Làm chủ hoàn toàn AI Agent: Phát triển thực tế LangGraph·RAG·MCP·Multi-agent

Đây là khóa học được thiết kế theo từng bước từ cơ bản đến thực tiễn, giúp ngay cả những người mới bắt đầu tiếp cận Claude AI cũng có thể dễ dàng theo kịp. Trong khóa học này, bạn sẽ bắt đầu học từ các khái niệm cơ bản của Claude AI và cách viết câu lệnh (prompt), sau đó tìm hiểu các cách ứng dụng đa dạng như soạn thảo văn bản, tóm tắt, dịch thuật, động não (brainstorming), phân tích tệp tin và hình ảnh. Ngoài ra, khóa học còn hướng dẫn thực hành cách sử dụng Claude Artifacts để tạo tài liệu, biểu đồ, sơ đồ và các ứng dụng đơn giản, cũng như cách thiết kế infographic bằng Claude, chỉnh sửa kết quả và lưu dưới dạng PDF. Cuối cùng, khóa học cung cấp các bí quyết nâng cao năng suất có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế như kỹ thuật viết câu lệnh nâng cao, tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại bằng tính năng Project, hỗ trợ hàm Excel và lập trình. Khóa học tập trung giải thích dựa trên các ví dụ thực tế để bất kỳ ai, từ người mới bắt đầu chưa có kinh nghiệm về AI đến nhân viên văn phòng, sinh viên hay những người sáng tạo nội dung muốn nâng cao hiệu suất công việc, đều có thể dễ dàng học hỏi và ứng dụng ngay lập tức.

Ngay cả khi không có kinh nghiệm lập trình, bạn vẫn có thể tự mình tạo ra các chương trình tự động hóa công việc thực tế cùng với Cursor AI. Khóa học này là một quy trình thực hành thực tế, sử dụng Python và Cursor AI để tạo ra một dự án hoàn chỉnh: từ việc tự động thu thập bình luận tin tức (Crawling), lưu dưới dạng tệp CSV, cho đến phân tích dư luận và cảm xúc. Đây không chỉ là một khóa học yêu cầu bạn nhập lại mã code một cách máy móc. Khóa học được thiết kế để bạn trải nghiệm toàn bộ quá trình phát triển thực tế, bao gồm cách đặt câu hỏi hiệu quả cho Cursor AI, thiết lập môi trường phát triển, viết chương trình tự động hóa và giải quyết lỗi. Theo sát khóa học, bạn sẽ được học từng bước một, từ cài đặt Python, thiết lập Cursor AI, kiến thức cơ bản về tự động hóa công việc, quét bình luận tin tức, lưu tệp CSV, phân tích cảm xúc, cho đến cách sửa các lỗi phát sinh trong dự án thực tế. Ngay cả những người mới bắt đầu lập trình cũng có thể làm quen với cách phát triển cùng AI một cách tự nhiên, từ đó nâng cao năng lực chuyên môn trong việc tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và khai thác dữ liệu.

Khóa học thực chiến toàn diện về n8n này dành cho những ai muốn tự tay xây dựng hệ thống tự động hóa AI mạnh mẽ mà không cần biết lập trình. Khóa học bắt đầu từ luồng dữ liệu cơ bản và cấu trúc JSON của n8n, hướng dẫn bạn từng bước cách thiết kế workflow tận dụng đa dạng các node. Tiếp đến, bạn sẽ nắm vững mọi tính năng thiết yếu cho công việc thực tế: từ xây dựng AI Agent với Basic LLM Chain, Tool Calling, quản lý bộ nhớ, phản hồi streaming, cho đến tự động hóa bằng Webhook và Scheduler. Hơn nữa, bạn sẽ trực tiếp thực hiện các dự án tự động hóa ứng dụng ngay vào thực tiễn như tự động hóa khảo sát, gửi thông báo qua email, xử lý hóa đơn, chia sẻ tin tức... thông qua việc tích hợp với nhiều dịch vụ như Google Workspace, Slack, Discord, Telegram và Notion. Trong phần sau của khóa học, bạn sẽ được học chuyên sâu về phương pháp xây dựng workflow AI mới nhất, bao gồm các khái niệm cốt lõi của RAG, Chunking, Pinecone Vector Store, Google Cloud Document AI, Hybrid Search, Graph RAG (LightRAG), cũng như cách tích hợp MCP Server và Claude Desktop. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích tính năng, khóa học được thiết kế để bạn cùng thực hành triển khai dự án thực tế, từ đó thấu hiểu "tại sao lại thiết kế như vậy" và "cách ứng dụng trong thực tế ra sao". Mọi kiến thức đều được giải thích cặn kẽ từ những bước đầu tiên để ngay cả người không có kinh nghiệm lập trình cũng dễ dàng theo kịp, đồng thời hỗ trợ bạn tự tay hoàn thiện hệ thống tự động hóa AI sẵn sàng ứng dụng vào thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ trang bị đầy đủ năng lực thực chiến để tự mình thiết kế và triển khai: tự động hóa công việc với n8n, xây dựng AI Agent, phát triển hệ thống RAG, tích hợp đa dạng các dịch vụ bên ngoài, cho đến các workflow AI dựa trên nền tảng MCP mới nhất.

