inflearn logo

Tự động hóa công việc bằng AI thực tiễn với Claude Code: Obsidian LLM Wiki · Excel · PPT · Phân tích dữ liệu

Đây là khóa học tập trung vào thực hành, giúp bạn trực tiếp tự động hóa các công việc nghiệp vụ lặp đi lặp lại như soạn thảo văn bản, phân tích dữ liệu và lập báo cáo bằng cách sử dụng Claude Code. Thông qua quy trình hệ thống gồm Khám phá - Lập kế hoạch - Triển khai - Kiểm chứng, bạn sẽ được thiết kế để AI xử lý nhiều tác vụ khác nhau như biên bản cuộc họp, Excel, PPT, đồng thời học cách xây dựng luồng tự động hóa mà không cần lập trình. Vượt xa việc học các tính năng đơn thuần, khóa học giúp bạn đạt được khả năng thiết kế thực tế để phát hiện các công việc lặp đi lặp lại của bản thân và chuyển đổi chúng sang AI.

(5.0) 3 đánh giá

19 học viên

Độ khó Nhập môn

Thời gian 6 tháng

data-analysis
data-analysis
data-processing
data-processing
n8n
n8n
prompt engineering
prompt engineering
claude
claude
data-analysis
data-analysis
data-processing
data-processing
n8n
n8n
prompt engineering
prompt engineering
claude
claude

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Thiết kế quy trình làm việc tự động hóa phân tích và xử lý dữ liệu nâng cao sử dụng Claude

  • Khả năng thiết kế hệ thống tự động hóa AI và giải quyết vấn đề dựa trên quy trình Thăm dò - Lập kế hoạch - Thực hiện - Kiểm chứng

  • Áp dụng hơn 10 ví dụ tự động hóa trong công việc thực tế như biên bản cuộc họp, báo cáo, Excel, PPT, v.v.

  • Ứng dụng tự động hóa AI vào nhiều kịch bản thực tế khác nhau (phân tích dữ liệu, báo cáo, liên kết n8n, v.v.)


Công việc lặp đi lặp lại, giờ hãy để AI lo!

Tự động hóa công việc thông minh với Claude Code


Từ nay hãy để AI đảm nhận công việc của bạn

Không cần phải giải thích từng chút một.

Sử dụng Claude Code

Tự động hóa công việc bằng AI

Tiết kiệm 200% thời gian làm việc!

Hiện tại bài giảng đã được đăng tải khoảng 80%, và toàn bộ nội dung sẽ được cập nhật tuần tự trong thời gian tới. (Những học viên tham gia khóa học và để lại đánh giá trong tháng 8 sẽ được tặng miễn phí một khóa học AI·LLM riêng biệt!)





Từ việc sắp xếp thư mục bằng Claude Code
đến phân tích doanh thu và soạn thảo báo cáo,
hãy nâng cao khả năng thiết kế thực tế
để tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại bằng AI.


Thông qua hơn 10 ví dụ về tự động hóa công việc như sắp xếp thư mục lộn xộn, tóm tắt biên bản cuộc họp,
xác thực dữ liệu doanh thu, v.v.,
bạn có thể
trở thành một chuyên gia tiết kiệm thời gian và công sức bằng AI
.




Sau khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ


Bạn có thể thiết kế lại hoàn toàn năng lực tự động hóa các công việc thực tế lặp đi lặp lại bằng AI.

  • Không chỉ dừng lại ở việc học các tính năng, bạn sẽ được tích lũy kinh nghiệm trực tiếp thiết kế và triển khai hơn 10 dự án tự động hóa thực tế như tóm tắt biên bản cuộc họp, lập báo cáo, sắp xếp dữ liệu Excel thông qua quy trình 4 bước: Khám phá - Lập kế hoạch - Triển khai - Kiểm chứng. Bạn sẽ trở thành một chuyên gia tự mình xây dựng toàn bộ quy trình xử lý công việc bằng cách sử dụng AI.






