Khóa học và video về AI, trong năm bước

Hướng dẫn cách hỏi ChatGPT câu hỏi đầu tiên bằng cách gõ hoặc nói, đọc câu trả lời, và hỏi tiếp để câu trả lời đơn giản hơn, kèm lời nhắc kiểm tra lại các lời khuyên quan trọng.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Giải thích bằng lời đơn giản cách một chatbot AI được huấn luyện và cách nó tạo câu trả lời từng từ một, rồi đưa ra bốn thói quen để có kết quả tốt hơn.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Giới thiệu AI tạo sinh và điều làm nó khác với AI trước đây: nó tạo ra văn bản, hình ảnh và nội dung khác mới thay vì chỉ phân tích những gì đã có.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Giải thích đơn giản cách các chatbot như ChatGPT học từ lượng lớn văn bản để tạo ra câu trả lời, và đặt câu hỏi liệu điều đó có phải là trí tuệ thực sự hay không.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Điểm qua những gì các công cụ AI tạo sinh hiện nay làm tốt và chưa làm tốt ở thời điểm này, và giới hạn của chúng nằm ở đâu.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Giải thích AI, học máy, học sâu, mô hình nền tảng và AI tạo sinh lồng vào nhau như thế nào, và lĩnh vực này phát triển từ cái này sang cái kia ra sao.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Điểm lại khoảng 70 năm của AI, từ các chương trình đầu tiên và hệ chuyên gia, qua học máy và học sâu, đến AI tạo sinh và AI agent.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Học phần đầu tiên trong khóa AI Essentials của Google: AI và học máy là gì, AI tạo sinh hoạt động thế nào, và những công cụ này làm tốt và không làm tốt điều gì.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Cho thấy việc nói rõ bạn cần gì, dành cho ai và muốn kiểu câu trả lời nào biến một câu hỏi mơ hồ thành câu hỏi hữu ích, và cách điều chỉnh câu trả lời mà không phải bắt đầu lại.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Hướng dẫn cách hỏi ChatGPT về một hóa đơn điện nước mà không chia sẻ thông tin cá nhân, và cách nhận ra khi nào câu trả lời cần được kiểm tra ở nơi khác.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Giải thích hai lý do phổ biến khiến AI nghe chắc chắn mà vẫn sai (bịa ra thông tin và quá dễ đồng ý với bạn) và bốn thói quen để kiểm tra câu trả lời của nó.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Nói về khả năng phân định: đánh giá xem những gì trợ lý AI đưa cho bạn, và cách nó hành xử trong quá trình đó, có chính xác và hữu ích cho việc của bạn hay không.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Giải thích ảo giác nghĩa là gì ở các mô hình AI, vì sao nó có thể xảy ra, và cách nhận ra nó trong các cuộc trò chuyện của bạn.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Hướng dẫn tạo một project trong Claude, thêm cơ sở kiến thức, viết hướng dẫn cho project và chia sẻ với đồng đội để bối cảnh được giữ xuyên suốt các cuộc trò chuyện.

Đã có chút kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Các kỹ sư prompt của Anthropic thảo luận điều gì làm nên một kỹ sư prompt giỏi, cách tinh chỉnh prompt, sự trung thực, vai trò và phép ẩn dụ trong prompt, và việc viết prompt có thể thay đổi thế nào.

Đã có chút kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Một chuyến tham quan dài, nhiều ví dụ, về cách một nhà nghiên cứu AI dùng trợ lý trò chuyện: chọn mô hình, khi nào dùng chế độ suy nghĩ, tìm kiếm web, tải tệp lên, phân tích dữ liệu, giọng nói và hình ảnh.

Đã có chút kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Andrew Ng hướng dẫn cách dùng công cụ trò chuyện AI để có câu trả lời kèm nguồn với tìm kiếm web và nghiên cứu chuyên sâu, để nhận góp ý và viết, và để làm trang web và ứng dụng đơn giản mà không cần code.

Đã có chút kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Nhóm AI ứng dụng của Anthropic xây dựng từng bước một prompt cho việc xử lý yêu cầu bồi thường bảo hiểm ô tô: bối cảnh nhiệm vụ, giọng văn, dữ liệu nền, ví dụ, cấu trúc XML, định dạng đầu ra và điền sẵn (prefill).

