Khóa học hoàn thiện năng lực kỹ sư AI Native không thể bị thay thế trong kỷ nguyên AI: Thiết kế hệ thống Big Tech Hoa Kỳ, tư duy thuật toán & đóng góp thực tế cho mã nguồn mở.

Khoá học: thực chiến tích hợp RabbitMQ, Kafka, Redis với Python Flask, xử lý lưu lượng lớn và streaming thời gian thực.

Quản lý bộ nhớ Xcode & ARC, Ứng dụng Swift cơ bản (let/var·Optional) · hàm thuần túy·closure · hàm bậc cao (map/filter/reduce), và thiết lập môi trường thực hành Playground được học cùng lúc.

Chuẩn bị cho buổi phỏng vấn bằng cách sử dụng phương pháp phỏng vấn lập trình thuật toán của các công ty Big Tech Hoa Kỳ và thực hiện thông qua các chiến lược tạo sự khác biệt.

Trí tuệ nhân tạo, AI, Agent… nghe có vẻ ghê gớm, nhưng khi bắt tay vào làm thì không có gì to tát như bạn nghĩ. Do đó, tự tay hiện thực hóa các chức năng đơn giản là rất quan trọng. Thông qua các dự án thiết thực có thể ứng dụng thực tế tại công ty, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm đa dạng use case, đồng thời học được cách khai thác và vận dụng AI Agent.

Vượt ra ngoài những kiến thức cơ bản như thiết kế API, triển khai CRUD và xác thực JWT để tiến đến thiết kế kiến trúc Backend! Đây là khóa học nhập môn thiết kế hệ thống giúp bạn tạo ra 'kiến trúc Backend của riêng mình', để bạn có thể tự tin nói về kinh nghiệm thiết kế trong các buổi phỏng vấn.

Chỉ một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc bằng AI + tạo thu nhập phụ!!! Make - đỉnh cao của tự động hóa công việc, bạn đang do dự không biết bắt đầu từ đâu vì cài đặt và tính năng phức tạp? Hãy tự tay hiện thực hóa sự tự động hóa mà bạn mơ ước với khóa học từng bước dễ dàng ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể theo học.

Gần đây, Nano Banana? Gemini 3.0? đã trở nên nổi tiếng đến mức bạn không thể không biết. Trong khóa học này, bạn có thể tìm hiểu tất cả thông qua Gemini API.

Tìm hiểu các thành phần chung của dịch vụ quy mô toàn cầu thông qua các bài báo, sách và bài báo nổi tiếng.

Khi xem bài giảng về mã hóa nhân bản, bạn có thắc mắc tại sao công nghệ này lại được sử dụng không? Tôi sẽ vẽ cho bạn bức tranh toàn cảnh về phát triển phụ trợ!

LLM và Agent là những công nghệ nền tảng của các AI như ChatGPT. Hiện tại, LLM là công nghệ tiến gần nhất đến AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát). Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ LLM và Agent dưới góc nhìn của một người bình thường.

Bạn có thể trực tiếp thực hành tạo tự động vô hạn các tín hiệu giao dịch coin bằng cách sử dụng ChatGPT và Python, đồng thời thực hiện quy trình backtest và xác thực chúng. Ngoài ra, bạn có thể học cách kết hợp tất cả các chiến lược được AI tự động tạo ra thành một chiến lược duy nhất và áp dụng nó vào giao dịch thực tế.

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

AI có thể thay mặt tôi viết bài trên Slack và Notion sao? Hãy làm việc thông minh hơn với MCP, công nghệ vượt qua những giới hạn của AI truyền thống!

Đây là hướng dẫn thực hành về cách sử dụng Model Context Protocol (MCP) để liên kết với IntelliJ và phát triển nhanh hơn.

Dạo này bạn vẫn còn tự tay code à? Giờ đây là thời đại ngại cả việc code bằng Vibe! Hãy trở thành chuyên gia tự động hóa AI với n8n mà không cần code. Hướng dẫn thiết kế workflow tự động hóa áp dụng ngay vào thực tế Chiến lược tự động hóa tập trung vào thực chiến để tối đa hóa hiệu quả công việc. Xây dựng workflow trực quan với n8n và trải nghiệm sự đổi mới trong công việc

Tự động hóa tạo YouTube Shorts bằng AI!! Học cách tự động tạo YouTube Shorts bằng n8n từ con số 0. Tự tay xây dựng quy trình vận hành một lần từ: Văn bản → Hình ảnh/Âm nhạc → Tạo video → Tải lên. Thực hành phân biệt chế độ thử nghiệm/chế độ thực tế và các mẹo tiết kiệm chi phí. Hoàn thành 3 mẫu tự động hóa (template) có thể sử dụng ngay sau khi kết thúc bài học. Hướng dẫn tỉ mỉ từ cách sắp xếp các node để những người không biết lập trình cũng có thể làm theo. Hãy cùng bắt đầu tự động hóa sản xuất YouTube Shorts bằng AI nhé!

