Nguyên lý cốt lõi và phát triển mở rộng tác nhân AI thực tiễn cùng các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon

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.

Nội dung này được tạo ra nhằm giải quyết vấn đề “không biết phải bắt đầu học Kubernetes từ đâu và như thế nào”. Dựa trên kinh nghiệm thực tế khi vận hành hạ tầng tài chính, nội dung được cấu trúc để người học có thể hiểu thông qua việc theo sát quy trình xây dựng và vận hành thực tế thay vì chỉ là lý thuyết đơn thuần. Thông qua quá trình học tập từ mối quan hệ với Docker, đến YAML, Pod, Deployment và Service, người học sẽ lĩnh hội được Kubernetes không chỉ dừng lại ở mức “khái niệm” mà là một “kỹ năng có thể sử dụng được”.

Đây là khóa học Redis được xây dựng cùng với người phỏng vấn đương nhiệm tại Kakao. Khóa học bao gồm thực hành các cấu trúc dữ liệu từ String đến Sorted Set, cũng như cấu hình Sentinel và Cluster, giúp bạn xây dựng nền tảng thiết kế vững chắc để áp dụng vào cả phỏng vấn lẫn thực tế.

Đây là khóa học giúp bạn trau dồi kỹ năng sử dụng PostgreSQL cần thiết trong kỷ nguyên AI dưới góc nhìn thực tiễn, vượt xa mức độ CRUD đơn thuần. Dựa trên kinh nghiệm phát triển AI tại Thung lũng Silicon, bạn sẽ được học từng bước cách thiết kế và vận hành JSON, Index, Transaction cho đến pgvector trong các dịch vụ thực tế, từ đó nắm vững phương pháp giải quyết các cấu trúc dữ liệu phức tạp và vấn đề về hiệu suất.

Khóa học này không chỉ dừng lại ở việc hướng dẫn cách sử dụng Docker như một công cụ đơn thuần, mà được truyền tải dưới góc nhìn giải quyết những trăn trở và vấn đề thực tế phát sinh trong công việc. Từ những lỗi không thể dự đoán do sự khác biệt giữa môi trường phát triển và môi trường vận hành, những sai sót trong thiết lập do khái niệm về Image và Container còn mơ hồ, cho đến nỗi lo lắng về việc "phải biết đến mức nào mới có thể áp dụng vào thực tế" — tất cả sẽ được giải thích dựa trên kinh nghiệm trực tiếp từ việc vận hành hạ tầng tài chính trong ngành. Thay vì chỉ liệt kê các câu lệnh, khóa học tập trung vào các ví dụ thực tế về lý do tại sao cấu trúc này lại cần thiết, cách thiết kế Image như thế nào để dễ dàng bảo trì, và cách quản lý Container ra sao để vận hành dịch vụ ổn định. Đặc biệt, với việc chú trọng vào thực hành hơn là lý thuyết, khóa học tập trung vào việc nâng cao năng lực của học viên từ mức "biết dùng" lên mức "hiểu dưới góc độ vận hành" thông qua việc trực tiếp quan sát và thực hiện. Đây là khóa học đưa ra những tiêu chuẩn và định hướng thực tiễn cho những người mới bắt đầu tiếp cận Docker, những người đã từng sử dụng nhưng chưa nắm vững khái niệm, và những nhà phát triển muốn nâng tầm tư duy về hạ tầng của mình.

Xây dựng cụm Kafka với Spring Boot 3.x + Kotlin, đồng thời phát triển hệ thống xử lý đơn hàng có khả năng mở rộng và truyền phát sự kiện thời gian thực bằng cách sử dụng PostgreSQL CDC, Debezium Connect và Apache Avro schema.

Đây là khóa học giúp bạn thành thạo Kotlin thông qua máy chủ thanh toán ảo.

Học tập một cách hệ thống từ các khái niệm cơ bản đến ứng dụng thực tế của Cassandra, cơ sở dữ liệu NoSQL phân tán. Thông qua lý thuyết và thực hành tập trung vào thực tiễn như mô hình hóa dữ liệu, tối ưu hóa truy vấn và cấu hình cụm (cluster), bạn sẽ nâng cao năng lực xử lý dữ liệu lớn. Ngay cả khi chưa có kinh nghiệm về cơ sở dữ liệu, bạn vẫn có thể phát triển thành chuyên gia Cassandra dựa trên bí quyết của các nhà phát triển đang làm việc tại Thung lũng Silicon.

