RAG cho dịch vụ LLM của nhà phát triển AI tại Thung lũng Silicon

Bạn biết về framework AI agent nhưng thấy khó hiểu nguyên lý và áp dụng vào thực tế, đúng không? Chúng tôi sẽ chia sẻ từ những nguyên lý cốt lõi đến cách ứng dụng thực tiễn, dựa trên bí quyết trực tiếp trải nghiệm tại Thung lũng Silicon.

Đây là khóa học Redis được xây dựng cùng với người phỏng vấn đương nhiệm tại Kakao. Khóa học bao gồm thực hành các cấu trúc dữ liệu từ String đến Sorted Set, cũng như cấu hình Sentinel và Cluster, giúp bạn xây dựng nền tảng thiết kế vững chắc để áp dụng vào cả phỏng vấn lẫn thực tế.

Nội dung này được tạo ra nhằm giải quyết vấn đề “không biết phải bắt đầu học Kubernetes từ đâu và như thế nào”. Dựa trên kinh nghiệm thực tế khi vận hành hạ tầng tài chính, nội dung được cấu trúc để người học có thể hiểu thông qua việc theo sát quy trình xây dựng và vận hành thực tế thay vì chỉ là lý thuyết đơn thuần. Thông qua quá trình học tập từ mối quan hệ với Docker, đến YAML, Pod, Deployment và Service, người học sẽ lĩnh hội được Kubernetes không chỉ dừng lại ở mức “khái niệm” mà là một “kỹ năng có thể sử dụng được”.

Đây là khóa học giúp bạn trau dồi kỹ năng sử dụng PostgreSQL cần thiết trong kỷ nguyên AI dưới góc nhìn thực tiễn, vượt xa mức độ CRUD đơn thuần. Dựa trên kinh nghiệm phát triển AI tại Thung lũng Silicon, bạn sẽ được học từng bước cách thiết kế và vận hành JSON, Index, Transaction cho đến pgvector trong các dịch vụ thực tế, từ đó nắm vững phương pháp giải quyết các cấu trúc dữ liệu phức tạp và vấn đề về hiệu suất.

Khóa học này không chỉ dừng lại ở việc hướng dẫn cách sử dụng Docker như một công cụ đơn thuần, mà được truyền tải dưới góc nhìn giải quyết những trăn trở và vấn đề thực tế phát sinh trong công việc. Từ những lỗi không thể dự đoán do sự khác biệt giữa môi trường phát triển và môi trường vận hành, những sai sót trong thiết lập do khái niệm về Image và Container còn mơ hồ, cho đến nỗi lo lắng về việc "phải biết đến mức nào mới có thể áp dụng vào thực tế" — tất cả sẽ được giải thích dựa trên kinh nghiệm trực tiếp từ việc vận hành hạ tầng tài chính trong ngành. Thay vì chỉ liệt kê các câu lệnh, khóa học tập trung vào các ví dụ thực tế về lý do tại sao cấu trúc này lại cần thiết, cách thiết kế Image như thế nào để dễ dàng bảo trì, và cách quản lý Container ra sao để vận hành dịch vụ ổn định. Đặc biệt, với việc chú trọng vào thực hành hơn là lý thuyết, khóa học tập trung vào việc nâng cao năng lực của học viên từ mức "biết dùng" lên mức "hiểu dưới góc độ vận hành" thông qua việc trực tiếp quan sát và thực hiện. Đây là khóa học đưa ra những tiêu chuẩn và định hướng thực tiễn cho những người mới bắt đầu tiếp cận Docker, những người đã từng sử dụng nhưng chưa nắm vững khái niệm, và những nhà phát triển muốn nâng tầm tư duy về hạ tầng của mình.

Xây dựng cụm Kafka với Spring Boot 3.x + Kotlin, đồng thời phát triển hệ thống xử lý đơn hàng có khả năng mở rộng và truyền phát sự kiện thời gian thực bằng cách sử dụng PostgreSQL CDC, Debezium Connect và Apache Avro schema.

Đây là khóa học giúp bạn thành thạo Kotlin thông qua máy chủ thanh toán ảo.

