Kỹ thuật quản lý tải nhận thức vượt giới hạn hiệu suất RAG

Thấu hiểu bản chất của thống kê cơ bản cần thiết cho việc phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà không cần đến một công thức hay một dòng mã nào.

Giải thích lý do cần thiết LLM, bối cảnh kỹ thuật và các khái niệm cơ bản.

Khóa học này là một quá trình học tập có hệ thống về kỹ thuật prompt engineering - kỹ năng cốt lõi để sử dụng hiệu quả các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc trí tuệ nhân tạo sinh tạo. Từ lý thuyết cơ bản đến kỹ thuật thực chiến, cùng với các ứng dụng mới nhất và các vấn đề về bảo mật - đạo đức, khóa học bao quát rộng rãi và mang lại sự hỗ trợ thiết thực cho tất cả các nhà phát triển dịch vụ dựa trên LLM, nhà khoa học dữ liệu và người hoạch định AI.

Đây là bài giảng giúp bạn có thể hiểu được ngay cả khi hoàn toàn không biết Lập trình an toàn (Secure Coding) là gì. Sau khi nắm vững các khái niệm lập trình an toàn cơ bản, bài giảng sẽ tập trung giải thích về bảo mật dịch vụ web. Đây là bài giảng từng được tổ chức dưới dạng chuyên đề đặc biệt do Đại học OO chủ trì. Với hơn 160 mã nguồn đi kèm chú thích phong phú, bài giảng giúp bạn nắm bắt chính xác các chủ đề và kỹ thuật cốt lõi có thể áp dụng ngay vào thực tế.

Giúp các lập trình viên junior sử dụng trí tuệ nhân tạo như một công cụ phát triển để hiểu toàn bộ quy trình phát triển từ lập kế hoạch, viết code, triển khai đến kiểm thử, từ đó trang bị năng lực Full-Spectrum cần thiết để tồn tại và phát triển trong kỷ nguyên AI.

Problematization (Vấn đề hóa) là một thuật ngữ cũng được dịch là đặt vấn đề, xây dựng vấn đề. Và nó cũng có thể được dịch là thiết lập vấn đề hoặc định nghĩa vấn đề. Đây là khái niệm bao gồm quá trình đặt câu hỏi từ góc độ mới về các sự kiện đã biết như yêu cầu hoặc tri thức thông thường, định nghĩa vấn đề và xây dựng cách thức giải quyết vấn đề đó. Vấn đề hóa phải là điểm xuất phát của mọi phát triển, nhưng đây vẫn là chủ đề chưa được thảo luận đầy đủ trong lĩnh vực phát triển. Việc thực hiện dự án hay phát triển chương trình thực chất cũng là việc lập kế hoạch giải quyết vấn đề. Nói cách khác, nó có liên quan đến vấn đề hóa. Để giải quyết vấn đề, trước tiên vấn đề phải được định nghĩa rõ ràng. Tuy nhiên, hầu hết các vấn đề được đưa ra dưới dạng yêu cầu mơ hồ. Do đó, cần có khả năng chuyển đổi yêu cầu mơ hồ thành vấn đề rõ ràng để giảm thiểu 'lãng phí phát triển' không cần thiết, làm cho cộng tác diễn ra suôn sẻ và nắm bắt đúng nhu cầu thực sự của người dùng. Khóa học này giúp rèn luyện 'tư duy cấu trúc' vấn đề thông qua các trường hợp thực tế và công cụ.

Bạn có thể học được khái niệm và phương pháp 'thiết kế dịch vụ' cần thiết khi lên kế hoạch cho ứng dụng hoặc dịch vụ web được xây dựng dựa trên LLM, một loại trí tuệ nhân tạo sinh (AI sinh).

"Chỉ đổi một cái tên thôi, mã đã khác rồi." Đã tổng hợp từ nguyên lý đến ví dụ về 'đặt tên dễ hiểu' – cốt lõi của mã dễ đọc. Tên dễ đọc là khởi đầu của sự hợp tác.

Nhanh chóng hiểu các khái niệm và cú pháp cơ bản của C.