Khi chỉnh sửa tài liệu Swagger, khớp đặc tả API và liên tục trao đổi với phía frontend, bạn sẽ nảy sinh suy nghĩ: "Tại sao mình cứ phải làm đi làm lại cùng một việc thế này?". Bản thân tôi cũng từng cảm thấy bế tắc tương tự trong công việc thực tế, và thông qua quá trình đó, tôi đã tìm hiểu sâu về GraphQL và bắt đầu quan tâm đến phương pháp thiết kế lấy dữ liệu làm trung tâm. Khóa học này không chỉ dừng lại ở cú pháp GraphQL đơn thuần, mà còn đi sâu vào việc nó ra đời để giải quyết vấn đề gì trong các dịch vụ thực tế, cùng những trăn trở thực tiễn như cấu trúc Resolver, vấn đề N+1 và Federation. Tôi đã xây dựng nội dung sao cho bạn có thể giảm thiểu chi phí giao tiếp giữa các nhà phát triển và nắm bắt một cách tự nhiên quy trình thiết kế cấu trúc API linh hoạt hơn.

Vấn đề lớn nhất khi vận hành một hệ thống batch xử lý hơn hàng triệu dữ liệu chính là sự suy giảm hiệu năng và khó khăn trong việc phục hồi khi xảy ra lỗi. Những vấn đề này không thể được giải quyết bằng các vòng lặp đơn giản hay thiết kế sai lầm. Dựa trên kinh nghiệm xử lý dữ liệu lớn một cách ổn định trong môi trường dịch vụ thực tế, khóa học này sẽ giúp bạn hiểu rõ cấu trúc và nguyên lý hoạt động của Spring Batch, từ đó truyền tải phương pháp thiết kế đảm bảo cả hiệu năng lẫn tính ổn định. Vượt xa việc giải thích các tính năng đơn thuần, khóa học giúp bạn nâng cao khả năng giải quyết vấn đề cốt lõi trong xử lý dữ liệu thông qua kiến trúc batch có thể áp dụng ngay vào thực tế công việc.

Đây là khóa học dành cho những nhà phát triển đang tìm kiếm giải pháp căn bản trong môi trường mà phản hồi chậm dần khi lưu lượng truy cập tăng lên, thread pool nhanh chóng bị cạn kiệt và tình trạng nghẽn cổ chai trở nên nghiêm trọng khi các lượt gọi API bên ngoài tăng cao. Khóa học giúp bạn nhìn nhận vấn đề từ góc độ thay đổi cấu trúc thay vì chỉ đơn thuần là mở rộng máy chủ. Thông qua khóa học này, trước tiên bạn sẽ hiểu được những hạn chế của mô hình Thread per Request truyền thống trong Spring MVC. Bạn sẽ xác định ở cấp độ mã nguồn lý do tại sao CPU vẫn còn trống nhưng hiệu suất xử lý không tăng lên, và cách thức Blocking I/O thực sự chiếm dụng tài nguyên hệ thống như thế nào. Tiếp theo, bạn sẽ học về khái niệm và đặc tả chuẩn của Reactive Streams, đồng thời nắm vững cách xử lý luồng dữ liệu bằng Mono và Flux của Reactor. Không chỉ dừng lại ở cách sử dụng đơn thuần, bạn sẽ được trải nghiệm thực tế cách luồng dữ liệu bắt đầu, được tiêu thụ và cách điều chỉnh lưu lượng xử lý. Đặc biệt, bạn cũng sẽ trực tiếp triển khai phương thức thiết kế sử dụng Back Pressure để ngăn ngừa lỗi OOM (Out Of Memory) hoặc quá tải. Ngoài ra, bạn sẽ hiểu về cấu trúc xử lý dựa trên Event Loop của Spring WebFlux và tiến hành thực hành so sánh cách Non-Blocking I/O hoạt động trong quá trình xử lý yêu cầu thực tế. Bằng cách đặt MVC và WebFlux cạnh nhau để xác nhận sự khác biệt về cấu trúc, bạn cũng sẽ đúc kết được tiêu chí đánh giá khi nào nên lựa chọn Reactive. Khóa học không chỉ dừng lại ở mức độ "học về bất đồng bộ". Bạn sẽ học được cách xử lý nhiều yêu cầu hơn với ít thread hơn, cách duy trì luồng ổn định trong môi trường phụ thuộc nhiều vào API bên ngoài, và tư duy thiết kế để đảm bảo hiệu suất xử lý trong môi trường có tính đồng thời cao.

