Kỹ thuật Context Engineering để tạo ra AI Agent chất lượng cao

Dành cho cả người không chuyên: Dự án thực hành Vibe Coding cùng AI

Bạn sẽ học từng bước từ các khái niệm cơ bản về LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) cho đến cách tinh chỉnh mô hình Llama 2, LLM hiệu suất cao, trên tập dữ liệu bạn chọn.

AI Agent – tổng hợp công nghệ AI tiên tiến nhất! Qua việc hiện thực hóa các AI Agent đa dạng, cùng tìm hiểu cách tự tạo AI Agent bằng LangGraph.

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.

Đây là bài giảng trong đó bạn tìm hiểu khái niệm về mô hình Gemini của Google và cách sử dụng API Gemini cũng như tạo các ứng dụng AI khác nhau bằng Streamlit.

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.

Khóa học hướng dẫn cách xây dựng hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) thực tiễn khi tạo chatbot tổng đài AI (AICC).

Trong quá trình thực hiện các dự án triển khai nhiều AI Agent khác nhau bằng LangGraph, tôi học được cách tạo ra một AI Agent thực tế bằng LangGraph.

Đây là bài giảng về cách tạo bot giao dịch chứng khoán tự động bằng cách sử dụng API xing của eBest Investment & Securities. Tạo bot giao dịch chứng khoán tự động của riêng bạn tự động giao dịch 365 ngày một năm.

Đây là khóa học tìm hiểu khái niệm và cách ứng dụng thư viện LangChain, đồng thời tự tạo ChatGPT của riêng mình bằng thư viện LangChain.

Đây là khóa học giúp bạn tìm hiểu phương pháp cào dữ liệu trang web sử dụng ChatGPT. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi mà ChatGPT sẽ tạo ra.

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.

Đây là khóa học giúp bạn tìm hiểu các phương pháp tự động hóa công việc đa dạng sử dụng ChatGPT (Excel, PPT, crawling, xử lý ảnh) và kiến thức cơ bản về Python để tự động hóa công việc. Hãy trải nghiệm trước tương lai thay đổi do ChatGPT tạo ra.

Khóa học này giúp bạn học cách triển khai các bài báo deep learning, bằng việc tự xây dựng từ đầu luận văn GPT-1 (Improving Language Understanding by Generative Pre-Training) dùng TensorFlow 2.0.

Đây là khóa học giúp bạn học cách tạo ra nhiều chiến lược đầu tư định lượng khác nhau bằng ChatGPT. Hãy thử tạo chiến lược đầu tư định lượng của riêng bạn bằng ChatGPT.

[Khám phá ý tưởng - thu thập dữ liệu - xác minh thông qua kiểm tra ngược] quy trình phát triển đồng xu tiền điện tử Bitcoin có thể tạo ra lợi nhuận tự động, nguyên tắc của chiến lược đầu tư AIS1 và AIS2 do người hướng dẫn phát triển, lựa chọn cổ phiếu, mua và bán RBI và Đây là khóa học mà bạn có thể tìm hiểu mã nguồn để kiểm tra lại và thực thi bot.

Là khóa học giúp bạn tìm hiểu phương pháp tự động hóa công việc bằng MCP (Model Context Protocol) qua các trường hợp đa dạng (Playwright crawling, Figma design, Notion data organization, Excel data analysis).

Khóa học này củng cố các khái niệm cơ bản về học tăng cường thông qua các nghiên cứu lý thuyết thiết yếu về học tăng cường sâu và tìm hiểu chi tiết các nguyên tắc của học tăng cường sâu thông qua thực hành triển khai mã thực tế bằng TensorFlow.

Từ những kiến ​​thức cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong học sâu cho đến các mô hình mới nhất, Transformer và BERT, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc và phương pháp ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong học sâu (NLP) thông qua nhiều ví dụ khác nhau và thực hành triển khai mã.

