Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

2026 Bootcamp: Generative AI, LLM Apps, AI Agents, Cursor AI

Bootcamp 2026: Generative AI, Ứng dụng LLM, AI Agent, Cursor AI

Bootcamp 2026: Generative AI, Ứng dụng LLM, AI Agent, Cursor AI

Từ con số 0 đến trình độ chuyên nghiệp: nắm vững những yếu tố then chốt về Generative AI, Ứng dụng LLM, AI Agent và Cursor AI.

4.4
(3,980 đánh giá)
37,142 học viên
Giảng viên
Julio Colomer
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
99.000đ 349.000đ -72%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
86.0 giờ video
794 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 07/06/2026

Bạn sẽ học được gì

Những yếu tố then chốt của Generative AI, Ứng dụng LLM, AI Agent và Trợ lý AI như Cursor & Claude Code.
Ứng dụng LLM và AI Agent với LangChain, CrewAI, LangGraph và LangSmith.
Cách xây dựng ứng dụng không cần viết code bằng Cursor AI, Claude Code và các công cụ khác.
Cách xây dựng Ứng dụng LLM Đa phương thức và Đa tác tử mới.
Cơ hội và thách thức của AI đối với doanh nghiệp, startup và việc làm.
Ứng dụng RAG Chuyên sâu: Ứng dụng Full Stack RAG và Kỹ thuật Nâng cao.
Cách quản lý LLMOps: Quan sát, Đánh giá, Kiểm thử, v.v.
Cơ hội nghề nghiệp được mở ra bởi Trí tuệ Nhân tạo.
Các bước để trở thành Kỹ sư Trí tuệ Nhân tạo.
Cách đưa Trí tuệ Nhân tạo vào doanh nghiệp của bạn.
Những yếu tố then chốt để xây dựng và triển khai Ứng dụng LLM và AI Agent.
Kiến trúc của Ứng dụng LLM chuyên nghiệp.
Kỹ thuật RAG (Retrieval Augmented Generation).
Tác tử Trí tuệ Nhân tạo. Tác tử Động. Đa Tác tử.
LangChain cơ bản và nâng cao, LCEL, LangChain v1.0. LangSmith, v.v.
LCEL (LangChain Expression Language) chuyên sâu.
Phân tích các giải pháp thay thế LangChain: LlamaIndex, OpenAI API, v.v.
Framework Deep Agents mới để xây dựng siêu tác tử.
Cách sử dụng các LLM thay thế: OpenAI, Anthropic, Google, Grok, Deepseek, v.v.
Cơ sở dữ liệu vector: Postgres, Pinecone, Chroma, FAISS, DeepLake, v.v.
Ứng dụng Full-Stack: Nextjs và FastAPI.
Triển khai chuyên nghiệp: Vercel và Render.
Triển khai tạm thời: Streamlit, Agent Chat UI.
Lưu trữ đám mây: AWS S3.
Cách áp dụng các nguyên tắc của Trí tuệ Nhân tạo Có trách nhiệm.
Công cụ hàng ngày của Kỹ sư AI: Jupyter Notebooks, Python, Terminal, Github, Codespaces, v.v.

Yêu cầu

Không yêu cầu kiến thức kỹ thuật trước đó.
Học viên có chút kiến thức nền sẽ nâng cao sự chuẩn bị chuyên môn.

Đối tượng phù hợp

Dành cho học viên và chuyên gia, có và không có kinh nghiệm trước đó.
Học viên không có kiến thức nền, quan tâm đến việc tận dụng cơ hội nghề nghiệp mở ra bởi lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo.
Nhà điều hành quan tâm đến việc đưa Trí tuệ Nhân tạo vào công ty.
Chuyên gia Machine Learning, Deep Learning và Khoa học Dữ liệu muốn mở rộng cơ hội nghề nghiệp sang lĩnh vực Generative AI và Ứng dụng LLM.
Nhà phát triển phần mềm ứng dụng muốn mở rộng cơ hội nghề nghiệp bằng cách học phát triển Generative AI và Ứng dụng LLM.

