Thay vì viết prompt dài hơn, hãy lần lượt tạo các tệp quy tắc, nhật ký, quyền hạn, hook và quy trình xác thực mỗi khi xảy ra sự cố trong dự án thực tế. Với bot thông báo tin tức đã được xây dựng và đưa lên máy chủ trong năm ngày, gồm 211 ảnh chụp màn hình và 87 chỉ dẫn được giữ nguyên văn.

Học công cụ AI nào trước? Đừng lo lắng nữa! - Đánh giá 4.8 từ 80 học viên ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - ChatGPT, Claude, Gemini, Genspark, NotebookLM, Gamma, Skywork, Manus, Antigravity, Claude Code, MiriCanvas, Opal, CapCut, v.v. - Hướng dẫn cực kỳ dễ hiểu các tính năng cốt lõi của hơn 15 công cụ trong vòng 20 ngày. - Thông qua hình thức thực hiện bài tập hàng tuần, chúng tôi cung cấp một "khóa học thực hành" thay vì chỉ là "khóa học nghe rồi quên". - Bao quát tất cả trong một: Viết prompt > Tạo hình ảnh > Tạo PPT và video > Cho đến Vibe Coding. - Video bài giảng thời lượng 4 tiếng + Tài liệu học tập theo tuần + Hệ thống xác nhận bài tập.

Đây là sách học cơ bản, cẩm nang thực chiến về nguyên lý và phương pháp ứng dụng thực tế của các AI tạo sinh đa dạng như ChatGPT, Claude, cùng hướng dẫn triển khai và sử dụng AI tạo sinh hiệu quả.

Đây là khóa học thực hành xây dựng hệ thống tìm kiếm tài liệu dựa trên RAG trong môi trường Spring Boot, sử dụng OpenAI API và Spring AI. Từ các khái niệm về Prompt Engineering, Vector Store và Embedding đến tạo mẫu nhanh bằng Dify, tích hợp công cụ MCP, đa phương thức và guardrail, bạn sẽ học toàn bộ quy trình phát triển AI Assistant theo từng bước. Bạn cũng có thể so sánh phương pháp tự triển khai với cách sử dụng các công cụ no-code để nắm được chiến lược áp dụng vào thực tế. 🆕 [Cập nhật] Phần 4 đã được bổ sung bài giảng chuyên đề (1 giờ) về mô hình ra quyết định Jev của TypeSafe, qua đó hướng dẫn cả cách thiết kế logic phán đoán của agent một cách sâu hơn.

Nếu bạn yêu cầu AI "hãy tạo mô hình bằng dữ liệu này", vài dòng đầu tiên trông có vẻ hợp lý, nhưng chỉ cần phức tạp hơn một chút, nó sẽ sử dụng sai cột, làm rò rỉ dữ liệu (leakage), và dù điểm số tăng lên nhưng mô hình thực tế lại tệ đi. Khóa học này không dạy bạn cách viết prompt tốt hơn. Thay vào đó, nó tập trung vào cách trực tiếp thiết kế một vòng lặp (harness) để Agent có thể hiểu dữ liệu, lập kế hoạch, viết mã, tự xác nhận kết quả và quay lại nếu sai sót. Sau khi thực hành thủ công một vòng lặp năm mảnh của DS-STAR, chúng ta sẽ lần lượt lắp ráp các thành phần: Data Profile Card, Hook, Skill Hierarchy, Independent Verifier và Ablation.

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.

Vibe coding càng chỉnh sửa càng khiến bạn bất an? Giờ đây, hãy tạo các điểm lưu để có thể quay lại bất cứ lúc nào. Bạn không cần biết các lệnh Git. Chỉ cần ra lệnh bằng lời cho AI, bạn có thể hoàn tất mọi việc từ lưu, sao lưu đến khôi phục.

Đây là khóa học gồm 5 mô-đun và 18 bài học, hướng dẫn biến các tác nhân AI LLM tạo sinh vốn chỉ làm phát sinh chi phí API thành một cấu trúc kiểm soát chi phí và thực sự tạo ra biên lợi nhuận nhờ định tuyến mô hình, cascading, bộ nhớ đệm và các guardrail cho vòng lặp. Bạn sẽ trực tiếp thực hiện mọi thứ, từ phân tích các trường hợp thực tế bị “bùng nổ chi phí”, mô phỏng lãi lỗ cho đến dự án thiết kế kiến trúc. Khóa học phù hợp với các nhà phát triển AI, maker cảm thấy gánh nặng chi phí API, cũng như những người muốn vận hành hoặc lập kế hoạch cho các dịch vụ dựa trên tác nhân.

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!