Tìm hiểu tất cả các quy trình cần thiết từ A đến Z để tạo và vận hành một coinbot giao dịch tiền điện tử tự động. (Thông tin cơ bản về cách sử dụng API trao đổi, phân phối bằng AWS) Bạn cũng có thể tìm hiểu các chiến lược đầu tư (chẳng hạn như sử dụng Kimchi premium) có thể tạo ra lợi nhuận không rủi ro khoảng 10% mỗi năm bằng cách sử dụng các đặc điểm cấu trúc của thị trường tiền điện tử.

Đây là bài giảng trong đó bạn tìm hiểu khái niệm về mô hình Gemini của Google và cách sử dụng API Gemini cũng như tạo các ứng dụng AI khác nhau bằng Streamlit.

Tìm hiểu các phương pháp thu thập và phân tích yêu cầu của người dùng để lập kế hoạch cho dịch vụ LLM.

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.

Khóa học này sẽ hướng dẫn cách tạo ảnh dùng DALL-E 3. Qua tính năng cơ bản, chiến lược prompt 3 bước, cùng thực hành tạo ảnh thực tế, học viên sẽ trở thành người tạo ảnh sáng tạo.

Khóa học này là một bài giảng thực hành hướng dẫn cách sử dụng cơ bản công cụ trí tuệ nhân tạo Cursor AI và cách áp dụng nó vào việc xây dựng trang web thực tế. Người học sẽ được tìm hiểu về môi trường phát triển dựa trên AI, đồng thời trải nghiệm các tính năng viết mã và tự động hóa bằng Cursor. Khóa học được thiết kế không chỉ dừng lại ở việc học các tính năng của công cụ, mà còn giúp người học rèn luyện kỹ năng thực tế thông qua dự án xây dựng trang web thực tế. Ngoài ra, khóa học còn bao gồm các yếu tố cơ bản thường dùng trong quá trình tạo trang web như HTML, CSS, JavaScript và các phương pháp phát triển hiệu quả bằng tính năng hỗ trợ của AI, giúp ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng theo kịp. Sau khi hoàn thành khóa học này, người học sẽ có khả năng hiện thực hóa ý tưởng một cách nhanh chóng và hoàn thiện trang web bằng cách sử dụng Cursor AI. Đây sẽ là bước đệm tuyệt vời để thích nghi với môi trường phát triển hiện đại nhất.

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

Bài giảng giải thích lý do tại sao hệ thống điều phối (harness) lại quan trọng hơn cả mô hình thông qua kiến trúc của Claude Code. Đồng thời, nội dung cũng đề cập đến cách thiết kế hệ thống làm việc của Claude Code với 6 cấu trúc: Context Harness, Permission Harness, Verification Harness, Tool Harness, Subagent & Worktree Harness, và Debugging Harness. Sau đó, bài giảng sẽ kết nối các yếu tố như CLAUDE.md, quản lý phiên làm việc, kiểm soát codebase lớn, vận hành song song worktree, phân tích nhật ký lỗi, cho đến việc truy vết vấn đề về biến môi trường và phạm vi thiết lập, từ đó thiết lập các tiêu chuẩn để có thể áp dụng Claude Code liên tục trong thực tế công việc Backend và DevOps.

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Đây là chương trình đào tạo về cách sử dụng Gemini được cung cấp trong các phiên bản Google Workspace Business trở lên. Tài liệu này ít mang lại lợi ích cho người dùng cá nhân có địa chỉ id@gmail.com và cũng không thể sử dụng trên Google Workspace Starter. Chúng tôi sẽ giải thích các tính năng và phương pháp mà người dùng Google Workspace Business trở lên tại các công ty có thể áp dụng Gemini vào công việc thực tế. Nội dung cập nhật mới nhất sẽ được quản lý liên tục. Vui lòng kiểm tra các nội dung cập nhật hoặc thay đổi định kỳ ngay cả sau khi đã hoàn thành khóa đào tạo.

Lập trình Vibe đang hot hiện nay! Bạn có thể học cách phát triển và triển khai website (Next.js) chỉ với một cú click! bằng cách sử dụng công cụ AI. Chúng tôi sẽ hướng dẫn cả cách phát triển miễn phí bằng Google Gemini pro.

