LangGraph Thực hành: Phát triển các tác nhân AI nâng cao với LLM-(2026)

Khóa học này được xây dựng từ kinh nghiệm thực tế trong việc thiết kế và triển khai các ứng dụng LLM quy mô sản phẩm trên Azure. Thay vì tập trung vào các ví dụ minh họa đơn giản hay các notebook rời rạc, tôi hướng dẫn học viên vượt qua những thách thức thực tế khi chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang hệ thống thực thụ: nạp dữ liệu, lưu trữ vector, điều phối dịch vụ, triển khai đám mây và bảo mật. Xuyên suốt khóa học, tôi phân tích các dịch vụ Azure phức tạp thành các bước thực hành rõ ràng, giải thích lý do đằng sau mỗi quyết định về kiến trúc và trình bày cách các thành phần phối hợp với nhau trong một hệ thống có khả năng mở rộng. Học viên sẽ học thông qua việc xây dựng, gỡ lỗi và triển khai một ứng dụng hoàn chỉnh dựa trên LangChain, từ đó tự tin giải quyết các vấn đề thực tế về hạ tầng và cấp độ ứng dụng.

Mastering Model Context Protocol (MCP) là một khóa học thực tế, tập trung vào kỹ thuật, được thiết kế để giúp các nhà phát triển xây dựng các AI backend thực thụ, bảo mật và sẵn sàng cho môi trường production. Sau khi giúp đỡ hàng ngàn học viên vượt qua những bối rối xoay quanh việc tích hợp LLM, gọi công cụ (tool calling) và kiến trúc backend, tôi đã tạo ra khóa học này để giải quyết những vấn đề phổ biến nhất: “Làm thế nào để tôi xây dựng một backend đáng tin cậy mà các LLM có thể gọi một cách an toàn?” “Làm thế nào để tôi lựa chọn giữa SSE, stdio, hay streamable-http?” “Làm thế nào để tôi mở rộng quy mô MCP vào các ứng dụng thực tế với FastAPI, Auth0 và LangGraph?” “Làm thế nào để tôi cấu trúc các công cụ (tools), tài nguyên (resources), câu lệnh (prompts) và ngữ cảnh (context) trong MCP?” Trong khóa học này, tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước—từ việc khởi tạo một MCP server tối giản cho đến việc triển khai một hệ thống Dockerized hoàn chỉnh và bảo mật. Mỗi bài học đều mang tính thực hành cao, được thiết kế để loại bỏ sự phức tạp và mang lại cho bạn một quy trình làm việc rõ ràng, có thể lặp lại để xây dựng các hệ thống AI hiện đại. Nếu bạn đang cảm thấy nản lòng bởi những bài hướng dẫn mơ hồ và muốn có một sự hiểu biết rõ ràng, cụ thể ở cấp độ kỹ thuật về MCP, khóa học này được xây dựng dành cho bạn.

Khóa học này được thiết kế để giúp những người mới bắt đầu hoàn toàn học Python thông qua các bài học ngắn gọn, tập trung và thực tế. Với các buổi học nhỏ hàng ngày khoảng 15 phút, tôi hướng dẫn học viên từng bước qua các khái niệm cốt lõi của Python, giúp việc lập trình trở nên dễ tiếp cận và bớt áp lực hơn. Dựa trên kinh nghiệm giúp đỡ người mới bắt đầu vượt qua các trở ngại học tập phổ biến—như nhầm lẫn về cú pháp, logic và giải quyết vấn đề—tôi nhấn mạnh vào sự rõ ràng, lặp lại và thực hành trực tiếp. Mỗi bài học được xây dựng dựa trên bài trước đó, được củng cố bằng các bài tập thực hành và những ngày nghỉ thường xuyên để ôn tập và củng cố kiến thức. Đến cuối 30 ngày, học viên không chỉ hiểu các kiến thức nền tảng của Python mà còn tự tin xây dựng ứng dụng Python dòng lệnh của riêng mình, kết nối tất cả các khái niệm đã học trong suốt khóa học.

