Tự làm RAG (Hệ thống Hỏi Đáp LLM cục bộ) Với Docker + ollama + R2R

Ghost In the N8N - AI Automation Workflow (N8N 프레임워크를 통해 AI 자동화 흐름) Bạn sẽ có được kiến thức cơ bản cần thiết cho tự động hóa thực tế & công việc trong thời đại AI và hướng dẫn có thể sử dụng ngay trong thực tế!

"Chỉ mình tôi thôi cũng có thể nâng cấp trình độ Python!" Từ cơ bản Python bắt đầu đến tạo game 2D và AI chatbot dựa trên Ollama! Đây là khóa học nhập môn tập trung vào thực hành, học các cú pháp cốt lõi như biến, câu lệnh điều kiện, hàm và phát triển kỹ năng thông qua việc tự tay tạo ra sản phẩm.

Đây là khóa học mong muốn mang đến sự hỗ trợ kịp thời cho những người mơ ước trở thành lập trình viên game. 1) Chia sẻ bí quyết về hồ sơ & thư giới thiệu, portfolio, phỏng vấn cần thiết cho việc tìm việc. 2) Chia sẻ hành trình bắt đầu từ con số không, trở thành junior và phát triển tiếp sau đó.

Môi trường CI/CD không thể thiếu để phát triển dự án hiện đại. Hãy trở thành bà tiên phân phối với Team City, công cụ được sử dụng nhiều nhất trong lĩnh vực này!!

Đây là khóa học tìm hiểu khái niệm và cách ứng dụng thư viện LangChain, đồng thời tự tạo ChatGPT của riêng mình bằng thư viện LangChain.

Hệ thống RAG dựa trên đồ thị tri thức được triển khai bằng Neo4J: Công nghệ tìm kiếm thế hệ mới vượt qua tìm kiếm vector đơn thuần để tận dụng cả mối quan hệ dữ liệu Tối đa hóa hiệu suất RAG bằng sức mạnh của cơ sở dữ liệu đồ thị!

Khóa học hoàn chỉnh về Thực tập tại Silicon Valley không lo bị sa thải ngay cả trong kỷ nguyên AI & Thiết kế hệ thống 30 công ty BigTech & Đóng góp thực tế vào dự án mã nguồn mở - Tất cả học viên hoàn thành bài tập đều có thể ứng tuyển vào chương trình thực tập tại startup AI ở Palo Alto, Mỹ với cơ hội phỏng vấn được đảm bảo (miễn sơ tuyển hồ sơ). Đây là khóa học thiết kế và mở rộng quy mô 30 hệ thống thực tế dựa trên các case study từ BigTech như Netflix, Tesla, Meta, Tinder. Cuối khóa, bạn sẽ thiết kế dịch vụ của riêng mình từ kiến trúc → DB → scaling, đóng góp vào dự án mã nguồn mở AI coding agent đang vận hành thực tế (đạt 1.8k lượt tải/tuần) để hoàn thiện portfolio và CV của mình.

Một chuyên gia đang làm việc sẽ nhanh chóng truyền đạt nội dung trọng tâm, từ kiến thức cơ bản cần cho LLM đến những mẹo thực chiến!

[Khóa học thực hành Node NestJS - Cùng nhau phát triển dịch vụ nhé!!] Bạn có thể làm được nếu học Redis, Kafka trên nền tảng Nest! Prisma giờ đây là điều kiện TỐI THIẾU trong thực tế!

Trong bài giảng này, bạn sẽ tìm hiểu AWS ECS, một trong những công nghệ Điều phối vùng chứa tiêu biểu! Chúng tôi cũng xây dựng CICD bằng Github Action. Nhưng bạn không học ECS từ đầu. ECS có thể nói là DevOps đỉnh cao nên có vẻ quá khó. Vì vậy, khi bắt đầu khóa học, trước tiên chúng ta xây dựng kiến ​​thức cơ bản bằng cách sử dụng AWS Lightsail, dịch vụ có thời gian học tập tương đối thấp so với các máy chủ ảo truyền thống. Bạn cũng có thể cảm nhận được những hạn chế và bất tiện của các phương pháp hiện có. Bằng cách xây dựng những kiến ​​thức cơ bản và “Tại sao”, bạn sẽ học Docker Container và ECS một cách tự nhiên!

Bạn có thể nhanh chóng trải nghiệm quá trình triển khai dịch vụ thương mại điện tử mẫu lên AWS và liên tục cải thiện thành một môi trường vững chắc và hiệu quả hơn.

Khám phá cách tạo ra thẩm phán nhân tạo bằng cách kết hợp các framework đa tác nhân như CrewAI, LangChain, AutoGen cho phép triển khai công nghệ đa tác nhân dựa trên LLM, cùng với đồ thị tri thức và hệ thống suy luận.

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

Tìm hiểu cách dễ nhất để xử lý AI bằng Spring AI. Hãy cùng tìm hiểu Spring AI trong khi xây dựng chatbot RAG.

