LangChain Agent Thực Chiến: Quy trình làm việc của AI Agent và Xây dựng dịch vụ dành cho người trình độ trung cấp

Bạn đang cảm thấy bế tắc trong việc áp dụng vào thực tế và chuẩn bị phỏng vấn đúng không? Bằng cách đúc kết những kinh nghiệm thực tiễn của mình, tôi sẽ giúp bạn nắm vững kiến thức từ CNN đến DETR một cách chắc chắn thông qua việc tập trung vào mã nguồn (code).

Bạn đã nắm vững kiến thức cơ bản nhưng vẫn thấy lúng túng khi áp dụng vào thực tế? Với kinh nghiệm thực chiến, tôi sẽ giải đáp một cách rõ ràng các cấu trúc LLM phức tạp.

Khóa học này bao gồm từ các khái niệm cơ bản của hệ thống gợi ý đến các nguyên lý ứng dụng Deep Learning. Hãy cùng học hỏi các thuật toán gợi ý đa dạng như lọc cộng tác (Collaborative Filtering), lọc dựa trên nội dung (Content-based Filtering), hệ thống gợi ý lai (Hybrid Recommender System) và nâng cao năng lực thực tiễn để phát triển dịch vụ gợi ý!

Bạn có muốn thực hiện bước đầu tiên vào thế giới dữ liệu không? Học máy học và học sâu, các công nghệ AI cốt lõi, với Python. Bài giảng này hướng dẫn bạn từng bước, từ những điều cơ bản về học máy và học sâu đến các ứng dụng thực tế. Học máy truyền thống và học sâu đều dựa trên nhiều nguyên tắc và hệ thống kỹ thuật giống nhau. Do đó, trong bài giảng này, thay vì tách cả hai thành các chủ đề riêng biệt, chúng tôi đã tổ chức chúng thành một khóa học được kết nối để những người mới bắt đầu có thể nâng cao hiểu biết về học máy nói chung.

Đầu tư thực chiến không chỉ dừng lại ở những kiến thức cơ bản, hãy tự mình xây dựng mô hình lợi nhuận bằng bí quyết học máy (machine learning) của chuyên gia định lượng (quant) 10 năm kinh nghiệm.

Hiểu nguyên lý hoạt động của các mô hình AI tạo sinh sử dụng Deep Learning và nắm vững cách sử dụng thông qua thực hành.

Việc sử dụng ChatGPT và việc thực sự phát triển một dịch vụ AI tạo sinh là hoàn toàn khác nhau. Đó là bởi vì bạn cần phải thành thạo từ việc gọi API đến quản lý trạng thái hội thoại, đầu ra có cấu trúc, gọi hàm (function calling), RAG dựa trên tài liệu, liên kết MCP và triển khai AI Agent. Trong khóa học này, dựa trên kinh nghiệm giảng dạy phân tích dữ liệu và AI lâu năm, tôi sẽ giải thích các khái niệm phức tạp tập trung vào thực hành bằng Python. Chúng ta sẽ học từng bước từ nguyên lý của AI tạo sinh đến OpenAI Responses API và các tính năng đa phương thức (multimodal), RAG dựa trên File Search, liên kết công cụ bên ngoài và Agents SDK để hoàn thành một ứng dụng AI hoạt động thực tế.

Bạn đang cảm thấy bế tắc trong việc triển khai một Agent vượt xa khỏi giới hạn của một chatbot thông thường? Với những kinh nghiệm thực tế từ những lần thử sai của bản thân cùng bí quyết dựa trên tài liệu chính thức, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng Agent cấp độ trung cấp có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

Chỉ với những bài hướng dẫn đơn giản thì rất khó để áp dụng vào thực tế. Bằng tất cả bí quyết trong nghề của mình, tôi sẽ truyền đạt một cách chắc chắn cho bạn phương pháp quản lý trạng thái phức tạp và cách thiết kế Multi-agent.