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách thiết kế, xây dựng và đánh giá các hệ thống RAG nâng cao bằng framework LangChain. Bạn sẽ làm chủ LCEL, Runnables, các kỹ thuật truy xuất nâng cao, chiến lược chunking, cross-encoder reranking, agent-based RAG, tool calling, tích hợp SQL và các kỹ thuật an toàn sử dụng NeMo Guardrails. Bạn cũng sẽ học cách trace, debug và triển khai một chatbot AI full-stack với LangFuse, React, FastAPI và Docker.

Thời đại AI chỉ đơn thuần trả lời đã kết thúc. Giờ đây là thời đại của LLM Agent tự phán đoán và hành động. Khóa học này là khóa nhập môn giúp bạn học và trực tiếp xây dựng nguyên lý cốt lõi cũng như cấu trúc của agent chỉ trong 90 phút thực hành. Giảm thiểu tối đa lý thuyết phức tạp, với luồng thực hành tập trung vào code, bạn có thể trực tiếp trải nghiệm "AI phán đoán và sử dụng công cụ như thế nào". Vượt qua prompt engineering, hãy cùng bắt đầu bước đầu tiên của tự động hóa AI.

Khóa học này là một quá trình tổng hợp toàn bộ kiến thức cần thiết để ứng dụng AI tạo sinh trong thực tế, từ nguyên lý cơ bản của LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn), RAG (Retrieval-Augmented Generation), đến các công nghệ mới nhất như AI Agent và MCP (Modular Command Protocol). Khóa học được thiết kế để bạn có thể học một cách tự nhiên theo dòng chảy công nghệ, hiểu được cách AI tạo sinh hiểu thông tin, tìm kiếm, đưa ra phán đoán và mở rộng thành AI Agent có khả năng hành động.

Khóa học này là một masterclass thực hành hoàn chỉnh phân tích sâu sự phát triển công nghệ cốt lõi của AI tạo sinh từ LDM(Latent Diffusion Model) đến DiT(Diffusion Transformer). Chúng ta sẽ trực tiếp phân tích nguyên lý học tập dựa trên không gian tiềm ẩn của LDM, cấu trúc của Stable Diffusion, và phương thức triển khai của Diffusion Transformer mới nhất thông qua các bài báo và code. Học viên sẽ trực tiếp triển khai các mô hình LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT dựa trên PyTorch, đồng thời học một cách có hệ thống các xu hướng mới nhất và sự tiến hóa cấu trúc của mô hình tạo sinh.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu từ các thuật toán cốt lõi của hệ thống gợi ý đến triển khai thực tế. - Lọc dựa trên nội dung - Lọc cộng tác, triển khai mô hình gợi ý dựa trên deep learning - Triển khai Two-step recommender systems - Thực hành với PyTorch/RecBole - Kinh nghiệm thực tế và trực quan hóa kết quả gợi ý

Năm 2025, Jensen Huang đã trực tiếp đề cập đến Physical AI, Kỷ nguyên của Perception AI, Generative AI, Agentic AI và Physical AI đang đến. Hãy trải nghiệm Physical AI một cách nhanh chóng và đơn giản. Trải nghiệm Physical AI cùng với thư viện LeRobot của HuggingFace và robot thật.

Hướng dẫn thành thạo ứng dụng AI dành cho lập trình viên Java! Khóa học này phá vỡ định kiến rằng AI chỉ là lĩnh vực của Python, và trao cho ứng dụng Java của bạn khả năng nhìn, nghe, nói và lập trình của AI. Hãy phát triển thành kiến trúc sư AI dựa trên OpenAI API. Trực tiếp phát triển các chuyên gia AI đa dạng như nhà văn AI, dịch giả, họa sĩ, đồng nghiệp lập trình, và tạo ra trợ lý AI đa chức năng tích hợp các tính năng cốt lõi như tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc, giải thích hình ảnh, tạo mã Java, chuyển đổi giọng nói/văn bản, tạo hình ảnh/phụ đề. Đây là cơ hội tuyệt vời để tối đa hóa khả năng cạnh tranh của hệ thống Java hiện có bằng cách gán vai trò cho AI thông qua system message và học cả việc kiểm duyệt nội dung có hại.