Nội dung này đề cập đến các kỹ thuật giao tiếp RPC giúp tối đa hóa hiệu suất trong môi trường MSA (Microservice Architecture) quy mô lớn. Không chỉ dừng lại ở việc thực hành gRPC đơn thuần, bạn sẽ được học cách triển khai giao tiếp giữa các dịch vụ một cách ổn định và hiệu quả trong môi trường vận hành thực tế, nơi hàng trăm microservices hoạt động đồng thời. Dựa trên ngôn ngữ Golang, khóa học tập trung vào thực tiễn từ việc viết cú pháp Protocol Buffers (proto), tự động tạo mã nguồn và triển khai dịch vụ, cấu trúc của gRPC và ưu điểm so với RPC truyền thống, cho đến các chiến lược tối ưu hóa hiệu suất. Để ngay cả những người không chuyên hay người mới bắt đầu phát triển server cũng có thể dễ dàng thấu hiểu, chúng tôi giải thích từng bước từ khái niệm RPC đến nguyên lý hoạt động bên trong của gRPC, giúp bạn trang bị năng lực thực chiến để áp dụng ngay vào dịch vụ thực tế.

Học tập một cách hệ thống từ các khái niệm cơ bản đến ứng dụng thực tế của Cassandra, cơ sở dữ liệu NoSQL phân tán. Thông qua lý thuyết và thực hành tập trung vào thực tiễn như mô hình hóa dữ liệu, tối ưu hóa truy vấn và cấu hình cụm (cluster), bạn sẽ nâng cao năng lực xử lý dữ liệu lớn. Ngay cả khi chưa có kinh nghiệm về cơ sở dữ liệu, bạn vẫn có thể phát triển thành chuyên gia Cassandra dựa trên bí quyết của các nhà phát triển đang làm việc tại Thung lũng Silicon.

Khi chỉnh sửa tài liệu Swagger, khớp đặc tả API và liên tục trao đổi với phía frontend, bạn sẽ nảy sinh suy nghĩ: "Tại sao mình cứ phải làm đi làm lại cùng một việc thế này?". Bản thân tôi cũng từng cảm thấy bế tắc tương tự trong công việc thực tế, và thông qua quá trình đó, tôi đã tìm hiểu sâu về GraphQL và bắt đầu quan tâm đến phương pháp thiết kế lấy dữ liệu làm trung tâm. Khóa học này không chỉ dừng lại ở cú pháp GraphQL đơn thuần, mà còn đi sâu vào việc nó ra đời để giải quyết vấn đề gì trong các dịch vụ thực tế, cùng những trăn trở thực tiễn như cấu trúc Resolver, vấn đề N+1 và Federation. Tôi đã xây dựng nội dung sao cho bạn có thể giảm thiểu chi phí giao tiếp giữa các nhà phát triển và nắm bắt một cách tự nhiên quy trình thiết kế cấu trúc API linh hoạt hơn.

Vấn đề lớn nhất khi vận hành một hệ thống batch xử lý hơn hàng triệu dữ liệu chính là sự suy giảm hiệu năng và khó khăn trong việc phục hồi khi xảy ra lỗi. Những vấn đề này không thể được giải quyết bằng các vòng lặp đơn giản hay thiết kế sai lầm. Dựa trên kinh nghiệm xử lý dữ liệu lớn một cách ổn định trong môi trường dịch vụ thực tế, khóa học này sẽ giúp bạn hiểu rõ cấu trúc và nguyên lý hoạt động của Spring Batch, từ đó truyền tải phương pháp thiết kế đảm bảo cả hiệu năng lẫn tính ổn định. Vượt xa việc giải thích các tính năng đơn thuần, khóa học giúp bạn nâng cao khả năng giải quyết vấn đề cốt lõi trong xử lý dữ liệu thông qua kiến trúc batch có thể áp dụng ngay vào thực tế công việc.

