Kỹ thuật quản lý tải nhận thức giúp vượt qua giới hạn hiệu suất RAG (Phụ đề: Chinh phục hoàn toàn kỹ thuật công nghệ ngữ cảnh)

Hãy vẽ nên tương lai cùng với OpenAI API! OpenAI là công ty hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, luôn cung cấp các công nghệ tiên tiến nhất. OpenAI API dựa trên GPT-4 cho phép các cuộc hội thoại như người thật và phát huy khả năng đáng kinh ngạc để ứng dụng trong nhiều lĩnh vực.

<프롬프트 엔지니어링> Đây là bài giảng trực tiếp từ tác giả. Hãy cùng học những kỹ năng cơ bản để sử dụng thành thạo các loại AI đa dạng như ChatGPT, Gemini, Claude!

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.

Vượt xa khỏi một chatbot chỉ đơn thuần tạo câu trả lời, bạn sẽ trực tiếp triển khai các AI Agent tự hành có khả năng tự phán đoán, gọi công cụ và thực hiện các tác vụ nhiều bước. Khóa học bao gồm các bài thực hành từng bước từ Tool Calling, Handoff, Guardrail, Session và Tracing của OpenAI Agents SDK, đến việc kết nối các công cụ và cơ sở dữ liệu bên ngoài bằng MCP, cũng như Planning, Subagents, Filesystem và Memory của LangChain và Deep Agents. Mục tiêu cuối cùng là trang bị cho bạn khả năng thiết kế và triển khai các AI Agent liên kết công cụ có thể áp dụng vào công việc thực tế.

Nhằm cải thiện so với năm ngoái bằng cách tham khảo các trường hợp điển hình của nhiều cơ quan khác nhau, trong bối cảnh thành tích của các sự kiện và chiến dịch như Ngày An ninh thông tin hoặc Ngày Bảo vệ thông tin cá nhân được tổ chức mỗi tháng một lần hoặc mỗi năm một lần đang có xu hướng giảm sút, cần thay đổi các chiến dịch nâng cao nhận thức vốn không được quy định trong quy chế và thường chỉ kết thúc bằng việc phát quà tặng. Từ nay, cần chuyển từ các sự kiện phát quà do Đội An ninh thông tin chủ trì thành các sự kiện mà toàn thể cán bộ nhân viên cùng tham gia duy trì, đồng thời xây dựng mối quan hệ giữa các bên liên quan thông qua việc thiết lập cơ chế giao tiếp nhằm nội tại hóa an ninh. Cuối cùng, thực tế cho thấy chỉ khi cán bộ nhân viên hiểu rõ về an ninh thông tin, Luật Bảo vệ thông tin cá nhân và các quy định liên quan thì mới có thể bảo vệ tổ chức khỏi hành vi tấn công mạng cũng như các mối đe dọa từ nội bộ. Bên cạnh đó, từ khâu lập kế hoạch và đặt hàng các dự án khác nhau, quản lý bên nhận ủy thác, kiểm soát ứng dụng và thiết lập bảo mật, lập kế hoạch cho các dự án tin học hóa, đến kiểm toán IT, các bộ phận và người phụ trách không thuộc đội an ninh đều được quy định là chịu trách nhiệm tổng thể. Vì vậy, đội an ninh đang phân chia công việc cho từng bộ phận, nhưng các bộ phận hiện chỉ bày tỏ sự bất mãn. Cần tận dụng thời gian này để thoát khỏi thực trạng đó (chỉ một cơ chế phối hợp nội bộ là chưa đủ). Trong hệ thống đánh giá nhân sự có tính ràng buộc cao, cần phản ánh cơ chế điểm số về an ninh. Thông qua các cuộc kiểm tra đột xuất, những người không tuân thủ phải bị kỷ luật, áp dụng hình thức cắt giảm lương hoặc đình chỉ công tác. Ngược lại, những người tuân thủ tốt các quy định an ninh và chứng minh được thành tích vì an ninh cần được chi trả một khoản tiền lớn thông qua chế độ khuyến khích. Qua đó, cần nội tại hóa an ninh để cán bộ nhân viên tự giác hành động. Theo đó, dưới sự chủ trì của CISO, cần điều chỉnh KPI đánh giá bộ phận/đánh giá cá nhân thông qua báo cáo lên CEO. Đồng thời, thông qua chế độ chỉ định người chịu trách nhiệm/người phụ trách an ninh thông tin tại từng bộ phận và phụ cấp chức vụ, cần tăng cường hệ thống an ninh nhân sự có thể bảo vệ khỏi các vụ tấn công và rò rỉ, bao gồm việc quản lý tài liệu do từng bộ phận quản lý và quản lý các công ty cung cấp dịch vụ.