Chúng tôi xin công khai "video onboarding" dành cho các nhà hoạch định và phát triển mới gia nhập công ty, mô tả đúng "phương thức làm việc thực tế" của chúng tôi. Video này hướng dẫn cách thiết kế màn hình dịch vụ mà không cần designer, và cách tạo UX Flow để làm prototype ngay cả khi bạn không biết dùng Figma. Công ty chúng tôi đang tối đa hóa năng suất bằng cách tạo prototype nhanh chóng khi lập kế hoạch dịch vụ, từ đó đưa ra quyết định nhanh, chốt các tính năng cần thiết và ứng dụng trực tiếp vào phát triển Front-end. Nếu nhận được phản hồi tốt, tôi sẽ đăng thêm các bài giảng khác về "phương thức làm việc thực tế" này.

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.

Triển khai từng bước từ lý thuyết đến code cho PixArt dựa trên Transformer mới nhất và SANA thích ứng nhẹ. Dựa trên DDPM·DDIM·LDM·DiT đã đề cập trong phần I·II, hoàn thành theo hướng thực hành từ kết nối text encoder, sampler (DDIM/ODE), điều chỉnh v-prediction/CFG, đến fine-tuning phong cách dữ liệu quy mô nhỏ.

Học cách dùng chatGPT tự động hóa công việc MS Office phổ biến để tăng đột phá năng suất làm việc.

Thời đại ích kỷ, nơi chỉ những người biết cách tận dụng AI đúng cách mới có thể tạo ra thu nhập. Khái niệm cơ bản về phát triển web tạo lợi nhuận & hướng dẫn thực tế mà bạn nhất định phải biết để giao việc cho các AI Coding Agent một cách "chuẩn chỉnh". Từ tư duy có thể lập trình mà không cần viết một dòng code nào, đến phương pháp thực tế để tạo ra sản phẩm với giá 0 đồng, và cả những nội dung về việc thành lập doanh nghiệp thực tế cũng như xử lý thuế. Đây là hướng dẫn lập trình web tạo lợi nhuận bằng AI chứa đựng những hiểu biết sâu sắc được tích lũy từ thực tế.

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.

Khóa học này là một masterclass thực hành hoàn chỉnh phân tích sâu sự phát triển công nghệ cốt lõi của AI tạo sinh từ LDM(Latent Diffusion Model) đến DiT(Diffusion Transformer). Chúng ta sẽ trực tiếp phân tích nguyên lý học tập dựa trên không gian tiềm ẩn của LDM, cấu trúc của Stable Diffusion, và phương thức triển khai của Diffusion Transformer mới nhất thông qua các bài báo và code. Học viên sẽ trực tiếp triển khai các mô hình LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT dựa trên PyTorch, đồng thời học một cách có hệ thống các xu hướng mới nhất và sự tiến hóa cấu trúc của mô hình tạo sinh.

Khóa học này là một masterclass thực chiến tập trung vào việc chinh phục hoàn toàn quá trình tiến hóa của Diffusion Model thông qua các bài báo và mã nguồn. Học viên sẽ học từ nguyên lý bài báo đến việc trực tiếp triển khai các mô hình cốt lõi của AI sinh tạo như DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model) và DDIM. Khóa học phân tích từng bước bối cảnh xuất hiện của từng mô hình, công thức toán học, cấu trúc mạng (U-Net, VAE, Transformer), quá trình học (Noise Schedule, Denoising Step), và những ý tưởng dẫn đến cải thiện hiệu suất. Học viên sẽ trực tiếp lập trình tất cả các mô hình dựa trên PyTorch, không chỉ dừng lại ở việc hiểu bài báo mà còn có được 'khả năng thực tế để tái tạo và ứng dụng'. Ngoài ra, thông qua việc so sánh sự khác biệt và dòng chảy phát triển giữa các mô hình, học viên sẽ hiểu rõ cách chúng được mở rộng. Khóa học này kết hợp lý thuyết·mã nguồn·thực hành thành một, cung cấp hành trình để nghiên cứu viên·nhà phát triển·nhà sáng tạo đều có thể học hỏi một cách có hệ thống về sự tiến hóa của mô hình sinh tạo. Hãy bắt đầu ngay bây giờ trải nghiệm vượt qua việc 'đọc' bài báo, trực tiếp triển khai để 'hiểu và tái sáng tạo'.