Đây là khóa học dành cho những nhà phát triển đang tìm kiếm giải pháp căn bản trong môi trường mà phản hồi chậm dần khi lưu lượng truy cập tăng lên, thread pool nhanh chóng bị cạn kiệt và tình trạng nghẽn cổ chai trở nên nghiêm trọng khi các lượt gọi API bên ngoài tăng cao. Khóa học giúp bạn nhìn nhận vấn đề từ góc độ thay đổi cấu trúc thay vì chỉ đơn thuần là mở rộng máy chủ. Thông qua khóa học này, trước tiên bạn sẽ hiểu được những hạn chế của mô hình Thread per Request truyền thống trong Spring MVC. Bạn sẽ xác định ở cấp độ mã nguồn lý do tại sao CPU vẫn còn trống nhưng hiệu suất xử lý không tăng lên, và cách thức Blocking I/O thực sự chiếm dụng tài nguyên hệ thống như thế nào. Tiếp theo, bạn sẽ học về khái niệm và đặc tả chuẩn của Reactive Streams, đồng thời nắm vững cách xử lý luồng dữ liệu bằng Mono và Flux của Reactor. Không chỉ dừng lại ở cách sử dụng đơn thuần, bạn sẽ được trải nghiệm thực tế cách luồng dữ liệu bắt đầu, được tiêu thụ và cách điều chỉnh lưu lượng xử lý. Đặc biệt, bạn cũng sẽ trực tiếp triển khai phương thức thiết kế sử dụng Back Pressure để ngăn ngừa lỗi OOM (Out Of Memory) hoặc quá tải. Ngoài ra, bạn sẽ hiểu về cấu trúc xử lý dựa trên Event Loop của Spring WebFlux và tiến hành thực hành so sánh cách Non-Blocking I/O hoạt động trong quá trình xử lý yêu cầu thực tế. Bằng cách đặt MVC và WebFlux cạnh nhau để xác nhận sự khác biệt về cấu trúc, bạn cũng sẽ đúc kết được tiêu chí đánh giá khi nào nên lựa chọn Reactive. Khóa học không chỉ dừng lại ở mức độ "học về bất đồng bộ". Bạn sẽ học được cách xử lý nhiều yêu cầu hơn với ít thread hơn, cách duy trì luồng ổn định trong môi trường phụ thuộc nhiều vào API bên ngoài, và tư duy thiết kế để đảm bảo hiệu suất xử lý trong môi trường có tính đồng thời cao.

Khóa học này không chỉ đơn thuần dạy cách thiết lập NGINX, mà tập trung vào việc giải quyết những vấn đề bế tắc trong phỏng vấn và thực tế do không hiểu rõ tại sao cần cấu trúc và thiết lập như vậy. Dựa trên kinh nghiệm từng là người phỏng vấn tại Naver, Kakao và Toss để đánh giá vô số ứng viên, tôi sẽ cùng bạn thực hành và giải đáp cách giải thích cũng như vận dụng NGINX dưới góc độ hiệu suất, khả năng mở rộng và vận hành. Cốt lõi của khóa học này là giúp bạn hình thành tư duy có thể theo dõi luồng lưu lượng và truy vết vấn đề, thay vì chỉ học thuộc lòng các giá trị thiết lập.

Khóa học này được tạo ra nhằm giải quyết vấn đề mà nhiều người gặp phải trong quá trình chuẩn bị xin việc lập trình viên: "Đã học qua CS (Khoa học máy tính) và Cấu trúc dữ liệu nhưng lại lúng túng không nói nên lời khi phỏng vấn". Qua quá trình trực tiếp phỏng vấn tại các công ty như Naver, Kakao, Toss, tôi nhận thấy rằng đa số ứng viên tuy có học thuộc lòng các khái niệm, nhưng lại không giải thích được tại sao khái niệm đó lại cần thiết và chúng được ứng dụng như thế nào trong tình huống thực tế. Khóa học này không dạy cách học vẹt đơn thuần, mà sẽ giúp bạn hiểu rõ ý đồ câu hỏi của người phỏng vấn và cách trả lời thuyết phục hơn cho cùng một câu hỏi. Tất cả các chủ đề từ OSI 7 lớp, Cấu trúc dữ liệu cho đến Coding Test đều được tập trung khai thác xoay quanh các khía cạnh: Tại sao phải biết? Khi nào thì dùng? Và phải trả lời thế nào trong buổi phỏng vấn để nhận được đánh giá cao? Đây là khóa học dành cho những ai muốn trở thành một lập trình viên có khả năng giải thích kiến thức bằng ngôn ngữ của chính mình, thay vì chỉ đưa ra những câu trả lời rập khuôn giống như bao người khác.