Khóa học này không chỉ đơn thuần dạy cách thiết lập NGINX, mà tập trung vào việc giải quyết những vấn đề bế tắc trong phỏng vấn và thực tế do không hiểu rõ tại sao cần cấu trúc và thiết lập như vậy. Dựa trên kinh nghiệm từng là người phỏng vấn tại Naver, Kakao và Toss để đánh giá vô số ứng viên, tôi sẽ cùng bạn thực hành và giải đáp cách giải thích cũng như vận dụng NGINX dưới góc độ hiệu suất, khả năng mở rộng và vận hành. Cốt lõi của khóa học này là giúp bạn hình thành tư duy có thể theo dõi luồng lưu lượng và truy vết vấn đề, thay vì chỉ học thuộc lòng các giá trị thiết lập.

Khóa học này được tạo ra nhằm giải quyết vấn đề mà nhiều người gặp phải trong quá trình chuẩn bị xin việc lập trình viên: "Đã học qua CS (Khoa học máy tính) và Cấu trúc dữ liệu nhưng lại lúng túng không nói nên lời khi phỏng vấn". Qua quá trình trực tiếp phỏng vấn tại các công ty như Naver, Kakao, Toss, tôi nhận thấy rằng đa số ứng viên tuy có học thuộc lòng các khái niệm, nhưng lại không giải thích được tại sao khái niệm đó lại cần thiết và chúng được ứng dụng như thế nào trong tình huống thực tế. Khóa học này không dạy cách học vẹt đơn thuần, mà sẽ giúp bạn hiểu rõ ý đồ câu hỏi của người phỏng vấn và cách trả lời thuyết phục hơn cho cùng một câu hỏi. Tất cả các chủ đề từ OSI 7 lớp, Cấu trúc dữ liệu cho đến Coding Test đều được tập trung khai thác xoay quanh các khía cạnh: Tại sao phải biết? Khi nào thì dùng? Và phải trả lời thế nào trong buổi phỏng vấn để nhận được đánh giá cao? Đây là khóa học dành cho những ai muốn trở thành một lập trình viên có khả năng giải thích kiến thức bằng ngôn ngữ của chính mình, thay vì chỉ đưa ra những câu trả lời rập khuôn giống như bao người khác.

Hầu hết các nhà phát triển vẫn chỉ dừng lại ở Batch và CronJob khi nói về xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, trong môi trường dịch vụ thực tế, dữ liệu được tạo ra liên tục, và nếu không thể xử lý luồng đó ngay lập tức, nó sẽ dẫn đến các vấn đề về độ trễ, nghẽn cổ chai và tính nhất quán. Bản thân tôi cũng đã trực tiếp trải qua các vấn đề về đề xuất thời gian thực, đồng bộ hóa trạng thái và trễ sự kiện trong môi trường lưu lượng truy cập lớn, và đã vô số lần trăn trở rằng: "Liệu xử lý việc này bằng Batch có thực sự đúng đắn không?". Khóa học này bắt đầu từ chính câu hỏi đó. Khóa học sẽ giải quyết dưới góc nhìn thực tiễn cách sử dụng Apache Flink để tính toán ngay tại thời điểm dữ liệu luân chuyển, quản lý trạng thái một cách an toàn và tạo ra kết quả chính xác dựa trên Event Time. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích lý thuyết đơn thuần, bạn sẽ được trải nghiệm cách thiết kế và vận hành hệ thống xử lý luồng thời gian thực thông qua mã nguồn và cấu trúc thực tế. Đối với những ai cảm thấy xử lý thời gian thực còn mơ hồ, hay những ai tò mò về thế giới sau hệ thống nhắn tin (messaging), khóa học này sẽ đưa ra một hướng đi rõ ràng.

