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

Khóa học này là một quá trình học tập có hệ thống về kỹ thuật prompt engineering - công nghệ cốt lõi để sử dụng hiệu quả các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc trí tuệ nhân tạo sinh tạo. Từ lý thuyết cơ bản đến kỹ thuật thực chiến, cùng với các ứng dụng mới nhất và các vấn đề về bảo mật·đạo đức được đề cập một cách toàn diện, khóa học mang lại sự hỗ trợ thực tế cho tất cả các nhà phát triển dịch vụ dựa trên LLM, nhà khoa học dữ liệu và người lập kế hoạch AI.

Khái niệm “Problematization” (문제화) còn được dịch là đặt vấn đề (문제 제기), xây dựng vấn đề (문제짜기). Nó cũng có thể được dịch là thiết lập vấn đề (문제 설정) hoặc định nghĩa vấn đề (문제 정의). Đây là một khái niệm bao gồm quá trình đặt câu hỏi từ một góc nhìn mới về các sự thật đã biết như yêu cầu hoặc kiến thức thông thường, xác định vấn đề và xây dựng cách giải quyết vấn đề đó. Problematization nên là điểm khởi đầu của mọi quá trình phát triển nhưng vẫn là một chủ đề chưa được thảo luận đầy đủ trong lĩnh vực phát triển. Việc thực hiện một dự án hay phát triển một chương trình thực chất cũng là việc lập kế hoạch để giải quyết vấn đề. Nghĩa là, nó có liên quan đến problematization. Để giải quyết vấn đề, trước tiên vấn đề phải được xác định rõ ràng. Tuy nhiên, hầu hết các vấn đề được đưa ra dưới dạng các yêu cầu mơ hồ. Do đó, cần có khả năng biến các yêu cầu mơ hồ thành vấn đề rõ ràng để giảm thiểu 'lãng phí phát triển' không cần thiết, giúp hợp tác trôi chảy hơn 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 một khóa học giúp bạn hiểu được Secure Coding (mã hóa bảo mật) là gì ngay cả khi bạn hoàn toàn không có kiến thức về nó. Sau khi nắm vững các khái niệm cơ bản về mã hóa bảo mật, khóa học sẽ giải thích tập trung vào bảo mật dịch vụ web. Đây là bài giảng đặc biệt được tổ chức bởi Đại học OO. Với hơn 160 mã nguồn được trình bày kèm theo chú thích phong phú, khóa học giúp bạn nắm bắt chính xác các chủ đề và kỹ thuật cốt lõi có thể áp dụng ngay trong 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. 🍽️

Hiện đã là thời đại phát triển dựa trên AI. Do cần có cách tận dụng AI hiệu quả hơn để tạo ra mã và tài liệu chất lượng và chính xác hơn, chúng tôi đề xuất các phương pháp phù hợp.

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 tạo ra thẩm phán nhân tạo bằng cách kết hợp các framework đa tác nhân như CrewAI, LangChain, AutoGen cho phép triển khai công nghệ đa tác nhân dựa trên LLM, cùng với đồ thị tri thức và hệ thống suy luận.