Hầu hết các nhà phát triển vẫn chỉ dừng lại ở Batch và CronJob khi nói về xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, trong môi trường dịch vụ thực tế, dữ liệu được tạo ra liên tục, và nếu không thể xử lý luồng đó ngay lập tức, nó sẽ dẫn đến các vấn đề về độ trễ, nghẽn cổ chai và tính nhất quán. Bản thân tôi cũng đã trực tiếp trải qua các vấn đề về đề xuất thời gian thực, đồng bộ hóa trạng thái và trễ sự kiện trong môi trường lưu lượng truy cập lớn, và đã vô số lần trăn trở rằng: "Liệu xử lý việc này bằng Batch có thực sự đúng đắn không?". Khóa học này bắt đầu từ chính câu hỏi đó. Khóa học sẽ giải quyết dưới góc nhìn thực tiễn cách sử dụng Apache Flink để tính toán ngay tại thời điểm dữ liệu luân chuyển, quản lý trạng thái một cách an toàn và tạo ra kết quả chính xác dựa trên Event Time. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích lý thuyết đơn thuần, bạn sẽ được trải nghiệm cách thiết kế và vận hành hệ thống xử lý luồng thời gian thực thông qua mã nguồn và cấu trúc thực tế. Đối với những ai cảm thấy xử lý thời gian thực còn mơ hồ, hay những ai tò mò về thế giới sau hệ thống nhắn tin (messaging), khóa học này sẽ đưa ra một hướng đi rõ ràng.

Khi làm phát triển backend, sẽ có lúc bạn phải đối mặt với những trăn trở như thế này. Đó là khoảnh khắc bạn cảm nhận được giới hạn của việc chỉ sử dụng giao tiếp REST đơn thuần và cấu trúc CRUD khi dịch vụ mở rộng và lưu lượng truy cập tăng lên. Bản thân tôi cũng đã gặp phải vấn đề tương tự trong thực tế và đã trải qua nhiều lần thử sai giữa hiệu suất và sự phức tạp của cấu trúc. Câu trả lời mà tôi lựa chọn trong quá trình đó chính là NATS. Với cấu trúc đơn giản dựa trên một tệp thực thi duy nhất (single binary), hiệu suất độ trễ cực thấp tính bằng micro giây, và việc cung cấp vừa đủ các tính năng thiết yếu cho thực tế từ Pub/Sub đến Queue Group, JetStream đã khiến nó trở thành một lựa chọn rất thực tế trong môi trường dịch vụ thực tế. Khóa học này không phải là một bài giảng liệt kê các tính năng của NATS. Dựa trên những vấn đề tôi đã đối mặt trong công việc, tôi sẽ giải thích thông qua mã nguồn và luồng xử lý về việc tại sao tôi chọn NATS trong những tình huống nào và cách tôi thiết kế cấu trúc ra sao. Đây là khóa học giúp mọi người, từ những người mới bắt đầu với hệ thống nhắn tin (messaging system), các nhà phát triển backend đang chuẩn bị xin việc, cho đến các nhà phát triển cấp cao đang trăn trở về một kiến trúc tốt hơn, có thể hiểu về hệ thống phân tán và tiến thêm một bước trong sự nghiệp.

Khóa học này không chỉ liệt kê các công nghệ đơn thuần mà sẽ giải quyết kiến trúc microservices và môi trường phân tán dưới "góc nhìn thiết kế" được yêu cầu trong thực tế công việc và các buổi phỏng vấn. Bắt đầu từ sự khác biệt giữa Monolithic và MSA, khóa học sẽ đi sâu vào các chiến lược chuyển đổi dần dần, Modulith (Monolithic được mô đun hóa), cho đến Clean Architecture và Hexagonal Architecture theo từng bước, đồng thời giải thích rõ ràng lý do tại sao mỗi lựa chọn lại cần thiết và những đánh đổi (trade-off) đi kèm. Ngoài ra, thông qua thực hành, bạn có thể trực tiếp kiểm chứng ý đồ của cấu trúc và học cách giải quyết các vấn đề cốt lõi tất yếu phải đối mặt trong môi trường phân tán như tính nhất quán của dữ liệu, transaction, giao tiếp giữa các dịch vụ và ứng phó sự cố thông qua các kịch bản thực tế. Được xây dựng dựa trên những câu hỏi và góc nhìn thực tế của người phỏng vấn tại Kakao, khóa học này không chỉ dừng lại ở việc tiếp thu kiến thức mà còn hướng tới mục tiêu nâng tầm tư duy của bạn về hệ thống phân tán lên một bậc mới.