Nội dung khóa học

86 phần • 794 bài giảng
1 Xem học viên của chúng tôi nói gì về bootcamp này.
2 Vị trí của chương trình này trong chuỗi bootcamp về Generative AI của chúng tôi
3 Lộ trình học & Nhịp độ học tập thay thế dựa trên hồ sơ hiện tại của bạn
4 Giới thiệu chương trình
5 Quà tặng mừng 45,000 học viên: ebook Kỹ thuật Prompt miễn phí!
6 Nội dung Nâng cao cho Lượt học Thứ hai của bạn
7 Hãy để lại đánh giá và chia sẻ trải nghiệm của bạn
8 Generative AI: Một thế giới cơ hội. Điều gì đang diễn ra?
9 Bạn sẽ xây dựng gì trong bootcamp này? Ứng dụng LLM và Bài tập. Hãy xem qua!
10 Kỹ năng Generative AI sẽ giúp bạn thăng tiến nghề nghiệp
11 Cơ hội chương trình này sẽ mở ra cho bạn
12 Chương trình này dành cho ai
13 Điều gì làm chương trình này khác biệt
14 Giới thiệu Giảng viên
15 Chia sẻ tiến độ của bạn
16 HÃY QUAY LẠI THƯỜNG XUYÊN: Chúng tôi cập nhật chương trình này hàng tháng
1 Lời khuyên cho học viên
2 Mẹo thực tế cho học viên
3 Bí quyết để hoàn thành bootcamp này thành công
1 Ứng dụng LLM, chìa khóa của AI Mới
2 Ứng dụng LLM và Sự Phổ cập hóa AI
3 ChatGPT vs. Ứng dụng LLM
1 Tải xuống hai cuốn sách đi kèm chương trình
1 Lưu ý về Phần 1: Phần này có phù hợp với bạn không?
2 Đừng mắc hai sai lầm này
3 Xem đánh giá của các học viên khác tại thời điểm này
4 Giới thiệu về Trí tuệ Nhân tạo
5 Trí tuệ Nhân tạo: Là gì? Tại sao lại phổ biến? Tầm quan trọng ra sao?
6 Những thay đổi do AI mang lại: Giới thiệu
1 AI: Thay đổi trong Việc làm
2 Những công việc được hưởng lợi nhiều nhất từ AI
3 Những công việc chịu ảnh hưởng nhiều nhất từ AI
4 Những công việc chịu ảnh hưởng ít nhất từ AI
5 Những nghề nghiệp mới được tạo ra bởi AI
6 Kỹ sư AI mới
7 Nhà Khoa học Dữ liệu, Kỹ sư ML vs. Kỹ sư Generative AI mới
1 AI: Thay đổi trong Doanh nghiệp
2 Hệ quả của những thay đổi trong việc làm
3 Các ngành có tác động cao
4 Các ngành có tác động trung bình
5 Các ngành có tác động tức thì
1 AI: Thay đổi trong Startup
2 Cơ hội cho Startup: Đặc điểm của AI Mới
3 Cơ hội cho Startup: Thay đổi trong Việc làm
4 Cơ hội cho Startup: Tác động của AI lên Doanh nghiệp
5 Cơ hội cho Startup: Sách "100 AI Startups"
6 LƯU Ý: Startup về AI Agent
1 AI: Thay đổi trong Xã hội
2 Những thay đổi xã hội do AI Mới tạo ra
3 Những thách thức xã hội do AI Mới tạo ra
1 Cách đưa AI vào công ty của bạn
2 Kế hoạch đưa AI vào công ty của bạn
3 Phân tích Công nghệ và Kinh doanh để đưa AI vào công ty của bạn
4 Cách chọn dự án thí điểm phù hợp để đưa AI vào công ty của bạn
5 Cách thành lập Đội ngũ AI đầu tiên trong công ty của bạn
6 Cách chuẩn bị Chiến lược AI cho công ty của bạn
7 Ví dụ: Kế hoạch áp dụng Ứng dụng LLM mới trong công ty của bạn
1 Đào tạo AI mới
2 Đào tạo AI trong công ty bạn: một nhu cầu chiến lược
3 Ai nên được đào tạo AI trong công ty bạn?
4 Cách thiết kế Kế hoạch Đào tạo AI cho công ty của bạn
5 Đào tạo AI mới cho kỹ sư
1 AI Mới tạo cơ hội cho tư vấn, cố vấn và agency marketing
2 Cơ hội cho công ty tư vấn, cố vấn doanh nghiệp và agency marketing
1 Giới thiệu
2 Lý do và Mục tiêu của phần mới này
3 Cách mạng trong Thị trường Việc làm và Doanh nghiệp
4 Lời khuyên nhanh để Định hướng trong Thị trường Việc làm Gen AI
5 Cách mạng trong Thế giới Lập trình
6 Cách mạng trong Ngành Dịch vụ 3 Nghìn Tỷ Đô la
7 Cách mạng trong Thế giới Startup
8 Gen AI giúp các Tiny Startup Tăng trưởng Nhanh mới trở thành hiện thực
9 Lời khuyên nhanh để Định hướng trong Thế giới Startup và Đầu tư Gen AI
10 Cách mạng trong các Từ khóa Thịnh hành Gen AI
11 Cách mạng trong Thế giới LLM
12 Cách mạng trong các Framework Điều phối
13 Cách mạng trong Ngành Công nghiệp Giáo dục AI
14 NHẮC NHỞ: Hãy để lại đánh giá và chia sẻ trải nghiệm của bạn
1 Giới thiệu: Ứng dụng LLM, ứng dụng Generative AI có tiềm năng cao nhất
2 Ứng dụng LLM là gì?
3 Huyền thoại về điều kiện tiên quyết để học
4 Các nhóm học viên phổ biến nhất: lý do để học
5 Tự làm hay thuê chuyên gia bên ngoài?
6 Chặng đường dài từ "demo đơn giản" đến ứng dụng chuyên nghiệp
7 Cơ hội việc làm cho Nhà phát triển Ứng dụng LLM
1 Các Trường hợp Sử dụng cho Ứng dụng LLM
2 Trường hợp Sử dụng Ứng dụng LLM theo Ngành
3 Trường hợp Sử dụng Ứng dụng LLM trong Startup
4 Trường hợp Sử dụng Ứng dụng LLM trong Nghề nghiệp
5 Trường hợp Sử dụng Ứng dụng LLM Phổ biến nhất
6 Trường hợp Sử dụng Ứng dụng LLM theo mức độ tự chủ
7 LƯU Ý: AI Agent cũng là Ứng dụng LLM. Các Trường hợp Sử dụng.
1 Giới thiệu về LLM
2 Nguồn gốc Ứng dụng LLM: AI, ML, NLP, Generative AI, LLMs
3 LLM: kích thước, độ chính xác và chi phí
4 Các Mô hình LLM Nền tảng
1 LLM: Khái niệm Cơ bản
2 Cửa sổ Ngữ cảnh (Context Window) là gì?
3 Sự Tiến hóa của Cửa sổ Ngữ cảnh trong LLM (2022–2025)
4 Token là gì?
5 Prompt là gì?
6 Kỹ thuật Prompt (Prompt Engineering) là gì?
7 Ảo giác (Hallucinations) là gì?
1 Cập nhật Kỹ thuật Prompt: Bạn có nói ngôn ngữ Generative AI? Hướng dẫn cho Người mới bắt đầu
2 Quà tặng mừng 45,000 học viên: ebook Kỹ thuật Prompt miễn phí!
1 Kiến trúc của một Ứng dụng LLM
2 Kiến trúc Cơ bản của một Ứng dụng LLM
3 Kiến trúc Nâng cao của một Ứng dụng LLM
4 [MỚI] LƯU Ý về Ứng dụng SEC Insight được đề cập trong bài học tiếp theo
5 Xem trước một Ứng dụng LLM chuyên nghiệp (1)
6 Xem trước một Ứng dụng LLM chuyên nghiệp (2)
1 Chi tiết kiến trúc nâng cao của một Ứng dụng LLM
2 Lựa chọn Mô hình LLM Nền tảng
3 Chồng công cụ (Stack of tools)
4 Các Framework Điều phối
5 Các ghi chú thú vị khác
1 Kỹ thuật RAG (Retrieval Augmented Generation)
2 Khái niệm Cơ bản
3 Các Thành phần
4 Kỹ thuật RAG: Khái niệm Nâng cao
5 Thách thức
6 Cache-Augmented Generation (CAG)
1 Lựa chọn Framework Điều phối: LangChain, LlamaIndex hay OpenAI API?
2 LangChain, LlamaIndex hay OpenAI API?
3 LangChain có bước đi lớn: ý nghĩa của Tin tức LangSmith
4 Tại sao chúng tôi quyết định sử dụng hệ sinh thái LangChain
1 Intro to the usage of Programming Languages
2 Never programmed before? Do not worry.
3 REMEMBER: In Part 3 you will learn the new way to program with Coding Assistants
4 [NEW] What is "Vibe Coding", the newest buzz word in programming?
5 [NEW] Vibe Coding is for beginners and experts
6 Practical Tips if you are new to programming
7 DEMO: W3Schools and ChatGPT in action
8 Python and Javascript for LLM App Developers: the important parts (part 1)
9 Python and Javascript for LLM App Developers: the important parts (part 2)
10 Don't worry if what you see in the upcoming lessons sounds too technical
11 Virtual environment: what is it, why is it important and how to create one (1)
12 Virtual environment: what is it, why is it important and how to create one (2)
13 Create a virtual env and install Jupyter Lab to access notebooks (1)
14 Create a virtual env and install Jupyter Lab to access notebooks (2)
15 FOR WINDOWS SYSTEMS: How to create a virtual env and install Jupyter Lab
16 Terminal: what is it, why is it important, basic operations (1)
17 Terminal: Nó là gì, tại sao quan trọng, các thao tác cơ bản (2)
18 File chứa thông tin xác thực bí mật: Tại sao quan trọng, cách tạo
19 Cách tạo và đọc Hybrid Notebooks (code + text) với Jupyter (1)
20 Cách tạo và đọc Hybrid Notebooks (code + text) với Jupyter (2)
21 HƯỚNG DẪN NHANH: Cách tạo Notebook và thực hiện các thao tác chính.
1 LangChain: Giới thiệu Khái niệm, Lộ trình Phát triển và Học tập
2 Kỷ niệm 2 năm LangChain: Những bài học quan trọng
3 Bước đi tự nhiên sau Bootcamp Gen AI này: Bootcamp mới của chúng tôi về AI Agents
4 LangChain v0.30: Có gì mới?
5 [MỚI] LangChain 1.0, LangGraph 1.0, Deep Agents, và tác động của 125 triệu USD
