Làm chủ Model Context Protocol (MCP): Hướng dẫn thực hành -(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.

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.

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

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.

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

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

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.

Phát triển TodoList với Claude + IntelliJ - Làm chủ hoàn toàn MCP Hãy tạo TodoList với Claude và IntelliJ để nắm vững hoàn toàn quy trình hoạt động của MCP!

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.

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!

Bạn sẽ phát triển khả năng xác định vấn đề dựa trên dữ liệu và giải thích rõ ràng căn cứ đánh giá cũng như quy trình ra quyết định. Ngoài ra, thay vì chỉ tập trung vào hiệu suất của một mô hình đơn lẻ, bạn sẽ có được tư duy theo quan điểm pipeline - đánh giá tính hoàn thiện và độ tin cậy của toàn bộ quy trình làm việc machine learning. Đồng thời, bạn sẽ tăng cường khả năng giải quyết vấn đề bằng cách truy nguyên nguyên nhân khi xảy ra lỗi và đưa ra hướng cải thiện, đồng thời thông qua kinh nghiệm thực hiện dự án end-to-end, bạn sẽ nắm vững năng lực xây dựng ML pipeline thực tế có thể áp dụng ngay vào công việc.

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

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'.

Xu hướng mới nhất của AI tạo sinh, AI Agent! Cách đi trước với Cursor giúp hoàn thành công việc phát triển và MCP mở rộng tính năng!

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

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".

Đây là hướng dẫn thực hành về cách sử dụng Model Context Protocol (MCP) để liên kết với IntelliJ và phát triển nhanh hơn.

Tự động hóa tạo YouTube Shorts bằng AI!! Học từ đầu cách tự động tạo YouTube Shorts bằng n8n. Tự tay xây dựng quy trình chạy một lần hoàn chỉnh từ văn bản → hình ảnh/nhạc → tạo video → tải lên. Thực hành phân biệt chế độ test/chế độ thực tế, kèm theo mẹo tiết kiệm chi phí. Hoàn thành 3 template tự động hóa có thể sử dụng ngay sau khi kết thúc khóa học. Học từng bước từ cách bố trí node, dễ theo dõi ngay cả khi không biết coding. Cùng tham gia tự động hóa sản xuất YouTube Shorts bằng AI nhé!

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.

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!

AI viết thay cho Slack, Notion của tôi? Làm việc thông minh với MCP đã vượt qua giới hạn của AI truyền thống!