Hiểu về kiến trúc LLM và chiến lược sử dụng GPU để trở thành bậc thầy AI

Khóa học nhập môn Pipeline thời gian thực Kafka & Spark dành cho người mới bắt đầu. Khóa học trọn gói để nắm vững từ khái niệm cốt lõi đến kiến trúc.

Đây là khóa học về Airflow, công cụ Orchestration giúp tạo và quản lý data pipeline hiệu quả. Chào mừng bạn đến với Airflow Master Class, nơi cả người mới bắt đầu cũng có thể học từng bước!

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.

Bạn nắm được kiến thức cơ bản nhưng cảm thấy bối rối khi áp dụng vào thực tế? Chúng tôi chắt lọc kinh nghiệm thực tiễn để giải thích rõ ràng những cấu trúc LLM phức tạp.

Giải thích lý do cần LLM, bối cảnh kỹ thuật và các khái niệm cơ bản dành cho những người phụ trách hoạch định LLM và hoạch định ứng dụng LLM.

Áp lực từ dữ liệu tài chính và báo cáo đổ dồn, giờ đây hãy giao phó cho đại lý AI. Từ phân tích doanh nghiệp đến tự động hóa báo cáo, quy trình làm việc vượt trội của chuyên gia tài chính giúp thay đổi cuộc chơi trong thực tế!

Năng lực hiểu biết về AI (AI Literacy) là "khả năng mà ngay cả những người dùng bình thường không phải kỹ thuật viên cũng có thể vận dụng AI một cách hiệu quả vào công việc và đời sống hàng ngày", đồng thời là "năng lực đánh giá AI một cách có tư duy phản biện". Đây là bài giảng về năng lực hiểu biết tập trung vào thực hành, được thiết kế để ngay cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được, bao gồm các kiến thức cốt lõi để "vận dụng" tốt AI như: Kỹ thuật đặt câu lệnh (Prompt Engineering) → Hiểu biết về bảo mật → Mở rộng → Tự động hóa → cho đến Cấu trúc mô hình ngôn ngữ.

ChatGPT vốn chỉ trả lời câu hỏi giờ đây có thể trực tiếp làm việc trên máy tính của tôi. Không cần gõ một dòng mã nào, tôi chỉ việc ra lệnh bằng tiếng Việt và nhận kết quả dưới dạng tệp. Nội dung gồm sáu phần, kể cả phần OT, từ việc hiểu quy trình làm việc của Codex theo vòng lặp bối cảnh · kế hoạch · thực thi · sản phẩm, thiết lập ranh giới an toàn cho thư mục làm việc, đến sắp xếp tệp, tạo bảng có ghi nguồn và thiết lập chạy theo lịch để tự động thực hiện vào thời điểm đã định.

Học cách tự động hóa tinh vi bằng AI các quy trình công việc lặp đi lặp lại trong toàn bộ giai đoạn trước khi lập kế hoạch, chẳng hạn như nghiên cứu thị trường, phân tích dữ liệu và phân tích đối thủ cạnh tranh. Trực tiếp thiết kế và triển khai tác nhân AI (GPTs) chuyên dụng cho công việc hoạch định của riêng bạn, hoạt động đồng bộ với công việc thực tế và quy trình kinh doanh của doanh nghiệp, từ đó hoàn thiện một hệ thống cộng tác liên tục.

Học cách sử dụng các LLM cục bộ đa dạng (Qwen, Gemma) và tìm hiểu các kỹ thuật khác nhau để đánh giá (Evaluation) và cải thiện hiệu suất của hệ thống LLM một cách hiệu quả.

Với 챗GPT, hãy tạo nội dung của riêng bạn (bài hát, truyện tranh, blog, sách, luận văn, v.v.) và tạo ra những doanh nghiệp mới.

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.

Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách tìm hiểu đa chiều về AI, đặc biệt là Generative AI như ChatGPT, và cách sử dụng các công cụ AI có thể ứng dụng vào thực tiễn. Nội dung bao gồm việc giới thiệu và ứng dụng các công cụ AI tạo sinh (như ChatGPT, AI tạo sinh hình ảnh) hữu ích cho việc lập kế hoạch marketing và phát triển nội dung marketing sử dụng AI tạo sinh.

Đây không phải là khóa học Excel học xong rồi để đó, mà là khóa học giúp công cụ của riêng bạn “hiện ngay” trên Ribbon. Giờ cũng đã đến lúc chấm dứt việc những cuốn sách VBA chỉ dùng để trang trí kệ sách! Ngay cả khi không biết một dòng mã nào, bạn vẫn có thể hoàn thiện nút tự động hóa của riêng mình chỉ bằng cách trò chuyện với AI. Hãy xem trước miễn phí khóa học hướng dẫn tạo tiện ích bổ sung dựa trên CustomUI, được Microsoft Excel MVP lần đầu tiên công khai trọn vẹn từ đầu đến cuối tại Hàn Quốc.