[Giải quyết vấn đề hỏi đáp tức thì cùng Kim Jae-sung xuất thân từ McKinsey: Chúng tôi sẽ cùng bạn giải quyết vấn đề của bạn] Bắt buộc! Khóa học cần học trước: Khóa học đặc biệt về Năng lực giải quyết vấn đề & Nghiên cứu dẫn đầu với AI của Kim Jae-sung xuất thân từ McKinsey https://inf.run/LmvrD 'Tạm biệt những khóa học chỉ có lý thuyết!' Video giải pháp kỳ diệu giải quyết các vấn đề thực tế ngay tại chỗ! Đây là video trong đó Kim Jae-sung, xuất thân từ McKinsey và là chuyên gia AI, trực tiếp gặp gỡ từng người một theo hình thức hỏi đáp tức thì 1:1 để cấu trúc hóa và giải quyết vấn đề của bạn. Từ những băn khoăn về định hướng nghề nghiệp hay những lo lắng nhỏ nhặt, cho đến những câu chuyện siêu lớn như hướng cải thiện về AI và toàn bộ ngành công nghiệp đang làm rung chuyển thế giới! Sẽ được upload dưới dạng có thể mua từng video riêng lẻ. Chúng tôi cũng cung cấp cơ hội tham gia thực tế bằng cách bốc thăm một số lượng nhất định mỗi quý cho các học viên trả phí! (Càng học nhiều khóa học đa dạng của Kim Jae-sung thì xác suất trúng thưởng càng cao!) [Concept] Đây là hình thức gặp gỡ 1:1 và hỏi đáp tức thì với từng người, với concept là chuyên gia ngành và chuyên gia chiến lược gặp nhau để cùng tiếp cận đáp án. Mức độ hài lòng của những người đã tham gia thực tế cũng rất cao. (Bạn có thể xem và nghe trong phần cảm nhận!) Điểm cốt lõi của series video này là mặc dù Kim Jae-sung - chuyên gia chiến lược - không nhận được chủ đề trước, nhưng từ góc độ chiến lược, hai bên cùng đặt câu hỏi và trả lời để tiến gần đến đáp án. Không dựa vào cảm tính và kinh nghiệm mà dựa trên chiến lược và cấu trúc hóa Hãy trải nghiệm giải pháp kỳ diệu khiến bạn tự nhiên phản ứng "Cái này được đấy?" hhhh! Phiên bản miễn phí (~10 phút) sẽ được công khai cho tất cả mọi người, phiên bản đầy đủ sẽ được công khai cho học viên khóa học Inflearn hoặc người đăng ký 'Thành viên Premium' kênh YouTube [Giải quyết vấn đề của Kim Jae-sung]. Nếu bạn muốn tham gia, vui lòng gửi email đến jaesung_kim@jcurvepartners.ai với tiêu đề [Đăng ký Coffee Chat] Trong email, vui lòng ghi rõ tên, tuổi, thông tin liên lạc (số điện thoại di động), nghề nghiệp và số năm kinh nghiệm (sinh viên cũng được), lý do đăng ký chi tiết và đính kèm ảnh chụp màn hình khóa học Inflearn mà Kim Jae-sung giảng dạy. Chúng tôi sẽ liên lạc khi bạn trúng thưởng. (Thông tin cá nhân của những người không trúng thưởng sẽ được hủy ngay sau 3 tháng) Khi xuất hiện trên video, có thể sử dụng tên giả hoặc không tiết lộ tên công ty, nhưng nếu muốn che mặt bằng mosaic, biến đổi giọng nói hoặc các chỉnh sửa khác thì không thể xuất hiện. Khi đồng ý quay video, sẽ được coi là đã đồng ý việc video được tái chế và sử dụng trên Inflearn cũng như kênh YouTube của Kim Jae-sung.

[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).