Nhập môn thực hành AI và Blockchain: Từ cơ bản đến ứng dụng

Nếu bạn là người lập kế hoạch, nhà phát triển hoặc đại diện công ty về blockchain thì đây là bài giảng không thể bỏ qua. Nếu bạn không có thời gian nghiên cứu riêng, bạn có thể hiểu cốt lõi của sách trắng Bitcoin và Ethereum thông qua bài giảng tóm tắt này.

Các nguyên tắc và công nghệ chuỗi khối được nghiên cứu bởi các nhà quy hoạch và lập trình viên cùng nhau. Bằng cách dễ dàng giải thích các nguyên tắc hoạt động chi tiết và các công nghệ cơ bản của blockchain, nền tảng của sự ra đời của Bitcoin cũng như hàm băm và kỹ thuật mã hóa tạo nên blockchain, cả người lập kế hoạch và lập trình viên đều có thể đặt nền tảng cho ứng dụng thực tế của blockchain.

HIPS : Human Intelligence Problem Solving, AI dường như sẽ thay thế mọi thứ, nhưng khả năng tái cấu trúc và thấu hiểu vấn đề phức tạp là đặc quyền của con người. Đề xuất cách chủ động tận dụng AI, phát huy năng lực giải quyết vấn đề riêng có của con người.

Ngay cả khi AI có thể nhanh chóng tạo ra các bản thảo SQL, con người vẫn phải là bên quyết định về cấu trúc bảng, mối quan hệ, hiệu suất và tính nhất quán của dữ liệu. Thông qua việc thực hành trực tiếp với MySQL và DBeaver từ bảng, cột, kiểu dữ liệu, PK, FK cho đến DDL, mô hình hóa cơ sở dữ liệu, cốt lõi của SQL, Index và EXPLAIN, cũng như Transaction, bạn sẽ nắm vững các tiêu chuẩn để đọc và kiểm chứng kết quả do AI tạo ra.

Trong bài giảng này, chúng tôi thực sự triển khai mô-đun lõi blockchain một cách gián tiếp thông qua mã. Thông qua quá trình này, bạn có thể tìm hiểu chi tiết blockchain là gì và nó hoạt động như thế nào. Đây là những gì tôi cảm nhận được sau khi thực sự nghiên cứu về blockchain và thực hiện các công việc liên quan đến blockchain trong thực tế: Hầu hết các bài giảng đều tập trung vào nội dung lý thuyết hoặc sử dụng một số chức năng gọi là hợp đồng thông minh. Tôi muốn làm cho nó khác biệt một chút so với những bài giảng này nên tôi đã chuẩn bị để bạn có thể gián tiếp tạo ra mô-đun cốt lõi bằng cách theo dõi từng bài giảng của tôi.

Trong phần Bảo mật AI Tài chính (PHẦN 1. Cơ bản), tôi đã giải thích tổng quan về bảo mật AI. Xin lưu ý rằng đây là khóa đào tạo thực tế dành cho những người trực tiếp thực hiện kiểm tra AI khi thẩm định bảo mật đối với đối tượng là hacker mũ trắng (Red TEAM). Bài giảng này chứa đựng những nội dung thực tiễn, giải thích cách thực hiện tấn công mô phỏng (pentest) về mặt kỹ thuật (bao gồm cả danh sách kiểm tra - checklist). Trong quá trình học tập, nếu bạn thấy AI khó hiểu hoặc gặp khó khăn khi thẩm định do các hướng dẫn về AI hiện nay chủ yếu dựa trên tiêu chuẩn mô hình hóa, dẫn đến việc rất nhiều doanh nghiệp vẫn chưa thể áp dụng vào thực tế. Tôi dự đoán rằng các doanh nghiệp có thể đã nhận được nhiều phản hồi khác nhau trong quá trình kiểm tra về việc thiết lập quản trị bảo mật AI. Lý do tất nhiên là vì hiện trạng vận hành nội bộ chưa có bằng chứng xác thực về bảo mật AI. Bây giờ là lúc cần phải thiết lập điều đó. Hy vọng bạn sẽ nghiên cứu về bảo mật AI và tiến bước trên con đường trở thành một chuyên gia bảo mật AI.

Có thể có người chưa từng nghe bài giảng của tôi, nhưng không có ai chỉ nghe duy nhất một lần. Sau nhiều lần hướng dẫn trực tiếp (offline), nay tôi đã có cơ hội để thực hiện bài giảng trực tuyến này. Kể từ khi AI bắt đầu được thương mại hóa, tôi đã sản xuất và nghiên cứu vô số nội dung AI. Dựa trên kiến thức và kinh nghiệm đó, tôi đã xây dựng nên triết lý logic của riêng mình và hệ thống hóa chúng thành những khái niệm mà bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng thấu hiểu. Tôi sẽ giúp những ai từ trước đến nay chỉ tạo ảnh AI một cách ngẫu nhiên mà không có tư duy nền tảng thiết lập được những khái niệm đúng đắn. Chỉ cần học một lần, bạn sẽ có thể tạo ra bất kỳ hình ảnh AI nào trong tương lai. Bạn chưa từng tạo ảnh AI bao giờ sao? Không sao cả. Bạn không cần phải có kinh nghiệm tạo ảnh AI từ trước. Chỉ cần học và thực hành kỹ lưỡng bài giảng này, bạn hoàn toàn có thể trở thành một chuyên gia sản xuất nội dung AI.

Chúng ta có thể làm được những gì với Nano Banana 2? Chúng ta sẽ cùng nhau thực hành từng bước về độ phân giải, phông chữ, màu sắc, v.v. Bằng phương pháp tham chiếu bắc cầu, chúng ta sẽ tạo ra các nội dung thực tế từ logo, biểu ngữ cho đến video.