Khi làm phát triển backend, sẽ có lúc bạn phải đối mặt với những trăn trở như thế này. Đó là khoảnh khắc bạn cảm nhận được giới hạn của việc chỉ sử dụng giao tiếp REST đơn thuần và cấu trúc CRUD khi dịch vụ mở rộng và lưu lượng truy cập tăng lên. Bản thân tôi cũng đã gặp phải vấn đề tương tự trong thực tế và đã trải qua nhiều lần thử sai giữa hiệu suất và sự phức tạp của cấu trúc. Câu trả lời mà tôi lựa chọn trong quá trình đó chính là NATS. Với cấu trúc đơn giản dựa trên một tệp thực thi duy nhất (single binary), hiệu suất độ trễ cực thấp tính bằng micro giây, và việc cung cấp vừa đủ các tính năng thiết yếu cho thực tế từ Pub/Sub đến Queue Group, JetStream đã khiến nó trở thành một lựa chọn rất thực tế trong môi trường dịch vụ thực tế. Khóa học này không phải là một bài giảng liệt kê các tính năng của NATS. Dựa trên những vấn đề tôi đã đối mặt trong công việc, tôi sẽ giải thích thông qua mã nguồn và luồng xử lý về việc tại sao tôi chọn NATS trong những tình huống nào và cách tôi thiết kế cấu trúc ra sao. Đây là khóa học giúp mọi người, từ những người mới bắt đầu với hệ thống nhắn tin (messaging system), các nhà phát triển backend đang chuẩn bị xin việc, cho đến các nhà phát triển cấp cao đang trăn trở về một kiến trúc tốt hơn, có thể hiểu về hệ thống phân tán và tiến thêm một bước trong sự nghiệp.

Khóa học này không chỉ liệt kê các công nghệ đơn thuần mà sẽ giải quyết kiến trúc microservices và môi trường phân tán dưới "góc nhìn thiết kế" được yêu cầu trong thực tế công việc và các buổi phỏng vấn. Bắt đầu từ sự khác biệt giữa Monolithic và MSA, khóa học sẽ đi sâu vào các chiến lược chuyển đổi dần dần, Modulith (Monolithic được mô đun hóa), cho đến Clean Architecture và Hexagonal Architecture theo từng bước, đồng thời giải thích rõ ràng lý do tại sao mỗi lựa chọn lại cần thiết và những đánh đổi (trade-off) đi kèm. Ngoài ra, thông qua thực hành, bạn có thể trực tiếp kiểm chứng ý đồ của cấu trúc và học cách giải quyết các vấn đề cốt lõi tất yếu phải đối mặt trong môi trường phân tán như tính nhất quán của dữ liệu, transaction, giao tiếp giữa các dịch vụ và ứng phó sự cố thông qua các kịch bản thực tế. Được xây dựng dựa trên những câu hỏi và góc nhìn thực tế của người phỏng vấn tại Kakao, khóa học này không chỉ dừng lại ở việc tiếp thu kiến thức mà còn hướng tới mục tiêu nâng tầm tư duy của bạn về hệ thống phân tán lên một bậc mới.

Khóa học này giúp bạn học tập từng bước từ cách sử dụng MySQL cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao cần thiết trong môi trường dịch vụ thực tế. Ngoài ra, khóa học còn bao gồm nhiều chủ đề đa dạng như kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu dựa trên các ví dụ thực tiễn và dữ liệu thực tế, xem xét tính hiệu quả của thiết kế Foreign Key, phân tích DDL lược đồ của Google Calendar, và các nguyên tắc thiết kế DDL hiện đại. Đây là khóa học giúp bạn tìm hiểu sâu sắc cách vận dụng MySQL không chỉ như một cơ sở dữ liệu đơn thuần mà còn là một thành phần cốt lõi của hệ thống.