Bạn đã nắm vững kiến thức cơ bản nhưng vẫn thấy mông lung khi áp dụng vào thực tế phải không? Với bí quyết chuyên môn của mình, tôi sẽ giúp bạn hoàn thiện thiết kế RAG và Agent phức tạp.

Thời gian trôi liên tục và dữ liệu tiếp tục tích lũy. Trong thế giới năng động này, dữ liệu chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ sự biến động trên thị trường tài chính đến những dấu hiệu khó nhận thấy của biến đổi khí hậu, dữ liệu chuỗi thời gian đều có tất cả. Bây giờ hãy tìm hiểu cách diễn giải và sử dụng dữ liệu mạnh mẽ này bằng sức mạnh của Python và học sâu!

Tìm đường trong biển dữ liệu và khám phá tương lai của trí tuệ nhân tạo. Khóa học này khám phá hai dòng chảy công nghệ khổng lồ là Big Data và Trí tuệ nhân tạo (AI), đồng thời xem xét cách chúng đang mang lại sự đổi mới cho cuộc sống và công việc của chúng ta.

Bạn đã nắm vững lý thuyết nhưng vẫn còn bối rối khi áp dụng vào dữ liệu thực tế? Với những bí quyết từ kinh nghiệm làm việc thực tiễn, tôi sẽ truyền đạt cho bạn các kỹ thuật thực chiến để trực tiếp giải quyết các giao dịch bất thường phức tạp bằng mã code.

Những thành tựu đáng kinh ngạc gần đây trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đều đang được công bố trong lĩnh vực học tăng cường. Cuốn sách này bao quát từ cấp độ cơ bản đến nâng cao về công nghệ học tăng cường - thứ đang tạo ra những đổi mới thực sự trong công nghệ trí tuệ nhân tạo như robot, công nghệ tự lái và máy móc giống con người - dưới góc nhìn dễ hiểu dành cho người mới bắt đầu.

Bạn có thể có được cái nhìn tổng quan về machine learning và deep learning nói chung, cách sử dụng các công cụ cơ bản và kiến ​​thức ngôn ngữ Python cần thiết cho việc học trong một khoảng thời gian ngắn.

Học cách trực tiếp xây dựng các mô hình học sâu thông qua PyTorch, một công cụ trực quan và mang phong cách Python (Pythonic). Nội dung đã cập nhật phiên bản PyTorch mới nhất.

Bạn là người mới làm quen với việc viết mã hoặc muốn nâng kỹ năng viết mã của mình lên một tầm cao mới? Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn về Python, một ngôn ngữ mạnh mẽ và linh hoạt, được thiết kế cho người học ở mọi cấp độ. "Theo dõi" Khóa học này được dạy theo cách có cấu trúc, cho phép bạn học bằng cách thực sự viết và thực thi mã. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu lý do tại sao Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Việc tiếp thu ngôn ngữ Python, ngôn ngữ cho thấy khả năng vô tận trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ trí tuệ nhân tạo đến phát triển web, sẽ là cơ hội để phát huy tiềm năng của một cá nhân một cách đáng kể.

Mọi nhà phát triển web đều biết đến JavaScript, giờ hãy khám phá thế giới máy học với ngôn ngữ mạnh mẽ này! Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng và triển khai các mô hình máy học bằng Tensorflow.js, một thư viện máy học mạnh mẽ cùng với JavaScript. Chúng tôi cung cấp hướng dẫn từng bước về tất cả các công nghệ cần thiết để phát triển các ứng dụng học máy dựa trên web. Thông qua khóa học này, người học sẽ hiểu một cách có hệ thống các nguyên tắc cốt lõi của học máy. Ngoài ra, bạn sẽ học cách phát triển mô hình học sâu bằng JavaScript và API Tensorflow.js, cách sử dụng phương pháp học chuyển giao dựa trên mô hình được đào tạo trước và cách tất cả kiến ​​​​thức này có thể được áp dụng một cách tương tác trong môi trường trình duyệt.

