Khóa học nhập môn tập trung vào lý thuyết, giúp bạn học các nguyên lý cốt lõi của AI từ Python, phân tích dữ liệu đến machine learning, khai phá văn bản, deep learning và Transformer, đồng thời kiểm chứng các chủ đề chính thông qua thực hành.

Tự động hóa công việc với Claude giúp bạn tan làm sớm hơn! Đừng chỉ đặt câu hỏi cho Claude, hãy giao cho Claude những công việc thực tế. Bạn sẽ học cách tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại hằng ngày như Excel, tài liệu, biên bản cuộc họp, báo cáo, PPT…, qua đó rút ngắn thời gian làm việc. Khóa học tập trung vào các dự án thực tiễn, dễ dàng làm theo ngay cả khi bạn không biết lập trình và có thể áp dụng ngay vào công việc của mình.

Bạn có sử dụng ChatGPT, nhưng có phải bạn từng thấy khó giải thích tại sao lại cho ra câu trả lời như vậy không? “RAG, agent, fine-tuning… Tôi biết các thuật ngữ này nhưng khó có thể giải thích một cách chính xác” “Mỗi khi nghe các thuật ngữ liên quan đến LLM, tôi lại không biết phải nói gì” “Trong các cuộc họp về AI, việc giải thích khái niệm lúc nào cũng mơ hồ” Khóa học này được tạo ra dành cho chính những người như bạn. Đây là khóa học lý thuyết giúp bạn hiểu LLM không phải như một “công cụ” mà như một “cấu trúc”. Không phải là cách sử dụng ChatGPT hay Gemini, mà là xây dựng cho bạn nền tảng để có thể giải thích tại sao chúng lại hoạt động như vậy.

Thời đại AI chỉ đơn giản trả lời đã kết thúc. Giờ đây là thời đại của các LLM Agent có khả năng tự phán đoán và hành động. Khóa học này dành cho người mới bắt đầu, giúp bạn học bằng cách trực tiếp triển khai các nguyên lý và cấu trúc cốt lõi của agent chỉ trong 90 phút thực hành. Giảm thiểu lý thuyết phức tạp, khóa học tập trung vào thực hành qua mã nguồn, giúp bạn trực tiếp trải nghiệm “AI phán đoán và sử dụng công cụ như thế nào”. Hãy cùng bắt đầu bước đầu tiên trong tự động hóa AI, vượt ra ngoài kỹ thuật prompt engineering.

“Bước đầu tạo LLM tùy chỉnh của riêng bạn bằng phương pháp fine-tuning nhẹ dựa trên LoRA!” Khóa học này là khóa thực hành nhập môn, được thiết kế để ngay cả những người mới làm quen với LLM cũng có thể dễ dàng theo học. Giảm thiểu phần lý thuyết phức tạp, khóa học hướng dẫn từng bước toàn bộ quy trình: tải mô hình → áp dụng dữ liệu → huấn luyện → so sánh kết quả. Trong thời gian ngắn, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm quy trình của các kỹ thuật fine-tuning nhẹ mới nhất như LoRA và QLoRA, qua đó nắm bắt được cảm giác “À, thì ra fine-tuning LLM vận hành như thế này”. Ngay cả khi không có nhiều tài nguyên, hãy tự mình cảm nhận niềm vui khi tạo ra một LLM chuyên biệt cho lĩnh vực của riêng bạn!

Từ lý thuyết về RAG (Retrieval-Augmented Generation) đến RAG đa phương thức và RAG dựa trên tác tử mới nhất! Đây là khóa học chú trọng thực hành, được thiết kế để cả những người không chuyên cũng có thể dễ dàng hiểu được. Từ việc đánh giá các bài báo nghiên cứu đến triển khai mã nguồn thực tế, khóa học được thiết kế để ngay cả những người mới làm quen với RAG cũng có thể dễ dàng theo học.

Đây là khóa học giúp bạn nắm vững lý thuyết cơ bản về LLM cùng các công nghệ cốt lõi của LangChain và RAG. Bạn có thể dễ dàng học các công nghệ AI mới nhất được sử dụng trong thực tế, từ những kiến thức nền tảng về LLM!

Đây là khóa học dành cho người mới bắt đầu phân tích dữ liệu giá cổ phiếu. Hãy bắt đầu làm quen với việc phân tích dữ liệu giá cổ phiếu bằng Python!

Đây là khóa học hữu ích dành cho những ai muốn học cách sử dụng ChatGPT đồng thời học các cú pháp cơ bản của Python. Đây cũng là khóa học hữu ích dành cho những ai muốn học và hệ thống hóa các cú pháp cơ bản của Python.

Khóa học này giúp bạn học các lý thuyết cơ bản và thực hành về phân tích khai phá văn bản bằng Python. Khóa học giải thích các kỹ thuật phân tích dữ liệu khai phá văn bản cơ bản cần thiết trong thực tiễn hoặc khi viết luận văn.

Đây là khóa học miễn phí được thiết kế để giúp những người lần đầu làm quen với TEXTOM dễ dàng trang bị kỹ năng khai phá văn bản và phân tích dữ liệu lớn thông qua thực hành ví dụ, thay vì chỉ giải thích thiên về lý thuyết nguyên lý.

[Cập nhật tháng 11 năm 2026] Bổ sung trọn bộ 8 buổi bài giảng thực hành trực tiếp (khoảng 15 giờ)! Chỉ trong một khóa học, bạn sẽ nắm vững những kiến thức cơ bản về phân tích bài báo nghiên cứu bằng khai thác văn bản và dữ liệu lớn, từ thu thập và tiền xử lý dữ liệu, TF-IDF, mạng lưới, LDA, BERTopic, phân tích cảm xúc đến tổng hợp và diễn giải bảng kết quả. Ngay cả khi mới bắt đầu học Python, bạn vẫn có thể theo kịp với mã nguồn được cung cấp trên Colab.