<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM>(길벗, 2025)의 깃허브 노트북과 보너스 콘텐츠를 다루는 강의입니다. 깃허브: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ <밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM>은 세바스찬 라시카(Sebastian Raschka)가 쓴 베스트셀러 <Build a Large Langauge Model (from Scratch)>(Manning, 2024)의 번역서입니다. 이 책은 오픈AI가 만든 GPT-2 모델을 밑바닥에서부터 시작해서 완전한 모델을 만들어 보면서 대규모 언어 모델의 작동 원리를 배우고 활용하는 방법을 제공합니다.

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.

Học cách cấu trúc hóa nhiều loại dữ liệu như thành tích học tập, hồ sơ học sinh, lĩnh vực quan tâm của học sinh bằng công cụ AI-SPARS, đồng thời sử dụng LLM để thiết kế lộ trình từ khám phá chuyên ngành đến chiến lược trường đại học, phương thức tuyển sinh và lộ trình cá nhân hóa. Không chỉ dừng ở hỏi đáp đơn thuần, bạn có thể áp dụng ngay vào thực tế quy trình tư vấn hướng nghiệp và tuyển sinh theo mô hình AX có hệ thống, kết nối từ Profile-Interview-chuyên ngành-trường đại học-phương thức tuyển sinh-Gap-Roadmap-Smart Report-Portfolio.

n8n, công cụ tự động hóa AI mã nguồn mở được các doanh nghiệp toàn cầu lựa chọn. Hãy bắt đầu xây dựng Agentic Workflow hoàn toàn miễn phí và không cần lập trình ngay hôm nay!

Nếu chỉ biết LangChain thì đó là một chatbot, nhưng nếu biết LangGraph và mô hình Multi-Agent thì đó sẽ trở thành một dịch vụ. Giảng viên AI thực chiến sẽ truyền đạt bí quyết xây dựng quy trình làm việc (workflow) của AI Agent có khả năng vận hành thực tế từ đầu đến cuối — không chỉ dừng lại ở việc gọi prompt đơn thuần mà còn biết sử dụng công cụ, duy trì bộ nhớ và có sự kiểm duyệt của con người — thông qua 17 notebook thực hành và 4 mô hình đa tác nhân (Subagents · Handoffs · Router · Skills).

Khóa học nhập môn thực hành Claude Code dành cho nhà phát triển Unity! Từ cài đặt Claude Code, kết nối Unity MCP, quản lý quy ước dự án bằng CLAUDE.md, cho đến Custom Slash Commands và quy trình làm việc nhóm! Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn tất cả các phương pháp áp dụng vào thực tế. Cuối cùng, bạn sẽ được tích lũy kinh nghiệm thực chiến khi hoàn thiện một trò chơi phong cách Vampire Survivors từ con số 0, qua đó học cách áp dụng Claude Code vào dự án Unity một cách hiệu quả.

Trong bài giảng, chúng tôi giải thích vì sao thông qua kiến trúc Claude Code, harness lại quan trọng hơn model. Đồng thời, bài giảng trình bày cách thiết kế hệ thống làm việc với Claude Code dựa trên 6 cấu trúc: Context Harness, Permission Harness, Verification Harness, Tool Harness, Subagent & Worktree Harness và Debugging Harness. Sau đó, nội dung được mở rộng đến CLAUDE.md, quản lý phiên làm việc, kiểm soát các codebase lớn, vận hành worktree song song, phân tích nhật ký lỗi, cũng như truy vết các vấn đề liên quan đến biến môi trường và phạm vi cấu hình, giúp bạn xây dựng các tiêu chuẩn để có thể tiếp tục sử dụng Claude Code trong công việc backend và DevOps thực tế.

Chinh phục tất cả về AI thay đổi thế giới chỉ trong 4 bài giảng! Bài 1. Bản chất thật sự của Trí tuệ nhân tạo AI không phải là phép thuật. Đó là bộ não kỹ thuật số được tạo ra bằng cách phân tích 'trí tuệ' của con người như một công thức! Chúng ta sẽ khám phá từng ngóc ngách của cấu trúc cốt lõi của AI tưởng chừng thông minh này. Bài 2. Thuật toán, phương pháp tư duy sáng tạo (?) của AI AI suy nghĩ sẽ tìm ra giải pháp như thế nào? Hãy trực tiếp tìm hiểu chiến lược của AI khi chơi cờ vây, tìm đường và dự đoán kết quả tìm kiếm của bạn. Bài 3. Phần cứng AI, động cơ biến trí tưởng tượng thành hiện thực! Con chip trong điện thoại thông minh của bạn chính là trái tim của AI. Chúng ta sẽ mổ xẻ tất cả, từ CPU, GPU, TPU cho đến những cái tên không thể biết được khác. Bài 4. Cuộc đối đầu lớn giữa Machine Learning và Deep Learning! Việc AI 'học' rốt cuộc có nghĩa là gì? Từ AI dựa trên quy tắc cổ điển, cho đến ChatGPT đang "hot" gần đây! Chúng ta sẽ theo dõi sự tiến hóa của việc học.