Tác nhân AI tự động hóa công việc sử dụng ngay tại công ty (w. n8n, LangGraph)

Chỉ cần nói là AI sẽ trực tiếp thực hiện! Từ tệp tin, báo cáo cho đến email. Khóa học thực hành Claude Cowork giúp tự động hóa hoàn toàn mà không cần lập trình!

Khả năng vận dụng AI sẽ quyết định mức lương của bạn. Hãy để AI đảm nhận những công việc lặp đi lặp lại nhàm chán mà bạn vẫn làm hàng ngày. 'Tất tần tật về tự động hóa công việc' sẽ hướng dẫn bạn cách tạo ra một hệ thống tự động hóa tự xử lý công việc chỉ với vài cú nhấp chuột mà không cần kiến thức về lập trình. Bạn sẽ được giải phóng khỏi những công việc giấy tờ và sắp xếp dữ liệu tẻ nhạt, để trở thành một 'người làm việc giỏi bằng AI' luôn đi trước mọi người.

Hướng dẫn hoàn chỉnh để xây dựng hệ thống chatbot AI thông qua Langchain và RAG! Cung cấp lộ trình học tập có hệ thống cho công nghệ phát triển AI tạo sinh.

Khóa học này được thiết kế để người học có thể đồng thời phát triển lý thuyết cơ bản và khả năng ứng dụng thực tế nhằm thực hiện thành thạo các dự án mô hình hóa AI trong công việc. Người học sẽ hiểu được luồng tổng thể của dự án AI và trải nghiệm từng bước quy trình từ định nghĩa vấn đề → thiết kế mô hình → thu thập và tiền xử lý dữ liệu → trích xuất đặc trưng → huấn luyện và xác thực mô hình cùng với các bài thực hành. Ngoài ra, thông qua việc học cách lựa chọn và quản lý mô hình AI tối ưu trong các tình huống khác nhau, người học có thể xây dựng năng lực thực tế về AI có thể áp dụng vào môi trường kinh doanh thực tế. Thông qua khóa học này, người học có thể hiểu một cách có hệ thống toàn bộ quy trình dự án mô hình hóa AI và dựa trên đó tăng cường khả năng giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu.

Khóa học hoàn chỉnh về thực tập tại Thung lũng Silicon không lo bị thay thế ngay cả trong kỷ nguyên AI, thiết kế hệ thống của 30 công ty công nghệ lớn, & đóng góp thực tế cho mã nguồn mở. Bạn sẽ thiết kế và mở rộng quy mô 30 hệ thống thực tiễn dựa trên các ví dụ từ Netflix, Tesla, Meta, Tinder và nhiều công ty công nghệ lớn khác. Cuối khóa, bạn sẽ tự thiết kế dịch vụ của riêng mình từ kiến trúc → cơ sở dữ liệu → khả năng mở rộng.

Thông qua bài giảng này, bạn có thể tìm hiểu toàn bộ quy trình và phương pháp chuẩn bị cho kỳ thi tuyển sinh vào trường sau đại học ngành trí tuệ nhân tạo từ đầu đến cuối! Tôi cũng sẽ chia sẻ những nội dung hay giúp tăng khả năng đậu!

Nếu không có thời gian học hết khóa học trọn gói dài 32 giờ thì sao? Chúng tôi đã cô đọng 4 môn thi viết của kỳ thi Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn vào khoảng 4 giờ. Thông qua các câu hỏi biến thể từ đề thi trước đây, bạn có thể kết nối ngay kiến thức với nội dung thực tế thường xuất hiện trong đề thi. Ngoài ra, chúng tôi còn cung cấp tài liệu bài giảng 150p và ghi chú ôn tập cuối cùng 13p để xem tại phòng thi.

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.

Học tập một cách hệ thống các khái niệm cốt lõi và nguyên lý hoạt động của Học máy mô phỏng (Imitation Learning) và công nghệ VLA (Vision-Language-Action), vốn là nền tảng của Physical AI. Thông qua việc phân tích các ví dụ thực tế, hiểu rõ cơ chế tương tác của Physical AI với thế giới thực.

