Làm chủ hoàn toàn Prompt Engineering

Thấu hiểu bản chất của thống kê cơ bản cần thiết cho việc phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà không cần đến một công thức hay một dòng mã nào.

Giúp các lập trình viên junior sử dụng trí tuệ nhân tạo như một công cụ phát triển để hiểu toàn bộ quy trình phát triển từ lập kế hoạch, viết code, triển khai đến kiểm thử, từ đó trang bị năng lực Full-Spectrum cần thiết để tồn tại và phát triển trong kỷ nguyên AI.

Problematization (Vấn đề hóa) là một thuật ngữ cũng được dịch là đặt vấn đề, xây dựng vấn đề. Và nó cũng có thể được dịch là thiết lập vấn đề hoặc định nghĩa vấn đề. Đây là khái niệm bao gồm quá trình đặt câu hỏi từ góc độ mới về các sự kiện đã biết như yêu cầu hoặc tri thức thông thường, định nghĩa vấn đề và xây dựng cách thức giải quyết vấn đề đó. Vấn đề hóa phải là điểm xuất phát của mọi phát triển, nhưng đây vẫn là chủ đề chưa được thảo luận đầy đủ trong lĩnh vực phát triển. Việc thực hiện dự án hay phát triển chương trình thực chất cũng là việc lập kế hoạch giải quyết vấn đề. Nói cách khác, nó có liên quan đến vấn đề hóa. Để giải quyết vấn đề, trước tiên vấn đề phải được định nghĩa rõ ràng. Tuy nhiên, hầu hết các vấn đề được đưa ra dưới dạng yêu cầu mơ hồ. Do đó, cần có khả năng chuyển đổi yêu cầu mơ hồ thành vấn đề rõ ràng để giảm thiểu 'lãng phí phát triển' không cần thiết, làm cho cộng tác diễn ra suôn sẻ và nắm bắt đúng nhu cầu thực sự của người dùng. Khóa học này giúp rèn luyện 'tư duy cấu trúc' vấn đề thông qua các trường hợp thực tế và công cụ.

Khi xây dựng hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation: Tạo sinh tăng cường truy xuất) dựa trên AI tạo sinh hoặc LLM mà không đạt được hiệu suất mong muốn và không có giải pháp thích hợp, thì phải làm sao? Khóa học này sẽ trình bày các phương pháp cải thiện hiệu suất RAG dựa trên lý thuyết Cognitive Load (Tải trọng nhận thức). Thông qua khóa học này, bạn có thể hiểu được giới hạn của cửa sổ ngữ cảnh LLM và cách quản lý Cognitive Load một cách hiệu quả trong hệ thống RAG. Đây là một khóa học lý thuyết cấp độ thực tiễn, bao gồm các chủ đề như kích thước và thiết kế cấu trúc Chunk, kỹ thuật tạo Chunk chất lượng cao, tối ưu hóa động, đánh giá hiệu suất và các kỹ thuật thực chiến.

Bạn có thể học được khái niệm và phương pháp 'thiết kế dịch vụ' cần thiết khi lên kế hoạch cho ứng dụng hoặc dịch vụ web được xây dựng dựa trên LLM, một loại trí tuệ nhân tạo sinh (AI sinh).

"Chỉ đổi một cái tên thôi, mã đã khác rồi." Đã tổng hợp từ nguyên lý đến ví dụ về 'đặt tên dễ hiểu' – cốt lõi của mã dễ đọc. Tên dễ đọc là khởi đầu của sự hợp tác.

Đây là bài giảng giúp bạn có thể hiểu được ngay cả khi hoàn toàn không biết Lập trình an toàn (Secure Coding) là gì. Sau khi nắm vững các khái niệm lập trình an toàn cơ bản, bài giảng sẽ tập trung giải thích về bảo mật dịch vụ web. Đây là bài giảng từng được tổ chức dưới dạng chuyên đề đặc biệt do Đại học OO chủ trì. Với hơn 160 mã nguồn đi kèm chú thích phong phú, bài giảng giúp bạn nắm bắt chính xác các chủ đề và kỹ thuật cốt lõi có thể áp dụng ngay vào thực tế.