Khóa học tập trung vào thực hành về kỹ thuật quản lý giao dịch SAGA để duy trì tính nhất quán của dữ liệu trong môi trường phân tán. Bạn sẽ xây dựng 3 microservices bằng Spring Boot và Docker, đồng thời triển khai hai mô hình Orchestration và Choreography với Kafka và MySQL. Thông qua khóa học này, bạn có thể nắm vững các khái niệm cốt lõi có thể áp dụng ngay vào thực tế như nguyên lý hoạt động của giao dịch phân tán, thiết kế giao dịch bù (compensating transaction) và xử lý phục hồi sau sự cố.

Nội dung này đề cập đến các kỹ thuật giao tiếp RPC giúp tối đa hóa hiệu suất trong môi trường MSA (Microservice Architecture) quy mô lớn. Không chỉ dừng lại ở việc thực hành gRPC đơn thuần, bạn sẽ được học cách triển khai giao tiếp giữa các dịch vụ một cách ổn định và hiệu quả trong môi trường vận hành thực tế, nơi hàng trăm microservices hoạt động đồng thời. Dựa trên ngôn ngữ Golang, khóa học tập trung vào thực tiễn từ việc viết cú pháp Protocol Buffers (proto), tự động tạo mã nguồn và triển khai dịch vụ, cấu trúc của gRPC và ưu điểm so với RPC truyền thống, cho đến các chiến lược tối ưu hóa hiệu suất. Để ngay cả những người không chuyên hay người mới bắt đầu phát triển server cũng có thể dễ dàng thấu hiểu, chúng tôi giải thích từng bước từ khái niệm RPC đến nguyên lý hoạt động bên trong của gRPC, giúp bạn trang bị năng lực thực chiến để áp dụng ngay vào dịch vụ thực tế.

Học tập quá trình xây dựng Observability thiết yếu trong môi trường kiến trúc Microservices (MSA) từ cơ bản đến thực tiễn. Bạn sẽ được học thông qua các bài thực hành từng bước về thu thập dữ liệu tiêu chuẩn hóa bằng OpenTelemetry, lưu trữ và tìm kiếm trace thông qua Grafana Tempo, và trực quan hóa bằng TraceQL. Bạn có thể học quy trình theo dõi luồng dịch vụ, xác định điểm nghẽn và phân tích nguyên nhân sự cố thông qua Distributed Tracing.

Giờ đây, AI của bạn không còn nằm trên đám mây nữa. Nó chạy trực tiếp ngay trong máy tính xách tay của bạn. Sử dụng LM Studio và Ollama, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng môi trường Private AI vận hành hoàn toàn cục bộ (local), từ xử lý dữ liệu, phân tích tài liệu cho đến tạo mã nguồn. Không lo ngại về bảo mật, không tốn chi phí, và nhanh hơn nữa — Hãy nâng tầm từ việc "biết dùng AI" sang mức độ "trực tiếp làm chủ AI".

Từ một nhà phát triển chỉ sử dụng ChatGPT trở thành nhà phát triển điều khiển các AI Agent. Tìm hiểu các phương pháp thực hành thực tế để tối đa hóa năng suất lập trình bằng cách tận dụng Rules, Hooks, Skills và MCP của Codex.