Bạn đang cảm thấy bế tắc trong việc triển khai một Agent vượt xa khỏi giới hạn của một chatbot thông thường? Với những kinh nghiệm thực tế từ những lần thử sai của bản thân cùng bí quyết dựa trên tài liệu chính thức, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng Agent cấp độ trung cấp có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

Xây dựng một AI Agent phân tích Tứ trụ (Saju) tích hợp Vạn niên lịch, Chiêm tinh học, Tử vi đẩu số, Danh tính học và MBTI bằng quy trình n8n và thuật toán Python. Hoàn thiện từ đầu đến cuối một hệ thống dịch vụ thực tế, nơi 13 Agent chuyên gia hợp tác để tạo ra các báo cáo Tứ trụ cấp độ thương mại.

Khóa học này không tập trung vào việc dạy nhân viên văn phòng không chuyên về kỹ thuật học lập trình thuần túy, mà tập trung vào việc nuôi dưỡng khả năng trực tiếp giải quyết các vấn đề trong công việc bằng cách sử dụng các đại lý AI (AI Agent). Trước đây, khi có vấn đề phát sinh, bạn phải phụ thuộc vào bộ phận IT hoặc thuê ngoài phát triển, nhưng giờ đây là thời đại mà bạn có thể cùng AI thiết kế và tạo ra các bản mẫu (prototype) ngay lập tức để thực hiện tự động hóa công việc. Các năng lực cốt lõi cần thiết cho việc này là định nghĩa vấn đề, thiết lập chiến lược giải quyết thông qua cộng tác với AI và khả năng trực tiếp tạo ra các công cụ cần thiết. Đặc biệt, bằng cách sử dụng Codex CLI, những người đang sử dụng ChatGPT có thể thực hành lập trình theo hướng đại lý (agentic coding) ngay lập tức mà không tốn thêm chi phí, giúp những người không chuyên về kỹ thuật cũng có thể nhanh chóng tích lũy kinh nghiệm thực tế. Chương trình giảng dạy được cấu trúc theo từng bước, từ việc thấu hiểu những thay đổi trong kỷ nguyên đại lý AI đến các kiến thức cơ bản về phát triển, sử dụng terminal, lập trình agentic dựa trên Codex CLI, cấu trúc hóa vấn đề, phát triển ứng dụng web Django và tạo ra các ứng dụng tự động hóa công việc thực tế. Người học có thể đạt được năng lực tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại bằng cách trực tiếp tạo ra các ứng dụng có thể áp dụng ngay vào thực tế như danh sách việc cần làm (To-Do), bảng kiểm tra (checklist), quản lý lịch trình, biên bản cuộc họp và công cụ tóm tắt. Toàn bộ khóa học được thiết kế theo phương pháp micro-learning dạng mô-đun với các đơn vị ngắn, giúp người học tiếp thu nhanh chóng các nội dung cần thiết và có thể tái sử dụng ngay lập tức trong quá trình làm việc.

Chỉ với những bài hướng dẫn đơn giản thì rất khó để áp dụng vào thực tế. Bằng tất cả bí quyết trong nghề của mình, tôi sẽ truyền đạt một cách chắc chắn cho bạn phương pháp quản lý trạng thái phức tạp và cách thiết kế Multi-agent.

Khóa học này là một lộ trình thực hành thực tế giúp bạn làm chủ việc phát triển AI Agent dựa trên Kotlin thông qua việc tự tay xây dựng các Coding Agent. Sử dụng Koog - một framework AI được viết bằng Kotlin, bạn sẽ được hướng dẫn từng bước cách triển khai các Coding Agent thực thụ như Claude Code, Cursor hay Junie. Đặc biệt, Koog không chỉ đơn thuần là một framework phía server, mà còn có khả năng tích hợp mượt mà với Spring. Nhờ vào Kotlin Multiplatform (KMP), nó sở hữu tính mở rộng vượt trội, cho phép kết nối với nhiều môi trường khác nhau như Android, iOS, Desktop và Web. Thông qua việc tạo ra một Agent thông minh có khả năng đọc, phân tích, chỉnh sửa và tạo mã nguồn, bạn sẽ được học tập trung vào thực hành về cấu trúc, chiến lược, xử lý ngữ cảnh (context) và tích hợp Tool của AI Agent.