Từ việc điều khiển PC đến nghiên cứu chuyên sâu và phát triển ứng dụng Hướng dẫn xây dựng 'Trợ lý công việc AI' của riêng bạn, có thể áp dụng ngay vào thực tế ngay bây giờ

Không biết coding vẫn đọc được dữ liệu, tất cả về phân tích AI no-code khiến giác quan bùng nổ! Chỉ cần biết dùng Excel, PPT, Google Sheets thôi là giờ đây AI sẽ thay bạn phân tích dữ liệu.

Chúng tôi xây dựng một bộ harness (tệp quy tắc · hook chặn · cổng hoàn tất) từ 8 sự cố thực tế nhằm ngăn AI agent báo cáo 「hoàn tất」 mà không kiểm tra, xóa nguyên cả thư mục và ghi đè công việc của nhau giữa các phiên, rồi phát hành miễn phí dưới dạng Starter Kit. Cùng với kết quả đo thực tế khi chạy cùng một chỉ thị 16 lần — 8 lần không có harness và 8 lần có harness — chúng tôi sẽ chỉ cho bạn trong 10 phút cách khiến AI nói 「hoàn tất」 bằng các con số kiểm tra.

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 Claude dành cho người mới bắt đầu học AI và những người không chuyên về lập trình. Bạn sẽ được trực tiếp tạo ra các kết quả có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế như PPT, nội dung, video YouTube, trang chi tiết sản phẩm bằng cách sử dụng Claude. Bạn sẽ học cách tối đa hóa năng suất công việc thông qua việc tận dụng AI mà không cần đến kỹ năng lập trình.

Bạn có thể học các khái niệm phức tạp của Next.js chỉ với những kiến thức cốt lõi trong thời gian ngắn. Chúng tôi sẽ chỉ cung cấp những kiến thức thực tế cần thiết cho những người mới bắt đầu học Next.js. Khóa học Next.js mới của Captain Pangyo, người đã giảng dạy về framework được 8 năm. Bạn có thể học cách coding và phương pháp học tập của "lập trình viên frontend trong kỷ nguyên AI"! :)

Khóa học nhập môn thực hành Claude Code dành cho nhà phát triển Unity! Từ cài đặt Claude Code, kết nối Unity MCP, quản lý quy ước dự án bằng CLAUDE.md, cho đến Custom Slash Commands và quy trình làm việc nhóm! Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn tất cả các phương pháp áp dụng vào thực tế. Cuối cùng, bạn sẽ được tích lũy kinh nghiệm thực chiến khi hoàn thiện một trò chơi phong cách Vampire Survivors từ con số 0, qua đó học cách áp dụng Claude Code vào dự án Unity một cách hiệu quả.

"Những ngày tháng bị cuốn vào việc soạn thảo email và tài liệu mỗi ngày đã kết thúc. Một chuyên gia với 30 năm kinh nghiệm sáng tạo sẽ truyền dạy phương pháp thực tiễn để sử dụng ChatGPT, giúp tạo ra 2 giờ rảnh rỗi mỗi ngày và tái thiết kế cuộc đời để bạn có thể đầu tư vào các công việc tay trái hoặc học tập." Bạn có đang bị cuốn vào việc soạn thảo email và tài liệu hàng ngày không? Một chuyên gia với 30 năm kinh nghiệm sáng tạo sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng ChatGPT để rút ngắn đáng kể thời gian làm việc và tạo ra 2 giờ tự do mỗi ngày. Không cần kiến thức chuyên môn khó. Hãy cùng học một cách hệ thống các kỹ năng thực tiễn để làm chủ AI như một "đối tác tư duy", giúp bạn sống giai đoạn sau của cuộc đời từ tuổi 40 một cách nhẹ nhàng và phong phú hơn.

Tự động hóa tạo YouTube Shorts bằng AI!! Học cách tự động tạo YouTube Shorts bằng n8n từ con số 0. Tự tay xây dựng quy trình vận hành một lần từ: Văn bản → Hình ảnh/Âm nhạc → Tạo video → Tải lên. Thực hành phân biệt chế độ thử nghiệm/chế độ thực tế và các mẹo tiết kiệm chi phí. Hoàn thành 3 mẫu tự động hóa (template) có thể sử dụng ngay sau khi kết thúc bài học. Hướng dẫn tỉ mỉ từ cách sắp xếp các node để những người không biết lập trình cũng có thể làm theo. Hãy cùng bắt đầu tự động hóa sản xuất YouTube Shorts bằng AI nhé!

Thêm Copilot vào MS Office thì sao? Hướng dẫn hoàn hảo giúp tối đa hóa năng suất làm việc! Cung cấp quy trình học tập bài bản để vận dụng M365 Copilot hiệu quả vào thực tiễn.

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.