Mỗi ngày có 2.500 mã cổ phiếu, bạn định tự mình xem đến bao giờ? Sau khi thị trường đóng cửa, bạn phải lục lọi Naver Securities để tìm các mã tăng vọt, Đọc tin tức để phán đoán xem đó là tin tốt hay tin xấu, Kiểm tra từng chút một dòng tiền của khối ngoại và tổ chức, Mở biểu đồ để phân tích mô hình... Chẳng lẽ bạn đang lặp lại việc này mỗi ngày sao? Tôi cũng đã từng như vậy. Dành 2-3 tiếng sau khi đi làm về để phân tích cổ phiếu, nhưng vẫn bỏ lỡ nhiều mã hơn là tìm thấy. Tổng hợp cả KOSPI và KOSDAQ có hơn 2.500 mã, con người không thể nào xem hết mỗi ngày được. --- Vì vậy, tôi đã tạo ra một hệ thống Tôi đã tạo ra một hệ thống tự động phân tích 2.500 mã cổ phiếu sau khi thị trường đóng cửa mỗi ngày. - Tự động thu thập giá cả, dòng tiền và tin tức - AI (Gemini) đọc tin tức và phân biệt tin tốt/tin xấu - Chấm điểm trên thang điểm 15 dựa trên 6 yếu tố - Chỉ chọn những mã vượt qua tiêu chuẩn và tính toán cả giá vào lệnh/giá cắt lỗ/giá chốt lời - Gửi thông báo qua Telegram Sau khi đi làm về, tôi chỉ cần kiểm tra điện thoại. Thêm vào đó, vào mỗi thứ Bảy, hệ thống sẽ tự phân tích hiệu suất của tuần trước Và tự động điều chỉnh mức cắt lỗ, chốt lời và thời gian nắm giữ. Đây là cấu trúc mà hệ thống tự học hỏi và cải thiện. --- Nhưng tôi không phải là một lập trình viên Tôi không trực tiếp viết mã cho hệ thống này. Tôi hoàn toàn ra lệnh cho AI bằng lời nói. "Hãy lọc ra những mã tăng trên 5% hôm nay với giá trị giao dịch trên 50 tỷ won" "Gửi 3 tin tức này cho Gemini để phán đoán xem đó là tin tốt hay không" "Tạo một bộ lập lịch để hệ thống tự động chạy vào 4 giờ chiều mỗi ngày" Khi nói như vậy, AI (Claude) sẽ tạo mã cho tôi. Đó chính là Vibe Coding. --- Trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng tạo ra hệ thống tương tự Qua 58 bài giảng, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng từ đầu đến cuối hệ thống mà tôi thực sự sử dụng hàng ngày. Bắt đầu từ thu thập dữ liệu, Phân tích tin tức bằng AI, công cụ chấm điểm, tạo tín hiệu, Máy chủ Flask API, bảng điều khiển web Next.js, Thông báo tự động qua Telegram, và cả hệ thống tự học. Sản phẩm cuối cùng không phải là một tệp Jupyter Notebook. Mà là một bảng điều khiển web và thông báo Telegram thực sự hoạt động mỗi ngày. Bạn không cần biết lập trình. Trong mỗi bài giảng, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách nói chuyện với Claude, Và nếu bạn làm theo, bạn sẽ nhận được kết quả tương tự. --- Khóa học này dành cho: - Những nhà đầu tư là nhân viên văn phòng không có đủ thời gian phân tích cổ phiếu mỗi ngày - Những người muốn sở hữu hệ thống tự động nhưng không biết lập trình - Những người tò mò về Quant/Giao dịch hệ thống nhưng không biết bắt đầu từ đâu - Những người muốn biết cách ứng dụng AI vào thực tế --- ⚠️ Khóa học này không đảm bảo lợi nhuận đầu tư. Đây là khóa học lập trình về việc tự tạo ra công cụ phân tích chứng khoán. Quyết định đầu tư thực tế thuộc về trách nhiệm của chính học viên.

[Cung cấp mã nguồn] Không biết lập trình cũng OK. Hoàn thiện ngay trên trình duyệt với công cụ mới nhất của Google (IDX) mà không cần cài đặt! Đừng học cú pháp lập trình nữa! Đây là khóa học thực chiến siêu tốc giúp bạn xây dựng chatbot RAG hiểu rõ tài liệu nội bộ và triển khai trực tiếp lên web trong môi trường Google IDX thông qua việc trò chuyện với AI (Vibe Coding).

Xây dựng trụ sở AI của riêng bạn với chi phí thấp! Đây là hướng dẫn xây dựng AI Agent tự hành thực tế, kết hợp Gemini 2.5 Flash và Docker để vừa đảm bảo bảo mật vừa tiết kiệm chi phí.

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.