✔️

Bí quyết tự động hóa công việc
bằng Claude Code

Chinh phục hoàn toàn
tự động hóa công việc thực tế với Claude Code

Khóa học này sẽ hướng dẫn chi tiết cách sử dụng Claude Code để tự động hóa các công việc thực tế lặp đi lặp lại thông qua quy trình 4 bước hệ thống (Khám phá - Lập kế hoạch - Triển khai - Kiểm chứng). Ngay cả khi không biết lập trình, bạn vẫn có thể phát triển kỹ năng tự thiết kế và triển khai các luồng tự động hóa có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

Nhiều ví dụ thực tế về tự động hóa công việc

Thông qua việc sử dụng 4 chế độ làm việc của Claude Code, bạn có thể trực tiếp trải nghiệm hơn 10 dự án tự động hóa thực tế như tóm tắt biên bản cuộc họp và lập báo cáo, sắp xếp dữ liệu Excel, xử lý chi phí hóa đơn, lập báo cáo nghiên cứu tài liệu web, v.v. và áp dụng chúng ngay vào công việc.

Xây dựng quy trình tự động hóa và trợ lý AI

Từ việc sắp xếp các thư mục lộn xộn cho đến xây dựng trợ lý công việc AI cá nhân hóa, khóa học này sẽ hướng dẫn chi tiết cách thiết kế quy trình tự động hóa bằng Claude Code và cách tạo trợ lý AI của riêng bạn dựa trên LLM. Bạn có thể học tập trung vào thực hành thông qua tất cả các ví dụ và mã nguồn được cung cấp trong lớp học.



Bài giảng sẽ được cập nhật liên tục 😃



Lưu ý trước khi khóa học bắt đầu


Môi trường thực hành

  • Bài giảng được tiến hành trong môi trường trình duyệt web.

  • Thực hành sử dụng tiện ích mở rộng (extension) Claude AI của VS Code.


Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Nhân viên văn phòng và người làm chuyên môn quan tâm đến việc tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại

  • Sẽ hiệu quả hơn nếu bạn đã có kinh nghiệm thực tế trong việc soạn thảo báo cáo, sử dụng Excel, v.v.

  • Không cần có kinh nghiệm sử dụng AI vẫn có thể tham gia. Bạn sẽ được học từ những kiến thức cơ bản nhất.

Tài liệu học tập

  • Cung cấp các ví dụ sử dụng Claude Code cần thiết cho thực hành.

  • Dựa trên nội dung bài giảng, bạn có thể tự thiết kế quy trình tự động hóa cho riêng mình.


Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Nhân viên văn phòng và người làm thực tế thường xuyên phải xử lý các công việc giấy tờ và lập báo cáo lặp đi lặp lại

  • Freelancer và chủ doanh nghiệp một thành viên, những người tự mình xử lý nhiều công việc đa dạng như sắp xếp dữ liệu Excel, soạn thảo biên bản cuộc họp.

  • Người làm chuyên môn đã từng ứng dụng AI vào công việc nhưng cảm thấy việc phải lặp lại cùng một lời giải thích mỗi lần là không hiệu quả.

  • Nhân viên văn phòng muốn nâng cao hiệu quả các công việc phức tạp như phân tích dữ liệu, xử lý và lập báo cáo bằng AI.

  • Các nhà hoạch định, nhà phát triển muốn vượt qua việc tự động hóa lặp đi lặp lại đơn thuần để nâng cao năng lực giải quyết vấn đề thực tế và xây dựng hệ thống bằng cách tận dụng AI.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Kinh nghiệm sử dụng các công cụ AI tạo sinh như ChatGPT ít nhất một lần

  • Khả năng sử dụng các chương trình văn phòng cơ bản như Excel, Word, PPT

  • Hiểu rõ và có kinh nghiệm thực tế về các công việc lặp đi lặp lại muốn tự động hóa

Xin chào
Đây là HappyAI

5,329

Học viên

304

Đánh giá

52

Trả lời

4.6

Xếp hạng

12

Các khóa học

Lee JinKyu | Lee JinKyu

Chuyên gia phân tích AI·LLM·Big Data / Đại diện Happy AI

👉Bạn có thể kiểm tra hồ sơ chi tiết tại liên kết bên dưới.
https://bit.ly/jinkyu-profile

Xin chào.
Tôi là Lee Jin-kyu (Tiến sĩ Kỹ thuật, Trí tuệ nhân tạo), đại diện của Happy AI, người đã không ngừng làm việc với AI và phân tích dữ liệu lớn trong các lĩnh vực nghiên cứu, phát triển, giáo dục và dự án thực tế.

Dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và khai thác văn bản (text mining),
tôi đã và đang phân tích nhiều loại dữ liệu phi cấu trúc khác nhau như
khảo sát, tài liệu, đánh giá, truyền thông, chính sách và dữ liệu học thuật,
gần đây tôi đang truyền đạt phương pháp ứng dụng AI tập trung vào thực tiễn phù hợp với tổ chức và môi trường làm việc
bằng cách tận dụng AI tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Đã hợp tác với nhiều cơ quan công quyền, doanh nghiệp và tổ chức giáo dục như Samsung Electronics, Đại học Quốc gia Seoul, Sở Giáo dục, Viện Nghiên cứu Gyeonggi, Cục Lâm nghiệp,
Tổng cục Quản lý Công viên Quốc gia, Thành phố Seoul, v.v.,
và đã thực hiện tổng cộng hơn 200 dự án nghiên cứu và phân tích trong nhiều lĩnh vực khác nhau như y tế, thương mại, sinh thái, luật pháp, kinh tế và văn hóa.

 


🎒 Yêu cầu bài giảng và thuê ngoài

Chuyên gia Kmong Prime (Top 2%)


📘 Tiểu sử (Tóm tắt)

  • 07/2024 ~ Hiện tại
    Giám đốc Happy AI, công ty chuyên về phân tích Big Data và AI tạo sinh, a Generative AI and Big Data Analytics Company

  • Tiến sĩ Kỹ thuật (Trí tuệ nhân tạo)
    Cao học Trí tuệ nhân tạo, Đại học Dongguk

     

    Chuyên ngành chi tiết: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

     

    (2022.03 ~ 2026.02)

     

  • 2023 ~ 2025
    Nhà phê bình AI của Public News
    (Các vấn đề về định kiến trong AI tạo sinh, RAG, ứng dụng LLM)

  • 2021 ~ 2023
    Nhà phát triển tại Stella Vision, công ty chuyên về AI và Big Data

  • 2018 ~ 2021
    Nghiên cứu viên Xử lý ngôn ngữ tự nhiên · Phân tích dữ liệu lớn tại Viện nghiên cứu do Chính phủ đầu tư


🔹 Lĩnh vực chuyên môn (Tập trung vào Giảng dạy · Dự án)

  • AI tạo thế và ứng dụng LLM

    • LLM cá nhân (Private LLM), RAG, Agent

    • Cơ bản về Fine-tuning LoRA·QLoRA

  • Phân tích dữ liệu lớn dựa trên AI

    • Dữ liệu khảo sát·đánh giá·báo chí·chính sách·học thuật

  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) · Khai phá văn bản (Text Mining)

    • Phân tích chủ đề, phân tích cảm xúc, mạng lưới từ khóa

  • Tự động hóa công việc bằng AI cho doanh nghiệp và công cộng

    • Tóm tắt · Phân loại · Phân tích văn bản

       


🎒 Khóa học & Hoạt động (Chọn lọc)

2025

  • Phát triển ứng dụng LLM/sLLM
    (Dựa trên Fine-tuning·RAG·Agent) – KT

2024

  • Lập trình LLM dựa trên LangChain·RAG – Samsung SDS

  • Lý thuyết LLM và Thực hành phát triển Chatbot RAG – Seoul Digital Foundation

  • Nhập môn phân tích dữ liệu lớn dựa trên ChatGPT – Let U In Edu

  • Cơ bản về trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật prompt – Viện Phát triển Nghề nghiệp Hàn Quốc

  • LDA·Phân tích cảm xúc với ChatGPT – Inflearn

  • Phân tích văn bản dựa trên Python – Đại học Khoa học và Công nghệ Quốc gia Seoul