Kỹ thuật · kiểm tra ngày 2026-10-10

Giới thiệu cách sinh viên có thể dùng Gemini làm trợ thủ học tập để hiểu các môn khó, nghiên cứu và viết bài luận, kiểm tra lập luận, và cách dùng nó có trách nhiệm.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Một nhân viên marketing của OpenAI tập hợp tài liệu sản phẩm, nghiên cứu và ghi chú cuộc họp thành bản nháp bài blog ra mắt theo một mẫu định sẵn, rồi xem lại và cập nhật khi chi tiết thay đổi.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Cho thấy Khanmigo kèm học sinh mà không đưa sẵn đáp án, giúp giáo viên soạn và phân hóa bài giảng, và những gì nó cung cấp cho lãnh đạo nhà trường và học khu.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Một video ngắn cho học sinh và gia đình về cách AI hoạt động và cách suy nghĩ phản biện về nó khi dùng cho việc học ở trường.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Hướng dẫn giáo viên từ mẫu giáo đến lớp 12 cách Gemini for Education điều chỉnh lời giải thích bằng phép so sánh và tạo tài liệu hỗ trợ theo từng bậc, qua một bài học lớp 5 về hiệu ứng nhà kính.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Hướng dẫn cách Copilot trong Outlook soạn email từ một prompt ngắn, trả lời câu hỏi về các email trước đó, và kiểm tra ngữ pháp cùng giọng văn trước khi bạn gửi. Cần gói Microsoft 365 có Copilot.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Bài 1 của AI Boost Bootcamp của Google: Gemini xuất hiện ở đâu trong các ứng dụng công việc của Google, và công thức prompt bốn phần (vai trò, nhiệm vụ, định dạng, bối cảnh).

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Cho thấy Copilot thực hiện nhiều thay đổi trên một bảng tính ngân sách trong Excel và tính lại, tất cả đều có sự chấp thuận của bạn, với Copilot tự tìm các ô cần điều chỉnh.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Hướng dẫn sinh viên cách viết prompt để Gemini làm gia sư, trợ lý nghiên cứu hoặc bạn tranh luận, và cách điều chỉnh câu trả lời theo phong cách học của chính mình.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Hướng dẫn về agent Study and Learn của Copilot, giúp học sinh từng bước bằng câu hỏi và hoạt động thực hành thay vì đưa sẵn đáp án, và cách giáo viên có thể dùng nó.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Một khóa học của Google về dùng AI trong công việc hằng ngày: AI hoạt động thế nào, viết và tinh chỉnh prompt, động não cùng Gemini, dùng Gemini trong Google Workspace, và biến nó thành thói quen.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Một buổi chia sẻ cho giáo viên về dùng AI có trách nhiệm trong lớp học: dữ liệu và quyền riêng tư của học sinh, bản quyền, các giới hạn an toàn trong lớp, thông tin sai lệch, và thiên kiến trong hệ thống AI.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Bốn nhân viên Anthropic có gắn bó với giáo dục thảo luận về lợi ích và rủi ro của AI trong học tập, học sinh và giáo viên nên tiếp cận nó thế nào, và những gì vẫn chưa chắc chắn.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Hướng dẫn ngắn về ChatGPT Work: kết nối công cụ làm việc và tệp của bạn, thiết lập tác vụ theo lịch, và giao các việc marketing và phân tích dữ liệu để ChatGPT thực hiện đến cùng.

Đã có chút kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Cho thấy Claude trong Excel giải thích công thức trên nhiều trang tính kèm trích dẫn đến từng ô và cập nhật các giả định mà vẫn giữ nguyên công thức có sẵn.

Đã có chút kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Dùng Gemini, cùng với NotebookLM, trong giai đoạn lập kế hoạch của một dự án để đi từ trang giấy trắng đến một kế hoạch dự án.

Đã có chút kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Trình diễn Copilot trong cuộc họp Teams: ghi chú AI kèm quyết định và việc cần làm, phiên dịch trực tiếp giữa các ngôn ngữ, và bản tóm tắt bằng âm thanh và video để bắt kịp nội dung.

Đã có chút kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Nhóm sản phẩm giáo dục của Microsoft trình diễn Teach Module trong Microsoft 365 Copilot: tạo giáo án, bài trắc nghiệm, thẻ ghi nhớ và điều chỉnh tài liệu có sẵn.

Đã có chút kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

David Malan giải thích cách CS50 của Harvard xây dựng các công cụ AI, gồm một gia sư “vịt cao su” dẫn dắt sinh viên tới đáp án thay vì đưa sẵn, và cách các công cụ được triển khai.

Đã có chút kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Giải thích tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG): để mô hình ngôn ngữ tra cứu các nguồn đáng tin cậy, cập nhật trước khi trả lời, nhờ đó câu trả lời mới hơn và ít sai hơn.

Đã có chút kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Xây dựng một AI agent đơn giản với Gemini 3 Pro và Agent Development Kit của Google có thể tìm kiếm web, rồi chạy nó trong giao diện web và xem cách nó suy luận.