AI Tech DNA Series: Nguyên lý cốt lõi cơ bản của máy tính dưới góc nhìn AI là bài giảng nhập môn được thiết kế để giúp bạn hiểu các khái niệm cơ bản về máy tính cần thiết trong kỷ nguyên AI một cách dễ dàng nhất. Bằng cách giải thích các nguyên lý cơ bản như CPU, bộ nhớ, thiết bị lưu trữ, mạng và cấu trúc dữ liệu thông qua các ví dụ so sánh thực tế và kết nối với góc nhìn AI, khóa học này sẽ xây dựng nền tảng vững chắc để bạn tiến xa hơn trong các lĩnh vực như Python, AI, bảo mật và điện toán đám mây.

Sử dụng ChatGPT Images 2.0 để tạo ra các sản phẩm thiết kế đa dạng như logo, ảnh sản phẩm, mockup, banner, ảnh cưới, thiệp mời, POP, menu, trang chi tiết sản phẩm, v.v. Đây là khóa học tập trung vào thực hành để nắm vững cách viết câu lệnh (prompt) nhằm đạt được kết quả mong muốn và cấu trúc template có thể tái sử dụng nhiều lần.

Tài sản ảo và tiền mã hóa đã thúc đẩy sự đổi mới tài chính, nhưng đồng thời cũng đang bị lợi dụng làm công cụ cho tội phạm, rửa tiền và rò rỉ thông tin. Khóa học này bắt đầu từ những khái niệm cơ bản về tài sản ảo và blockchain, đi sâu vào việc truy vết luồng giao dịch tiền mã hóa thực tế và phân tích các cấu trúc di chuyển dòng tiền đáng ngờ.

Biến "sổ ghi chép" đơn thuần đang ngủ yên thành "không gian làm việc AI" tự hoạt động! Hãy kết nối cơ sở dữ liệu Notion với các Agent để hoàn thiện hệ thống giúp các công việc lặp đi lặp lại tự vận hành.

"Phải làm DX/AX." Trong phòng họp thì luôn nghiêm túc, nhưng khi xuống hiện trường thực tế, bạn có cảm thấy bối rối không biết phải bắt đầu từ đâu, làm thế nào không? PoC thì đã làm vài lần rồi, nhưng cuối cùng không chuyển sang vận hành chính thức Giải pháp·thiết bị thì đã mua, nhưng ở hiện trường lại bị coi là công cụ rườm rà Nói nhiều về dữ liệu·hệ thống, nhưng không biết phải áp dụng như thế nào vào dây chuyền·quy trình hiện tại của mình Không có TFT·tổ chức chuyên trách riêng, nên với tư cách là người thực thi phải gánh cả công việc chính + DX/AX... Khóa học này được tạo ra chính xác cho những người như vậy.

Ngay cả những người không biết gì về lập trình cũng có thể tạo ra chương trình tự động giao dịch chứng khoán của riêng mình bằng cách ra lệnh cho AI bằng tiếng mẹ đẻ!

Có lẽ bạn đã thấy nhiều bài giảng hão huyền về việc kiếm tiền từ âm nhạc AI. Vâng, việc kiếm tiền từ âm nhạc AI là hoàn toàn có thể. Chỉ là nó không khó đến mức phải bỏ ra một số tiền đắt đỏ để học, và cũng không phải là cách kiếm tiền dễ dàng. Khóa học này là một khóa học thực hành dành cho những ai quan tâm đến việc kiếm tiền từ âm nhạc AI nhưng còn đang mông lung không biết phải làm gì. Dựa trên kinh nghiệm trực tiếp tạo ra âm nhạc AI, xây dựng album, phân phối nhạc và thử nghiệm trên YouTube, TikTok, tôi đã hệ thống lại quy trình từ Tạo nhạc → Lập kế hoạch album → Chuẩn bị tệp → Phân phối → Chuẩn bị kiếm tiền để bạn có thể làm theo từ đầu đến cuối. Đây không phải là khóa học đảm bảo lợi nhuận, mà là khóa học giúp bạn trải nghiệm trọn vẹn một lần quy trình phát hành nhạc AI và chuẩn bị cho việc kiếm tiền.

Gemini Agent làm việc linh hoạt trên Google Drive! Hãy hoàn thiện kỹ năng thực hành Google AI với năng suất vượt trội.

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.

Bạn thường nghe nói "AI thật tuyệt vời", nhưng thực tế điều gì đang xảy ra và bản thân nên làm gì thì vẫn còn mơ hồ —— Đây chính là cuốn cẩm nang nhập môn thực tiễn dành cho những người như vậy. Phần 1 sẽ giải thích về những tiến bộ mới nhất của AI, cùng với Antigravity và Claude Code - những công cụ AI trực tiếp hoạt động ngay trên máy tính của bạn. Phần 2 sẽ trình diễn qua video quay màn hình toàn bộ quy trình tạo slide AI + video thuyết minh chỉ từ một bài viết duy nhất.

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.

Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về các mối đe dọa bảo mật OT chính có thể xảy ra tại hiện trường sản xuất của ngành thực phẩm và dược phẩm thông qua các ví dụ thực tế. Người học có thể hiểu được những vấn đề bảo mật nào có thể phát sinh trong quá trình vận hành nhà máy thông minh, thiết bị sản xuất, hệ thống quản lý chất lượng và quản lý thông tin truy xuất nguồn gốc, đồng thời dễ dàng học hỏi các phương pháp ứng phó cơ bản để ngăn ngừa gián đoạn sản xuất và làm giả dữ liệu, ngay cả đối với người mới bắt đầu.