[Miễn phí] Notion MCP: Từ nhập môn đến ứng dụng

Đây không phải là khóa học chỉ đơn thuần thu thập thật nhiều prompt đa dạng, mà là khóa học giúp bạn nắm vững khung định hướng AI có thể áp dụng ngay cho mọi vị trí và mọi công việc. Ngay cả khi tải xuống các prompt theo từng loại công việc, trong thực tế bạn vẫn cần thời gian để tìm prompt phù hợp, điều chỉnh theo tình huống của mình và tiếp tục sửa lại kết quả. Thông qua khung prompt M·A·G·I·C, khóa học hướng dẫn bạn cách thiết kế mục đích, bối cảnh, ví dụ, tiêu chí hoàn thành và tiêu chí kiểm tra một cách toàn diện trong một lần. Từ báo cáo, đề xuất kế hoạch, phương án triển khai marketing, tóm tắt cuộc họp, email công việc cho đến tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, bạn có thể kết nối tất cả bằng một khung duy nhất, giảm bớt những cuộc trao đổi chỉnh sửa không cần thiết với AI và phát triển năng lực ứng dụng AI thực tiễn để thay đổi tốc độ làm việc ngay từ ngày mai.

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.

Tìm hiểu về kiến trúc LLM dựa trên Transformer và chiến lược sử dụng GPU, đồng thời thực hành trực tiếp quy trình phục vụ (serving) thực tế bằng vLLM. Khóa học bao gồm toàn bộ quy trình làm việc thực tế từ xây dựng đường ống hệ thống AI đến giám sát và sử dụng đa GPU, được thiết kế để người học có thể hiểu một cách trực quan thông qua hình ảnh và thực hành mà không cần các công thức phức tạp.

3 dự án tổng hợp 20 khái niệm được tuyển chọn sẽ tạo nên 80% kỹ năng n8n của bạn.

Đây là khóa học nhập môn giúp bạn tìm hiểu các khái niệm cốt lõi của Claude Code thông qua phép ẩn dụ về một văn phòng 3D. Từ việc thuê một chú rô-bốt vào văn phòng trống, gắn cho nó bộ não và trái tim, trang bị công cụ, quyền hạn, trí nhớ, cho đến khi nhiều chú rô-bốt cùng lập thành một nhóm — từng khái niệm một sẽ được mở ra như những khung cảnh trong văn phòng. Bạn sẽ nắm vững mọi khái niệm bằng cách trực tiếp thao tác trên giáo trình tương tác và hoàn thiện kỹ năng thông qua các bài thực hành ngay trên máy tính của mình.

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'.

Khám phá những hạn chế của LLM, các công nghệ mới nhất để khắc phục những hạn chế đó và triển vọng của các công nghệ trong tương lai.

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.

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.

[Khái niệm cốt lõi về công cụ lập trình AI] Khóa học nhập môn miễn phí

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.

< Lớp học Master WE CAN ChatGPT ALL-IN-ONE > #Công thức tăng trưởng được tiết lộ mới mỗi tuần #Từng bước một ngay từ đầu, trở thành chuyên gia AI của bạn

Bạn thường nghe nói "AI thật tuyệt vời", nhưng thực tế điều gì đang xảy ra và bản thân nên làm gì thì vẫn còn mơ hồ —— Đây chính là cuốn cẩm nang nhập môn thực tiễn dành cho những người như vậy. Phần 1 sẽ giải thích về những tiến bộ mới nhất của AI, cùng với Antigravity và Claude Code - những công cụ AI trực tiếp hoạt động ngay trên máy tính của bạn. Phần 2 sẽ trình diễn qua video quay màn hình toàn bộ quy trình tạo slide AI + video thuyết minh chỉ từ một bài viết duy nhất.

