Khóa học này là khóa học đối tượng của 'Chương trình Voucher AI Literacy Wrtn' do Inflearn và Wrtn hợp tác, các chủ doanh nghiệp nhỏ thuộc nhóm yếu thế về AI có thể học hoàn toàn miễn phí. Bạn đang bận rộn cả ngày chăm sóc cửa hàng mà vẫn phải gánh cả marketing từ trả lời review Naver đến đăng bài Instagram? Khóa học này là khóa nhập môn AI Literacy dành riêng cho chủ doanh nghiệp nhỏ, được thiết kế để AI cùng chia sẻ gánh nặng "marketing do chủ tự làm". Sử dụng AI tạo sinh và các công cụ hình ảnh·video·no-code, bạn sẽ xử lý một lượt từ poster·bảng menu·nội dung Instagram·trả lời review·phản hồi DM. Không cần coding phức tạp, hãy tự tạo hệ thống tự động hóa review·trải nghiệm sản phẩm·phản hồi DM bằng Google Sheets và các công cụ tự động hóa (Make, Manychat, v.v.)!

Khóa học này là khóa học đối tượng của 'Chương trình Voucher AI Literacy Wrtn' hợp tác giữa Inflearn và Wrtn, sinh viên chuẩn bị việc làm thuộc nhóm yếu thế về AI có thể học hoàn toàn miễn phí. Chuyên gia nghề nghiệp Career D sẽ hướng dẫn từng bước cách sử dụng AI có thể áp dụng ngay vào tìm việc/chuyển việc. Từ cơ bản đến thực hành để những người mới bắt đầu với AI cũng có thể bắt đầu một cách thoải mái! Được cấu trúc để có thể theo dõi một lần.

Có thể tạo ra những hình ảnh rực rỡ bằng công cụ AI, nhưng rồi phải lên kế hoạch nội dung như thế nào đây? Và liệu có thể tạo ra một video Shorts thống nhất được không? Chúng tôi sẽ hỗ trợ tối đa để bạn có thể thực hiện những phần này thông qua sáu bài giảng.

Với kinh nghiệm làm giám khảo phỏng vấn và phụ trách công việc tuyển dụng suốt 14 năm, đã giúp hơn 3000 người trúng tuyển, chúng tôi sẽ tiết lộ chi tiết bí quyết đỗ phỏng vấn từ góc nhìn của giám khảo.

Đây là khóa học bao quát toàn diện từ các khái niệm cơ bản về tĩnh điện là gì, các linh kiện liên quan cho đến nguyên nhân, biện pháp đối phó và cách ứng dụng tĩnh điện trong thiết kế PCB. Khóa học tập trung vào các khái niệm cơ bản và tính ứng dụng thực tiễn, hạn chế tối đa các lý thuyết và công thức phức tạp. Đây là chương trình đào tạo về khái niệm và cách sử dụng các linh kiện liên quan đến tĩnh điện, các bài kiểm tra trong quá trình chứng nhận, cũng như tư vấn về nối đất trong nhà máy.

👉 Đây là điểm khởi đầu dành cho những ai muốn thực sự hiểu AI. Nếu bạn biết AI làm gì nhưng chưa hiểu rõ tại sao nó lại hoạt động như vậy, hãy bắt đầu với khóa học này. Trong khóa học này, chúng tôi sẽ từng bước giải thích từ đầu AI khác với các chương trình truyền thống như thế nào, cũng như quá trình học và đưa ra quyết định diễn ra theo trình tự ra sao. Khóa học được thiết kế để bạn có thể hiểu toàn cảnh về nguyên lý hoạt động của AI mà không cần đến các công thức phức tạp hay lập trình.