6 [MỚI] Giải thích lý do đội ngũ LangChain chuyển hướng sang LangChain 1.0
7 [MỚI] Quan điểm của chúng tôi về sự chuyển hướng LangChain 1.0 và tại sao điều này quan trọng với bạn
8 [MỚI] Cập nhật LangChain 1.0: Cái gì mới, cái gì giữ nguyên, cái gì cũ đi
9 [MỚI] Chúng tôi sẽ thêm các Cập nhật LangChain 1.0 vào Bootcamp này như thế nào?
10 [MỚI] Những câu hỏi thường gặp về Bản cập nhật LangChain 1.0
11 [MỚI] Điều gì xảy ra với Agents trong LangChain 1.0?
12 [MỚI] Middleware mới trong LangChain 1.0 là gì?
13 [MỚI] Dynamic Agents trong LangChain 1.0 là gì?
14 [MỚI] Điều gì xảy ra với RAG trong LangChain 1.0?
15 [MỚI] Điều gì xảy ra với Chains và LCEL trong LangChain 1.0?
16 [MỚI] Điều gì xảy ra với các Toy Frontends trong LangChain 1.0?
17 [MỚI] Còn gì mới khác trong LangChain 1.0?
1 Trước khi bắt đầu: Lưu ý quan trọng để sử dụng đúng phiên bản.
2 HƯỚNG DẪN: Đảm bảo bạn đã cài đặt Poetry phiên bản 1.8.2
3 Hệ thống học LangChain: Video, Notebooks chi tiết và Code ổn định.
4 Demo trực tiếp: cách tải repo, cài gói, mở notebooks & chạy code
5 Link tải notebooks và code đi kèm bài học trước
6 Con đường của Kỹ sư Gen AI
7 [MỚI] HỆ THỐNG HỌC CHO CÁC BÀI TẬP LANGCHAIN 1.0
8 LƯU Ý: CÁC BÀI HỌC TIẾP THEO CỦA PHẦN NÀY DÀNH CHO LƯỢT HỌC THỨ HAI CỦA BẠN
9 Cách sử dụng các phiên bản Python và Poetry hiện đại hơn
10 Cài đặt phiên bản Python hiện đại hơn, ví dụ Python 3.13.3
11 Cài đặt phiên bản Poetry hiện đại hơn BÊN CẠNH phiên bản bạn đã có
12 Cài đặt phiên bản Poetry hiện đại hơn, ví dụ Poetry 2.1.4
13 Cách tạo môi trường ảo với các phiên bản Poetry mới hơn
1 LangChain Cơ bản: Cách bắt đầu trò chuyện với một LLM
2 Link tải notebooks và code đi kèm phần này
3 Cách kết nối với LLM phổ biến nhất: OpenAI
4 LƯU Ý: OpenAI giờ yêu cầu đăng nhập để truy cập và sử dụng môi trường Playground
5 Cách sử dụng GPT-4o Mini của OpenAI thay cho GPT3.5
6 LƯU Ý để sử dụng Mistral trong bài tập tiếp theo
7 Cách kết nối với các LLM mã nguồn mở miễn phí: Llama3, Mistral, v.v.
8 LLM DeepSeek mới: điều bạn cần biết và cách sử dụng
9 Grok 4 mới: điều bạn cần biết và cách sử dụng
10 Kimi K2 mới: điều bạn cần biết và cách sử dụng
11 Mô hình Mã nguồn Mở mới từ OpenAI
12 Bức tranh LLM đang phát triển
13 Cách trò chuyện với LLM bằng các ngôn ngữ khác tiếng Anh
14 Prompt Templates: Giới thiệu lập trình trong cuộc trò chuyện với LLM
15 Chains: Chuỗi Lệnh
16 Output Parsers: Định dạng lại phản hồi của LLM
17 [MỚI] LANGCHAIN 1.0 QUICKSTART
18 NHẮC NHỞ: CHO CÁC BÀI TẬP LANGCHAIN 1.0, HÃY DÙNG HỆ THỐNG HỌC MỚI
19 [MỚI] Link tải code và notebooks có trong các bài học sau
20 [MỚI] Thiết lập file .env và sử dụng LLM phù hợp trong LangChain 1.0
21 [MỚI] Kết nối LLM với ứng dụng LangChain 1.0 của bạn
22 [MỚI] Tạo agent đầu tiên của bạn trong LangChain 1.0 (agent "không-agent")
23 [MỚI] Một agent LangChain 1.0 thực sự trông như thế nào
24 [MỚI] Prompts, messages, content blocks và đầu vào đa phương thức trong LangChain 1.0
25 [MỚI] Structured Output trong các agent LangChain 1.0
26 [MỚI] Cung cấp Tools cho các agent LangChain 1.0 của bạn
27 [MỚI] Bộ nhớ Ngắn hạn: agent LangChain 1.0 nhớ cuộc trò chuyện của bạn
28 [MỚI] LangChain 1.0 giúp dễ dàng sử dụng MCP Tools với Agent của bạn
29 [MỚI] Multi-agents dễ dàng và nhanh chóng xây dựng với LangChain 1.0
30 [MỚI] Middleware là tính năng mới thú vị nhất của LangChain 1.0
31 [MỚI] Dynamic Agents sử dụng Middleware để nâng cao khả năng của LangChain 1.0
32 [MỚI] Hiển thị các agent LangChain 1.0 của bạn dễ dàng hơn với frontend Agent Chat
1 Link tải notebooks có trong các bài học sau
2 [MỚI] Guardrails trong LangChain 1.0
3 [MỚI] Runtime trong LangChain 1.0
4 [MỚI] Context Engineering trong LangChain 1.0
1 LangChain Cơ bản: Cách Làm việc với Dữ liệu
2 NHẮC NHỞ: Lưu ý quan trọng để sử dụng đúng phiên bản.
3 HƯỚNG DẪN: Đảm bảo bạn đã cài đặt Poetry phiên bản 1.8.2
4 NHẮC NHỞ: cách tải repo, cài gói, mở notebooks & chạy code
5 Link tải notebooks và code đi kèm phần này
6 Data Loaders: Tải file dữ liệu và hỏi LLM các câu hỏi về chúng
7 RAG: Tải tài sản dữ liệu lớn và hỏi LLM các câu hỏi về chúng
8 Splitters: Chia tài sản dữ liệu lớn thành các phần nhỏ
9 Splitters với Metadata: Thêm thông tin hữu ích vào splitters của bạn
10 Embeddings: Chuyển đổi dữ liệu đã chia thành số (vectors)
11 Vector Databases (vector stores): Lưu trữ và tìm kiếm embeddings
12 Retrievers: Tìm embedding trả lời tốt nhất cho câu hỏi của bạn
13 Top k: Thiết lập bao nhiêu kết quả sẽ được dùng để xây dựng câu trả lời
14 RAG với LCEL: Cái nhìn đầu tiên về cách tiếp cận LCEL cô đọng
15 Indexing: Cách nâng cao để quản lý tài liệu trong vector stores
16 NHẮC NHỞ: Điều gì xảy ra với RAG trong LangChain 1.0?
1 LangChain Cơ bản: LCEL Chains và Runnables, các công cụ chính của LangChain
2 NHẮC NHỞ: Lưu ý quan trọng để sử dụng đúng phiên bản.
3 HƯỚNG DẪN: Đảm bảo bạn đã cài đặt Poetry phiên bản 1.8.2
4 NHẮC NHỞ: cách tải repo, cài gói, mở notebooks & chạy code
5 Link tải notebooks và code đi kèm phần này
6 Một LCEL Chain đơn giản: Chuỗi hành động, Chuỗi runnables
7 LangChain Legacy Chain so với LCEL Chain mới
8 Khái niệm LCEL chính bạn phải nắm vững: Thứ tự Thực thi Runnable
9 Các cách thực thi LCEL Runnables khác: invoke, stream, batch
10 Các LCEL Runnables tích hợp sẵn: passthrough, lambda, parallel, branch
11 Các hàm tích hợp cho LCEL Runnables: bind và assign
12 Kết hợp các LCEL chains: ép buộc, lồng ghép và dự phòng
13 LCEL chains và RAG: Cái nhìn chi tiết hơn
14 NHẮC NHỞ: Điều gì xảy ra với LCEL trong LangChain 1.0?
1 LangChain Cơ bản: Bộ nhớ. Ứng dụng LLM có thể nhớ không?
2 NHẮC NHỞ: Lưu ý quan trọng để sử dụng đúng phiên bản.
3 HƯỚNG DẪN: Đảm bảo bạn đã cài đặt Poetry phiên bản 1.8.2
4 NHẮC NHỞ: cách tải repo, cài gói, mở notebooks & chạy code
5 Link tải notebooks và code đi kèm phần này
6 Bộ nhớ Tạm thời: buffer memory
7 Bộ nhớ Vĩnh viễn: chat history
1 LangChain Cơ bản: Hệ sinh thái LangChain
2 Các Thành phần Nâng cao của LangChain
3 LangChain và LangSmith (giới thiệu nhanh, chi tiết hơn sau)
4 LƯU Ý: LangSmith cung cấp các API endpoints theo khu vực
5 LangChain và LangServe (giới thiệu nhanh, chi tiết hơn sau)
6 LangChain Templates
7 Chatbot Tài liệu LangChain
8 [MỚI] Cập nhật trong Hệ sinh thái LangChain với LangChain v0.30
9 NHẮC NHỞ: LangChain 1.0, LangGraph 1.0, Deep Agents, và tác động của 125 triệu USD
10 Link tải notebooks có trong các bài học sau
11 [MỚI] Hệ sinh thái LangChain 1.0
12 [MỚI] LangSmith Studio (giờ là Agent Builder)
13 [MỚI] Testing trong LangChain 1.0
14 [MỚI] Agent Chat UI trong LangChain 1.0
15 [MỚI] Nền tảng Deep Agents mới
1 Ứng dụng LangChain Cấp độ 1: Top 10 Ứng dụng LangChain
2 NHẮC NHỞ: Lưu ý quan trọng để sử dụng đúng phiên bản.
3 HƯỚNG DẪN: Đảm bảo bạn đã cài đặt Poetry phiên bản 1.8.2
4 NHẮC NHỞ: cách tải repo, cài gói, mở notebooks & chạy code
5 Link tải notebooks và code đi kèm ứng dụng tiếp theo
6 Ứng dụng Chatbot với Bộ nhớ Tạm thời
7 Ứng dụng Chatbot với Bộ nhớ Vĩnh viễn
8 Link tải notebooks và code đi kèm ứng dụng tiếp theo
9 Ứng dụng Trích xuất Dữ liệu Chính
10 Link tải notebooks và code đi kèm ứng dụng tiếp theo
11 Ứng dụng Phân tích Tâm lý (Sentiment Analysis)
12 Link tải notebooks và code đi kèm ứng dụng tiếp theo
13 Ứng dụng đặt câu hỏi trên cơ sở dữ liệu SQL
14 Link tải notebooks và code đi kèm ứng dụng tiếp theo
15 Ứng dụng đặt câu hỏi về file pdf với trích dẫn
16 Link tải notebooks và code đi kèm ứng dụng tiếp theo
17 Ứng dụng Retriever Cơ bản
18 Link tải notebooks và code đi kèm ứng dụng tiếp theo
19 Ứng dụng RAG Cơ bản