Đây là khóa học giúp bạn học Deep Learning bằng cách sử dụng Tensorflow. Bạn sẽ học các mô hình hồi quy tuyến tính (Linear Regression), hồi quy logistic (Logistic Regression) và hồi quy softmax (Softmax Regression), sau đó tạo mô hình MLP để phân loại hình ảnh thời trang!

Mời bạn đến với thế giới lập trình đầy hấp dẫn, nơi bạn phân tích và trực quan hóa báo cáo tài chính chỉ bằng prompt. Không cần một dòng code nào, bạn tạo và triển khai dịch vụ chỉ bằng cách tham vấn với AI.

Phân tích văn bản tiếng Hàn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng Python Trực quan hóa Word Cloud, phân tích hình thái học, mô hình hóa chủ đề, phân cụm, phân tích độ tương đồng, túi từ và TF-IDF để vector hóa dữ liệu văn bản, phân loại văn bản bằng máy học và học sâu, phương pháp sử dụng Hugging Face

GPT API được sử dụng để tạo chương trình, tạo hình ảnh và tạo video!

Phân tích hơn 40 loại chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu bằng AI, dự đoán S&P 500, QQQ ETF lẫn cổ phiếu riêng lẻ, hãy tự tạo một mô hình phân tích giá cổ phiếu mạnh mẽ!

Trong thời đại Cơn sốt vàng, người ta nói rằng việc trở nên giàu có bằng cách bán các công cụ khai thác vàng sẽ dễ dàng hơn là tự mình khai thác vàng. ChatGPT Tại sao không thử bán các chương trình trong Thời đại Khám phá?

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

Khóa học này không chỉ đơn thuần là "cách triển khai" Transformer, mà là quá trình phân tích từ góc nhìn của người thiết kế về tại sao cấu trúc này được tạo ra, vai trò của từng module, và cách toàn bộ mô hình hoạt động. Phân tích sâu nguyên lý tính toán bên trong của Self-Attention và Multi-Head Attention, đồng thời xác minh trực tiếp qua công thức, bài báo và code triển khai về Positional Encoding, Feed-Forward Network, cấu trúc Encoder·Decoder đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế nào. Xuất phát từ Attention, tự tay lắp ráp toàn bộ cấu trúc Transformer, thực hiện training thực tế và thấu hiểu cách mô hình hoạt động. Đây là lộ trình có cấu trúc và thực chiến nhất dành cho "những ai muốn hiểu hoàn toàn về Transformer".

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Khóa học này xuất phát từ câu hỏi "Nếu tôi có mặt trên tàu Titanic thì liệu có thể sống sót không?", phát triển mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế, và hoàn thành dự án fullstack triển khai dịch vụ này lên web. Bạn sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ AI đến phát triển web, bao gồm mô hình hóa deep learning với PyTorch, xây dựng backend server với FastAPI, và triển khai giao diện người dùng với Next.js.

Bạn đang dùng ChatGPT, nhưng có khó để giải thích tại sao lại có câu trả lời như vậy không? "RAG, agent, fine-tuning... biết thuật ngữ nhưng khó giải thích chính xác" "Nghe các thuật ngữ liên quan đến LLM là không biết nói gì" "Trong các cuộc họp về AI, việc giải thích khái niệm luôn mơ hồ" Khóa học này được tạo ra chính xác cho những người như vậy. Đây là khóa học lý thuyết để hiểu LLM không phải như một 'công cụ' mà như một 'cấu trúc'. Không phải cách sử dụng ChatGPT hay Gemini, mà tạo ra tiêu chuẩn để có thể giải thích tại sao nó hoạt động như vậy.

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.

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'.

Khả năng sử dụng AI quyết định mức lương của bạn. Hãy giao những công việc lặp đi lặp lại nhàm chán hàng ngày cho AI 'Hầu hết mọi thứ về tự động hóa công việc' sẽ hướng dẫn bạn cách tạo hệ thống tự động hóa xử lý công việc của mình chỉ với vài cú nhấp chuột mà không cần kiến thức lập trình. Bạn sẽ được giải phóng khỏi công việc văn bản nhàm chán và sắp xếp dữ liệu, và trở thành 'người làm việc giỏi với AI' vượt trội hơn người khác.