Đây là khóa học chuyên sâu giúp bạn trực tiếp thực hiện và giải thích các kỹ thuật thống kê thực tiễn như phân phối mẫu, kiểm định giả thuyết, phân tích hồi quy và hồi quy logistic bằng ngôn ngữ R. Thông qua việc sử dụng các AI Tutor như ChatGPT và Gemini, bạn sẽ được học từ bước tạo mã code, giải thích kết quả phân tích cho đến viết báo cáo, từ đó nâng cao năng lực phân tích dữ liệu lên một tầm cao mới.

"Bạn vẫn học bằng cách đọc sách lập trình ư?" Khóa học được đánh giá 5.0/5.0 từ sinh viên cao học MBA và sinh viên đại học khoa Quản trị Kinh doanh tại trường Kinh doanh London đương nhiệm. Bạn có thể tham gia khóa học phân tích dữ liệu AI tại nhà. Ngay cả người không chuyên ngành, xuất thân từ khối ngành xã hội cũng có được năng lực thực hành phân tích dữ liệu ứng dụng ngay tại nơi làm việc và cả portfolio phân tích dữ liệu để hoàn thành việc chuẩn bị xin việc. Tôi là một giáo sư người Anh (British Professor), người đang giảng dạy các lớp phân tích dữ liệu và dự án bằng cách sử dụng ChatGPT mà không cần kiến thức về mã hóa.

Phân tích dữ liệu dễ dàng và mạnh mẽ mọi lúc, mọi nơi! Ngay cả khi không biết lập trình, bạn vẫn có thể thực hiện dễ dàng với Orange 3!

Đây là khóa học giúp bạn học cách phân tích dữ liệu bằng ChatGPT và cách sử dụng Pandas. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi do ChatGPT mang lại.

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.

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.

Khóa học thực hành lập trình Python cơ bản được giảng dạy bởi các nhà khoa học dữ liệu đang làm việc thực tế! Trong khóa học đã được hơn 5.000 học viên lựa chọn này, bạn có thể hoàn thành từ kiến thức cơ bản đến thực hành Python theo từng bước cùng với Selena. Trong thời đại của AI tạo sinh và LLM hiện nay, Python chính là ngôn ngữ thiết yếu mà bạn nhất định phải nắm vững. Đây là khóa học đã được kiểm chứng với điểm đánh giá tuyệt đối 5/5 dựa trên sự hài lòng cao của học viên, đồng thời bạn cũng sẽ được tham gia phòng chat mở Q&A không giới hạn để có thể đặt câu hỏi và giao lưu bất cứ lúc nào khi theo học.

Giới thiệu cách dùng prompt ChatGPT để tự động hóa công việc ở các lĩnh vực phổ biến nhất (file và folder, Excel, PowerPoint, Word, PDF, phân tích dữ liệu) qua nhiều ví dụ thực hành.

Cung cấp hướng dẫn hoàn chỉnh giúp bạn hiểu các vấn đề về an toàn thông tin và bảo vệ dữ liệu cá nhân có thể phát sinh trong quá trình sử dụng AI tạo sinh, đồng thời xây dựng hệ thống sử dụng AI an toàn dựa trên Luật Cơ bản về AI và các chiến lược bảo mật mới nhất.

Trong video bài giảng này, chúng tôi sẽ giới thiệu các phương pháp hiệu quả để kết nối dữ liệu nội bộ của công ty với sLM, cũng như các giải pháp thực tế về cách giải quyết các vấn đề khác nhau phát sinh khi triển khai sLM.

Nắm nhanh cốt lõi Python - ngôn ngữ được lập trình viên mới chọn nhiều nhất, rồi tự tạo chương trình bằng công cụ code AI Cursor.

Mọi quy luật của trò chơi sẽ thay đổi — Một chiều hướng kinh doanh mới mở ra nhờ máy tính lượng tử. Vượt xa sự tiến bộ công nghệ đơn thuần, máy tính lượng tử sẽ thay đổi hoàn toàn mô hình của toàn ngành công nghiệp và đã trở thành biến số cốt lõi quyết định môi trường kinh doanh trong tương lai. Từ những nguyên lý cơ bản của máy tính lượng tử đến các ví dụ đổi mới trong mọi ngành như tài chính, dược phẩm, bảo mật và các động thái chiến lược của các tập đoàn công nghệ lớn (Big Tech) toàn cầu, chúng tôi sẽ phân tích một cách sâu sắc dòng chảy của sự thay đổi công nghệ vĩ đại này. Đây là lộ trình chắc chắn nhất giúp những người làm thực tế muốn trang bị "kiến thức lượng tử" (quantum literacy) mà không cần kiến thức vật lý phức tạp có thể trở thành những nhân tài của tương lai.