20 Link tải notebooks và code đi kèm ứng dụng tiếp theo
21 Ứng dụng RAG Hội thoại
22 Link tải notebooks và code đi kèm ứng dụng tiếp theo
23 Ứng dụng AI Agent Sử dụng Tool Cơ bản (LangGraph)
24 Link tải notebooks và code đi kèm ứng dụng tiếp theo
25 Ứng dụng Cơ bản được triển khai với Langserve: Frontend Playground và Backend FastAPI
26 [MỚI] ỨNG DỤNG CẤP ĐỘ 1 TRONG LANGCHAIN 1.0
27 Tạo một Agent cơ b
28 Formatting the responses of a LangChain 1.0 Agent
29 Providing Tools to a LangChain 1.0 Agent
30 Providing MCP Tools to a LangChain 1.0 Agent
31 Adding Conversation Memory to a LangChain 1.0 Agent
32 A LangChain 1.0 Agent that can talk with a Database
33 A LangChain 1.0 App that can talk with a PDF document
34 A LangChain 1.0 RAG Agent that can talk with a PDF document... properly
1 [NEW] Use cases of Middleware in LangChain 1.0
2 REMINDER: Link to download the code and notebooks of the following lessons
3 NOTE: REMEMBER TO USE THE LEARNING STACK FOR LANGCHAIN 1.0 SEEN IN SECTION 25
4 [NEW] Using Middleware to solve the context window limit using summarization
5 [NEW] Alternative: Using Middleware to trim the conversation
6 [NEW] Using Middleware to add Human-In-The-Loop to your agent
1 LangChain Level 2 Apps: Temporary Frontend to test your Proof-of-Concept
2 Before you start, please read these notes
3 REMINDER: Important notes to use versions properly.
4 INSTRUCTIONS: Make sure you have Poetry version 1.8.2 installed
5 REMINDER: how to download the repo, install packages, open notebooks & run code
6 Link to download the notebooks and code associated with the next app
7 App to turn Slang into formal English
8 Link to download the notebooks and code associated with the next app
9 App to write a Blog Post from a topic
10 Link to download the notebooks and code associated with the next app
11 App to summarize a TXT file
12 Link to download the notebooks and code associated with the next app
13 App to Summarize Text
14 Link to download the notebooks and code associated with the next app
15 App to Extract Key Data from a Product Review
16 Link to download the notebooks and code associated with the next app
17 App to Evaluate the Quality of the Responses
18 NOTE: FOR THE FOLLOWING EXERCISE, USE THE LEARNING STACK FOR LANGCHAIN 1.0
19 REMINDER: Link to download the code and notebooks of the following lesson
20 REMINDER: How to build Level 2 Apps with the Agent Chat frontend in LangChain 1
21 NOTE: THE NEXT LESSONS OF THIS SECTION ARE FOR YOUR SECOND ROUND
22 Update of the Level 2 Apps
23 How to use more modern versions of Python and Poetry
24 Installing a more modern version of Python, for example Python 3.13.3
25 Installing a more modern version of Poetry BESIDES the one you already have
26 Installing a more modern version of Poetry
27 Cách tạo môi trường ảo với phiên bản Poetry mới
28 Link tải repo chứa code của App tiếp theo
29 Cập nhật App chuyển tiếng lóng sang tiếng Anh trang trọng: Ghi chú
30 Link tải code của App sau đây
31 Cập nhật App viết Blog Post từ một chủ đề
32 Link tải code của App sau đây
33 Cập nhật App tóm tắt file TXT
34 Link tải code của App sau đây
35 Cập nhật App Tóm tắt Văn bản
36 Link tải code của App sau đây
37 Cập nhật App Trích xuất Dữ liệu Chính từ Đánh giá Sản phẩm
38 Link tải code của App sau đây
39 Cập nhật App Đánh giá Chất lượng Phản hồi
1 LlamaIndex
2 Giới thiệu về LlamaIndex
3 Tại sao chúng tôi chọn LangChain thay vì LlamaIndex
4 LƯU Ý: CÁC BÀI HỌC TIẾP THEO TRONG PHẦN NÀY DÀNH CHO LƯỢT HỌC THỨ HAI
5 Bắt đầu với LlamaIndex thời kỳ đầu
6 Sự phát triển của LlamaIndex
7 Bắt đầu với LlamaIndex ngày nay
8 Nếu bạn muốn khám phá LlamaIndex, đây là 15 dự án gợi ý.
1 OpenAI API
2 OpenAI API - Lựa chọn thay thế cho LangChain và LlamaIndex
3 Tại sao chúng tôi chọn LangChain thay vì OpenAI API
4 LƯU Ý: CÁC BÀI HỌC TIẾP THEO TRONG PHẦN NÀY DÀNH CHO LƯỢT HỌC THỨ HAI
5 Bắt đầu với OpenAI API thời kỳ đầu
6 OpenAI Functions thời kỳ đầu
7 Sự phát triển của OpenAI API
8 Bắt đầu với OpenAI API ngày nay
9 Nếu bạn muốn khám phá OpenAI API, đây là 15 dự án gợi ý
1 Giới thiệu Ứng dụng LLM Cấp độ 3: Ứng dụng Chuyên nghiệp
2 Lưu ý quan trọng cho người mới: Cách tránh cảm thấy choáng ngợp với phần này
3 Giới thiệu Ứng dụng Full-Stack (1)
4 Giới thiệu Ứng dụng Full-Stack (2)
5 Các thành phần Front-End chính trong Ứng dụng Cấp độ 3
6 Next.js và Vercel
7 Các thành phần Front-End chính với Framework Điều phối: LlamaIndex
8 Link tải code bài học trước từ Github
9 Các thành phần Back-End chính trong Ứng dụng Cấp độ 3
10 FastAPI
11 Link tải code bài học trước từ Github
12 Các thành phần Back-End chính với Framework Điều phối: LangChain
13 Link tải code bài học trước
1 Ứng dụng LLM Cấp độ 3: Ứng dụng Chuyên nghiệp
2 [MỚI] Giới thiệu Bản cập nhật Đánh giá 2026 của Phần này
3 QUAN TRỌNG: Bạn phải sử dụng LangChain 1.0 Learning Stack cho các Dự án 2026
4 Nhắc lại: Kiến trúc của một Ứng dụng LLM Nâng cao
5 [MỚI] LƯU Ý về Ứng dụng SEC Insight được đề cập trong bài học tiếp theo
6 Nhắc lại: Xem trước một Ứng dụng LLM Chuyên nghiệp (1)
7 Nhắc lại: Xem trước một Ứng dụng LLM Chuyên nghiệp (2)
8 Nhắc lại: Các thành phần chính của một Ứng dụng LLM Chuyên nghiệp
9 [MỚI] Giải thích thân thiện cho người mới về cách hoạt động của Ứng dụng Full Stack
10 Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản: CRUD với FastAPI, Postgres và Next.js
11 Link tải code của Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản từ Github
12 Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản: CRUD là gì? (1)
13 Ứng dụng LangChain Cấp độ 3 Cơ bản: CRUD là gì? (2)
14 Trong trường hợp cần, hướng dẫn từng bước về những gì chúng ta làm với Backend
15 Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản: Cách xây dựng Backend (1)
16 Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản: Cách xây dựng Backend (2)
17 Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản: Cách xây dựng Backend (3)
18 Trong trường hợp cần, hướng dẫn từng bước về những gì chúng ta làm với Frontend
19 Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản: Cách xây dựng Frontend (1)
20 Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản: Cách xây dựng Frontend (2)
21 Lưu ý: nếu bạn xây dựng frontend từ đầu
22 Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản: Cách khởi chạy Ứng dụng Full Stack (1)
23 Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản: Cách khởi chạy Ứng dụng Full Stack (2)
24 Hướng dẫn cập nhật về việc triển khai Render được giải thích trong video tiếp theo
25 Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản: Cách triển khai backend lên Render.com (1)
26 Lưu ý: Triển khai lên Render.com
27 Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản: Cách triển khai backend lên Render.com (2)
28 Hướng dẫn cập nhật về việc triển khai Vercel được giải thích trong video tiếp theo
29 Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản: Cách triển khai frontend lên Vercel.com (1)
30 Lưu ý: Triển khai lên Vercel.com
31 Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản: Cách triển khai frontend lên Vercel.com (2)
32 [MỚI] Phiên bản 2026: Triển khai LangChain 1.0 Toy Demo lên Vercel
33 [MỚI] Phiên bản 2026: FastAPI có còn là lựa chọn tốt nhất cho LangChain 1.0?
34 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản - Code và Notebooks cho các video tiếp theo
35 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản - Backend
36 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản - Frontend