👨‍🍳 Nấu mã như nấu ăn, sạch sẽ và ngon miệng! 『클린 코딩』 là lớp học nấu mã của lập trình viên giống đầu bếp, nơi học 클린 코딩 vui vẻ qua ví von ẩm thực. 🍽️

Giới thiệu các mẫu prompt cơ bản cho lập trình và các mẫu prompt API nâng cao để tận dụng trí tuệ nhân tạo.

Giải thích chi tiết về các mô hình ngôn ngữ đa dạng được phát triển trong quá trình từ khởi đầu của công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho đến các mô hình LLM hiện đại nhất.

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.

Tìm hiểu cách thu thập và phân tích các yêu cầu của người dùng để thiết kế dịch vụ LLM.

Xem xét những hạn chế của LLM, cách khắc phục và các chủ đề nghiên cứu mới nhất.

Tìm hiểu về các ứng dụng hoặc dịch vụ web có thể được xây dựng bằng cách sử dụng LLM.

Giải thích các nguyên lý cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT theo hướng lý thuyết.

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.

Đổi mới hiệu suất công việc và khả năng sáng tạo – Agentic AI AI giờ đây không chỉ dừng lại ở mức độ tự động hóa đơn thuần, mà đang tiến hóa sang một giai đoạn mới: tự phán đoán và thực thi. Agentic AI chính là công nghệ cốt lõi nằm ở trung tâm của sự thay đổi này, giúp các doanh nghiệp và tổ chức vận hành thông minh hơn. Khóa học này được thiết kế để giúp bạn hiểu rõ ràng và dễ dàng cách Agentic AI kết nối giữa việc ra quyết định và thực thi, cũng như cách ứng dụng nó vào thực tiễn công việc. Hãy khám phá ngay những kiến thức thiết yếu dành cho mọi nhân sự chuyên môn đang chuẩn bị cho tương lai.

Từ khái niệm cần thiết để sử dụng LLM đến RAG, tìm hiểu LangChain cơ bản bằng TypeScript

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"! :)

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.

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.

Bạn có thể trực tiếp thực hành tạo tự động vô hạn các tín hiệu giao dịch coin bằng cách sử dụng ChatGPT và Python, đồng thời thực hiện quy trình backtest và xác thực chúng. Ngoài ra, bạn có thể học cách kết hợp tất cả các chiến lược được AI tự động tạo ra thành một chiến lược duy nhất và áp dụng nó vào giao dịch thực tế.

Dạo này bạn vẫn còn tự tay code à? Giờ đây là thời đại ngại cả việc code bằng Vibe! Hãy trở thành chuyên gia tự động hóa AI với n8n mà không cần code. Hướng dẫn thiết kế workflow tự động hóa áp dụng ngay vào thực tế Chiến lược tự động hóa tập trung vào thực chiến để tối đa hóa hiệu quả công việc. Xây dựng workflow trực quan với n8n và trải nghiệm sự đổi mới trong công việc

Chỉ một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc bằng AI + tạo thu nhập phụ!!! Make - đỉnh cao của tự động hóa công việc, bạn đang do dự không biết bắt đầu từ đâu vì cài đặt và tính năng phức tạp? Hãy tự tay hiện thực hóa sự tự động hóa mà bạn mơ ước với khóa học từng bước dễ dàng ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể theo học.

Obsidian không chỉ đơn thuần là một ứng dụng ghi chú, mà còn là một công cụ "Bộ não thứ hai" (Second Brain) mạnh mẽ giúp kết nối kiến thức và thông tin một cách hệ thống để sử dụng lâu dài. Tuy nhiên, nhiều người dùng thường bỏ cuộc giữa chừng do khó khăn trong việc thiết lập ban đầu, sự phức tạp khi sử dụng plugin hoặc cấu trúc ghi chú không ngăn nắp. Khóa học này được thiết kế để giải quyết trực tiếp những vấn đề đó. Dựa trên kinh nghiệm thực tế trong việc xây dựng hệ thống quản lý kiến thức, quản lý dự án, ghi chép học tập và tự động hóa năng suất bằng Obsidian, giảng viên sẽ hướng dẫn từng bước cho bạn: nên bắt đầu từ đâu, xây dựng cấu trúc như thế nào và sử dụng tính năng nào vào thời điểm nào. Bắt đầu từ việc cài đặt và thiết lập cơ bản, bạn sẽ hiểu về cấu trúc Metadata, Frontmatter, Markdown, đồng thời học cách thực hành các hệ thống ghi chú hàng ngày/hàng tuần/hàng tháng, tự động hóa template và các plugin cốt lõi như Tasks, Dataview, QuickAdd thông qua các ví dụ thực tế. Ngoài ra, khóa học còn đề cập đến cách kết nối ghi chú theo phương pháp Zettelkasten, quản lý dự án, tự động hóa ghi âm giọng nói và liên kết với các dịch vụ bên ngoài, giúp học viên có thể áp dụng ngay vào môi trường của riêng mình. Thông qua khóa học này, học viên sẽ tích hợp những thông tin rời rạc thành một hệ thống duy nhất, hoàn thiện "Bộ não thứ hai" của riêng mình để có thể sử dụng liên tục trong học tập, công việc và mọi dự án.