Trong thời đại AX khi công nghệ AI kết hợp với thiết kế UX, đội ngũ sản phẩm nên áp dụng chiến lược nào để thiết kế trải nghiệm khách hàng? Nhà nghiên cứu chính với 17 năm kinh nghiệm tại tập đoàn lớn, đồng thời là tiến sĩ HCI và người chia sẻ kiến thức sẽ hướng dẫn bạn dựa trên xu hướng mới nhất, các trường hợp ứng dụng thực tế và kết quả nghiên cứu.

Nguyên lý cốt lõi của tự động hóa n8n và cơ bản về thiết kế workflow dành cho người không chuyên 5 bước xây dựng tự động hóa với n8n: Thực hành kết nối API từ nhập chủ đề đến hoàn thiện video Cách sản xuất video tự động trên n8n bằng cách sử dụng AI API (ChatGPT, ElevenLabs, Creatomate)

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.

Khóa học này là chương trình nâng cao tập trung vào việc thiết kế và triển khai hệ thống Agent (Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) và kiến trúc Multi-LLM bằng cách kết hợp chiến lược GPT, Gemini, LLaMA (local) dựa trên Spring AI và Spring Boot. Vượt xa việc gọi LLM đơn lẻ, khóa học bao gồm quy trình áp dụng Agentic Workflow Pattern (Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) và cấu trúc Multi-Agent; tách biệt các lớp thực thi như RAG, API/DB bên ngoài bằng Tool·ToolRegistry; đồng thời xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng, ổn định và liên tục cải thiện chất lượng thông qua công cụ DAG engine, quy trình làm việc khai báo bằng YAML và xác thực ngay sau khi tải (Validated DSL). Ngoài ra, khóa học còn bao gồm Circuit Breaker, Reactive Stream, giám sát Redis, xử lý song song và vòng lặp đánh giá lặp lại. Bên cạnh thực hành Thymeleaf (SSR), khóa học còn mở rộng việc chia tách Front-end/Back-end bằng React·REST và kết nối runtime của công cụ/agent thông qua giao thức tiêu chuẩn MCP, giúp học viên trang bị năng lực thiết kế kiến trúc AI ở cấp độ môi trường vận hành thực tế. Mục tiêu cuối cùng là giúp bạn phát triển thành một nhà phát triển có khả năng thiết kế hệ thống AI — không chỉ dừng lại ở mức người dùng AI đơn thuần chỉ biết gọi API đơn lẻ hay viết prompt, mà là người có thể giải thích và cân nhắc việc kết hợp Multi-LLM, Agent, Workflow, khai báo và kiểm chứng thành một kiến trúc thực thi thống nhất.

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"! :)

Bạn nhận được chỉ thị mơ hồ là "hãy mua AI đi", nhưng lại cảm thấy bế tắc vì không biết áp dụng vào đâu để sinh lời? 😰 Thay vì những lời giới thiệu công nghệ hào nhoáng từ nhà cung cấp, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn phương pháp thiết kế thực chiến để chứng minh chỉ số ROI trong vòng 90 ngày ngay tại nhà máy! 🛠️ Hãy nâng cao tỷ lệ thành công khi triển khai AX cho nhà máy của bạn lên gấp đôi bằng bí quyết của chuyên gia giúp giảm thiểu hàng tỷ won chi phí thử sai! 💰📈

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.