Công cụ tự động hóa công việc đang nổi lên mạnh mẽ nhất gần đây chính là ‘Claude Code’. Thông qua Claude Code, bạn có thể bố trí các đại lý AI làm việc dành riêng cho mình ngay trong máy tính, và thiết lập quy trình để AI xử lý từng công việc lặp đi lặp lại. Hãy tự động hóa 100% tất cả các tác vụ vốn dĩ rất mệt mỏi như làm PPT, báo cáo, hay Excel.

Hãy cùng tạo ra một dịch vụ tự cải thiện ngay cả khi bạn đang ngủ! Chúng ta sẽ học từng bước cách xây dựng hệ thống Vibe Coding hoạt động 24 giờ bằng kỹ thuật vòng lặp (loop engineering) sử dụng Codex.

Ngay cả những người không biết gì về lập trình cũng có thể tạo ra chương trình tự động giao dịch chứng khoán của riêng mình bằng cách ra lệnh cho AI bằng tiếng mẹ đẻ!

Đồng nghiệp của bạn đã làm việc với Claude Code rồi, còn bạn vẫn đang làm mọi thứ thủ công sao? Đừng lo lắng! Chỉ cần tham gia khóa học này, bạn cũng sẽ trở thành cao thủ Vibe Coding.

Đây là khóa học thực chiến giúp bạn nhanh chóng tạo ra các bản PPT chất lượng cao bằng AI và kết nối trực tiếp với thu nhập từ việc nhận dự án bên ngoài. Ngay cả những người không chuyên về thiết kế cũng có thể học từ cách sử dụng ChatGPT và Canva để tạo tài liệu thuyết trình, bản đề xuất, hồ sơ giới thiệu cho đến việc đăng ký trên các nền tảng thuê ngoài, thu hút khách hàng đầu tiên và định giá dịch vụ. Khóa học cung cấp một lộ trình thực tế với mục tiêu đạt mức thu nhập 2 triệu won mỗi tháng từ công việc phụ này.

AI Tech DNA Series: Nguyên lý cốt lõi cơ bản của máy tính dưới góc nhìn AI là bài giảng nhập môn được thiết kế để giúp bạn hiểu các khái niệm cơ bản về máy tính cần thiết trong kỷ nguyên AI một cách dễ dàng nhất. Bằng cách giải thích các nguyên lý cơ bản như CPU, bộ nhớ, thiết bị lưu trữ, mạng và cấu trúc dữ liệu thông qua các ví dụ so sánh thực tế và kết nối với góc nhìn AI, khóa học này sẽ xây dựng nền tảng vững chắc để bạn tiến xa hơn trong các lĩnh vực như Python, AI, bảo mật và điện toán đám mây.

Không biết lập trình cũng không sao. Khóa học này tập trung vào trải nghiệm tự tay tạo ra một ứng dụng Android có doanh thu quảng cáo chỉ trong một ngày bằng AI, và hoàn tất việc phát hành ứng dụng đó trên thực tế. Rất nhiều người thường dừng lại ở các bước: “Đã làm xong app rồi nhưng làm sao để tạo ra thu nhập?” “Định chèn quảng cáo thì bị vướng ở AdMob, chính sách hoặc khâu kiểm duyệt” “Bỏ cuộc ngay trước khi phát hành vì rắc rối ở phần chính sách bảo mật” Trong khóa học này, chúng ta sẽ vượt qua tất cả những “giai đoạn mà ai cũng bỏ cuộc” này: 👉 Ý tưởng → Tạo ứng dụng → Liên kết quảng cáo → Các yếu tố bắt buộc khi phát hành trên Store → Phân phối thực tế. Chúng ta chỉ việc ra lệnh cho AI và đưa ra quyết định. Mục tiêu là hoàn thành một ứng dụng có “cấu trúc tạo ra lợi nhuận thực thụ” chỉ trong vòng một ngày.

Các thao tác Excel của bạn có phức tạp và tốn nhiều thời gian không? Excel - công cụ thiết yếu cho công việc văn phòng Hãy khám phá [VOD] các hàm Excel và macro (mã VBA) ứng dụng Chat GPT. Nó sẽ trở thành trợ lý đắc lực cho công việc Excel của bạn.