Đây là khóa học tập trung vào thực hành dành cho những ai muốn học tất cả về AI tạo sinh mới nhất năm 2026 cùng một lúc. Trong khóa học này, bạn sẽ được học một cách hệ thống các tính năng có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế, tập trung vào Claude AI và Gemini 3.1, từ viết prompt đến tự động hóa tài liệu, phân tích hình ảnh, xây dựng trợ lý AI, NotebookLM, Deep Research, Canvas và Gems. Ngoài ra, bạn có thể trải nghiệm toàn bộ hệ sinh thái Google AI mới nhất, bao gồm tạo hình ảnh thực tế và render văn bản với Nano Banana 2, sản xuất video AI bằng Veo 3.1 và Google Flow, trò chuyện bằng giọng nói và camera qua Gemini Live, cho đến Gemma 4 Local AI. Mỗi bài giảng đều được giải thích dựa trên các ví dụ thực tế và thực hành, với hướng dẫn từng bước để ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng theo kịp. Khóa học không chỉ đơn thuần giới thiệu tính năng mà còn cung cấp bí quyết thực tiễn có thể áp dụng ngay trong nhiều lĩnh vực như tự động hóa công việc, sản xuất nội dung, marketing và giáo dục. Sau khi tham gia khóa học này, bạn sẽ hiểu được các tính năng khác biệt của Claude và Gemini, sản xuất hiệu quả các nội dung văn bản, hình ảnh, video, âm thanh bằng AI và nâng cao đáng kể năng suất làm việc. Đây là một khóa học tổng hợp phù hợp cho tất cả mọi người, từ những người mới bắt đầu với AI cho đến những người dùng muốn khai thác tối đa sức mạnh của AI tạo sinh mới nhất.

Đây là khóa học thực hành toàn diện dành cho tất cả mọi người, từ những nhà phát triển mới làm quen với Claude Code cho đến những người muốn ứng dụng tối đa AI vào công việc thực tế. Trong khóa học này, bạn sẽ được học từng bước từ các khái niệm cơ bản và nguyên lý xử lý ngôn ngữ tự nhiên của Claude Code đến việc cài đặt, quản lý hội thoại và phiên làm việc, thiết lập Model và Effort, cũng như quản lý ngữ cảnh (Context). Sau đó, bạn sẽ nắm vững các phương pháp phát triển tập trung vào thực tế có thể áp dụng ngay vào dự án như: khám phá codebase, viết prompt chính xác, gỡ lỗi (debug), quy trình làm việc TDD, tái cấu trúc mã nguồn (refactoring) và quản lý chất lượng tự động bằng Hooks. Ngoài ra, khóa học còn bao gồm các quy trình phát triển AI hiện đại nhất sử dụng Claude Code một cách hệ thống, bao gồm: review mã nguồn Git PR, tự động hóa với GitHub Actions, phát triển song song bằng Git Worktree, phát triển Skills, cấu hình sub-agent, cộng tác đa agent (multi-agent), tiêu chuẩn hóa đội ngũ và onboarding, cũng như viết tài liệu kỹ thuật. Với nội dung tập trung vào các ví dụ thực tiễn và dự án thực tế, khóa học không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu tính năng mà còn giúp bạn nâng cao năng lực phát triển để có thể áp dụng trực tiếp vào công việc. Bạn sẽ làm chủ hoàn toàn phương thức phát triển mới — cộng tác cùng AI — để tối đa hóa năng suất lập trình thông qua Claude Code.