Nhanh chóng hiểu các khái niệm và cú pháp cơ bản của C.

👨‍🍳 Nấu mã như nấu ăn, sạch sẽ và ngon miệng! 『클린 코딩』 là lớp học nấu mã của lập trình viên giống đầu bếp, nơi học 클린 코딩 vui vẻ qua ví von ẩm thực. 🍽️

Giới thiệu các mẫu prompt cơ bản cho lập trình và các mẫu prompt API nâng cao để tận dụng trí tuệ nhân tạo.

Giải thích chi tiết về các mô hình ngôn ngữ đa dạng được phát triển trong quá trình từ khởi đầu của công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho đến các mô hình LLM hiện đại nhất.

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.

Tìm hiểu cách thu thập và phân tích các yêu cầu của người dùng để thiết kế dịch vụ LLM.

Xem xét những hạn chế của LLM, cách khắc phục và các chủ đề nghiên cứu mới nhất.

Tìm hiểu về các ứng dụng hoặc dịch vụ web có thể được xây dựng bằng cách sử dụng LLM.

Giải thích lý do cần thiết LLM, bối cảnh kỹ thuật và các khái niệm cơ bản.

Giải thích các nguyên lý cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT theo hướng lý thuyết.

Giảng dạy trực tiếp từ tác giả <프롬프트 엔지니어링>. Hãy thử sử dụng 챗GPT, 빙, Bard, 하이퍼클로바X một cách linh hoạt.

Để nhân viên văn phòng có thể chủ động và hiệu quả ứng dụng AI vào công việc, chúng tôi sẽ chia sẻ nhiều kỹ thuật giúp họ giảm thiểu các câu trả lời Hallucination (tức là những phản hồi sai lệch/không liên quan) và trích xuất chính xác câu trả lời mong muốn.

Học các kỹ thuật cốt lõi của 'Prompt Engineering' để có được câu trả lời chính xác mong muốn từ AI. Từ những bước đầu tiên của người mới bắt đầu đến ứng dụng thực tế của chuyên gia, hãy tối đa hóa khả năng sử dụng AI của bạn!

Thực hành ngay xu hướng AI tạo sinh mới! Cẩm nang cô đọng khóa Kỹ thuật Prompt.

Học cách ứng dụng AI và nâng cao hiệu suất phù hợp với tình huống công việc thực tế. (Tức là, không học những thứ như tự động tạo video ngắn.) Đây là khóa học thực chiến, giúp bạn học cách sử dụng AI như một công cụ nâng cao hiệu suất công việc đến mức tối đa, chứ không chỉ là một công cụ đơn thuần. Sử dụng đa dạng các loại AI tạo sinh như ChatGPT, Gemini, NotebookLM, Gesnpark, Skywork và các AI agent mới nhất để làm chủ toàn bộ quy trình từ ứng dụng prompt AI → phân tích dữ liệu AI → đến triển khai tự động hóa công việc bằng AI. Đây là lớp học tối ưu dành cho những người lập kế hoạch, nhà tiếp thị, quản lý, doanh nhân, v.v., những ai muốn nắm vững chiến lược nâng cao năng suất và hiệu suất công việc có thể áp dụng ngay vào thực tế.

Bắt đầu làm việc thông minh ở mọi nơi - từ di động đến PC! Ngay bây giờ, hãy vượt qua giới hạn sáng tạo nội dung với những công cụ AI Google tiên tiến nhất.

Học các kỹ thuật cốt lõi của 'Prompt Engineering' để có được câu trả lời chính xác mong muốn từ AI. Từ những bước đầu tiên của người mới bắt đầu đến ứng dụng thực tế của chuyên gia, hãy tối đa hóa khả năng sử dụng AI của bạn!

