Chinh phục hoàn toàn kỹ thuật bộ dây điện (harness engineering)

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 có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo làm công cụ phát triển để thấu hiểu toàn bộ quy trình phát triển, từ lập kế hoạch đến viết mã, triển khai và kiểm chứng.

Cuốn sách bao quát rộng rãi từ lý thuyết kỹ thuật prompt đến các kỹ thuật thực hành, cũng như các trường hợp ứng dụng mới nhất và các vấn đề bảo mật, đạo đức, nhằm cung cấp sự hỗ trợ thực tiễn cho tất cả các nhà phát triển dịch vụ dựa trên LLM, nhà khoa học dữ liệu và nhà hoạch định AI.

Giúp rèn luyện 'tư duy cấu trúc' vấn đề.

Đề xuất phương án cải thiện hiệu suất RAG dựa trên lý thuyết Tải nhận thức (Cognitive Load). Để vượt qua những hạn chế của các kỹ thuật cải thiện hiệu suất RAG hiện có, chúng tôi tổng hợp các kỹ thuật đa dạng bằng cách áp dụng khung tư duy về tải nhận thức.

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

"Chỉ thay đổi một cái tên, nhưng mã nguồn đã trở nên khác biệt." Tôi đã tổng hợp từ nguyên lý đến các ví dụ thực tế về 'đặt tên dễ đọc' - yếu tố cốt lõi của một mã nguồn có tính khả đọc cao. Đặt tên dễ hiểu chính là điểm bắt đầu của sự hợp tác.

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.

Bạn có thể nhanh chóng hiểu được các khái niệm cơ bản và cú pháp cơ bản của ngôn ngữ C.

Đưa ra các kỹ thuật lập trình sạch (clean coding) đa dạng.

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 khác nhau được phát triển trong quá trình từ khi bắt đầu công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho đến các mô hình LLM mới 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.

Tìm hiểu các phương pháp thu thập và phân tích yêu cầu của người dùng để lập kế hoạch cho dịch vụ LLM.

Khám phá những hạn chế của LLM, các công nghệ mới nhất để khắc phục những hạn chế đó và triển vọng của các công nghệ trong tương lai.

Chúng ta hãy cùng tìm hiểu về các loại 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 dành cho người phụ trách lập kế hoạch LLM và lập kế hoạch ứng dụng LLM.

Bạn có thể nâng cao năng lực phát triển của mình thông qua việc khám phá sâu sắc các nguyên lý cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT hay Claude. Bạn có thể học hỏi được nhiều thông tin đa dạng và các kỹ thuật phát triển mà thông thường ít khi được tiếp cận.

Hoàn thiện từ thiết kế đến TDD, CI bằng Claude Code. Từ một dòng spec đến khi merge vào main cho một tính năng.

Bài giảng giải thích lý do tại sao hệ thống điều phối (harness) lại quan trọng hơn cả mô hình thông qua kiến trúc của Claude Code. Đồng thời, nội dung cũng đề cập đến cách thiết kế hệ thống làm việc của Claude Code với 6 cấu trúc: Context Harness, Permission Harness, Verification Harness, Tool Harness, Subagent & Worktree Harness, và Debugging Harness. Sau đó, bài giảng sẽ kết nối các yếu tố như CLAUDE.md, quản lý phiên làm việc, kiểm soát codebase lớn, vận hành song song worktree, phân tích nhật ký lỗi, cho đến việc truy vết vấn đề về biến môi trường và phạm vi thiết lập, từ đó thiết lập các tiêu chuẩn để có thể áp dụng Claude Code liên tục trong thực tế công việc Backend và DevOps.

Bạn có thể theo dõi trực tuyến buổi meetup offline, nơi Lee Jae-kyu - nhà phát triển của hệ điều hành Agent mã nguồn mở 'Ouroboros', dự án đã tăng gấp 4 lần số sao trên GitHub chỉ trong 3 tháng - chia sẻ về các nguyên tắc thiết kế mà anh ấy đã đúc kết được sau khi trực tiếp tích hợp và thử nghiệm 8 loại runtime coding agent khác nhau!

Đây là khóa học thực hành OpenAI Codex dành cho cả người không chuyên và lập trình viên. Bạn sẽ được học dễ dàng từ cách sử dụng cơ bản đến xây dựng website, chương trình, tự động hóa công việc, kỹ thuật Prompt Engineering và các tính năng nâng cao, đồng thời rèn luyện khả năng tự học các tính năng mới thông qua việc tận dụng tài liệu chính thức mới nhất.