[AX bền vững và cách cộng tác với đồng nghiệp AI] Bạn có từng gặp phải những giới hạn như thế này khi thử áp dụng các công cụ AI vào công việc thực tế chưa? 🙋‍♂️ : "Lần nào cũng phải nhập lại câu lệnh mới thật sự phiền phức." 👨‍💻 : "Tôi cảm thấy mệt mỏi với những công việc chỉ lặp đi lặp lại việc sao chép và dán." 🤷‍♂️ : "Vì không có kiến thức lập trình nên tôi không dám nghĩ đến việc tự động hóa công việc ở mức chuyên sâu hơn." Điều chúng ta cần lúc này không chỉ là 'cách sử dụng công cụ' để học các tính năng đơn thuần. Đó là một góc nhìn về việc nuôi dưỡng người đồng nghiệp AI của riêng mình—một AI hiểu được bối cảnh công việc, và ngày càng trở nên thông minh hơn theo thời gian. Chúng tôi minh bạch chia sẻ những hướng dẫn AX (chuyển đổi AI) lấy thực tiễn làm trọng tâm, được một chuyên viên hoạch định xuất thân ngoài ngành phát triển đúc kết qua vô số lần thử nghiệm và sai sót tại hiện trường.

Đây không phải là khóa học chỉ đơn thuần thu thập thật nhiều prompt đa dạng, mà là khóa học giúp bạn nắm vững khung định hướng AI có thể áp dụng ngay cho mọi vị trí và mọi công việc. Ngay cả khi tải xuống các prompt theo từng loại công việc, trong thực tế bạn vẫn cần thời gian để tìm prompt phù hợp, điều chỉnh theo tình huống của mình và tiếp tục sửa lại kết quả. Thông qua khung prompt M·A·G·I·C, khóa học hướng dẫn bạn cách thiết kế mục đích, bối cảnh, ví dụ, tiêu chí hoàn thành và tiêu chí kiểm tra một cách toàn diện trong một lần. Từ báo cáo, đề xuất kế hoạch, phương án triển khai marketing, tóm tắt cuộc họp, email công việc cho đến tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, bạn có thể kết nối tất cả bằng một khung duy nhất, giảm bớt những cuộc trao đổi chỉnh sửa không cần thiết với AI và phát triển năng lực ứng dụng AI thực tiễn để thay đổi tốc độ làm việc ngay từ ngày mai.

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.

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.

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!

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 hoàn chỉnh về thực tập tại Thung lũng Silicon không lo bị thay thế ngay cả trong kỷ nguyên AI, thiết kế hệ thống của 30 công ty công nghệ lớn, & đóng góp thực tế cho mã nguồn mở. Bạn sẽ thiết kế và mở rộng quy mô 30 hệ thống thực tiễn dựa trên các ví dụ từ Netflix, Tesla, Meta, Tinder và nhiều công ty công nghệ lớn khác. Cuối khóa, bạn sẽ tự thiết kế dịch vụ của riêng mình từ kiến trúc → cơ sở dữ liệu → khả năng mở rộng.

Điểm khởi đầu của một quá trình AX (Chuyển đổi AI) thành công không nằm ở công nghệ mà nằm ở mức độ hiểu biết về AI của đội ngũ lãnh đạo. Khóa học này giúp ban điều hành nắm bắt xu hướng tổng thể về AI một cách dễ dàng và rõ ràng, đồng thời hướng dẫn cách tối đa hóa năng suất công việc thông qua Google Workspace và Gemini vốn đã quen thuộc. Không chỉ dừng lại ở lý thuyết, khóa học còn cung cấp các bài tập thực hành 5 phút cho mỗi buổi học và buổi họp trực tuyến 1:1 (30 phút) với AX Cody, từ đó hướng dẫn một cách hệ thống chiến lược triển khai AI phù hợp riêng cho doanh nghiệp của quý vị.