Khóa học này giúp bạn học tập từng bước từ cách sử dụng MySQL cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao cần thiết trong môi trường dịch vụ thực tế. Ngoài ra, khóa học còn bao gồm nhiều chủ đề đa dạng như kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu dựa trên các ví dụ thực tiễn và dữ liệu thực tế, xem xét tính hiệu quả của thiết kế Foreign Key, phân tích DDL lược đồ của Google Calendar, và các nguyên tắc thiết kế DDL hiện đại. Đây là khóa học giúp bạn tìm hiểu sâu sắc cách vận dụng MySQL không chỉ như một cơ sở dữ liệu đơn thuần mà còn là một thành phần cốt lõi của hệ thống.

Khóa học tập trung vào thực hành về kỹ thuật quản lý giao dịch SAGA để duy trì tính nhất quán của dữ liệu trong môi trường phân tán. Bạn sẽ xây dựng 3 microservices bằng Spring Boot và Docker, đồng thời triển khai hai mô hình Orchestration và Choreography với Kafka và MySQL. Thông qua khóa học này, bạn có thể nắm vững các khái niệm cốt lõi có thể áp dụng ngay vào thực tế như nguyên lý hoạt động của giao dịch phân tán, thiết kế giao dịch bù (compensating transaction) và xử lý phục hồi sau sự cố.

Học tập quá trình xây dựng Observability thiết yếu trong môi trường kiến trúc Microservices (MSA) từ cơ bản đến thực tiễn. Bạn sẽ được học thông qua các bài thực hành từng bước về thu thập dữ liệu tiêu chuẩn hóa bằng OpenTelemetry, lưu trữ và tìm kiếm trace thông qua Grafana Tempo, và trực quan hóa bằng TraceQL. Bạn có thể học quy trình theo dõi luồng dịch vụ, xác định điểm nghẽn và phân tích nguyên nhân sự cố thông qua Distributed Tracing.

Năng lực hiểu biết về AI (AI Literacy) là "khả năng mà ngay cả những người dùng bình thường không phải kỹ thuật viên cũng có thể vận dụng AI một cách hiệu quả vào công việc và đời sống hàng ngày", đồng thời là "năng lực đánh giá AI một cách có tư duy phản biện". Đây là bài giảng về năng lực hiểu biết tập trung vào thực hành, được thiết kế để ngay cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được, bao gồm các kiến thức cốt lõi để "vận dụng" tốt AI như: Kỹ thuật đặt câu lệnh (Prompt Engineering) → Hiểu biết về bảo mật → Mở rộng → Tự động hóa → cho đến Cấu trúc mô hình ngôn ngữ.

Tìm hiểu về kiến trúc LLM dựa trên Transformer và chiến lược sử dụng GPU, đồng thời thực hành trực tiếp quy trình phục vụ (serving) thực tế bằng vLLM. Khóa học bao gồm toàn bộ quy trình làm việc thực tế từ xây dựng đường ống hệ thống AI đến giám sát và sử dụng đa GPU, được thiết kế để người học có thể hiểu một cách trực quan thông qua hình ảnh và thực hành mà không cần các công thức phức tạp.

Khung tham chiếu mới về sự hợp tác giữa con người và AI nhằm khuếch đại tư duy nhân loại Làm thế nào để tận dụng AI nhằm khuếch đại tối đa năng lực của con người? Trên một nền tảng sáng tạo mới, sự hợp tác giữa con người và AI nên được thực hiện dựa trên những tiêu chuẩn nào? Và công việc cũng như quy trình làm việc nên được thiết kế ra sao? Khóa học này sẽ đưa ra một khung tham chiếu mới và chiến lược thực thi để trả lời cho những câu hỏi đó.

Khóa học giúp bạn làm chủ mọi công cụ bằng cách học từ "nguyên lý" tạo PPT của AI. Từ việc tìm kiếm tài liệu đến hoàn thiện bằng Gemini, Gamma, Claude, bạn sẽ hoàn thành một bản PPT chỉ trong vòng 30 phút.

Giới thiệu phương pháp ứng dụng AI cực kỳ phù hợp cho nhân viên văn phòng & công chức, được chia sẻ trực tiếp từ giảng viên đã làm hài lòng hơn 10.000 học viên qua hàng trăm buổi diễn thuyết.

