Làm cách nào để ứng dụng giao hàng tìm được nhà hàng gần tôi?

Chúng tôi đã đề cập đến các khái niệm được xem xét khi di chuyển 20 tỷ mẩu dữ liệu được quản lý thông qua MongoDB hiện có sang MySQL.

Nhiều nhà phát triển backend đang sử dụng Redis, nhưng trên thực tế, họ thường chỉ sử dụng nó như một máy chủ bộ nhớ đệm (cache server) đơn giản. Có nhiều trường hợp dù biết các kiểu dữ liệu của Redis nhưng lại không biết cách áp dụng vào thực tế, hoặc thiếu kinh nghiệm trực tiếp triển khai các mô hình thực chiến như Khóa phân tán (Distributed Lock), Giới hạn tốc độ (Rate Limiting), hoặc không hiểu Redis dưới góc độ kiến trúc backend. Bản thân tôi cũng từng trăn trở về cách tận dụng Redis trong môi trường lưu lượng truy cập lớn khi phát triển các dịch vụ thực tế. Bởi vì việc chỉ đơn thuần biết các câu lệnh và việc giải quyết các vấn đề của dịch vụ bằng Redis là hai câu chuyện hoàn toàn khác nhau. Khóa học này bắt đầu từ các khái niệm cơ bản và cấu trúc dữ liệu của Redis, sau đó học cách triển khai từng bước các mô hình cốt lõi được sử dụng trong các dịch vụ backend thực tế. Đặc biệt, bạn sẽ học cách giải quyết các vấn đề thực tế sau bằng Redis: Chiến lược bộ nhớ đệm (Cache-Aside) để giảm tải cho máy chủ, Lưu trữ phiên phân tán (Session Store) để chia sẻ trạng thái đăng nhập, Khóa phân tán (Distributed Lock) để giải quyết vấn đề tranh chấp dữ liệu (concurrency), Giới hạn tốc độ (Rate Limiting) để ngăn chặn quá tải API, và Hệ thống bảng xếp hạng thời gian thực (Leaderboard) cho lượng người dùng lớn. Tất cả các bài thực hành đều được tiến hành trong môi trường máy chủ API thực tế dựa trên Python FastAPI. Thay vì chỉ học các câu lệnh CLI đơn thuần, bạn sẽ hiểu được Redis được sử dụng như thế nào trong hệ thống backend thông qua việc trực tiếp triển khai. Thông qua khóa học này, bạn sẽ có thể tận dụng Redis không chỉ như một bộ nhớ đệm đơn thuần mà còn là một công cụ cốt lõi để thiết kế kiến trúc backend.

Khóa học này được thiết kế dành cho các nhà phát triển, những người đam mê AI và các chuyên gia muốn phát triển các ứng dụng AI thực tế bằng cách sử dụng LangChain, OpenAI, Hugging Face và Python. Thay vì chỉ tập trung vào lý thuyết, khóa học này áp dụng phương pháp tiếp cận thực tế và định hướng dự án. Trong suốt khóa học, học viên sẽ trực tiếp xây dựng tổng cộng 15 ứng dụng AI hoàn chỉnh, bao gồm chatbot, công cụ phân tích CSV, hệ thống sàng lọc sơ yếu lý lịch, bot trích xuất hóa đơn, trợ lý hỗ trợ, công cụ tiếp thị, ứng dụng Text-to-SQL và nhiều ứng dụng khác. Tôi tạo ra khóa học này để giúp các khái niệm AI phức tạp trở nên dễ hiểu và giúp mọi người đều có thể tiếp cận với việc phát triển LLM hiện đại. Nhiều người học gặp khó khăn trong việc hiểu cách các công cụ như LangChain, embedding, hệ thống bộ nhớ, cơ sở dữ liệu vector và AI Agent tương tác với nhau trong các ứng dụng thực tế. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn từng bước thông qua các giải thích rõ ràng, các phiên lập trình thực tế và quy trình triển khai thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ tự tin hiểu cách thiết kế, xây dựng và triển khai các ứng dụng dựa trên AI bằng cách tận dụng các công nghệ AI tạo sinh mới nhất.

Khóa học này bắt đầu từ câu hỏi “Nếu tôi ở trên tàu Titanic, liệu tôi có thể sống sót không?”, từ đó phát triển một mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế và hoàn thiện một dự án full-stack để cung cấp dịch vụ đó trên web. Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình phát triển AI và web, từ xây dựng mô hình Deep Learning bằng PyTorch, thiết lập máy chủ backend với FastAPI, cho đến triển khai giao diện người dùng bằng Next.js.