* Zeromini, người được chọn làm mentor cho Software Maestro 2026, sẽ trực tiếp giảng dạy * ㅇ Bí quyết xin việc IT tại các doanh nghiệp tư nhân để trở thành '1% nổi bật' giữa vô số ứng viên đại trà 🏆 "Hãy ngừng tích lũy thành tích một cách mơ hồ và đưa bản thân ra thị trường bằng một portfolio giúp bạn trúng tuyển" 🚀 Từ các công ty như Naver, Kakao, Coupang, Danggeun, Toss cho đến các startup lấy công nghệ làm trọng tâm, khóa học này đã cô đọng toàn bộ kinh nghiệm thực chiến của 'chuyên gia oanh tạc việc làm', người am hiểu sâu sắc cơ chế tuyển dụng mới nhất của các doanh nghiệp tư nhân. 1. 'Tấn công chính xác JD (bản mô tả công việc)' và cá nhân hóa toàn diện 🎯 - Kỹ thuật matching: Loại bỏ những lời khuyên trừu tượng, trực tiếp phân tích tin tuyển dụng (JD) của công ty mà học viên hướng đến để chọn lọc các năng lực cốt lõi có mức độ phù hợp 100% - Định vị khác biệt: Phân tích lý do bị loại khỏi những dự án đại trà thường thấy của các bootcamp, đồng thời xây dựng cấu trúc portfolio (GitHub/Notion) giúp trúng tuyển, tập trung vào kiến trúc và xử lý sự cố kỹ thuật 2. Trang bị 'cheat key networking' — lá bài ẩn của việc xin việc tại doanh nghiệp tư nhân 🔗 - Chiến lược trúng tuyển thực tế: Tận dụng đặc điểm của thị trường doanh nghiệp tư nhân, nơi 'giới thiệu nội bộ' và 'networking' có tác động mạnh mẽ, khác với các cơ quan công lập - LinkedIn & coffee chat: Tối ưu hóa hồ sơ để lọt vào tầm ngắm của người trong ngành, các tiền bối Software Maestro/BoB và recruiter, đồng thời nắm bắt cơ hội nhận giới thiệu nội bộ thực chất thông qua coffee chat

Đây là khóa học tập trung vào việc phân tích và thiết kế phần nguồn, một yếu tố thiết yếu trong thiết kế hoặc phân tích mạch nguồn. Khóa học giúp củng cố nền tảng công việc của một kỹ sư phần cứng bằng cách tiếp cận lý thuyết và nắm vững các quan điểm thực tiễn về linh kiện cũng như phương pháp thiết kế.

Chào mừng các bạn đã đến với "hầm ngục" mang tên trung tâm dữ liệu (Data Center). Tôi vẫn còn nhớ như in ngày đầu tiên đi làm tại đội vận hành trung tâm dữ liệu cách đây 3 năm. Dù khi đó đã có 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực thi công và chạy thử, nếm đủ mọi đắng cay ngọt bùi, nhưng thú thật là... tôi đã rất run. (Cười) "Liệu hệ thống điều hòa không khí này có giống những gì mình từng biết không?", "Nếu mình làm sai ở đây, liệu có bị lên bản tin thời sự không?" Cái cảm giác tim đập thình thịch vì vừa phấn khích vừa lo lắng đó, có lẽ bây giờ các bạn cũng đang cảm nhận được đúng không? Khi thực sự bắt tay vào làm, tôi nhận ra những kỹ năng học được từ việc hít bụi bặm tại các công trường nhà máy không hề mất đi. Tuy nhiên, cái thứ gọi là "trung tâm dữ liệu" này chắc chắn có tính cách khác hẳn với các tòa nhà thông thường, nó khó tính và nhạy cảm hơn nhiều. Trong quá trình làm kỹ sư trưởng, mỗi khi nhìn thấy các đàn em rơi vào trạng thái "khủng hoảng" với vẻ mặt y hệt mình ngày xưa, hình ảnh của tôi 3 năm trước lại hiện về. "À, thời của mình thì phải tự bơi, nhưng mình muốn dạy cho bọn trẻ để chúng bớt vất vả hơn." Khóa học này được tạo ra chính từ tâm niệm đó. Những sai lầm mà các bạn sẽ gặp phải, tôi đã trải qua trước và soạn sẵn cả "sổ tay đáp án sai" cho các bạn rồi. Tôi đã gói gọn tất cả những bí quyết đúc kết từ "máu, mồ hôi và cả môi chất lạnh" trong suốt 17 năm cuộc đời kỹ sư của mình vào đây. Vì vậy, hãy cứ thoải mái nghiền ngẫm và tận hưởng nó. Trong quá trình học, nếu có chỗ nào kiểu "cái này rốt cuộc là đang nói gì thế nhỉ?", đừng ngần ngại mà hãy hỏi ngay trên bảng tin hoặc qua email. Tôi sẽ đến giải đáp cho các bạn còn nhanh hơn cả UPS (Bộ lưu điện) và mạnh mẽ hơn cả máy phát điện dự phòng. Nào, chúng ta bắt đầu nhé?