Bạn sẽ được học toàn bộ quy trình tự vận hành mô hình Gemma 4 mới nhất trực tiếp trên MacBook của mình mà không phải lo lắng về chi phí API trả phí. Bạn sẽ nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất tận dụng Metal API của Apple Silicon, cách thiết lập tham số tối ưu theo dung lượng VRAM, và trang bị năng lực xây dựng cơ sở hạ tầng AI cục bộ cấp độ sản xuất dựa trên FastAPI.

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.

Làm chủ Claude Code như một chuyên gia từ những bước cơ bản. Bạn sẽ học các tính năng cốt lõi (CLAUDE.md · subagent · MCP · Hooks, v.v.), phát triển và triển khai một dịch vụ thực tế, sau đó hoàn thiện với phần phụ lục nền tảng dành cho người không chuyên và các bài giảng về cách sử dụng nâng cao.

Việc tạo MVP bằng AI giờ đây không còn khó khăn nữa. Nhưng hầu hết các dự án đều dừng lại ở bước tiếp theo. 👉 Đã tạo được tính năng 👉 Nhưng việc phát triển không được tiếp tục duy trì Tại sao điều này lại xảy ra? Vấn đề không nằm ở mã nguồn, 👉 Mà là vì thiếu một cấu trúc để AI có thể làm việc liên tục. --- Trong khóa học này, Dựa trên các dự án đã có sẵn, 👉 Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng 👉 Một cấu trúc cho phép AI tiếp tục quá trình phát triển --- Không chỉ đơn thuần là sử dụng các công cụ AI, mà chúng ta sẽ: * Xây dựng cấu trúc docs * Định nghĩa SSOT (Single Source of Truth) * Thực hiện phát triển theo đơn vị ticket * Kết nối với QA và cấu trúc lặp lại (iteration) 👉 Để hoàn thiện thành một "Hệ thống phát triển AI" nhất quán. --- Thông qua quá trình này, bạn có thể: 👉 Xây dựng cấu trúc mà việc phát triển vẫn tiếp diễn 👉 Ngay cả khi con người không trực tiếp viết code Nói cách khác, 👉 Bạn có thể tự mình tạo ra và thấu hiểu 👉 Một hệ thống phát triển vận hành AI như một đội ngũ thực thụ. --- Khóa học này được thiết kế dành cho: 👉 Những ai muốn tạo ra một cấu trúc có thể áp dụng ngay vào dự án của mình 👉 Những ai đã bắt đầu phát triển bằng AI nhưng gặp khó khăn trong việc duy trì 👉 Những ai muốn tiến lên bước tiếp theo sau khi đã làm quen với "Vibe Coding" --- Không chỉ dừng lại ở việc học, khóa học mang đến trải nghiệm: 👉 Thực hành trực tiếp 👉 Tạo ra cấu trúc hoạt động thực tế 👉 Và chuyển đổi nó thành hình thức có thể áp dụng ngay vào dự án cá nhân.

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.

Nếu bạn muốn tạo ra dịch vụ AI riêng của mình mà không cần coding, khóa học này chính là giải pháp hoàn hảo. Sử dụng nền tảng nocode Dify, bạn có thể tạo ra ứng dụng AI chất lượng cao chỉ với ý tưởng. Thay vì lý thuyết phức tạp, khóa học được cấu trúc tập trung vào dự án thực tế, giúp cả người mới bắt đầu với AI và nhân viên văn phòng đều có thể phát triển năng lực thực tiễn.

Đại số tuyến tính được nắm vững chỉ trong một lần học. Chúng tôi sẽ giải thích chi tiết những khái niệm đại số tuyến tính, vốn sẽ trở thành nền tảng cho tư duy của bạn suốt đời chỉ sau một lần học. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích các khái niệm đơn thuần, chúng tôi còn tận tình hướng dẫn cách ứng dụng thực tế thông qua các bài thực hành.