Oracle DB kiến trúc cung cấp hướng dẫn cốt lõi giúp bạn hiểu cơ chế bên trong và phát triển thành chuyên gia về hiệu suất điều chỉnh và phân tích hiệu suất.

Khóa học này bao gồm toàn bộ quy trình thiết kế và triển khai dịch vụ AI tạo sinh tập trung vào LangChain 1.0 và LangGraph thông qua các bài thực hành từng bước. Vượt xa việc chỉ gọi LLM đơn thuần, bạn sẽ trực tiếp xây dựng kiến trúc hệ thống AI có khả năng vận hành bao gồm kiến trúc dựa trên agent, quản lý trạng thái (State), bộ nhớ, streaming, middleware và Human-in-the-Loop. Thông qua thực hành với hệ thống RAG dựa trên dữ liệu tài liệu·PDF·web, SQL Agent (Chinook DB), Agent dựa trên tool calling, multi-agent theo mô hình Supervisor, và workflow dựa trên state machine sử dụng LangGraph Graph API, bạn sẽ xây dựng pipeline agent có thể tái sử dụng và áp dụng ngay vào thực tế công việc. Ngoài ra, thông qua structured output (dựa trên Pydantic), agent middleware (Summarization, HITL, Retry, bảo vệ PII), streaming theo token/bước, bạn sẽ hoàn thiện ứng dụng AI tạo sinh với độ ổn định·khả năng mở rộng·tính kiểm soát đáp ứng yêu cầu của dịch vụ thực tế. 👉 Dành cho những ai muốn hiểu chính xác cấu trúc nội bộ và luồng thực thi của LangChain/LangGraph 👉 Dành cho những ai muốn triển khai RAG·Agent theo cấu trúc dịch vụ thực tế chứ không chỉ là "demo" 👉 Đây là khóa học tối ưu cho những ai cần lộ trình thực tế bao quát từ agent dựa trên trạng thái, tự động hóa SQL·tài liệu, đến orchestration multi-agent.

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.

Câu chuyện vận hành SQL Server dễ dàng và thú vị từ Microsoft Certified Trainer! Giải thích từng bước các kỹ thuật vận hành cốt lõi thực sự cần thiết tại chỗ mà bạn có thể học và sử dụng ngay, để ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng hiểu được.

Sử dụng nguyên lý hoạt động và công cụ phát triển của Microsoft 365 Copilot Agent, bạn có thể học một cách có hệ thống cách thiết kế và mở rộng các agent hoạt động theo cách bạn muốn. Trong Chương 1, chúng ta sẽ tổng hợp các khái niệm và nguyên lý cần thiết trước khi tạo agent; trong Chương 2, chúng ta sẽ xem xét các loại agent và công cụ phù hợp với các kịch bản khác nhau; sau đó, trong Chương 3, hãy tự mình triển khai agent của riêng bạn bằng cách sử dụng Agent Builder, SharePoint Agent và Copilot Studio. Từ cơ bản đến thực hành, chỉ với khóa học này, bạn có thể kết nối tiềm năng của Copilot Agent vào công việc thực tế!

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 vẫn nghĩ M365 Copilot chỉ là một 'công cụ hỗ trợ'? Giờ đây là kỷ nguyên 'trực tiếp tạo ra M365 Copilot'. "Bạn đã thử Microsoft 365 Copilot chưa?" Tóm tắt cuộc họp, soạn thảo tài liệu, sắp xếp email... tiện lợi thật đấy, nhưng liệu chỉ với những điều này có thể nói rằng AI thực sự 'đang làm việc thay bạn' không? Nếu con người vẫn phải thiết kế quy trình, di chuyển tệp và nhấn nút, thì AI vẫn chỉ là một trợ lý. Cách thoát khỏi vai trò người dùng M365 Copilot để trở thành người 'trực tiếp tạo ra M365 Copilot'. Chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thiết kế và triển khai 'Copilot thực thi' của riêng bạn bằng cách kết hợp các tính năng mạnh mẽ của Copilot Studio và Azure AI (như AI Foundry, AI Search, Speech, Custom Models, v.v.).