Câu chuyện thực tế về một công ty AI Native do chính GolbinHacker, tác giả cuốn sách bán chạy 《Bài giảng Kỹ thuật Prompt xuất sắc nhất》 và là người đứng đầu Kakao AI TOP 100, trực tiếp điều hành. Cách thức chỉ với vỏn vẹn 2 lập trình viên xây dựng và vận hành dịch vụ, cùng những năng lực mới mà nhà phát triển và tổ chức cần trang bị trong kỷ nguyên AI sẽ được giải mã qua các ví dụ thực tiễn.

Khóa học này được thiết kế để giúp nhân viên văn phòng hiện đại học tập một cách có hệ thống các nghi thức kinh doanh cốt lõi và bí quyết công việc cần thiết. Nội dung bao gồm các chủ đề thực tế có thể áp dụng ngay tại hiện trường như: chào hỏi và ấn tượng đầu tiên, trang phục, giao tiếp, họp hành, xây dựng mạng lưới, nghi thức danh thiếp và bắt tay, quản lý thời gian, với trọng tâm là phát triển năng lực xây dựng hình ảnh chuyên nghiệp và niềm tin trong tổ chức.

Khóa học nhập môn dành cho người đang chuẩn bị xin việc, người mới bắt đầu hoặc cấp độ sơ cấp! Nội dung tập trung vào quy trình phát triển mạch điện để ngay cả những người chưa có kinh nghiệm làm việc tại phòng nghiên cứu cũng có thể dễ dàng theo kịp. Đây là khóa học về các quy trình cơ bản, bao gồm lý do và phương pháp vẽ sơ đồ khối, cũng như cần chú trọng vào điểm nào khi vẽ.

1. "Vấn đề" thực sự mà các học viên đang đối mặt là gì? Những người đang làm việc trong thực tế với vai trò kỹ sư, nghiên cứu viên hoặc người viết nội dung kinh doanh (business writer) khi thử ứng dụng AI vào công việc thường vấp phải những bức tường chí mạng sau đây: Nghịch lý giữa "Khối lượng (Volume) và Giá trị (Value)": Khi đặt câu hỏi, các bài viết trông có vẻ hợp lý tuôn ra xối xả, nhưng khi áp dụng vào thực tế thì lại sai lệch sự thật hoặc thiếu chiều sâu nên không thể sử dụng được. Việc sản xuất nội dung không kiểm soát cuối cùng chỉ dẫn đến chi phí do rò rỉ dữ liệu và hiện tượng ảo giác (Hallucination). Giới hạn của hội thoại một lần (Casual Chatting): Chất lượng kết quả thay đổi tùy thuộc vào "vận may" mỗi lần. AI hôm qua còn thông minh nhưng hôm nay lại đưa ra câu trả lời ngớ ngẩn, và khi ép buộc định dạng mẫu (template) thì lại xảy ra hiện tượng "suy giảm trí tuệ", khiến khả năng suy luận của mô hình bị giảm sút nghiêm trọng. Sự cô lập của tri thức: Không tồn tại một phương pháp luận chuẩn hóa để chuyển đổi "tri thức ẩn" (tacit knowledge) dày dặn kinh nghiệm tích lũy hàng chục năm tại hiện trường thành "tài sản tri thức hiện hữu" (explicit knowledge) mà toàn bộ thành viên trong tổ chức có thể sao chép và sử dụng. Cuối cùng, nhiều người đã hạ thấp AI xuống mức chỉ là "trợ lý tóm tắt nhẹ nhàng hoặc soạn thảo email", trong khi vẫn đang phải chịu đựng việc phụ thuộc vào thủ công trong các nhiệm vụ kinh doanh trọng yếu như kỹ thuật mật độ cao hay lập kế hoạch chiến lược. 2. Cách giải quyết những vấn đề này bằng 40 năm tri thức ẩn R&D và kỹ thuật hệ thống Tôi đã dành cả cuộc đời để đưa các dự án quy mô hàng trăm tỷ won đi đến thành công thông qua các quy trình kiểm soát (process gate) nghiêm ngặt của động cơ đốt trong siêu chính xác và kỹ thuật hệ thống (MBSE). Tôi đã đưa trực giác kỹ thuật này vào thiết kế prompt, biến bài giảng này thành một mô hình tư duy mới: coi prompt không phải là những câu hỏi đơn thuần, mà là các "tệp cấu hình hệ thống (Config File)" để kiểm soát sự không chắc chắn của thống kê. Thông qua khóa học này, các học viên sẽ lĩnh hội được các giải pháp cụ thể sau: Áp dụng kiến trúc cấu trúc hóa dựa trên XML: Loại bỏ các prompt dạng văn bản mơ hồ, thiết kế các rào chắn (guardrails) để ngăn chặn rò rỉ thông tin và sự xuống cấp của prompt thông qua các thẻ XML chính xác như <role>, <task>, <constraints>, <context> và các rào chắn markdown. Chuỗi quy trình 7 bước (Gate Process Chaining): Mượn quy trình kiểm soát từng bước của R&D ô tô, bạn sẽ có thể điều khiển hoàn hảo quy trình làm việc chuỗi 7 bước, nơi AI tự kiểm chứng logic và tiến bước, từ chờ chỉ thị đến xem xét tài liệu, phê bình và tự xác thực, cho đến biên dịch cuối cùng. Kiểm soát đường ống tách biệt hỗn hợp (Hybrid Split Pipeline): Khi sử dụng các mô hình suy luận mới nhất như o1, DeepSeek-R1, bạn sẽ nắm vững mã khung (skeleton code) của "đường ống tách biệt suy luận-định dạng" để vượt qua hiện tượng suy giảm trí tuệ do các ràng buộc về định dạng, đảm bảo bảo tồn 100% trí thông minh. Định lượng giá trị kinh doanh bằng con số ROI: Khi thực sự xây dựng đường ống này trong doanh nghiệp, bạn sẽ làm chủ các công thức ROI và mô hình KPI để chứng minh tính hợp lý bằng con số với ban lãnh đạo C-Level, chẳng hạn như rút ngắn thời gian viết sách trắng kỹ thuật hoặc tài liệu ứng phó quy định từ trung bình 4-6 tháng xuống còn dưới 10 ngày (giảm 93.3%), và tiết kiệm hơn 65% chi phí nghiên cứu thành chi phí biên.