Ngành công nghiệp bán dẫn là một lĩnh vực sản xuất tiêu biểu, nơi các thiết bị sản xuất, hệ thống điều khiển, đối tác và dữ liệu được kết nối chặt chẽ với nhau. Chính vì vậy, ngay cả một sự cố bảo mật nhỏ hay lỗi hệ thống cũng có thể dẫn đến việc ngừng sản xuất, vấn đề về chất lượng, chậm trễ giao hàng và rò rỉ công nghệ. Khóa học này giải thích các mối đe dọa bảo mật OT có thể xảy ra tại các cơ sở sản xuất bán dẫn một cách dễ hiểu, ngay cả đối với những người mới bắt đầu. Thay vì những giải thích kỹ thuật phức tạp, khóa học tập trung vào những vấn đề bảo mật nào có thể phát sinh trong thực tế, tại sao ngành bán dẫn lại trở thành mục tiêu tấn công và các sự cố bảo mật ảnh hưởng đến doanh nghiệp như thế nào. Ngoài ra, chúng ta cũng sẽ cùng tìm hiểu các mối đe dọa bảo mật đang thay đổi ra sao khi môi trường sản xuất trở nên thông minh hơn nhờ sự lan tỏa của AI và nhà máy thông minh (Smart Factory).

1. Học lập trình Python để đạt chứng chỉ AI, AICE Associate 2. Học lập trình Python theo từng bước từ cơ bản đến ứng dụng 3. Bài giảng của Giáo sư Kim Joong-heon từ Đại học Korea, một chuyên gia trong lĩnh vực AI

Dành cho những bạn đã hoàn thành trình độ SwiftUI trung cấp, giờ là lúc để tích hợp AI vào ứng dụng của mình. Với Apple Intelligence và framework FoundationModels, bạn sẽ hoàn thiện các ứng dụng AI on-device hoạt động ngay trên thiết bị mà không cần kết nối internet.

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!

Đây là khóa học giúp tìm hiểu về các mối đe dọa an ninh chính và các ví dụ về sự cố có thể xảy ra trong môi trường điều khiển quy trình của ngành hóa chất, đồng thời giúp dễ dàng thấu hiểu các phương pháp phát hiện và ứng phó với các dấu hiệu bất thường dựa trên AI. Khóa học tập trung vào việc học về bảo mật OT thực tế, xoay quanh các rủi ro đặc thù của ngành hóa chất như gián đoạn sản xuất, thao túng giá trị quy trình và rò rỉ chất độc hại.

Đây là khóa học hướng dẫn phát triển mã nguồn bằng Claude theo dạng tutorial (hướng dẫn từng bước), giúp ngay cả những người mới bắt đầu hoặc người mới nhập môn lập trình cũng có thể dễ dàng theo kịp. Dựa trên kinh nghiệm giảng dạy trực tiếp cho các nhà hoạch định, nhà thiết kế và những người không chuyên về kỹ thuật, khóa học giúp bạn học theo một lộ trình xuyên suốt từ các ví dụ sơ cấp không có trong sách vở đến các ví dụ phát triển trung cấp. Thông qua việc sử dụng Claude Code, bạn sẽ được trải nghiệm quá trình phát triển từng bước: từ "Hello World" đến ứng dụng vòng quay may mắn (Lucky Draw), trang web quản lý menu cà phê tối ưu hóa cho từng thiết bị thông qua kết nối Claude Design + dữ liệu Excel, và cuối cùng là ứng dụng web SaaS có thể đưa lên DB và dịch vụ đám mây. Các bài hướng dẫn được cung cấp theo từng giai đoạn Lý thuyết/Thực hành/Dự án. Thông qua 6 cấp độ thực hành, bạn sẽ nắm vững phương pháp luận phát triển cộng tác với AI, đồng thời trải nghiệm toàn bộ chu trình phát triển từ triển khai đám mây đến vận hành.

Khóa học này rèn luyện tư duy thiết kế hệ thống frontend thông qua các trường hợp dịch vụ thực tế như bảng tin Threads, giỏ hàng Amazon, giao diện phát trực tuyến Netflix, chỉnh sửa cộng tác trên Google Docs, Micro Frontend, Agentic UI và Observability.

Khóa học nhập môn trí tuệ nhân tạo dành cho người mới bắt đầu! Nội dung tóm tắt dễ hiểu các khái niệm cốt lõi từ dữ liệu đến AI tạo sinh. Mục tiêu của khóa học là giúp bạn hiểu rõ về thực tế để có thể đặt câu hỏi và giải thích về AI, thay vì trực tiếp tạo ra nó.