AI không còn là công cụ dành riêng cho các nhà phát triển hay chuyên gia nữa. Khoảng cách giữa "người dùng AI và người không dùng AI" đang ngày càng nới rộng trong mọi lĩnh vực, từ học sinh, sinh viên, người tìm việc cho đến nhân viên văn phòng, nhà hoạch định và lập trình viên. Khóa học này là một bản hướng dẫn sinh tồn thực chiến, tập trung vào: ✔️ Cách sử dụng AI như một công cụ để bùng nổ năng suất thay vì là một công nghệ thay thế ✔️ Các câu lệnh (prompt) có thể áp dụng ngay vào công việc, học tập, tìm việc, lập kế hoạch và phát triển phần mềm ✔️ Thay đổi tư duy cho những ai từng nghĩ "Dùng AI cũng bình thường thôi mà" trở thành bậc thầy AI Thay vì chỉ giải thích các tính năng đơn thuần, tôi sẽ chia sẻ dựa trên kinh nghiệm và các ví dụ thực tế về: 👉 Kiểu người nào sẽ sống sót trong kỷ nguyên AI 👉 Cách người đó thực sự sử dụng AI như thế nào

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.

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 khóa học hướng dẫn sử dụng các công cụ AI dựa trên CLI và MCP để triển khai các chức năng chiến đấu, UI, dữ liệu và máy chủ cho game idle Unity. Bạn sẽ học toàn bộ quy trình áp dụng Firebase, quảng cáo, thanh toán trong ứng dụng và Addressables để phát hành game di động lên Google Play.

Câu chuyện thực tế về một công ty AI Native do chính GolbinHacker, tác giả cuốn sách bán chạy 《Bài giảng Kỹ thuật Prompt xuất sắc nhất》 và là người đứng đầu Kakao AI TOP 100, trực tiếp điều hành. Cách thức chỉ với vỏn vẹn 2 lập trình viên xây dựng và vận hành dịch vụ, cùng những năng lực mới mà nhà phát triển và tổ chức cần trang bị trong kỷ nguyên AI sẽ được giải mã qua các ví dụ thực tiễn.

Khóa học này không tập trung vào việc dạy nhân viên văn phòng không chuyên về kỹ thuật học lập trình thuần túy, mà tập trung vào việc nuôi dưỡng khả năng trực tiếp giải quyết các vấn đề trong công việc bằng cách sử dụng các đại lý AI (AI Agent). Trước đây, khi có vấn đề phát sinh, bạn phải phụ thuộc vào bộ phận IT hoặc thuê ngoài phát triển, nhưng giờ đây là thời đại mà bạn có thể cùng AI thiết kế và tạo ra các bản mẫu (prototype) ngay lập tức để thực hiện tự động hóa công việc. Các năng lực cốt lõi cần thiết cho việc này là định nghĩa vấn đề, thiết lập chiến lược giải quyết thông qua cộng tác với AI và khả năng trực tiếp tạo ra các công cụ cần thiết. Đặc biệt, bằng cách sử dụng Codex CLI, những người đang sử dụng ChatGPT có thể thực hành lập trình theo hướng đại lý (agentic coding) ngay lập tức mà không tốn thêm chi phí, giúp những người không chuyên về kỹ thuật cũng có thể nhanh chóng tích lũy kinh nghiệm thực tế. Chương trình giảng dạy được cấu trúc theo từng bước, từ việc thấu hiểu những thay đổi trong kỷ nguyên đại lý AI đến các kiến thức cơ bản về phát triển, sử dụng terminal, lập trình agentic dựa trên Codex CLI, cấu trúc hóa vấn đề, phát triển ứng dụng web Django và tạo ra các ứng dụng tự động hóa công việc thực tế. Người học có thể đạt được năng lực tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại bằng cách trực tiếp tạo ra các ứng dụng có thể áp dụng ngay vào thực tế như danh sách việc cần làm (To-Do), bảng kiểm tra (checklist), quản lý lịch trình, biên bản cuộc họp và công cụ tóm tắt. Toàn bộ khóa học được thiết kế theo phương pháp micro-learning dạng mô-đun với các đơn vị ngắn, giúp người học tiếp thu nhanh chóng các nội dung cần thiết và có thể tái sử dụng ngay lập tức trong quá trình làm việc.

Làm chủ Claude Code như một chuyên gia từ những bước cơ bản. Bạn sẽ học các tính năng cốt lõi (CLAUDE.md · subagent · MCP · Hooks, v.v.), phát triển và triển khai một dịch vụ thực tế, sau đó hoàn thiện với phần phụ lục nền tảng dành cho người không chuyên và các bài giảng về cách sử dụng nâng cao.