Thời đại mà AI "làm thay" PPT đã kết thúc. Giờ đây, điều quan trọng không phải là "bạn dùng AI giỏi đến mức nào" mà là "bạn tư duy và thiết kế cấu trúc cùng AI như thế nào". Đây không phải là một bài giảng chỉ liệt kê đơn thuần về Claude và Gemini. Thông qua quy trình sản xuất PPT thực chiến có thể áp dụng ngay vào ngày mai, chúng tôi giúp bạn cắt giảm đáng kể thời gian viết báo cáo và tập trung vào việc quan trọng hơn là "tư duy". Với chương trình học tập trung vào thực hành, có thể áp dụng ngay cho PPT báo cáo hàng tuần, hãy hoàn thiện hệ thống làm việc dựa trên AI của riêng bạn, vượt xa việc chỉ rút ngắn thời gian tạo PPT. Point 1. Thiết kế cấu trúc cộng tác với AI, tốc độ sẽ khác biệt khi phân chia vai trò - Phân chia vai trò: Claude đảm nhận phân tích, suy luận, viết bản thảo; Gemini đảm nhận trực quan hóa và tạo slide. - Thiết kế cấu trúc sử dụng công cụ AI như một "đối tác công việc" thay vì chỉ là công cụ đơn thuần. - Chuyển đổi cách làm việc: giảm bớt các tác vụ lặp đi lặp lại, tập trung vào tư duy và phán đoán. Point 2. Rút ngắn đáng kể thời gian tạo PPT với quy trình R-S-D-P - Thuần thục quy trình sản xuất 4 bước: Research → Structure → Draft → Polish. - Tiêu chuẩn hóa luồng tạo báo cáo và đề xuất để tăng tốc độ làm việc. - Học phương pháp tạo PPT thực tế giúp giảm hơn 70% thời gian so với trước đây. Point 3. Cấu trúc hóa các công việc lặp lại bằng cách xây dựng hệ thống tự động hóa AI của riêng bạn - Xây dựng môi trường AI cá nhân hóa bằng cách sử dụng Claude Project và Gemini Gems. - Thiết kế "trợ lý AI riêng" đã được học về văn phong (tone & manner) và template của công ty. - Hoàn thiện hệ thống làm việc có thể sử dụng lâu dài bằng cách tự động hóa các báo cáo hàng tuần/hàng tháng.

Giải quyết mọi khó khăn về AI chỉ với một phép ẩn dụ?! Bước đầu tiên tìm hiểu nguyên lý AI, giúp bạn thấu hiểu bản chất thay vì chỉ học vẹt từ ngữ.

Học cách phát triển AI server bằng cách tích hợp ChatGPT API một cách đơn giản với SpringAI và thông qua prompt engineering!!

Mỗi khi viết báo cáo, bạn có cảm thấy bế tắc không? Lãng phí thời gian vì không biết phải viết gì, phải sửa đi sửa lại nhiều lần vì logic không mạch lạc, và cuối cùng chỉ kịp hoàn thành sát nút trước thời hạn. Đây là thực trạng lặp đi lặp lại của rất nhiều nhân viên văn phòng và sinh viên. Bạn đã thử sử dụng ChatGPT, nhưng nó chỉ dừng lại ở mức viết hộ câu chữ, tạo ra những "văn bản nghe có vẻ ổn" chứ không phải là một "báo cáo tạo ra kết quả". Khóa học này hoàn toàn khác biệt. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng ChatGPT không chỉ như một công cụ làm thay, mà như một đối tác chiến lược giúp khuếch đại khả năng lập kế hoạch của bạn. ✔ Cách cấu trúc hóa việc định nghĩa vấn đề một cách rõ ràng ✔ Cách áp dụng framework để thiết kế luồng logic ✔ Cách tăng cường sức thuyết phục dựa trên dữ liệu ✔ Chiến lược nâng cấp thành báo cáo tập trung vào kết quả Trong suốt khóa học, bạn sẽ thực sự hoàn thành một bản báo cáo công việc của riêng mình. Đây không chỉ là lý thuyết suông mà là trải nghiệm thực chiến dẫn đến kết quả ngay lập tức. Ngoài ra, bằng cách tận dụng các tính năng mới nhất như Canvas và phân tích tệp tải lên, chúng tôi giúp bạn trang bị năng lực AI (AI Literacy) để không bị tụt hậu trong môi trường AI tạo sinh đang phát triển nhanh chóng. Sau khi tham gia khóa học này: Thời gian viết báo cáo sẽ giảm xuống, Logic trở nên chặt chẽ hơn, Và kết quả sẽ rõ rệt hơn. Hãy trải nghiệm khoảnh khắc khi báo cáo không còn là gánh nặng, mà trở thành vũ khí chứng minh năng lực của chính bạn.