37 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản - Full Stack
38 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản - Triển khai Backend lên Render
39 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản - Triển khai Frontend lên Vercel
40 Trong trường hợp cần, hướng dẫn từng bước về cách chúng ta xây dựng app tiếp theo
41 Hướng dẫn cập nhật về tích hợp AWS S3 được giải thích trong video tiếp theo
42 Ứng dụng Cấp độ 3 Trung cấp: CRUD tích hợp với AWS S3 (1)
43 Link tải code App từ Github
44 Ứng dụng Cấp độ 3 Trung cấp: CRUD tích hợp với AWS S3 (2)
45 Ứng dụng Cấp độ 3 Trung cấp: CRUD tích hợp với AWS S3 (3)
46 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Trung cấp - Code và Notebooks cho các video tiếp theo
47 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Trung cấp - Chuẩn bị AWS S3
48 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Trung cấp - Backend
49 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Trung cấp - Chuẩn bị Boto3
50 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Trung cấp - Frontend
51 Trong trường hợp cần, hướng dẫn từng bước về cách chúng ta xây dựng app tiếp theo
52 Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản với Framework Điều phối và LLM (1)
53 Nhắc lại: Các thay đổi được giới thiệu bởi LangChain v0.1.0
54 Link tải code App từ Github
55 Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản với Framework Điều phối và LLM (2)
56 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản với LangChain 1.0 - Code & Notebooks
57 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản với LangChain 1.0 - Backend
58 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Cơ bản với LangChain 1.0 - Frontend
59 [MỚI] Giải thích thân thiện cho người mới về cách hoạt động của Ứng dụng Full Stack với Gen AI
60 Trong trường hợp cần, hướng dẫn từng bước về cách chúng ta xây dựng app tiếp theo
61 Ứng dụng Cấp độ 3 Trung cấp với Framework Điều phối và LLM (1)
62 Link tải code App từ Github
63 Ứng dụng Cấp độ 3 Trung cấp với Framework Điều phối và LLM (2)
64 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Trung cấp với LangChain 1.0 - Code & Notebooks
65 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Trung cấp với LangChain 1.0 - Backend
66 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Trung cấp với LangChain 1.0 - Thêm RAG
67 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Cấp độ 3 Trung cấp với LangChain 1.0 - Frontend RAG
68 Hai Ứng dụng LLM Cấp độ 3 Nâng cao RẤT thú vị trong Bootcamp này
69 [MỚI] LƯU Ý về ứng dụng SEC Insights được đề cập trong bài học tiếp theo
70 Phân tích một Ứng dụng LLM Cấp độ 3 Nâng cao (1)
71 Phân tích một Ứng dụng LLM Cấp độ 3 Nâng cao (2)
72 Các Ứng dụng LLM Cấp độ 3 thú vị khác (1)
73 Các Ứng dụng LLM Cấp độ 3 thú vị khác (2)
74 NHẮC LẠI: Vui lòng để lại đánh giá và chia sẻ trải nghiệm của bạn
1 Ứng dụng LLM: Các Khái niệm Nâng cao
2 Chuẩn bị cơ sở dữ liệu
3 Tối ưu hóa RAG: Các Khái niệm Nâng cao
4 Độ trễ và Tốc độ trong Ứng dụng LLM
1 MCP là gì và tại sao chúng ta nói về nó ở đây?
2 Đây có phải thời điểm thích hợp để bạn học và thực hành với MCP?
3 Hãy cùng tìm hiểu chi tiết hơn về MCP
4 Theo làn sóng hype, tại sao MCP được kỳ vọng là một bước tiến lớn?
5 Các thành phần chính của MCP
6 Nhưng... MCP có thực sự hữu ích cho Ứng dụng LLM trong thực tế không?
7 Sự phát triển của MCP
8 Mức độ áp dụng MCP
9 Hiểu về Rủi ro Bảo mật trong MCP
10 LƯU Ý: CHO BÀI TẬP SAU ĐÂY, SỬ DỤNG LEARNING STACK CHO LANGCHAIN 1.0
11 NHẮC LẠI: Link tải code và notebooks của bài học tiếp theo
12 NHẮC LẠI: Cách sử dụng MCP với LangChain 1.0
1 Kiểm soát chi phí trong Ứng dụng LLM
1 LLMOps
2 Giới thiệu về LLMOps
3 Đánh giá: Hành vi không phù hợp
4 Đánh giá: Thiếu tính tái lập
5 Quản lý vòng đời
6 AI có trách nhiệm
7 Các giải pháp LLMOps
1 Thông báo mới về LangChain & LangSmith
2 Thông báo mới về LangSmith: Tóm tắt và Ý nghĩa (phần 1)
3 Thông báo mới về LangSmith: Tóm tắt và Ý nghĩa (phần 2)
4 Bài học kinh nghiệm: Toàn bộ Chu trình Xây dựng Ứng dụng LLM Chuyên nghiệp (phần 1)
5 Bài học kinh nghiệm: Toàn bộ Chu trình Xây dựng Ứng dụng LLM Chuyên nghiệp (phần 2)
6 Bài học kinh nghiệm: Thách thức chính trong từng Giai đoạn của Chu kỳ LLMOps (phần 1)
7 Bài học kinh
8 How LangSmith Solves the Challenges of the Prototyping Phase (part 1)
9 How LangSmith Solves the Challenges of the Prototyping Phase (part 2)
10 How LangSmith Solves the Challenges of the Beta Testing Phase (part 1)
11 How LangSmith Solves the Challenges of the Beta Testing Phase (part 2)
12 How LangSmith Solves the Challenges of the Production Phase (part 1)
13 How LangSmith Solves the Challenges of the Production Phase (part 2)
1 LangSmith by LangChain in Depth
2 LangSmith by LangChain: Official Definition, Terminology and FAQs (part 1)
3 LangSmith by LangChain: Official Definition, Terminology and FAQs (part 2)
4 [NEW] NOTE: LangSmith provides region-specific API endpoints
5 LangSmith: Initial Operations (part 1)
6 LangSmith: Initial Operations (part 2)
7 LangSmith solutions for the Prototyping Phase (part 1)
8 LangSmith solutions for the Prototyping Phase (part 2)
9 LangSmith Datasets: Advanced Tips (part 1)
10 LangSmith Datasets: Advanced Tips (part 2)
11 LangSmith solutions for the Beta Testing Phase (part 1)
12 LangSmith solutions for the Beta Testing Phase (part 2)
13 LangSmith solutions for the Production Phase (part 1)
14 LangSmith solutions for the Production Phase (part 2)
15 LangSmith: Advanced Tips (part 1)
16 LangSmith: Advanced Tips (part 2)
17 LangSmith: How-To Guides, Use Case Guides, and Recommendations (part 1)
18 LangSmith: How-To Guides, Use Case Guides, and Recommendations (part 2)
19 LangSmith Next Features: Detailed View (part 1)
20 LangSmith Next Features: Detailed View (part 2)
1 LangSmith Versions
2 LangSmith Updates with LangChain v030
3 REMINDER: LangSmith status with LangChain 1.0 and LangGraph 1.0
4 Link to download the notebooks included in the following lessons
5 [NEW] LangSmith in the era of LangChain 1.0
6 [NEW] LangSmith Deployment in the era of LangChain 1.0
7 [NEW] LangSmith Observability in the era of LangChain 1.0
1 LangSmith At Work: From Basic Example to Professional Project (part 1)
2 LangSmith At Work: From Basic Example to Professional Project (part 2)
3 LangSmith At Work: From Basic Example to Professional Project (part 3)
4 NOTE: THE NEXT LESSONS OF THIS SECTION ARE FOR YOUR SECOND ROUND
5 LangSmith: Updates and Advanced Techniques
1 Multimodal LLM Applications with LangChain
2 Ứng dụng LLM đa phương thức là gì?
3 Chúng ta sẽ sử dụng những mô hình LLM nào để xây dựng ứng dụng LLM đa phương thức?
4 QUAN TRỌNG: OpenAI đã thay thế mô hình GPT4-Vision bằng mô hình mới GPT4o
5 GPT4-Vision: Cách sử dụng
6 GPT4-Vision: Các trường hợp sử dụng chính
7 GPT4-Vision: Những hạn chế
8 Nếu GPT4-V đã tốt như vậy, tại sao chúng ta vẫn cần ứng dụng LLM đa phương thức?
9 Cách xây dựng ứng dụng LLM đa phương thức: Các phương pháp thay thế
10 LƯU Ý: Chúng tôi đã cập nhật ứng dụng này bằng poetry.
11 NHẮC NHỞ: Các lưu ý quan trọng để sử dụng đúng phiên bản.
12 QUAN TRỌNG: Đảm bảo bạn đã cài đặt Poetry phiên bản 1.8.2
13 NHẮC NHỞ: Cách tải repo, cài đặt gói, mở notebook và chạy code
14 Liên kết tải notebook và code cho ứng dụng tiếp theo
15 Cách xây dựng ứng dụng LLM đa phương thức với LangChain và GPT4-Vision (Phần 1)
16 Cách xây dựng ứng dụng LLM đa phương thức với LangChain và GPT4-Vision (Phần 2)
17 QUAN TRỌNG: Bạn phải sử dụng LangChain 1.0 Learning Stack cho các Dự án 2026
