuyện với AI (Vibe Coding).

Khóa học hoàn thiện thực hành đóng góp mã nguồn mở & thiết kế hệ thống của 30 Big Tech và thực tập tại Thung lũng Silicon không lo bị đào thải trong kỷ nguyên AI. Tất cả học viên nộp nhiệm vụ đều có thể ứng tuyển thực tập tại các startup AI địa phương ở Palo Alto, Hoa Kỳ, được miễn xét duyệt hồ sơ và trao cơ hội phỏng vấn. Đây là khóa học giúp bạn thiết kế và mở rộng (scaling) 30 hệ thống thực tế dựa trên các trường hợp của các Big Tech như Netflix, Tesla, Meta, Tinder. Cuối cùng, bạn sẽ tự thiết kế dịch vụ của riêng mình từ Kiến trúc → DB → Scaling, và thực tế đóng góp vào dự án AI Coding Agent mã nguồn mở (đã đạt hơn 8.6K+ lượt tải xuống) để hoàn thiện portfolio và sơ yếu lý lịch.

"Kỷ nguyên chỉ hỏi AI và nhận câu trả lời đã kết thúc." Giờ đây, AI tự hành động. Một 'AI Agent thực thi' có khả năng đọc email, kiểm tra số ngày phép còn lại trong hệ thống HR, sắp xếp lịch họp, tìm kiếm tài liệu nội bộ để tóm tắt thông tin, và sắp xếp các hình ảnh cùng liên kết cần thiết đã xuất hiện. Điều đáng ngạc nhiên là, bạn không cần phải là nhà phát triển cũng có thể tạo ra tất cả những điều này. Bằng cách sử dụng nền tảng Azure AI Agent và các framework mới nhất của Microsoft (như Semantic Kernel, AutoGen, v.v.), giờ đây bất kỳ ai cũng có thể xây dựng một hệ thống đa tác nhân có thể áp dụng vào công việc thực tế mà không cần lập trình. "Hãy tự mình tạo ra “AI làm việc”, “AI kết nối”, “AI tự ra quyết định và hành động”." Tương lai không còn là chuyện xa vời nữa. Nó bắt đầu ngay từ đầu ngón tay của bạn.

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

Học công cụ AI nào trước? Đừng lo lắng nữa! - Đánh giá 4.8 từ 80 học viên ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - ChatGPT, Claude, Gemini, Genspark, NotebookLM, Gamma, Skywork, Manus, Antigravity, Claude Code, MiriCanvas, Opal, CapCut, v.v. - Hướng dẫn cực kỳ dễ hiểu các tính năng cốt lõi của hơn 15 công cụ trong vòng 20 ngày. - Thông qua hình thức thực hiện bài tập hàng tuần, chúng tôi cung cấp một "khóa học thực hành" thay vì chỉ là "khóa học nghe rồi quên". - Bao quát tất cả trong một: Viết prompt > Tạo hình ảnh > Tạo PPT và video > Cho đến Vibe Coding. - Video bài giảng thời lượng 4 tiếng + Tài liệu học tập theo tuần + Hệ thống xác nhận bài tập.

Mục tiêu của khóa học là giúp bạn làm quen với Python và GPT API phức tạp một cách dễ dàng nhất thông qua thực hành. Chúng ta sẽ sử dụng ChatGPT API mới nhất để phát triển AI tóm tắt video YouTube, sau đó sử dụng Streamlit để triển khai dưới dạng ứng dụng web.

Khóa học này bao gồm toàn bộ quy trình thiết kế và triển khai dịch vụ AI tạo sinh tập trung vào LangChain 1.0 và LangGraph thông qua các bài thực hành từng bước. Vượt xa việc chỉ gọi LLM đơn thuần, bạn sẽ trực tiếp xây dựng kiến trúc hệ thống AI có khả năng vận hành bao gồm kiến trúc dựa trên agent, quản lý trạng thái (State), bộ nhớ, streaming, middleware và Human-in-the-Loop. Thông qua thực hành với hệ thống RAG dựa trên dữ liệu tài liệu·PDF·web, SQL Agent (Chinook DB), Agent dựa trên tool calling, multi-agent theo mô hình Supervisor, và workflow dựa trên state machine sử dụng LangGraph Graph API, bạn sẽ xây dựng pipeline agent có thể tái sử dụng và áp dụng ngay vào thực tế công việc. Ngoài ra, thông qua structured output (dựa trên Pydantic), agent middleware (Summarization, HITL, Retry, bảo vệ PII), streaming theo token/bước, bạn sẽ hoàn thiện ứng dụng AI tạo sinh với độ ổn định·khả năng mở rộng·tính kiểm soát đáp ứng yêu cầu của dịch vụ thực tế. 👉 Dành cho những ai muốn hiểu chính xác cấu trúc nội bộ và luồng thực thi của LangChain/LangGraph 👉 Dành cho những ai muốn triển khai RAG·Agent theo cấu trúc dịch vụ thực tế chứ không chỉ là "demo" 👉 Đây là khóa học tối ưu cho những ai cần lộ trình thực tế bao quát từ agent dựa trên trạng thái, tự động hóa SQL·tài liệu, đến orchestration multi-agent.