Đây là khóa học tập trung vào thực hành các kiến thức cơ bản cốt lõi về phân tích dữ liệu và quy trình tiền xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng NumPy và Pandas. Bạn sẽ được học từng bước từ cấu trúc dữ liệu cơ bản của Python đến mảng NumPy và Pandas DataFrame, đồng thời nắm vững các kỹ thuật xử lý đa dạng để phân tích dữ liệu thực tế. Thông qua việc trực tiếp thực hành các chức năng được sử dụng nhiều nhất trong phân tích dữ liệu như làm sạch, chuyển đổi, hợp nhất và nhóm dữ liệu, bạn có thể cải thiện khả năng tiền xử lý dữ liệu cho học máy một cách tự nhiên. Khóa học cung cấp cả giải thích khái niệm và thực hành để ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng theo kịp, giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc cho việc học phân tích dữ liệu và học máy.

Trực quan hóa dữ liệu là một kỹ năng quan trọng giúp truyền đạt dữ liệu hiệu quả và hỗ trợ ra quyết định. Khóa học này được thiết kế dành cho những người mới bắt đầu học Tableau, giúp bạn học từ các khái niệm cơ bản về trực quan hóa dữ liệu đến cách tạo các loại biểu đồ đa dạng và các kỹ thuật phân tích dữ liệu thông qua thực hành thực tế. Thông qua khóa học, bạn có thể trực tiếp thực hành và làm quen với các tính năng thường dùng trong thực tế như cài đặt Tableau, kết nối dữ liệu, tạo các loại biểu đồ, trường tính toán (calculated field), đường xu hướng, biểu đồ hộp (box plot), biểu đồ tần suất (histogram), bảng làm nổi bật (highlight table), v.v. Ngoài ra, khóa học cũng cung cấp các khái niệm cốt lõi cần thiết cho phân tích dữ liệu như đọc hiểu dữ liệu (data literacy), chiến lược trực quan hóa dữ liệu, phân tích tương quan và phân tích giá trị ngoại lệ (outlier). Các tính năng phức tạp cũng được giải thích từng bước phù hợp với trình độ của người mới bắt đầu, vì vậy ngay cả những người lần đầu tiếp cận Tableau cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Khóa học thực chiến toàn diện về n8n này dành cho những ai muốn tự tay xây dựng hệ thống tự động hóa AI mạnh mẽ mà không cần biết lập trình. Khóa học bắt đầu từ luồng dữ liệu cơ bản và cấu trúc JSON của n8n, hướng dẫn bạn từng bước cách thiết kế workflow tận dụng đa dạng các node. Tiếp đến, bạn sẽ nắm vững mọi tính năng thiết yếu cho công việc thực tế: từ xây dựng AI Agent với Basic LLM Chain, Tool Calling, quản lý bộ nhớ, phản hồi streaming, cho đến tự động hóa bằng Webhook và Scheduler. Hơn nữa, bạn sẽ trực tiếp thực hiện các dự án tự động hóa ứng dụng ngay vào thực tiễn như tự động hóa khảo sát, gửi thông báo qua email, xử lý hóa đơn, chia sẻ tin tức... thông qua việc tích hợp với nhiều dịch vụ như Google Workspace, Slack, Discord, Telegram và Notion. Trong phần sau của khóa học, bạn sẽ được học chuyên sâu về phương pháp xây dựng workflow AI mới nhất, bao gồm các khái niệm cốt lõi của RAG, Chunking, Pinecone Vector Store, Google Cloud Document AI, Hybrid Search, Graph RAG (LightRAG), cũng như cách tích hợp MCP Server và Claude Desktop. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích tính năng, khóa học được thiết kế để bạn cùng thực hành triển khai dự án thực tế, từ đó thấu hiểu "tại sao lại thiết kế như vậy" và "cách ứng dụng trong thực tế ra sao". Mọi kiến thức đều được giải thích cặn kẽ từ những bước đầu tiên để ngay cả người không có kinh nghiệm lập trình cũng dễ dàng theo kịp, đồng thời hỗ trợ bạn tự tay hoàn thiện hệ thống tự động hóa AI sẵn sàng ứng dụng vào thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ trang bị đầy đủ năng lực thực chiến để tự mình thiết kế và triển khai: tự động hóa công việc với n8n, xây dựng AI Agent, phát triển hệ thống RAG, tích hợp đa dạng các dịch vụ bên ngoài, cho đến các workflow AI dựa trên nền tảng MCP mới nhất.