18 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng Đa phương thức - Code và Notebooks cho video tiếp theo
19 [MỚI] Phiên bản 2026: Tác nhân RAG Đa phương thức Full Stack với S3 và LangChain 1.0
20 LƯU Ý: CÁC BÀI HỌC TIẾP THEO TRONG PHẦN NÀY DÀNH CHO LƯỢT HỌC THỨ HAI CỦA BẠN
21 Cập nhật ứng dụng Đa phương thức
22 Cách sử dụng các phiên bản Python và Poetry hiện đại hơn
23 Cài đặt phiên bản Python hiện đại hơn, ví dụ Python 3.13.3
24 Cài đặt một phiên bản Poetry hiện đại hơn BÊN CẠNH phiên bản bạn đã có
25 Cài đặt phiên bản Poetry hiện đại hơn
26 Cách tạo môi trường ảo với các phiên bản Poetry mới hơn
27 Liên kết tải code của Ứng dụng
28 Hướng dẫn cập nhật Ứng dụng Đa phương thức
1 Ứng dụng RAG với LangChain Chuyên sâu
2 NHẮC NHỞ: RAG trong LangChain 1.0 có gì thay đổi?
1 Giới thiệu: RAG vs. Mô hình LLM Ngữ cảnh Lớn
2 RAG vs. Mô hình LLM Ngữ cảnh Lớn: RAG đã lỗi thời hay mạnh mẽ hơn bao giờ hết?
1 Giới thiệu: Các giai đoạn của một Ứng dụng RAG
2 Các giai đoạn của một Ứng dụng RAG: Code và Tài nguyên
3 LƯU Ý: CÁC BÀI HỌC TIẾP THEO TRONG PHẦN NÀY DÀNH CHO LƯỢT HỌC THỨ HAI CỦA BẠN
4 Sự tiến hóa của RAG và các kỹ thuật nâng cao
1 Xây dựng Ứng dụng RAG Full Stack Nâng cao Cấp độ 3 với LangChain
2 Phần 1: Chức năng RAG cơ bản và Backend với LangServe (1)
3 Liên kết tải code Phần 1 từ Github
4 Phần 1: Chức năng RAG cơ bản và Backend với LangServe (2)
5 Phần 2: Frontend cơ bản với React.js và Tailwind CSS (1)
6 Liên kết tải code Phần 2 từ Github
7 Phần 2: Frontend cơ bản với React.js và Tailwind CSS (2)
8 Phần 3: Chức năng frontend nâng cao (1)
9 Liên kết tải code Phần 3 từ Github
10 Phần 3: Chức năng frontend nâng cao (2)
11 Phần 4: Tải lên PDF và Thực thi RAG từ Giao diện Người dùng (1)
12 Liên kết tải code Phần 4 từ Github
13 Phần 4: Tải lên PDF và Thực thi RAG từ Giao diện Người dùng (2)
14 Phần 5: Kỹ thuật nâng cao để cải thiện RAG. Đa truy vấn và Lịch sử Trò chuyện (1)
15 Liên kết tải code Phần 5 từ Github
16 Phần 5: Kỹ thuật nâng cao để cải thiện RAG. Đa truy vấn và Lịch sử Trò chuyện (2)
17 [MỚI] Phiên bản 2026 của Ứng dụng RAG Full Stack với LangChain 1.0
18 NHẮC NHỞ: TÌM KIẾM NGỮ NGHĨA VÀ ỨNG DỤNG RAG TRONG LANGCHAIN 1.0
19 Ứng dụng LangChain 1.0 có thể trò chuyện với tài liệu PDF
20 Tác nhân RAG LangChain 1.0 có thể trò chuyện với tài liệu PDF... một cách hiệu quả
21 NHẮC NHỞ: Hãy để lại đánh giá và chia sẻ trải nghiệm của bạn
1 Kỹ thuật nâng cao để cải thiện chức năng của Ứng dụng RAG với LangChain
2 Streaming với LangChain
3 Lịch sử Trò chuyện (Bộ nhớ Chat) với LangChain
4 Lấy Nguồn thông tin
5 RAG với Tác nhân AI
1 Kỹ thuật nâng cao để cải thiện hiệu suất của Ứng dụng RAG
2 Đa truy vấn, RAG Fusion, Phân rã, StepBack, Hyde, Định tuyến, Cấu trúc Truy vấn
1 Ứng dụng LLM Đa tác nhân Chuyên sâu: 10 Khối kiến thức Mới
1 Giới thiệu về Tác nhân AI
2 Tác nhân AI: Hành vi Tác nhân, Ví dụ thực tế, Xu hướng sắp tới
3 Bước phát triển tự nhiên sau Khóa học Gen AI này: Khóa học mới của chúng tôi về Tác nhân AI
4 Đề xuất cho người mới bắt đầu: học khối này trước, sau đó chuyển tiếp
1 Tác nhân AI trong LangChain
2 Tác nhân AI trong LangChain: Các Khái niệm Chính
3 OpenAI GPTs và Assistants API vs. Tác nhân LangChain
4 OpenAI vs. LangChain: Tác nhân Đóng vs. Tác nhân Mở
5 Tác nhân LangChain: Bắt đầu nhanh
6 Bắt đầu nhanh với Tác nhân LangChain: Xây dựng Tác nhân Sử dụng Công cụ có Bộ nhớ
7 LƯU Ý: CHO CÁC BÀI TẬP SAU, SỬ DỤNG LEARNING STACK CHO LANCHAIN 1.0
8 NHẮC NHỞ: Liên kết tải code và notebooks cho các bài học tiếp theo
9 NHẮC NHỞ: Tác nhân trong LangChain 1.0 có gì thay đổi?
10 NHẮC NHỞ: Cách tạo một tác nhân đơn giản với LangChain 1.0
11 NHẮC NHỞ: Một tác nhân thực tế trông như thế nào trong LangChain 1.0
1 [MỚI] Tác nhân Động mới trong LangChain 1.0
2 LƯU Ý: SỬ DỤNG LEARNING STACK CHO CÁC BÀI TẬP LANGCHAIN 1.0 ĐÃ HỌC TRONG PHẦN 25
3 NHẮC NHỞ: Liên kết tải code và notebooks cho các bài học tiếp theo
4 [MỚI] Tác nhân Động nói ngôn ngữ của người dùng
5 [MỚI] Tác nhân Động hạn chế quyền truy cập vào các công cụ bảo mật
6 [MỚI] Tác nhân Động sử dụng mô hình LLM tốt hơn cho các tác vụ phức tạp
1 Giới thiệu về Ứng dụng LLM Đa tác nhân: AutoGen, LangGraph và CrewAI
2 Framework Đa tác nhân: AutoGen, LangGraph và CrewAI
1 Phát triển Ứng dụng LLM Đa tác nhân: Giới thiệu về LangGraph của LangChain
2 [MỚI] NHẮC NHỞ: LANGGRAPH HAY LANGCHAIN 1.0?
3 TỪ BOOTCAMP #2: Xây dựng Tác nhân AI LangGraph Cơ bản
4 TỪ B#2: Làm quen với tài liệu LangGraph phức tạp
5 TỪ B#2: Nhóm LangGraph thường gọi ứng dụng là "đồ thị"
6 TỪ B#2: Hiểu các thành phần của một ứng dụng LangGraph cơ bản
7 TỪ B#2: Các dự án LangGraph được xây dựng trong Bootcamp #2
8 LangGraph của LangChain: Các Khái niệm Chính
9 LangGraph của LangChain: Bắt đầu nhanh
10 Bắt đầu nhanh với LangGraph: Tác nhân Cơ bản với Bộ định tuyến, Cạnh có điều kiện & Chu kỳ
11 Ứng dụng LLM Đa tác nhân Cơ bản với LangGraph
12 LƯU Ý: Chúng tôi đã cập nhật ứng dụng này bằng poetry.
13 NHẮC NHỞ: Các lưu ý quan trọng để sử dụng đúng phiên bản.
14 HƯỚNG DẪN: Đảm bảo bạn đã cài đặt Poetry phiên bản 1.8.2
15 NHẮC NHỞ: Cách tải repo, cài đặt gói, mở notebook và chạy code
16 Liên kết tải notebook và code cho ứng dụng tiếp theo
17 Từng bước: Ứng dụng LLM Đa tác nhân Cơ bản với LangGraph
18 NHẮC NHỞ: Cập nhật cho LangGraph 1.0
1 Giới thiệu về CrewAI
2 Giới thiệu về CrewAI: Các Khái niệm Chính
3 CrewAI Chuyên sâu
4 CrewAI Chuyên sâu: Hướng dẫn Toàn diện và Mẫu
5 Ứng dụng LLM Đa tác nhân Cơ bản với CrewAI
6 LƯU Ý: Chúng tôi đã cập nhật ứng dụng này bằng poetry.
7 NHẮC NHỞ: Một vài lưu ý có thể hữu ích cho bạn
8 HƯỚNG DẪN: Đảm bảo bạn đã cài đặt Poetry phiên bản 1.8.2
9 NHẮC NHỞ: Cách tải repo, cài đặt gói, mở notebook và chạy code
10 Liên kết tải notebook và code cho ứng dụng tiếp theo
11 Từng bước: Ứng dụng LLM Đa tác nhân Cơ bản với CrewAI
1 Lựa chọn chi phí thấp: CrewAI với Groq, Llama3 và Mixtral
2 Liên kết tải code dự án từ Github
3 Lựa chọn chi phí thấp: Kiểm thử CrewAI với Groq, Llama3 và Mixtral
1 Ứng dụng LLM Đa tác nhân Full Stack với CrewAI trong 9 Phần
2 Liên kết tải code Phần 1 từ GitHub
3 Ứng dụng LLM Đa tác nhân Full Stack với CrewAI: Phần 1
4 Đề xuất: Giải phóng dung lượng bằng cách gỡ cài đặt các gói
5 Liên kết tải code Phần 2 từ GitHub
6 Ứng dụng LLM Đa tác nhân Full Stack với CrewAI: Phần 2
7 Liên kết tải code Phần 3 từ GitHub
8 Ứng dụng LLM Đa tác nhân Full Stack với CrewAI: Phần 3
9 Liên kết tải code Phần 4 từ GitHub
10 Ứng dụng LLM Đa tác nhân Full Stack với CrewAI: Phần 4
11 Liên kết tải code Phần 5 từ GitHub
12 Ứng dụng LLM Đa tác nhân Full Stack với CrewAI: Phần 5
13 Liên kết tải code Phần 6 từ GitHub
14 Ứng dụng LLM Đa tác nhân Full Stack với CrewAI: Phần 6
15 Liên kết tải code Phần 7 từ GitHub
16 Ứng dụng LLM Đa tác nhân Full Stack với CrewAI: Phần 7
17 Liên kết tải code Phần
18 Full Stack Multi-Agent LLM App with CrewAI: Part 8
19 Link to download the code of Part 9 from GitHub
20 Full Stack Multi-Agent LLM App with CrewAI: Part 9
21 NOTE: SECOND ROUND ON AI AGENTS AND MULTI-AGENT APPLICATIONS
1 Recommended Learning Path and Rhythm according to your profile
1 Cursor AI, v0, Replit, etc: A Revolutionary Change... for you.
2 Cursor AI, v0, Replit, etc: Implications of the Revolutionary Change
3 Why this is important for you?
4 Implications in your Learning Journey
5 How did we get here?
6 The past: Flowise, LangFlow, Devin...
7 The present: Cursor AI, Claude AI, o1, v0, Replit Agent...
8 [NEW] Using the new Vibe Coding Tools with Coding Assistants: the new Revolution