Khóa học này là quá trình học tập toàn bộ quy trình 'Xây dựng dữ liệu huấn luyện AI' cần thiết để thực hiện thành công các dự án mô hình hóa AI. Người học không chỉ dừng lại ở kiến thức lý thuyết mà sẽ trải nghiệm từng bước quy trình xây dựng dữ liệu được yêu cầu trong thực tế công việc. Cụ thể, khóa học được cấu trúc để có thể phát triển năng lực thực tế có thể áp dụng ngay trong công việc thông qua việc thực hành tập trung vào toàn bộ quy trình từ lập kế hoạch → thu thập → lưu trữ → làm sạch → gán nhãn → kết hợp và chuyển đổi thông tin giả danh của dữ liệu huấn luyện AI. Ngoài ra, người học sẽ học tập một cách có hệ thống các năng lực quản lý dữ liệu quan trọng nhất trong dự án AI như quản lý chất lượng dữ liệu và vấn đề bảo mật, xử lý phi nhận dạng thông tin cá nhân, tối ưu hóa tập dữ liệu. Thông qua điều này, người học có thể phát triển thành chuyên gia dữ liệu có thể chủ động lập kế hoạch và thực hiện dự án AI, chứ không chỉ là người thu thập dữ liệu đơn thuần. 👉 Thông qua khóa học này, người học sẽ hiểu được phương pháp xây dựng dữ liệu huấn luyện chất lượng cao quyết định hiệu suất mô hình AI và có được năng lực thực tế để áp dụng hiệu quả vào môi trường 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.

Vua Phụ Nghiệp AI - Mục tiêu 100 triệu won/tháng chỉ với 2 giờ/ngày. Tôi sẽ công khai toàn bộ bí quyết của Noh Haru - người đang nuôi hai con và hiện tại chỉ với 2 giờ/ngày đã tạo ra lợi nhuận ròng 1500 triệu won/tháng / doanh thu 6000 triệu won. Tôi tự tin rằng mình là người giỏi nhất trong việc ứng dụng AI vào bán hàng online. Gói All-in-One từ SmartStore/Coupang/Branding đến Sourcing/Marketing/Trang chi tiết sản phẩm/Bán hàng Không phải ngẫu nhiên tung sản phẩm và trông chờ vào may mắn, mà được thiết kế theo phương thức: Đọc thị trường → Tạo cấu trúc bán được → Vận hành exposure và conversion như một hệ thống. Dùng ít thời gian nhưng chỉ tập trung vào những gì thực sự cần thiết theo đúng thứ tự để giảm thiểu sai lầm. Khóa học này sẽ giúp bạn - Từ trạng thái bế tắc không biết bán gì, giúp bạn chọn được "sản phẩm bán chạy" - Đọc keyword và ý định để gặp được khách hàng tiềm năng trước - Chiến lược tránh cạnh tranh bằng cách thay đổi "tên danh mục" cho cùng một sản phẩm - Thiết lập roadmap về cấu trúc và timing để có exposure trên Coupang·Naver - Tăng tỷ lệ chuyển đổi bằng trang chi tiết sản phẩm, kết nối đến review/blog/quảng cáo - Giảm thời gian tạo hình ảnh/nội dung bằng AI, giúp vận hành chỉ 2 giờ/ngày Luồng cốt lõi trong chương trình học 1) Lên ý tưởng sản phẩm bán chạy Bán "vấn đề" của khách hàng chứ không phải sản phẩm Rút ý tưởng từ thói quen bất tiện của khách hàng Cách đọc độ sâu thị trường qua pattern tìm kiếm Thực hành: Liệt kê 3 vấn đề mà sản phẩm của tôi giải quyết 2) Thực chiến nghiên cứu keyword Quan trọng hơn lượng tìm kiếm là đọc "ý định" Nắm điểm then chốt trong luồng Tìm kiếm → So sánh → Mua hàng Sự khác biệt nghiên cứu keyword Coupang vs Naver Thực hành: Tìm keyword cho sản phẩm của tôi 3) Phân loại danh mục để tránh cạnh tranh Nguyên lý: Cùng sản phẩm nhưng tên khác thì thị trường khác Tạo tên danh mục mới để tạo vị trí không cạnh tranh Phân tích case thành công + cấu trúc exposure ngách Thực hành: Lên ý tưởng tên danh mục mới cho sản phẩm của tôi 4) Chiến lược nền tảng (Coupang·Naver) Tạo top exposure bằng "cấu trúc" chứ không phải "nỗ lực" Hiểu logic exposure của Coupang/Naver Timing thâm nhập danh mục mới, đọc dữ liệu lưu lượng Thực hành: Tạo roadmap thâm nhập nền tảng 5) Trang chi tiết sản phẩm tạo tỷ lệ chuyển đổi Khách hàng mua cảm xúc và sự tin tưởng chứ không phải sản phẩm Thiết kế storyline theo luồng Cảm xúc → Nhận thức → Thuyết phục Thực hành: Rebuild điểm cảm xúc trang chi tiết của tôi Thực tế sản xuất đến redesign bằng ChatGPT/editor 6) Thực hành tạo hình ảnh·nội dung AI Nhanh chóng tạo hình ảnh cần thiết bằng cách thiết kế prompt Sử dụng Freepik + tạo nội dung visual Thực hành: Tạo trang chi tiết sản phẩm và nhận feedback 7) Từ marketing không tốn tiền đến quảng cáo trả phí Marketing 0 đồng: Xây dựng lòng tin bằng nội dung dạng review/trải nghiệm Blog: Kết hợp cấu trúc viết bài dạng exposure và conversion Quảng cáo trả phí: Phân tích cấu trúc quảng cáo Naver/Coupang, vận hành theo tiêu chí ROAS Tránh bẫy đấu giá tự động, thiết kế thumbnail/keyword tập trung vào CTR Thực hành: Thiết kế promotion quảng cáo cho sản phẩm của tôi Tại sao hiệu quả - Khóa học này không chỉ nói "phải làm gì", - mà kết nối theo đúng thứ tự tạo ra tiền thực sự: 'sản phẩm-keyword-danh mục-nền tảng-trang chi tiết-marketing-quảng cáo' thành một chuỗi. Khóa học 200~300 triệu won? Có nhiều khóa học tốt. Nhưng tôi tự tin rằng không có khóa học nào với chất lượng như thế này ở mức giá này! Với phụ nghiệp 2 giờ/ngày, điều chết người nhất là cố gắng hết mình nhưng sai hướng. Ở đây được thiết kế để tiết kiệm thời gian đó, ngay từ đầu di chuyển dựa trên thị trường và ý định khách hàng, và cấu trúc một lần tạo ra sẽ liên tục tạo ra doanh thu.