Khi chỉnh sửa tài liệu Swagger, khớp đặc tả API và liên tục trao đổi với phía frontend, bạn sẽ nảy sinh suy nghĩ: "Tại sao mình cứ phải làm đi làm lại cùng một việc thế này?". Bản thân tôi cũng từng cảm thấy bế tắc tương tự trong công việc thực tế, và thông qua quá trình đó, tôi đã tìm hiểu sâu về GraphQL và bắt đầu quan tâm đến phương pháp thiết kế lấy dữ liệu làm trung tâm. Khóa học này không chỉ dừng lại ở cú pháp GraphQL đơn thuần, mà còn đi sâu vào việc nó ra đời để giải quyết vấn đề gì trong các dịch vụ thực tế, cùng những trăn trở thực tiễn như cấu trúc Resolver, vấn đề N+1 và Federation. Tôi đã xây dựng nội dung sao cho bạn có thể giảm thiểu chi phí giao tiếp giữa các nhà phát triển và nắm bắt một cách tự nhiên quy trình thiết kế cấu trúc API linh hoạt hơn.

Đây là khóa học giúp bạn tìm hiểu phương pháp cào dữ liệu trang web sử dụng ChatGPT. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi mà ChatGPT sẽ tạo ra.

Đây là khóa học thực hành giúp người mới bắt đầu có thể nhanh chóng tạo các mẫu PDF và Notion bằng cách sử dụng AI, sau đó bán chúng trên các nền tảng như Etsy, Gumroad, Notion Marketplace để tạo thu nhập thụ động. Bạn có thể học tất cả các bước cùng một lúc, từ nghiên cứu thị trường đến sản xuất, thiết kế trang chi tiết sản phẩm, đăng tải và chiến lược bán hàng.

Bạn biết về framework AI agent nhưng thấy khó hiểu nguyên lý và áp dụng vào thực tế, đúng không? Chúng tôi sẽ chia sẻ từ những nguyên lý cốt lõi đến cách ứng dụng thực tiễn, dựa trên bí quyết trực tiếp trải nghiệm tại Thung lũng Silicon.

Bất kể lĩnh vực nào! Đây là bài giảng bao gồm những kiến ​​thức cơ bản cốt lõi mà các nhà phát triển phải biết trong thực tế một cách dễ hiểu + tập trung vào mã. Tôi đặc biệt giới thiệu khóa học này cho tất cả các nhà phát triển cấp dưới và những người tìm việc muốn phát triển.

Đây là khóa học giúp bạn học cách tạo ra nhiều chiến lược đầu tư định lượng khác nhau bằng ChatGPT. Hãy thử tạo chiến lược đầu tư định lượng của riêng bạn bằng ChatGPT.

Đây là khóa học ChatGPT được thiết kế với thông tin cập nhật nhất năm 2024. Dựa trên nội dung giảng dạy thực tế tại các tập đoàn lớn và ngành tài chính, khóa học bao gồm thực hành prompt 3.5, 4.0 ứng dụng thực tiễn, và cả việc sử dụng đa dạng các công cụ AI tạo sinh.