AI Agent có thể thất bại do nhiều nguyên nhân khác nhau như lỗi dữ liệu, mối đe dọa bảo mật, tăng chi phí và các vấn đề tích hợp hệ thống. Khóa học này xem xét các rào cản chính và các trường hợp thất bại xảy ra trong quá trình triển khai AI Agent, đồng thời giải thích các chiến lược thiết kế, kiểm tra và vận hành để ngăn ngừa chúng, tập trung vào thực tiễn. Thông qua đó, bạn có thể hiểu được những rủi ro và hạn chế của AI Agent, từ đó thiết lập hướng triển khai phù hợp và tiêu chuẩn vận hành ổn định cho tổ chức.

Nếu bạn theo dõi OpenClaw đến phần 1 và 2, cuối cùng bạn sẽ thấy mình đang yêu cầu một agent duy nhất làm mọi thứ. Đến một lúc nào đó, các prompt sẽ bị rối, bộ nhớ bị lẫn lộn, các thư mục trở nên lộn xộn và bạn sẽ cảm thấy bế tắc, không biết phải sắp xếp lại như thế nào. Bài giảng này là "Phần nhập môn Multi-Agent (Phần 2.5)", giúp bạn tiến thêm một bước nữa từ điểm bế tắc đó. Trong khi vẫn duy trì chỉ một bot duy nhất, chúng ta sẽ tách vai trò thành hai agent: planner (người lập kế hoạch) / editor (người biên tập). Bằng cách kết nối mỗi agent với các workspace và chủ đề diễn đàn Telegram khác nhau, chúng ta sẽ trực tiếp tạo ra một cấu trúc mà "agent phản hồi sẽ khác nhau tùy thuộc vào việc bạn nói chuyện ở phòng nào". Sau khi hoàn thành thực hành, trong môi trường của bạn sẽ thực sự có: - File cấu hình định nghĩa hai agent: `content_planner` và `content_editor`, - Cấu trúc thư mục nội dung được tách biệt giữa lập kế hoạch và bản thảo, - Nhóm Telegram với các chủ đề diễn đàn có các agent khác nhau phụ trách, - Và một bản thảo giới thiệu khóa học Infrun được tạo ra bởi sự hợp tác của hai agent này. Nói cách khác, bài giảng này là một lớp học thực hành giúp bạn thiết kế bước đầu tiên để nâng cấp bot Telegram từ "một trợ lý AI" thành "một đội ngũ AI nhỏ với các vai trò chuyên biệt".

Đồng nghiệp của bạn đã làm việc với Claude Code rồi, còn bạn vẫn đang làm mọi thứ thủ công sao? Đừng lo lắng! Chỉ cần tham gia khóa học này, bạn cũng sẽ trở thành cao thủ Vibe Coding.

Áp lực từ dữ liệu tài chính và báo cáo đổ dồn, giờ đây hãy giao phó cho đại lý AI. Từ phân tích doanh nghiệp đến tự động hóa báo cáo, quy trình làm việc vượt trội của chuyên gia tài chính giúp thay đổi cuộc chơi trong thực tế!