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.

AI cuối cùng đã có cơ thể - Thời đại robot, chiến lược sinh tồn của tôi là gì? Physical AI không chỉ đơn thuần là robot. Đó là sự đảo lộn của các mô hình kinh tế được tạo ra bởi sự hội tụ lớn giữa trí tuệ nhân tạo, robot học và công nghệ năng lượng. Khóa học này sẽ giúp bạn tìm hiểu từ nhiều góc độ khác nhau, từ bối cảnh ra đời của Physical AI, chiến lược của các tập đoàn công nghệ lớn toàn cầu, chủ quyền phần cứng, cho đến các vấn đề xã hội trong tương lai như thuế robot, thu nhập cơ bản và bất bình đẳng toàn cầu.

Khuyến nghị cho những học viên như thế này! Frozen~! Cate Blanchett! Mình cũng đã xem ~ Nhưng làm thế nào mà họ tạo ra được vậy? Mình cũng muốn theo học chuyên ngành Animation nhưng không biết có phù hợp với mình không? Vào đại học học chuyên ngành này thì có thể học được tất cả không? Để xin việc thì phải chuẩn bị những gì? Chỉ cần xem nhiều là được không? Bộ phim hoạt hình kia có vẻ khác biệt về phong cách, mình muốn biết nó được sản xuất như thế nào AI cũng phát triển rồi, liệu mình có thể tự làm một mình không? Mình muốn xin việc vào công ty hoạt hình, có tips gì không? Trong lớp học này, bạn sẽ học được những điều sau. ✔ Từ thể loại, lĩnh vực, khái niệm của hoạt hình đến toàn bộ quy trình sản xuất cần thiết! ✔ Các bộ phận thực tế trong công ty hoạt hình là gì? Trong quy trình sản xuất có những phòng ban nào đảm nhận vai trò gì để bánh răng vận hành? ✔ Từ khái niệm, sản xuất, quản lý và cả thực hành! Chỉ cần nghe hết những điều này, bạn sẽ trở thành bậc thầy hoạt hình hiểu biết khái niệm tốt hơn cả chuyên ngành hoạt hình!

Sử dụng ChatGPT Images 2.0 để tạo ra nhiều sản phẩm thiết kế đa dạng như logo, ảnh sản phẩm, mockup, banner, ảnh chụp cưới, thiệp cưới, POP, menu, trang chi tiết sản phẩm, v.v. Đây là khóa học thực hành, giúp bạn nắm được cách viết prompt để đạt được kết quả mong muốn và cấu trúc template có thể tái sử dụng nhiều lần.

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.

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.

Nắm vững các khái niệm về bộ điều khiển cấp cao/cấp thấp, cảm biến và truyền thông siêu tốc trong lĩnh vực robot học qua ví dụ Unitree Go2