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 này bao gồm toàn bộ quy trình thiết kế và triển khai dịch vụ AI tạo sinh tập trung vào LangChain 1.0 và LangGraph thông qua các bài thực hành từng bước. Vượt xa việc chỉ gọi LLM đơn thuần, bạn sẽ trực tiếp xây dựng kiến trúc hệ thống AI có khả năng vận hành bao gồm kiến trúc dựa trên agent, quản lý trạng thái (State), bộ nhớ, streaming, middleware và Human-in-the-Loop. Thông qua thực hành với hệ thống RAG dựa trên dữ liệu tài liệu·PDF·web, SQL Agent (Chinook DB), Agent dựa trên tool calling, multi-agent theo mô hình Supervisor, và workflow dựa trên state machine sử dụng LangGraph Graph API, bạn sẽ xây dựng pipeline agent có thể tái sử dụng và áp dụng ngay vào thực tế công việc. Ngoài ra, thông qua structured output (dựa trên Pydantic), agent middleware (Summarization, HITL, Retry, bảo vệ PII), streaming theo token/bước, bạn sẽ hoàn thiện ứng dụng AI tạo sinh với độ ổn định·khả năng mở rộng·tính kiểm soát đáp ứng yêu cầu của dịch vụ thực tế. 👉 Dành cho những ai muốn hiểu chính xác cấu trúc nội bộ và luồng thực thi của LangChain/LangGraph 👉 Dành cho những ai muốn triển khai RAG·Agent theo cấu trúc dịch vụ thực tế chứ không chỉ là "demo" 👉 Đây là khóa học tối ưu cho những ai cần lộ trình thực tế bao quát từ agent dựa trên trạng thái, tự động hóa SQL·tài liệu, đến orchestration multi-agent.

Đây là hướng dẫn thực hành về cách sử dụng Model Context Protocol (MCP) để liên kết với IntelliJ và phát triển nhanh hơn.

[Cung cấp mã nguồn] Không biết lập trình cũng OK. Hoàn thiện ngay trên trình duyệt với công cụ mới nhất của Google (IDX) mà không cần cài đặt! Đừng học cú pháp lập trình nữa! Đây là khóa học thực chiến siêu tốc giúp bạn xây dựng chatbot RAG hiểu rõ tài liệu nội bộ và triển khai trực tiếp lên web trong môi trường Google IDX thông qua việc trò chuyện với AI (Vibe Coding).

Một khóa học trong đó bạn sẽ chịu trách nhiệm tạo một trang web với ChatGPT và thậm chí phân phối nó! Tìm hiểu tinh chỉnh.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ tập trung vào M365 Copilot - đối tác thông minh trong hệ sinh thái Microsoft 365, và tìm hiểu cách sử dụng AI để thực hiện đổi mới công việc trong môi trường được bảo vệ về bảo mật và bản quyền. Khóa học sẽ giới thiệu các tính năng chính của Copilot và phương án kết hợp sử dụng với các dịch vụ Microsoft 365 khác nhau, đồng thời cũng trình bày các kỹ thuật prompting để có được những câu trả lời chính xác và hiệu quả.

Mời bạn đến với thế giới lập trình đầy hấp dẫn, nơi bạn phân tích và trực quan hóa báo cáo tài chính chỉ bằng prompt. Không cần một dòng code nào, bạn tạo và triển khai dịch vụ chỉ bằng cách tham vấn với AI.

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.

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.

GPT API được sử dụng để tạo chương trình, tạo hình ảnh và tạo video!