"Cách xây dựng AI agent thông minh ngay trên laptop để tối ưu hiệu suất marketing" Từ phân tích thương hiệu đến sáng tạo tư liệu quảng cáo gồm video, hình ảnh, card news và phân tích dữ liệu – tất cả trong một! Chuyên viên marketing với 15 năm kinh nghiệm từ tập đoàn lớn sẽ chuyển giao trọn vẹn bản thiết kế, kỹ năng, prompt, tích hợp MCP và các script tự động hóa của 'Marketing OS' đang được vận hành thực tế.

Đây là khóa học phát triển Claude Code theo dạng hướng dẫn (tutorial) mà ngay cả những người mới bắt đầu hoặc mới nhập môn lập trình cũng có thể dễ dàng theo kịp. Dựa trên kinh nghiệm giảng dạy trực tiếp cho các nhà hoạch định, nhà thiết kế và những người không chuyên về lập trình, khóa học giúp bạn học theo một lộ trình xuyên suốt từ các ví dụ sơ cấp không có trong sách đến các ví dụ phát triển trung cấp. Bạn sẽ được trải nghiệm quy trình phát triển từng bước bằng cách sử dụng Claude Code, từ Hello World đến Lucky Draw, trang web quản lý menu quán cà phê được tối ưu hóa cho từng thiết bị thông qua kết nối Claude Design với dữ liệu Excel, và cả ứng dụng web SaaS có thể triển khai trên DB và dịch vụ đám mây. Hướng dẫn được cung cấp theo từng giai đoạn Lý thuyết/Thực hành/Dự án. Thông qua 6 cấp độ thực hành, bạn sẽ nắm vững phương pháp luận phát triển cộng tác với AI và trải nghiệm toàn bộ chu kỳ phát triển, bao gồm cả triển khai và vận hành trên đám mây.

Học cách sử dụng AI thông qua các câu lệnh (prompt) có thể áp dụng vào công việc thực tế và chiến lược xây dựng tổ chức AX (Chuyển đổi AI). Bằng cách tiếp cận hệ thống theo đơn vị quy trình làm việc (workflow), bạn sẽ tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và hoàn thiện giải pháp tự động hóa tập trung vào thực tiễn, có thể áp dụng ngay tại hiện trường.

LLM và Agent là những công nghệ nền tảng của các AI như ChatGPT. Hiện tại, LLM là công nghệ tiến gần nhất đến AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát). Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ LLM và Agent dưới góc nhìn của một người bình thường.

Sê-ri Bạn có thể làm được gì với ChatGPT?, Tạo ứng dụng tự động giao dịch chứng khoán và báo cáo đầu tư trên web!

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.

Liệu tôi có thể tạo ra một dịch vụ từ ý tưởng của mình ngay cả khi không biết lập trình? Với AI, điều đó hoàn toàn có thể! Trong khóa học này, bạn sẽ trải nghiệm toàn bộ quy trình biến ý tưởng thành một dịch vụ web thực tế bằng cách sử dụng các công cụ "Vibe Coding" đang được sử dụng trong công việc thực tế như Gemini, Lovable, Antigravity, Cursor và Claude Code. Bạn không chỉ đơn thuần học cách sử dụng công cụ, mà còn được học phương pháp phát triển dịch vụ mới trong kỷ nguyên AI: từ trực tiếp lập kế hoạch dịch vụ, triển khai cho đến kết nối hệ thống thanh toán. Điểm 1. Chinh phục 5 công cụ Vibe Coding cốt lõi - Thực hành các tính năng chính và cách sử dụng Gemini, Lovable, Antigravity, Cursor, Claude Code. - Hiểu phương thức phát triển Vibe Coding thông qua việc cộng tác với AI. Điểm 2. Tự tay tạo dịch vụ thực tế mà không cần lập trình - Thực hành quy trình tự lập kế hoạch và hiện thực hóa dịch vụ gợi ý sách thành một dịch vụ web. - Hiểu toàn bộ luồng sản xuất dịch vụ: Ý tưởng → Phát triển → Triển khai. Điểm 3. Kỹ năng thực chiến từ ra mắt đến vận hành dịch vụ - Hiểu quy trình mua tên miền, thiết lập máy chủ và triển khai. - Học các kỹ thuật vận hành dịch vụ cốt lõi như tích hợp mô-đun thanh toán và thiết lập SEO.