Kỹ thuật · kiểm tra ngày 2026-10-10

Các thành viên nhóm Claude Code của Anthropic cho thấy cách họ làm việc với agent lập trình: giao cho nó mục tiêu thay vì từng việc riêng lẻ, chạy các quy trình từ xa, và để nó tự kiểm tra công việc của mình.

Kỹ thuật · kiểm tra ngày 2026-10-10

Các kỹ sư Anthropic giải thích nguồn gốc của Model Context Protocol, máy chủ MCP từ xa và registry, và cách dùng MCP cùng với Claude API.

Kỹ thuật · kiểm tra ngày 2026-10-10

Nhân viên OpenAI hướng dẫn xây dựng các agent chạy dài với Agents SDK bản cập nhật, có thể xem tệp, chạy lệnh và sửa code qua các tác vụ nhiều bước.

Kỹ thuật · kiểm tra ngày 2026-10-10

Hướng dẫn từng bước thiết lập agent lập trình Codex của OpenAI: cài công cụ dòng lệnh và tiện ích VS Code, viết tệp Agents.md, các mẫu viết prompt, và kết nối công cụ qua MCP.

Kỹ thuật · kiểm tra ngày 2026-10-10

Dạy phát triển theo đặc tả (spec-driven development): viết “hiến pháp” cho dự án và các đặc tả bằng markdown để agent lập trình xây dựng đúng những gì bạn yêu cầu, kể cả trong một codebase cũ có sẵn.

Kỹ thuật · kiểm tra ngày 2026-10-10

Mười bài học về AI agent: chúng là gì, chọn framework, nguyên tắc thiết kế, sử dụng công cụ, RAG dạng agent, lập kế hoạch, hệ thống đa agent và triển khai, kèm mã mẫu.

Kỹ thuật · kiểm tra ngày 2026-10-10

Khóa học thực hành về kết nối mô hình với dữ liệu của riêng bạn bằng tạo sinh tăng cường truy xuất (embedding, tìm kiếm vectơ), rồi liên kết công cụ và dịch vụ qua máy chủ MCP.

Kỹ thuật · kiểm tra ngày 2026-10-10

Phần giới thiệu ngắn bằng hình ảnh về cách mô hình ngôn ngữ lớn dự đoán từ tiếp theo, cách chúng được huấn luyện trên lượng văn bản khổng lồ, và ý tưởng cơ bản đằng sau transformer.

Không cần kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Xây dựng từng bước một mạng nơ-ron nhận diện chữ số viết tay, dùng hoạt hình để cho thấy nơ-ron, lớp, trọng số và độ lệch là gì cùng phần toán liên kết chúng.

Đã có chút kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Hướng dẫn trực quan về cách dữ liệu chạy qua một transformer: token trở thành vectơ embedding, các lớp attention và perceptron cập nhật chúng, và softmax cho ra xác suất của từ tiếp theo.

Đã có chút kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Bài giảng CS50 của Harvard về AI tạo sinh và viết prompt, sau đó là cây quyết định, học máy, học sâu, mô hình ngôn ngữ lớn và ảo giác.

Đã có chút kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Một bài giảng dài cho đại chúng về cách các mô hình như ChatGPT được xây dựng: văn bản trên internet, token, tiền huấn luyện, biến mô hình thành trợ lý, học tăng cường, và vì sao chúng bịa ra thông tin.

Đã có chút kinh nghiệm · kiểm tra ngày 2026-10-10

Bài giảng đầu tiên của khóa nhập môn học sâu năm 2026 của MIT: perceptron, hàm kích hoạt, huấn luyện bằng gradient descent và lan truyền ngược, và cách hạn chế overfitting.

Kỹ thuật · kiểm tra ngày 2026-10-10

Bài giảng đầu tiên của CS336 tại Stanford (Percy Liang, Tatsunori Hashimoto): vì sao nên tự xây dựng mô hình ngôn ngữ từ đầu, kế hoạch khóa học, và cách các tokenizer như BPE tách văn bản.

Kỹ thuật · kiểm tra ngày 2026-10-10

Andrej Karpathy viết một GPT nhỏ bằng PyTorch, xây dựng self-attention và Transformer từng phần một và huấn luyện nó trên bộ dữ liệu Tiny Shakespeare.

Kỹ thuật · kiểm tra ngày 2026-10-10

Xây dựng micrograd, một engine tính đạo hàm tự động nhỏ bằng Python, để cho thấy cách lan truyền ngược tính gradient, rồi dùng nó để huấn luyện một mạng nơ-ron nhỏ.

Kỹ thuật · kiểm tra ngày 2026-10-10

Toàn bộ khóa CS50 AI của Harvard trong một video: tìm kiếm, tri thức, bất định, tối ưu hóa, học máy, mạng nơ-ron và ngôn ngữ, kèm các dự án Python.

Kỹ thuật · kiểm tra ngày 2026-10-10