Xây dựng hệ thống tự động giao dịch chứng khoán dựa trên API Kiwoom Securities từ đầu đến cuối bằng cách tận dụng các tính năng cốt lõi của Claude Code (MCP, Agents, Skills). Ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể làm được. Hãy bắt đầu với Claude Code ngay bây giờ!

Bài giảng Chat GPT dễ hiểu từ tác giả Bestseller "GPT 제너레이션"! "Thời đại AI thay đổi thế giới" - Tận dụng hay bị tận dụng? Cả giải thích chi tiết và cách sử dụng Chat GPT!

Hãy cùng nâng cao năng lực tìm kiếm mô hình ra quyết định hợp lý dựa trên tư duy toán học bằng cách thấu hiểu các yếu tố đa dạng của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu, đồng thời giải quyết các vấn đề thực tiễn thông qua việc sử dụng ChatGPT và lập trình không cần mã hóa (no-code)!

Đây là khóa học phát triển Claude Code theo dạng hướng dẫn từng bước, đủ dễ để người mới bắt đầu và những người mới làm quen với phát triển phần mềm cũng có thể theo học. Dựa trên kinh nghiệm giảng dạy trực tiếp cho nhà hoạch định, nhà thiết kế và người không chuyên về phát triển phần mềm, khóa học giúp bạn học xuyên suốt từ các ví dụ cơ bản không có trong sách đến các ví dụ phát triển ở trình độ trung cấp. Bạn sẽ trải nghiệm quy trình phát triển theo từng bước bằng Claude Code, từ Hello World, Lucky Draw, trang web quản lý menu quán cà phê được tối ưu cho từng thiết bị thông qua việc kết hợp thiết kế Claude với dữ liệu Excel, cho đến ứng dụng web SaaS có thể kết nối với DB và triển khai lên dịch vụ đám mây. Các nội dung hướng dẫn được cung cấp theo từng giai đoạn gồm lý thuyết/thực hành/dự án. Thông qua phần thực hành theo 6 cấp độ, bạn sẽ làm quen với phương pháp phát triển cộng tác cùng AI và trải nghiệm toàn bộ chu kỳ phát triển, từ triển khai lên đám mây đến vận hành.

Mỗi khi viết báo cáo, bạn có cảm thấy bế tắc không? Lãng phí thời gian vì không biết phải viết gì, phải sửa đi sửa lại nhiều lần vì logic không mạch lạc, và cuối cùng chỉ kịp hoàn thành sát nút trước thời hạn. Đây là thực trạng lặp đi lặp lại của rất nhiều nhân viên văn phòng và sinh viên. Bạn đã thử sử dụng ChatGPT, nhưng nó chỉ dừng lại ở mức viết hộ câu chữ, tạo ra những "văn bản nghe có vẻ ổn" chứ không phải là một "báo cáo tạo ra kết quả". Khóa học này hoàn toàn khác biệt. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng ChatGPT không chỉ như một công cụ làm thay, mà như một đối tác chiến lược giúp khuếch đại khả năng lập kế hoạch của bạn. ✔ Cách cấu trúc hóa việc định nghĩa vấn đề một cách rõ ràng ✔ Cách áp dụng framework để thiết kế luồng logic ✔ Cách tăng cường sức thuyết phục dựa trên dữ liệu ✔ Chiến lược nâng cấp thành báo cáo tập trung vào kết quả Trong suốt khóa học, bạn sẽ thực sự hoàn thành một bản báo cáo công việc của riêng mình. Đây không chỉ là lý thuyết suông mà là trải nghiệm thực chiến dẫn đến kết quả ngay lập tức. Ngoài ra, bằng cách tận dụng các tính năng mới nhất như Canvas và phân tích tệp tải lên, chúng tôi giúp bạn trang bị năng lực AI (AI Literacy) để không bị tụt hậu trong môi trường AI tạo sinh đang phát triển nhanh chóng. Sau khi tham gia khóa học này: Thời gian viết báo cáo sẽ giảm xuống, Logic trở nên chặt chẽ hơn, Và kết quả sẽ rõ rệt hơn. Hãy trải nghiệm khoảnh khắc khi báo cáo không còn là gánh nặng, mà trở thành vũ khí chứng minh năng lực của chính bạn.

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.