[Giải quyết vấn đề hỏi đáp tức thì cùng Kim Jae-sung xuất thân từ McKinsey: Chúng tôi sẽ cùng bạn giải quyết vấn đề của bạn] Bắt buộc! Khóa học cần học trước: Khóa học đặc biệt về Kỹ năng giải quyết vấn đề & Nghiên cứu dẫn đầu với AI của Kim Jae-sung xuất thân từ McKinsey https://inf.run/LmvrD 'Tạm biệt những khóa học chỉ có lý thuyết!' Video giải pháp kỳ diệu giải quyết các vấn đề thực tế ngay tại chỗ! Đây là video trong đó Kim Jae-sung, xuất thân từ McKinsey và là chuyên gia AI, trực tiếp gặp gỡ từng người một theo hình thức hỏi đáp 1:1 tức thì để cấu trúc hóa và giải quyết vấn đề của bạn. Từ những băn khoăn về định hướng nghề nghiệp hay các vấn đề nhỏ nhặt, cho đến những câu chuyện siêu lớn như hướng cải thiện về AI đang làm rung chuyển thế giới và toàn bộ ngành công nghiệp! Sẽ được upload dưới dạng có thể mua từng video riêng lẻ. Chúng tôi cũng cung cấp cơ hội tham gia thực tế bằng cách chọn ngẫu nhiên một số lượng nhất định mỗi quý dành cho học viên trả phí! (Càng học nhiều khóa học đa dạng của Kim Jae-sung thì xác suất trúng thưởng càng cao!) [Concept] Đây là hình thức gặp gỡ 1:1 hỏi đáp tức thì với một người, với concept là chuyên gia ngành và chuyên gia chiến lược gặp nhau để cùng tiếp cận đáp án. Mức độ hài lòng của những người đã tham gia thực tế cũng rất cao. (Bạn có thể xem và nghe trong phần cảm nhận!) Điểm cốt lõi của series video này là mặc dù Kim Jae-sung - chuyên gia chiến lược - không nhận được chủ đề trước nhưng vẫn tiến gần đến đáp án thông qua việc hỏi và trả lời lẫn nhau từ góc độ chiến lược. Hãy trải nghiệm giải pháp kỳ diệu khiến bạn tự nhiên phản ứng "Ồ, cái này được đấy?" ㅎㅎㅎ dựa trên chiến lược và cấu trúc hóa mà không phụ thuộc vào cảm tính và kinh nghiệm! Phiên bản miễn phí (~10 phút) sẽ được công khai cho tất cả mọi người, phiên bản đầy đủ sẽ được công khai cho học viên khóa học Inflearn hoặc người đăng ký 'Thành viên Premium' của kênh YouTube [Giải quyết vấn đề cùng Kim Jae-sung]. Nếu bạn muốn tham gia, vui lòng gửi email đến jaesung_kim@jcurvepartners.ai với tiêu đề [Đăng ký Coffee Chat] Trong email, vui lòng ghi rõ tên, tuổi, số liên lạc (số điện thoại di động), nghề nghiệp và số năm kinh nghiệm (sinh viên cũng được), lý do đăng ký chi tiết và đính kèm ảnh chụp màn hình khóa học Inflearn của Kim Jae-sung mà bạn đang học, chúng tôi sẽ liên lạc khi trúng thưởng. (Thông tin cá nhân của những người không trúng thưởng sẽ được hủy ngay sau 3 tháng) Khi xuất hiện trong video, có thể sử dụng tên giả hoặc không tiết lộ tên công ty, nhưng nếu muốn che mặt bằng mosaic, biến đổi giọng nói hoặc các chỉnh sửa khác thì không thể tham gia. Khi đồng ý quay video, sẽ được coi là đã đồng ý việc video được tái chế và sử dụng trên Inflearn cũng như kênh YouTube của Kim Jae-sung.

Bài giảng nhanh chóng, đi thẳng vào trọng tâm dành cho những ai muốn sử dụng ChatGPT hiệu quả! Hãy cùng học nhanh thôi!

Khóa học này đề cập đến các chiến lược thực tế để nâng cao năng suất và chất lượng bằng cách ứng dụng AI trong ngành gia công cơ khí và kim loại. Khóa học phân tích dữ liệu từ các quy trình chính như CNC, hàn, cắt và giải thích cách áp dụng công nghệ AI vào việc giảm tỷ lệ lỗi, bảo trì dự đoán và quản lý an toàn người lao động thông qua các ví dụ thực tế. Người học sẽ hiểu được các phương pháp tối ưu hóa gia công dựa trên AI có thể áp dụng ngay tại hiện trường từ doanh nghiệp vừa và nhỏ đến các tập đoàn lớn, đồng thời thu được những hiểu biết sâu sắc để thực hiện đổi mới sản xuất trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu.

Mã chương trình WordPress: đặt lịch bài đăng, chức năng tự động thêm ảnh thumbnail - lấy ngay!