Nó được thiết kế để bạn có thể học nhiều phần của Kubernetes (☸) thông qua hình ảnh. 🧭 Đặc biệt, nó được biên soạn để mở rộng thêm nội dung đã được kiểm chứng từ cuốn sách bán chạy 'Kubernetes/Docker để xây dựng môi trường hạ tầng container', nhằm giúp bạn học sâu hơn về chính Kubernetes. 💯 Ngoài ra, các nội dung thực tiễn còn được bổ sung định kỳ vào 'lớp học tăng cường'. 👉 Hãy thử so sánh với các khóa học khác nhé :)

Hướng dẫn kết nối từ dự án Spring Boot đến máy chủ web AI dựa trên Python sử dụng FastAPI.

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.

Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách đạt được các chứng chỉ Kubernetes được chứng nhận như Quản trị viên Kubernetes được chứng nhận (CKA), Nhà phát triển ứng dụng được chứng nhận Kubernetes (CKAD) và Chuyên gia bảo mật Kubernetes được chứng nhận (CKS).

Khả năng sử dụng AI quyết định mức lương của bạn. Hãy giao những công việc lặp đi lặp lại nhàm chán hàng ngày cho AI 'Hầu hết mọi thứ về tự động hóa công việc' sẽ hướng dẫn bạn cách tạo hệ thống tự động hóa xử lý công việc của mình chỉ với vài cú nhấp chuột mà không cần kiến thức lập trình. Bạn sẽ được giải phóng khỏi công việc văn bản nhàm chán và sắp xếp dữ liệu, và trở thành 'người làm việc giỏi với AI' vượt trội hơn người khác.

Khóa học này là chương trình đào tạo thực chiến dạng "nhiệm vụ tiên quyết", được thiết kế để nhanh chóng hoàn thành các kỹ thuật cốt lõi cần thiết cho việc chế tạo **gương thông minh**. Mục tiêu không chỉ là giải thích các chức năng đơn giản, mà là đạt đến trình độ có thể tạo ra demo tích hợp (PoC) ngay tại hiện trường. Trong khóa học, bạn sẽ hoàn thành bắt buộc 4 phần sau: Module phản hồi hội thoại dựa trên LLM API Bao gồm phân tách vai trò (system/user), duy trì lịch sử hội thoại, retry/timeout, xử lý log Học cách tạo phản hồi tóm tắt ngắn gọn dạng thẻ phù hợp với gương thông minh. Nhận diện khuôn mặt + áp dụng filter với MediaPipe FaceMesh Trích xuất tọa độ landmark khuôn mặt Triển khai PoC theo dõi thời gian thực 1 filter hình ảnh như kính râm/khẩu trang/sticker. Truyền thông serial Raspberry Pi ↔ Arduino (Python) Truyền giá trị cảm biến từ Arduino qua serial Thực hiện nhận·phân tích·xử lý lỗi bằng Python (pyserial) trên Raspberry Pi Hoàn thành trước xương sống hệ thống với luồng "Cảm biến → Pi → (UI/Lưu trữ)". Mô hình 3D khung/phần cứng gương thông minh Xem xét màn hình, Pi, nguồn điện, cáp/tản nhiệt Hoàn thành khung dạng có thể lắp ráp (mặt trước/sau, bracket/lỗ vít, v.v.) với sản phẩm đầu ra STEP/STL. Ngoài ra, trong phần tùy chọn, để có thể mở rộng theo năng lực của đội, Nhập dữ liệu thời tiết trên Pi, Tích hợp DB Firebase/Supabase, UI web responsive (mobile/desktop), Cơ bản triển khai AWS sẽ được kết nối từng bước. Kết quả là sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ không chỉ có "các mảnh kỹ thuật riêng lẻ", mà sẽ có được portfolio tích hợp (phản hồi AI + nhận diện khuôn mặt + truyền thông cảm biến + thiết kế phần cứng) có thể trình diễn ngay tại makerthon.

Hãy tạo game visual novel của riêng bạn thông qua React, Javascript, SpringAI, Springboot. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách tạo game visual novel trên nền tảng web thông qua SpringAI và React! Neo + Essential

Bạn có thể học tất cả các quy trình từ cách sử dụng cơ bản của AI tạo sinh đến tự động hóa và tạo chatbot AI tùy chỉnh cho công việc thực tế trong một khóa học duy nhất.

Hướng dẫn hoàn chỉnh xây dựng API backend hiện đại với FastAPI! 🚀 Khóa học này bao gồm một cách có hệ thống từ cơ bản FastAPI, xác thực dữ liệu Pydantic, đến kết nối DB bằng SQLAlchemy và migration Alembic. Qua dự án ToDo thực tế, bạn sẽ triển khai bảo mật xác thực/phân quyền JWT, trải nghiệm xử lý bất đồng bộ và tối ưu hiệu suất. Cuối cùng, qua thực hành container hóa Docker và triển khai AWS, chỉ với khóa học này, bạn có thể trở thành nhà phát triển backend sẵn sàng tham gia công việc thực tế!

Sử dụng VS Code và các tiện ích mở rộng để tạo môi trường phát triển từ xa, đồng thời tìm hiểu về WSL và code-server, phiên bản VS Code được sử dụng trên web.