1 Cursor AI and other Gen AI Coding Assistants: Essential concepts
2 General Intro to Cursor AI and other Gen AI Coding Assistants
3 General Tips to work with Cursor AI and other Gen AI Coding Assistants
4 The immediate future of Gen AI Coding Assistants
5 [NEW] Cursor AI vs. similar tools like Bolt, Windsurf, Lovable, and others
1 Cursor AI, Claude, o1, v0, Replit: Top Gen AI Coding Assistants Today
2 Initial classification of Gen AI Coding Assistants
3 v0, the front-end Gen AI Coding Assistant from Vercel
4 Claude 3.5 Sonnet, the Gen AI Coding Assistant from Anthropic
5 o1, the Gen AI Coding Assistant from OpenAI
6 Cursor AI, the Top Gen AI Coding Assistant today
7 Replit Agent, the Gen AI Coding Assistant from Replit
1 Top Strategies to get best results with Cursor AI and Coding Assistants
1 A few caveats before starting with Cursor AI: cost options and others
2 Cursor AI for Beginners vs. Experts. Two important caveats.
3 Cost of Cursor AI and similar tools: Pricing plans and Free Options.
1 Building a Basic Full-Stack App with Cursor AI, v0, Replit, and Firebase
2 Why we choose this combo: Cursor AI, v0, Replit and Firebase
3 Firebase/Supabase and Cursor AI: advantages of working with simplified backends
4 Recommended process to build apps with Cursor AI, v0, Replit and Firebase
5 Step by step process to build apps with Cursor AI, v0, Replit and Firebase
6 How to build a Basic Full-Stack App with Cursor AI, v0, Replit, and Firebase
7 Using the v0 Gen AI Coding Assistant to generate the frontend code
8 Using a standard Next.js template as Starter Template for Cursor AI
9 Solving the version error in the Next.js template
10 A minor customization of the starter template
11 Loading the starter template to a github repo
12 Creating a new project (Repl) in Replit importing a github repo
13 Connecting Cursor AI and Replit
14 Mở mẫu khởi đầu trong Cursor AI
15 Tạo dự án mới trên Firebase và sử dụng Replit Secrets
16 Tạo cơ sở dữ liệu trong Firebase
17 Tạo kho lưu trữ trong Firebase
18 Bật xác thực người dùng cho ứng dụng với Firebase
19 Xem trước ứng dụng với Replit Webview và tạo mẫu Replit
20 Kết nối Replit và Github
21 Cách triển khai ứng dụng với Replit
22 Cursor AI: sử dụng prompt phù hợp để Composer xây dựng ứng dụng
23 Cursor AI: quy trình gỡ lỗi với Composer
24 Xây dựng ứng dụng cơ bản với Cursor AI, v0, Replit và Firebase: Kết luận
1 Tìm hiểu sâu về Replit
2 Bảng hướng dẫn toàn diện về Replit
1 Tìm hiểu sâu về Cursor AI
2 Cài đặt Cursor AI
3 Cấu hình Cursor AI: Cài đặt
4 Cursor AI Quickstart: Thao tác chính
5 Mẹo và khuyến nghị cho Cursor AI
6 [MỚI] Cập nhật quan trọng trong Cursor
7 [MỚI] Cursor 2.1: Tối ưu vòng lặp phản hồi nhà phát triển
8 [MỚI] Bắt đầu với Cursor 2.0 và 2.1: Hướng dẫn cho người mới
1 Xây dựng ứng dụng nâng cao với Cursor AI, Replit, Replicate AI, Deepgram, v.v.
2 Sức mạnh của Cursor AI với các mẫu khởi đầu tùy chỉnh
3 Cursor AI, Replit và Firebase Authentication: Xây dựng mạng xã hội (1)
4 Cursor AI, Replit và Firebase Authentication: Xây dựng mạng xã hội (2)
5 Cursor AI, Replit và Firebase Authentication: Xây dựng mạng xã hội (3)
6 Cursor AI, Replit và Firebase Authentication: Xây dựng mạng xã hội (4)
7 Cursor AI, Replit và Firebase Authentication: Xây dựng mạng xã hội (5)
8 Cursor AI, Replit và OpenAI: Xây dựng ứng dụng Chatbot (1)
9 Cursor AI, Replit và OpenAI: Xây dựng ứng dụng Chatbot (2)
10 Cursor AI, Replit, Replicate AI và Stable Fusion: Ứng dụng văn bản sang hình ảnh (1)
11 Cursor AI, Replit, Replicate AI và Stable Fusion: Ứng dụng văn bản sang hình ảnh (2)
12 Cursor AI, Replit, Firebase và Deepgram: Xây dựng ứng dụng giọng nói sang văn bản (1)
13 Cursor AI, Replit, Firebase và Deepgram: Xây dựng ứng dụng giọng nói sang văn bản (2)
14 Cursor AI, Replit, Firebase và Deepgram: Xây dựng ứng dụng giọng nói sang văn bản (3)
15 Cursor AI, Replit, Firebase và Deepgram: Xây dựng ứng dụng giọng nói sang văn bản (4)
16 Cursor AI, Replit, Firebase và Deepgram: Xây dựng ứng dụng giọng nói sang văn bản (5)
1 [MỚI] Cursor tháng 1/2026: Cập nhật liên quan
1 Cursor AI chỉ là khởi đầu: Hãy sẵn sàng cho tương lai sôi động!!!
1 Claude Code mới
2 Claude Code là gì và tại sao nó là đối thủ chính của Cursor?
3 Hướng dẫn nhanh về Claude Code
4 Bộ đôi mạnh mẽ: Claude Code + Cursor
1 Codex mới từ OpenAI
2 Ví dụ thực tế sử dụng Codex
1 Cách sử dụng đúng Coding Assistants và Vibe Coding Tools
2 Kỹ thuật phần mềm đã thay đổi vĩnh viễn
3 Cách lập kế hoạch ứng dụng với Cursor, Claude Code, v.v.
4 Cách viết prompt cho Cursor, Claude Code, v.v.
5 Foreground Agents và Background Agents: Chúng là gì và khi nào nên sử dụng
6 Cách kiểm tra mã với Cursor, Claude Code, v.v.
7 Vai trò của Tests, Linters và Type Systems trong Cursor, Claude Code, v.v.
8 Cách bảo trì mã với Cursor, Claude Code, v.v.
9 Cursor và Claude Code: Lời khuyên cho người mới và người không phải developer
10 Cursor và Claude Code: Cách các nhóm phần mềm sẽ làm việc trong tương lai... ngay hôm nay.
11 Suy ngẫm cuối: Cách sử dụng đúng Coding Assistants và Vibe Coding Tools
1 Open Claw là gì? Open Claw Bots, Clawdbots và Moltbots là gì?
2 Moltbook: Mạng xã hội chỉ dành cho AI Agents
3 Hướng dẫn nhanh để bắt đầu sử dụng Open Claw Bots
1 Sự thay đổi của Generative AI trong doanh nghiệp SaaS: Giới thiệu phần mới
1 Cách Generative AI thay đổi doanh nghiệp SaaS: Giới thiệu
2 Tại sao bạn nên xem phần này
3 Trường hợp thực tế #1: Công ty hàng đầu thay thế nhà cung cấp SaaS chính bằng công cụ Gen AI
4 Trường hợp thực tế #1: Chi tiết đầy đủ
5 Trường hợp thực tế #2: Startup kỳ lân cho thấy "AI Agents sẽ thay thế SaaS"
6 Trường hợp thực tế #2: Chi tiết đầy đủ
1 Hiểu mô hình kinh doanh SaaS: Giới thiệu
2 Tại sao chọn SaaS?
3 SaaS: Khái niệm và nguồn gốc
4 Thách thức chính của SaaS
5 Thách thức công nghệ và kinh doanh của doanh nghiệp SaaS
6 Các bước, thành phần và chìa khóa thành công chính trong Startup SaaS
7 Các bước, thành phần và chìa khóa thành công: Chi tiết đầy đủ
1 SaaS và Micro SaaS: Đừng bị lừa bởi các kế hoạch "làm giàu nhanh"
1 Xây dựng ứng dụng SaaS với Cursor AI: Giới thiệu
2 Lợi thế của việc sử dụng mẫu khởi đầu SaaS
3 Tải xuống và chuẩn bị mẫu khởi đầu SaaS
4 Xây dựng ứng dụng SaaS cơ bản với Cursor AI
5 Xây dựng ứng dụng SaaS cơ bản với Cursor: Ứng dụng To-Do SaaS
6 Kết hợp mẫu SaaS với dự án Full-Stack
7 Kết hợp mẫu SaaS với dự án Full-Stack: Bài học kinh nghiệm
8 Xây dựng ứng dụng SaaS với Cursor AI: Kết luận (...tính đến thời điểm hiện tại)
1 Kênh thông tin hàng đầu cho AI Engineers
1 Chúc mừng! Các bước tiếp theo.
2 [MỚI] Nội dung nâng cao cho lần học thứ hai
3 HÃY QUAY LẠI THƯỜNG XUYÊN: Chúng tôi cập nhật chương trình hàng tháng
4 NHẮC NHỞ: Hãy để lại đánh giá và chia sẻ trải nghiệm của bạn
1 Cách chương trình này phù hợp với loạt bootcamp về Generative AI của chúng tôi
2 Bước tiếp theo tự nhiên sau bootcamp Gen AI: Bootcamp mới về AI Agents
3 Liên kết đến "Bootcamp 2026: Hiểu và Xây dựng AI Agents Chuyên nghiệp"
4 Liên kết đến "Bootcamp 2026: Xây dựng Ứng dụng Web và Di động Nhanh & Dễ dàng với AI"
5 Hãy theo dõi! Hàng tháng chúng tôi gửi email khuyến mãi với coupon
6 Mạng lưới cựu học viên
7 Tìm việc tư vấn thông qua mạng lưới cựu học viên
8 Tìm cơ hội việc làm thông qua mạng lưới cựu học viên
9 Tìm đồng sáng lập startup thông qua mạng lưới cựu học viên
10 Cách cập nhật hồ sơ Linkedin để được thêm vào mạng lưới cựu học viên
11 Công ty chúng tôi: dịch vụ, cách hợp tác và làm việc cùng chúng tôi

