Triển khai thực tế Spring WebFlux + LLM

Tìm hiểu sâu về nhiều tính năng nâng cao khác nhau của Java cần thiết cho công việc thực tế với các đoạn mã ví dụ.

Đây là khóa học giúp bạn nắm bắt vibe coding - hình ảnh tương lai của nhà phát triển - thông qua việc tự tạo máy chủ MCP của riêng mình với Cursor.

Trong một ví dụ thực tế, chúng tôi thiết kế và phát triển một ứng dụng web sử dụng Spring Boot và JPA. Khóa học này sẽ giúp bạn hiểu cách sử dụng Spring Boot và JPA trong thực tế.

LangGraph chứa đầy bí quyết của những người phụ trách AI Agent tại các tập đoàn lớn. Chúng tôi chia sẻ những kiến thức đúc kết từ thực tiễn công việc.

Tự tay tạo bot giao dịch thực tế hoạt động tự động 24 giờ bằng cách tận dụng GPT và Bitget API. Dựa trên kinh nghiệm trực tiếp làm việc với tư cách là nhân sự nòng cốt tại các sàn giao dịch lớn, tôi sẽ truyền đạt cả những thông tin ngầm và mẹo thực chiến mà những người chỉ thuần về phát triển thường không biết rõ.

Bạn có thể hiểu và hoàn thành tất cả các công nghệ web cần thiết để phát triển ứng dụng web từ những điều cơ bản. Bạn có thể hiểu các nguyên tắc và cấu trúc cốt lõi của Spring MVC và phát triển thành một nhà phát triển phụ trợ chuyên sâu hơn.

Các tính năng được bổ sung trong Java 8 được sử dụng rộng rãi không chỉ trong các API do Java cung cấp mà còn trong các thư viện và framework bên thứ ba như Spring. Là nhà phát triển Java trong thời đại này, bạn nhất định phải biết những tính năng đó. Hãy nhanh chóng nắm vững chúng qua khóa học này.

Bạn sẽ học sâu về I/O, mạng, phản xạ, chú thích từ cơ bản đến cấp độ thực tế. Chúng ta sẽ cùng nhau tạo ra một máy chủ ứng dụng web (WAS) bằng Java.

Tôi tạo một trang web công cụ miễn phí bằng AI để giải quyết những bất tiện mình từng trải qua và công khai trang đó bằng tên miền của mình. Sau đó, tôi hướng dẫn quy trình mà một lập trình viên 20 năm kinh nghiệm đã trực tiếp thực hiện: đăng ký với công cụ tìm kiếm, kiểm tra trang web, phân tích GA4 để cải thiện dịch vụ giúp mọi người dễ tìm và dễ sử dụng hơn, rồi chuẩn bị cho AdSense và tự động hóa việc vận hành một mình.

Mục tiêu của khóa học là giúp bạn làm quen với Python và GPT API phức tạp một cách dễ dàng nhất thông qua thực hành. Chúng ta sẽ sử dụng ChatGPT API mới nhất để phát triển AI tóm tắt video YouTube, sau đó sử dụng Streamlit để triển khai dưới dạng ứng dụng web.

Bạn có tò mò liệu những gì bạn học ở trường có hiệu quả trong thực tế không? Mục đích của bài giảng này là hướng dẫn bạn cách sử dụng các kỹ thuật bạn đã học về lý thuyết vào thực tế.

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.

Đọc cách các dịch vụ AI vận hành dưới góc độ bảo mật, từ token và ngữ cảnh đến RAG, tác nhân và lớp bảo vệ. Đối chiếu các khái niệm với mã backend được cung cấp, đồng thời tổng hợp các điểm cần kiểm tra trong quá trình nhập liệu, tìm kiếm và gọi công cụ thành một bản đồ bề mặt tấn công duy nhất.

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.

Thời đại trở thành 'CEO nền tảng của riêng mình' chỉ với một ý tưởng ngay cả khi bạn là người mới bắt đầu về IT, nhờ tận dụng AI và Gnuboard! Chúng tôi sẽ trình diễn chi tiết toàn bộ quá trình phát triển thực tế từ lập kế hoạch đến triển khai, đồng thời hướng dẫn các phương pháp kiếm tiền đa dạng như quảng cáo và trung tâm mua sắm. Hãy bắt đầu công việc kinh doanh trực tuyến của bạn ngay bây giờ!

Khóa học này nhằm mục đích hướng dẫn cách sử dụng Gemini API SDK mới nhất (@google/genai) trong môi trường Node.js và TypeScript. Bạn sẽ học cách sử dụng công nghệ đa phương thức (multimodal) để xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh và video. Chúng ta sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ cấp phát API key, thiết lập dự án cho đến việc gọi mô hình.

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 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.

Điểm qua các sự cố bảo mật AI và vai trò của red team, đồng thời dựng môi trường thực hành LLM trên tài khoản AWS của chính mình. Từ việc chụp lại phản hồi đầu tiên đến kiểm tra mức sử dụng và dọn dẹp tài nguyên, mọi thứ đều được ghi vào checklist Mission 0. Phần thực hành chẩn đoán prompt injection sẽ tiếp tục ở phần 4.

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.