Có bao giờ sau buổi họp quan trọng với khách hàng, bạn tiếc nuối vì chỉ tập trung ghi chú thay vì giao tiếp bằng mắt, hoặc không thể ghi lại chính xác nội dung cuộc họp không? Đừng lo lắng nữa! Khóa học này sẽ giúp bạn tự tạo trợ lý CRM riêng, sử dụng Vibe Coding để AI tóm tắt nội dung chính và lưu trữ cuộc họp gọn gàng. Bạn sẽ học cách giảm đáng kể thời gian lập tài liệu, tối ưu năng suất và cách tân quản lý khách hàng.

Khóa học này là chương trình đào tạo tập trung vào kỹ năng đặt câu hỏi, giúp người học tự thiết kế các câu hỏi cần thiết trong công việc thực tế bằng ChatGPT, và mở rộng từ đó đến việc tạo ý tưởng, viết báo cáo và giải quyết vấn đề. Được cấu trúc theo hướng thực hành từ cách tạo câu hỏi tốt, workshop theo nhóm, tư duy dựa trên Why, đến tự động hóa mẫu câu hỏi, khóa học cung cấp chương trình nâng cao kỹ năng thiết kế câu hỏi và tư duy mà nhân viên văn phòng có thể áp dụng ngay tại hiện trường.

Bạn đang dùng ChatGPT, nhưng có khó để giải thích tại sao lại có câu trả lời như vậy không? "RAG, agent, fine-tuning... biết thuật ngữ nhưng khó giải thích chính xác" "Nghe các thuật ngữ liên quan đến LLM là không biết nói gì" "Trong các cuộc họp về AI, việc giải thích khái niệm luôn mơ hồ" Khóa học này được tạo ra chính xác cho những người như vậy. Đây là khóa học lý thuyết để hiểu LLM không phải như một 'công cụ' mà như một 'cấu trúc'. Không phải cách sử dụng ChatGPT hay Gemini, mà tạo ra tiêu chuẩn để có thể giải thích tại sao nó hoạt động như vậy.

Bài giảng nhanh chóng, đi thẳng vào trọng tâm dành cho những ai muốn sử dụng ChatGPT hiệu quả! Hãy cùng học nhanh thôi!

Có thể tự động hóa Excel mà không cần tải dữ liệu công ty lên? Tiết lộ bí quyết sử dụng AI giúp duy trì bảo mật và giảm thời gian làm việc!

Chia sẻ "công thức" tạo 프롬프트 cho 챗GPT. Chỉ cần áp dụng công thức này, bạn sẽ có vô số 프롬프트 tốt.

Chinh phục ChatGPT: Hướng dẫn AI cho người mới - Từ prompt, content, đến lập trình

Giới thiệu các mẫu prompt cơ bản cho lập trình và các mẫu prompt API nâng cao để tận dụng trí tuệ nhân tạo.

Người khác đã sử dụng ChatGPT trong cuộc sống thường ngày ra sao? Công bố các cuộc trò chuyện thực tế!

Mời bạn đến với thế giới lập trình đầy hấp dẫn, nơi bạn phân tích và trực quan hóa báo cáo tài chính chỉ bằng prompt. Không cần một dòng code nào, bạn tạo và triển khai dịch vụ chỉ bằng cách tham vấn với AI.

Khóa học này vượt xa trào lưu đơn thuần, bao gồm cả việc học có hệ thống cách cộng tác với các công cụ AI, xác minh và cải thiện chất lượng đầu ra, cũng như quy trình xây dựng và triển khai ứng dụng từ đầu đến cuối. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia, từ các lập trình viên quan tâm đến AI cho đến các trưởng nhóm muốn nâng cao năng suất của đội ngũ.

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.

Với 챗GPT, có thể làm được đến đâu? Series, Tạo ứng dụng giao dịch chứng khoán tự động và báo cáo đầu tư trên web!