Giới thiệu khóa học

This Online Bootcamp is a compact and accelerated version of our 400-hour in-person master's program.


It has four parts:

- In Part 1, you will learn the keys to Artificial Intelligence and the new Generative AI, as well as its potential to revolutionize businesses, startups, and employment.

- In Part 2, you will learn to build professional-level LLM Applications and AI Agents using a safe and error-free learning environment. You will also learn how to build Advanced RAG Apps, Multimodal Apps, Dynamic Agents, Multi-Agent Apps, and how to manage LLMOps.

- In Part 3, you will learn how to build traditional and Gen AI apps without coding using Cursor AI and the new AI Coding Assistants. You will learn what are AI Coding Assistants like Cursor AI, Claude AI, v0, o1, Replit Agent, etc, and how to increase their performance by combining them with tools like the Replit platform, simplified backends like Firebase, Replicate AI, Stable Fusion, or Deepgram. You will also learn about the new AI Agents that can work in your computer: Open Claw Bots, Clawdbots, Moltbots, and Moltbook.

- In Part 4, you will learn how to create SaaS applications without coding using Cursor AI. You’ll also see, through two high-level real-world examples, how Generative AI is transforming the SaaS (Software as a Service) model.


By the end of this program, you will know how to do the following:

AI AND BUSINESS

  • Know the businesses that AI puts at risk of disappearing.

  • Know the new opportunities created by AI for businesses.

  • Design a plan to introduce AI into your company.

  • Select an appropriate pilot project to introduce AI into your company.

  • Form the first AI team in your company.

  • Prepare your company's AI strategy.


AI AND STARTUP

  • Identify 100 opportunities to create AI startups.


AI AND EMPLOYMENT

  • Know the professions that AI puts at risk of disappearing.

  • Know the new professions created by AI.


LLM APPLICATIONS AND AI AGENTS, THE APPLICATIONS WITH THE GREATEST POTENTIAL OF GENERATIVE AI.

  • Know the main use cases of LLM Applications in businesses and startups.

  • RAG LLM Applications.

  • Multimodal LLM Applications.

  • AI Agents.

  • Multi-Agent LLM Applications.


CREATION OF PROFESSIONAL LLM APPLICATIONS AND AI AGENTS.

  • You will learn the differences between LLM Applications and AI Agents.

  • You will learn the Architecture of an LLM Application.

  • You will learn how to learn programming languages like Python and Javascript.

  • You will learn to work with your computer's terminal.

  • You will learn to work with Jupyter notebooks.

  • You will learn to work with code editors like Visual Studio Code.

  • You will learn to work with virtual environments.

  • You will learn to work with hidden files to save credentials.

  • You will learn how to use different LLM models (OpenAI, DeepSeek, Meta, Mistral, Anthropic, Groq, etc).

  • You will learn the RAG (Retrieval Augmented Generation) technique.

  • You will learn to use LangChain, including the new 1.0 version and later.

  • You will learn to use the LangChain Expression Language (LCEL).

  • You will learn LCEL in depth.

  • You will learn how to work with Middleware and Dynamic Agents.

  • You will learn to use the new versions of LangChain (1.0 and later).

  • You will learn to use LlamaIndex.

  • You will learn to use the OpenAI API.

  • You will learn to use OpenAI's functions.

  • You will learn to use LangSmith.

  • You will learn to use LangServe and the new ways to deploy LangChain apps.

  • You will learn to use templates of LangChain and LlamaIndex.

  • You will learn what AI Agents are and how to create them.

  • You will learn to create prototypes of LLM applications and AI Agents with LangChain, Streamlit, and Agent Chat UI.

  • You will learn to create full-stack CRUD applications with Nextjs, FastAPI, and Postgres.

  • You will learn to create professional full-stack LLM applications with LangChain, LlamaIndex, Nextjs, Tailwind CSS, FastAPI, Flask, and Postgres.

  • You will learn to use vector and traditional databases.

  • You will learn to deploy applications on Vercel and Render.

  • You will learn to use AWS S3 as a remote storage platform.

  • You will learn to use ChatGPT as a programming assistant.

  • You will learn to use GPT4-Vision and GPT4o.

  • You will learn to work with Github and Github Codespaces.

  • You will learn what LLMOps is and how to use it in your LLM Applications and Agents.

  • You will learn the principles of Responsible AI and how to use them in your LLM Applications.

  • You will learn how to build advanced RAG LLM Applications and Agents.

  • You will learn how to build the new Multimodal LLM Applications.

  • You will learn how to build the new AI Agents.

  • You will learn how to build Multi-Agent Applications.

  • You will learn to use LangGraph.

  • You will learn to use CrewAI.

  • You will learn about the new Deep Agents framework.


APP DEVELOPMENT WITHOUT CODING USING CURSOR AI AND THE NEW AI CODING ASSISTANTS

  • Cursor AI, the new AI Coding Assistants and the future of software development.

  • Analysis of Cursor AI and the top AI Coding Assistants.

  • Top strategies and techniques to get the most from Cursor AI.

  • The best Cursor AI combo for beginners: custom starter template, Replit, v0, and Firebase.

  • How to build 6 complete projects without coding using Cursor AI: from a simple to-do list app, to a social network, a chatbot, a tex-to-image app, a voice-to-text app, and a basic full-stack SaaS app with authentication and payment systems.

  • You will also learn about the new AI Agents that can work in your computer: Open Claw Bots, Clawdbots, Moltbots, and Moltbook.

HOW GENERATIVE AI IS DISRUPTING THE SAAS BUSINESSES

  • How Generative AI is replacing major SaaS apps like Salesforce and Workday.

  • How AI Agents are killing SaaS apps.

  • The future of SaaS and Micro SaaS.


The Bootcamp consists of:

  • More than 750 lessons divided into sections.

  • More than 750 videos.

  • More than 400 attached presentations.

  • More than 300 practical notebooks.

  • 60 practical code repositories on Github.

  • 55 LLM applications of different difficulty levels: basic, intermediate, and advanced.

  • Material for more than 400 hours of study and practice for the student.

  • 3 downloadable books valued at $100: "Keys to Artificial Intelligence", "100 AI Startups that made more than $500,000 before the first year" and "Prompt Engineering for Beginners".


Topics included in this Bootcamp:

AI, Generative AI, AI Applications, LLM Applications, Multimodal LLM Applications, chatGPT, Llama2, GPT-4 Vision, GPT4o, Full-Stack Applications, LangChain, LangChain Expression Language (LCEL), LangChain v1.0 LlamaIndex, OpenAI, OpenAI API, RAG, RAG Technique, Vector databases, Postgres, Pinecone, Chroma, DeepLake, Streamlit, Nextjs, Tailwind CSS, Vercel, FastAPI, Flask, Render, AWS S3, LangSmith, LangServe, LangChain Templates, LlamaIndex Templates, LLMOps, Responsible AI, LangGraph, CrewAI, Multi-Agent LLM Apps, AI Agents, Groq, Llama3, Mixtral, Cursor AI, Cursor, Composer, v0, Claude AI, Claude 3.5 Sonnet, o1, o1-preview, o1-mini, Replit Agent, Replit, Firebase, Supabase, Replicate AI, Stable Fusion, Deepgram, SaaS, Micro SaaS, DeepSeek, Deep Agents.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Ai Agents
Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Generative Ai
Hiển thị tất cả khoá học Llm Applications
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