  • Tạo chatbot LLM sử dụng LangChain – Inflearn

2023

  • Cơ bản về Python sử dụng ChatGPT – Đại học Kyonggi

  • Bài giảng đặc biệt khóa đào tạo chuyên gia Big Data – Đại học Dankook

  • Cơ sở phân tích Big Data – Let U In Edu


💻 Dự án (Tóm tắt)

  • Xây dựng chatbot RAG dựa trên Private LLM (Tổng công ty Điện lực Hàn Quốc)

  • Phân tích dữ liệu lớn về phục hồi rừng dựa trên LLM (Viện Khoa học Lâm nghiệp Quốc gia)

  • Giải pháp Text Mining Private LLM dành riêng cho mạng nội bộ (Cơ quan chính phủ)

  • Phát triển mô hình LLM dựa trên Instruction Tuning·RLHF

  • Phân tích dữ liệu Y tế · Luật học · Chính sách · Giáo dục

  • Phân tích AI dữ liệu khảo sát, đánh giá và báo chí

→ Đã thực hiện hơn 200 dự án bao gồm các cơ quan công quyền, doanh nghiệp và viện nghiên cứu, including public institutions, corporations, and research institutes


📖 Ấn phẩm (chọn lọc)

  • Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms (2024)

  • Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation
    – International Conference on Big Data and Smart Computing (2023)

  • Phân tích nhận thức về công nghệ LLM dựa trên dữ liệu lớn từ các bài báo chí (2024)

  • Nhiều nghiên cứu khai phá văn bản (text mining) dựa trên NLP
    (Lĩnh vực Lâm nghiệp · Môi trường · Xã hội · Chăm sóc sức khỏe)


🔹 Khác

  • Phân tích và trực quan hóa dữ liệu dựa trên Python

  • Phân tích dữ liệu sử dụng LLM

  • Nâng cao năng suất công việc bằng cách sử dụng ChatGPT, LangChain và Agent

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

35 bài giảng ∙ (2giờ 52phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

3 đánh giá

5.0

3 đánh giá

  • bravetop734702님의 프로필 이미지
    bravetop734702

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    31% đã tham gia

    Dễ hiểu và nội dung cũng rất tuyệt vời

    • leejinkyu0612
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá khóa học quý giá! 😊 Mình rất vui vì nội dung bài giảng dễ hiểu đối với bạn. Mình sẽ tiếp tục đền đáp bằng những bài giảng chất lượng và hữu ích cho công việc thực tế trong tương lai! Để xác nhận tham gia sự kiện đánh giá khóa học, bạn vui lòng gửi nickname trên Inflearn, địa chỉ email đăng ký và ảnh chụp màn hình đánh giá về địa chỉ leejinkyu0612@naver.com. Sau khi xác nhận, mình sẽ mở khóa bài giảng lý thuyết LLM cho bạn. Xin cảm ơn!

  • fochi6068님의 프로필 이미지
    fochi6068

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    31% đã tham gia

    • leejinkyu0612
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá khóa học quý giá! 😊 Để xác nhận tham gia sự kiện đánh giá khóa học, vui lòng gửi nickname trên Inflearn, địa chỉ email đăng ký và ảnh chụp màn hình đánh giá của bạn đến leejinkyu0612@naver.com. Sau khi xác nhận, tôi sẽ mở khóa bài giảng lý thuyết LLM cho bạn. Xin cảm ơn!

  • recreatorkirang8897님의 프로필 이미지
    recreatorkirang8897

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    31% đã tham gia

    • leejinkyu0612
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá khóa học quý giá! 😊 Để xác nhận tham gia sự kiện đánh giá khóa học, vui lòng gửi nickname trên Inflearn, địa chỉ email đăng ký và ảnh chụp màn hình đánh giá về địa chỉ leejinkyu0612@naver.com. Sau khi xác nhận, tôi sẽ mở khóa học lý thuyết LLM cho bạn. Xin cảm ơn!

Khóa học khác của HappyAI

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Ưu đãi có thời hạn

21.780 ₫

70%

1.514.204 ₫