Khi dùng LLM được tối ưu cho trò chuyện để thực hiện phân loại, định tuyến và áp dụng các guardrail, kết quả trả về sẽ là một chuỗi, và bạn phải phân tích cú pháp chuỗi đó một lần nữa. Đi kèm với đó là hiện tượng ảo giác, sai lệch kiểu dữ liệu, độ trễ vài giây và chi phí token đầu ra. Bài giảng này trình bày cấu trúc dựa trên Jev, mô hình System One đầu tiên của TypeSafe: khi đưa vào trạng thái (state), hệ thống trả về các quyết định có kiểu trong schema cùng với các xác suất đã được hiệu chuẩn. Mô hình không tạo ra chuỗi. Nội dung cũng giải thích bằng khái niệm và mã nguồn vì sao lấy mẫu song song và RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions) giúp đưa ra quyết định nhanh hơn, cách kết hợp Choice · Score · Noul trong một yêu cầu duy nhất, cũng như mô hình hybrid trong đó các phán đoán có thể biểu diễn dưới dạng cấu trúc được giao cho Jev, còn phần diễn đạt mở được giao cho LLM.

"Mã nguồn Deep Learning thì chạy được, nhưng tại sao các công thức trong bài báo khoa học lại xa lạ đến thế?" Khi học về AI, sẽ có lúc bạn vấp phải bức tường của những công thức toán học. Nếu truy ngược lại nguồn gốc của bức tường đó, cuối cùng bạn sẽ nhận ra rằng mình chưa xây dựng vững chắc ngôn ngữ toán học cơ bản nhất. Khóa học này bắt đầu bằng ngôn ngữ của tập hợp, đi qua phương trình, hàm số, dãy số, lũy thừa - logarit cho đến hàm số lượng giác, chắt lọc những khái niệm cốt lõi qua 18 bài giảng. Chúng tôi không bắt bạn học thuộc lòng công thức. Mặc dù có điểm qua ngắn gọn các mối liên kết với ngữ cảnh AI, nhưng mục đích chính của khóa học này chỉ có một — đó là tạo ra một nền tảng vững chắc để bạn không bị lung lay khi học Đại số tuyến tính, Giải tích và Xác suất thống kê sau này. Đây là phần 1 của series Suminjeongeum, trong khóa học này, chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng ngôn ngữ chung để có thể hấp thụ tốt ba phần còn lại.

Giới hạn của LLM? Chúng tôi sẽ chia sẻ cách giải quyết vấn đề thực tiễn dựa trên những thử nghiệm, sai lầm và bí quyết vận hành RAG trong thực tế tại Thung lũng Silicon.

Khái niệm và thực hành Agent cùng một lúc?! Quy trình tích hợp liền mạch, hoàn thiện dựa trên OpenClaw. (Khuyên dùng Mac)

"Những ngày tháng bị cuốn vào việc soạn thảo email và tài liệu mỗi ngày đã kết thúc. Một chuyên gia với 30 năm kinh nghiệm sáng tạo sẽ truyền dạy phương pháp thực tiễn để sử dụng ChatGPT, giúp tạo ra 2 giờ rảnh rỗi mỗi ngày và tái thiết kế cuộc đời để bạn có thể đầu tư vào các công việc tay trái hoặc học tập." Bạn có đang bị cuốn vào việc soạn thảo email và tài liệu hàng ngày không? Một chuyên gia với 30 năm kinh nghiệm sáng tạo sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng ChatGPT để rút ngắn đáng kể thời gian làm việc và tạo ra 2 giờ tự do mỗi ngày. Không cần kiến thức chuyên môn khó. Hãy cùng học một cách hệ thống các kỹ năng thực tiễn để làm chủ AI như một "đối tác tư duy", giúp bạn sống giai đoạn sau của cuộc đời từ tuổi 40 một cách nhẹ nhàng và phong phú hơn.