Thời đại ích kỷ, nơi chỉ những người biết cách tận dụng AI đúng cách mới có thể tạo ra thu nhập. Khái niệm cơ bản về phát triển web tạo lợi nhuận & hướng dẫn thực tế mà bạn nhất định phải biết để giao việc cho các AI Coding Agent một cách "chuẩn chỉnh". Từ tư duy có thể lập trình mà không cần viết một dòng code nào, đến phương pháp thực tế để tạo ra sản phẩm với giá 0 đồng, và cả những nội dung về việc thành lập doanh nghiệp thực tế cũng như xử lý thuế. Đây là hướng dẫn lập trình web tạo lợi nhuận bằng AI chứa đựng những hiểu biết sâu sắc được tích lũy từ thực tế.

Đây là khóa học thực hành về "Tự động hóa thiết kế/kiểm chứng mạch dựa trên AI" theo yêu cầu thực tế từ "Samsung Electronics và SK Hynix". Khóa học giúp hoàn thiện năng lực tự động hóa thiết kế/kiểm chứng LDO IP dựa trên TSMC 180nm PDK + hiện thực hóa AXI-Lite RTL dựa trên AI + tự động hóa Regression bằng Python/TCL/Batch Script.

Ngay cả khi không có kinh nghiệm lập trình, bạn vẫn có thể tự mình tạo ra các chương trình tự động hóa công việc thực tế cùng với Cursor AI. Khóa học này là một quy trình thực hành thực tế, sử dụng Python và Cursor AI để tạo ra một dự án hoàn chỉnh: từ việc tự động thu thập bình luận tin tức (Crawling), lưu dưới dạng tệp CSV, cho đến phân tích dư luận và cảm xúc. Đây không chỉ là một khóa học yêu cầu bạn nhập lại mã code một cách máy móc. Khóa học được thiết kế để bạn trải nghiệm toàn bộ quá trình phát triển thực tế, bao gồm cách đặt câu hỏi hiệu quả cho Cursor AI, thiết lập môi trường phát triển, viết chương trình tự động hóa và giải quyết lỗi. Theo sát khóa học, bạn sẽ được học từng bước một, từ cài đặt Python, thiết lập Cursor AI, kiến thức cơ bản về tự động hóa công việc, quét bình luận tin tức, lưu tệp CSV, phân tích cảm xúc, cho đến cách sửa các lỗi phát sinh trong dự án thực tế. Ngay cả những người mới bắt đầu lập trình cũng có thể làm quen với cách phát triển cùng AI một cách tự nhiên, từ đó nâng cao năng lực chuyên môn trong việc tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và khai thác dữ liệu.

Xây dựng hệ thống tự động giao dịch chứng khoán dựa trên API Kiwoom Securities từ đầu đến cuối bằng cách tận dụng các tính năng cốt lõi của Claude Code (MCP, Agents, Skills). Ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể làm được. Hãy bắt đầu với Claude Code ngay bây giờ!

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.

"Cách mạng công nghiệp 4.0, nhà máy AI... Những thuật ngữ này nghe có vẻ quen thuộc nhưng bạn vẫn chưa hình dung ra cấu trúc của chúng?" Smart Factory (Nhà máy thông minh) được gọi là tương lai của ngành sản xuất. Các bài báo về chủ đề này xuất hiện dồn dập, và nó trở thành năng lực thiết yếu trong các thông báo tuyển dụng, nhưng đối với những người không chuyên, rào cản đó cảm giác thật cao vời vợi. "PLC? MES? ERP? Bạn đã từng bỏ cuộc vì những từ viết tắt trông như ngôn ngữ ngoài hành tinh?" "Bạn lo sợ không dám bắt đầu vì không có kiến thức về lập trình hay kỹ thuật?" Đừng lo lắng. Khóa học này không tập trung vào 'kỹ thuật' mà tập trung vào 'cấu trúc'. Thay vì những văn bản phức tạp, thông qua các hình ảnh và sơ đồ trực quan, chúng tôi sẽ giúp bạn hoàn thiện bản đồ tổng thể về nhà máy thông minh trong đầu mình, giống như đang lắp ráp các khối Lego 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.

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.