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.

Giáo trình giảng dạy riêng từng mô-đun, nhưng thực tế triển khai lại khác. Một giám đốc trung tâm SAP đang làm việc sẽ xây dựng một nhà máy sản xuất bánh bao giả định từ đầu đến cuối, đồng thời cho thấy FI·CO·SD·MM·PP thực sự được kết nối và vận hành như thế nào thông qua màn hình của một dự án triển khai thực tế.

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.

“Tự động hóa công việc… chẳng phải đó là việc của các nhà phát triển sao?” “Ngay cả khi học về tự động hóa, nếu không có kiến thức lập trình thì cuối cùng vẫn khó đúng không?” Không phải vậy đâu. Ngay cả khi bạn không phải là nhà phát triển, hay hoàn toàn không có kiến thức về lập trình, bạn vẫn có thể áp dụng tự động hóa vào chính công việc thực tế của mình. Đây là khóa học được tạo ra bởi một người từng là "kẻ ngoại đạo" không biết gì về lập trình, dành riêng cho những người mới bắt đầu khác. Ngay cả khi trình độ hiện tại của bạn chỉ dừng lại ở mức biết đặt câu hỏi cho AI, bạn vẫn hoàn toàn có thể hiểu và làm theo được. Chúng ta sẽ cùng nhau trực tiếp tạo ra các ví dụ tự động hóa đang được sử dụng trong thực tế, chẳng hạn như: tự động nhận báo cáo tóm tắt các bài báo chứa thông tin chuyên sâu hàng ngày, hay tự động phát hiện và thông báo các ngày kỷ niệm trong công ty. Thông qua quá trình này, bạn sẽ hiểu được “phương thức tự động hóa công việc”, từ đó dần dần nâng cao trình độ để có thể tự xây dựng hệ thống tự động hóa cho riêng mình. Hãy hoàn thành bước tự động hóa đầu tiên để áp dụng ngay vào công việc của bạn trong khóa học này.

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.

Chỉ với những bài hướng dẫn đơn giản thì rất khó để áp dụng vào thực tế. Bằng tất cả bí quyết trong nghề của mình, tôi sẽ truyền đạt một cách chắc chắn cho bạn phương pháp quản lý trạng thái phức tạp và cách thiết kế Multi-agent.

Học cách sử dụng AI thông qua các câu lệnh (prompt) có thể áp dụng vào công việc thực tế và chiến lược xây dựng tổ chức AX (Chuyển đổi AI). Bằng cách tiếp cận hệ thống theo đơn vị quy trình làm việc (workflow), bạn sẽ tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và hoàn thiện giải pháp tự động hóa tập trung vào thực tiễn, có thể áp dụng ngay tại hiện trường.

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.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu từ các thuật toán cốt lõi của hệ thống gợi ý đến triển khai thực tế. - Lọc dựa trên nội dung - Lọc cộng tác, triển khai mô hình gợi ý dựa trên deep learning - Triển khai Two-step recommender systems - Thực hành với PyTorch/RecBole - Kinh nghiệm thực tế và trực quan hóa kết quả gợi ý

AI chỉ giỏi đúng bằng bạn. Vibe coding hoàn hảo được hoàn thiện qua 3 bước: cách sử dụng AI → kiến thức nền tảng cốt lõi → phát triển dự án. Dành cho những ai muốn học vibe coding một cách bài bản, chúng tôi sẽ chia nhỏ và truyền đạt những khái niệm cốt lõi không thay đổi dù bạn sử dụng bất kỳ AI nào, theo cách ngắn gọn, dễ tiếp thu.

Dành cho những bạn đã hoàn thành trình độ SwiftUI trung cấp, giờ là lúc để tích hợp AI vào ứng dụng của mình. Với Apple Intelligence và framework FoundationModels, bạn sẽ hoàn thiện các ứng dụng AI on-device hoạt động ngay trên thiết bị mà không cần kết nối internet.