Xây dựng trực tiếp một tác nhân AI chỉ với Python và một vòng lặp while, không cần framework. Lần lượt bổ sung thiết kế công cụ, thất bại và chi phí, bộ nhớ, phê duyệt của con người, đánh giá và giao diện web, để cuối cùng hoàn thiện một tác nhân lập trình nhỏ có thể tự sửa các bài kiểm thử bị lỗi.

Khóa học này nhằm mục đích hướng dẫn cách sử dụng Gemini API SDK mới nhất (@google/genai) trong môi trường Node.js và TypeScript. Bạn sẽ học cách sử dụng công nghệ đa phương thức (multimodal) để xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh và video. Chúng ta sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ cấp phát API key, thiết lập dự án cho đến việc gọi mô hình.

Chỉ trong 30 phút, hãy phát triển web full-stack dịch đa ngôn ngữ với ChatGPT API, và ngay cả khi bạn không hề biết gì về AI, hãy thử tích hợp trí tuệ nhân tạo tiên tiến nhất (ChatGPT API) vào sản phẩm của mình!

Mục tiêu của khóa học là giúp bạn làm quen với Python và GPT API phức tạp một cách dễ dàng nhất thông qua thực hành. Chúng ta sẽ sử dụng ChatGPT API mới nhất để phát triển AI tóm tắt video YouTube, sau đó sử dụng Streamlit để triển khai dưới dạng ứng dụng web.

Nếu bạn gặp khó khăn trong việc giải thích điều gì đang diễn ra bên trong khi sử dụng AI và embedding, khóa học này có thể là câu trả lời. Dựa trên kinh nghiệm của một nhà phát triển AI đang làm việc tại Thung lũng Silicon, khóa học giúp bạn hiểu nguyên lý của AI thông qua việc tự triển khai mọi thứ từ embedding, Word2Vec, vi phân tự động cho đến Transformer bằng mã nguồn.

Thư viện Channels là một thư viện nhắn tin thời gian thực được phát triển dựa trên triết lý của Django. Thông qua khóa học này, hãy nhanh chóng nắm vững những tinh túy của Channels.

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.

Không cần biết coding. Chỉ học VIBE Coding nửa ngày là làm được phần mềm không cần code. Cùng thực hành 10 ví dụ (Web Scraping, TTS, Chatbot, Game...), nắm AI coding mới nhất.

Sê-ri Bạn có thể làm được gì với ChatGPT?, Tạo ứng dụng tự động giao dịch chứng khoán và báo cáo đầu tư trên web!

Chúng tôi tạo và phân phối các ứng dụng cộng đồng bằng MERN Stack. (MongoDB, Express, React, Nút + Firebase)

Bạn có thể học cách xử lý khung dữ liệu (bảng) giống như câu lệnh SELECT của SQL bằng cách sử dụng Python.

Việc vận hành MongoDB trên Kubernetes không chỉ đơn thuần là đưa nó vào container. Có rất nhiều thứ mà bạn chỉ có thể hiểu rõ khi trực tiếp đối mặt, từ lưu trữ, mạng, quyền hạn cho đến tính khả dụng cao (High Availability). Khóa học này bao gồm toàn bộ quá trình cấu hình và vận hành MongoDB bằng cách sử dụng PSMDB (Percona Server for MongoDB) Operator trong môi trường AWS EKS. Mục tiêu của khóa học là giúp bạn tự tay tạo ra một cấu hình ở mức độ có thể vận hành thực tế, từ thiết lập cụm (cluster), cấu hình Replica Set cho đến sao lưu (backup) và giám sát (monitoring).

Thông qua khóa học này, bạn có thể tìm hiểu về SQL và cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, thiết kế cơ sở dữ liệu để ứng dụng thực tế, sử dụng cơ sở dữ liệu thông qua lập trình và các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

Bất kể lĩnh vực nào! Đây là bài giảng bao gồm những kiến ​​thức cơ bản cốt lõi mà các nhà phát triển phải biết trong thực tế một cách dễ hiểu + tập trung vào mã. Tôi đặc biệt giới thiệu khóa học này cho tất cả các nhà phát triển cấp dưới và những người tìm việc muốn phát triển.

Thông qua 5 dự án thực tế, bạn sẽ học cách phát triển ứng dụng web dữ liệu/học máy. Với Python và Streamlit, bạn có thể dễ dàng và nhanh chóng tạo và triển khai ứng dụng web. (Cập nhật tháng 6/2025)

Giới thiệu về hackathons và dự án, giờ hãy bắt đầu với Arduino, Python và Flask. Hãy cùng nhau tạo một dự án thú vị và thiết lập khuôn khổ cần thiết cho hackathon và dự án.