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.

Mỗi ngày có 2.500 mã cổ phiếu, bạn định tự mình xem đến bao giờ? Sau khi thị trường đóng cửa, bạn phải lục lọi Naver Securities để tìm các mã tăng vọt, Đọc tin tức để phán đoán xem đó là tin tốt hay tin xấu, Kiểm tra từng chút một dòng tiền của khối ngoại và tổ chức, Mở biểu đồ để phân tích mô hình... Chẳng lẽ bạn đang lặp lại việc này mỗi ngày sao? Tôi cũng đã từng như vậy. Dành 2-3 tiếng sau khi đi làm về để phân tích cổ phiếu, nhưng vẫn bỏ lỡ nhiều mã hơn là tìm thấy. Tổng hợp cả KOSPI và KOSDAQ có hơn 2.500 mã, con người không thể nào xem hết mỗi ngày được. --- Vì vậy, tôi đã tạo ra một hệ thống Tôi đã tạo ra một hệ thống tự động phân tích 2.500 mã cổ phiếu sau khi thị trường đóng cửa mỗi ngày. - Tự động thu thập giá cả, dòng tiền và tin tức - AI (Gemini) đọc tin tức và phân biệt tin tốt/tin xấu - Chấm điểm trên thang điểm 15 dựa trên 6 yếu tố - Chỉ chọn những mã vượt qua tiêu chuẩn và tính toán cả giá vào lệnh/giá cắt lỗ/giá chốt lời - Gửi thông báo qua Telegram Sau khi đi làm về, tôi chỉ cần kiểm tra điện thoại. Thêm vào đó, vào mỗi thứ Bảy, hệ thống sẽ tự phân tích hiệu suất của tuần trước Và tự động điều chỉnh mức cắt lỗ, chốt lời và thời gian nắm giữ. Đây là cấu trúc mà hệ thống tự học hỏi và cải thiện. --- Nhưng tôi không phải là một lập trình viên Tôi không trực tiếp viết mã cho hệ thống này. Tôi hoàn toàn ra lệnh cho AI bằng lời nói. "Hãy lọc ra những mã tăng trên 5% hôm nay với giá trị giao dịch trên 50 tỷ won" "Gửi 3 tin tức này cho Gemini để phán đoán xem đó là tin tốt hay không" "Tạo một bộ lập lịch để hệ thống tự động chạy vào 4 giờ chiều mỗi ngày" Khi nói như vậy, AI (Claude) sẽ tạo mã cho tôi. Đó chính là Vibe Coding. --- Trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng tạo ra hệ thống tương tự Qua 58 bài giảng, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng từ đầu đến cuối hệ thống mà tôi thực sự sử dụng hàng ngày. Bắt đầu từ thu thập dữ liệu, Phân tích tin tức bằng AI, công cụ chấm điểm, tạo tín hiệu, Máy chủ Flask API, bảng điều khiển web Next.js, Thông báo tự động qua Telegram, và cả hệ thống tự học. Sản phẩm cuối cùng không phải là một tệp Jupyter Notebook. Mà là một bảng điều khiển web và thông báo Telegram thực sự hoạt động mỗi ngày. Bạn không cần biết lập trình. Trong mỗi bài giảng, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách nói chuyện với Claude, Và nếu bạn làm theo, bạn sẽ nhận được kết quả tương tự. --- Khóa học này dành cho: - Những nhà đầu tư là nhân viên văn phòng không có đủ thời gian phân tích cổ phiếu mỗi ngày - Những người muốn sở hữu hệ thống tự động nhưng không biết lập trình - Những người tò mò về Quant/Giao dịch hệ thống nhưng không biết bắt đầu từ đâu - Những người muốn biết cách ứng dụng AI vào thực tế --- ⚠️ Khóa học này không đảm bảo lợi nhuận đầu tư. Đây là khóa học lập trình về việc tự tạo ra công cụ phân tích chứng khoán. Quyết định đầu tư thực tế thuộc về trách nhiệm của chính học viên.