Thiệt tình thì dạo này mình đang cảm thấy hơi bi quan và mất niềm tin vào tương lai của cái ngành lập trình mà anh em mình đang theo đuổi. Mình đi làm cũng hơn chục năm có lẻ rồi, thường thì mình hay chém gió mấy chủ đề lạc quan, vui vẻ, khích lệ anh em là chính.
Cũng hong muốn làm anh em hoang mang, nhưng mà đôi khi mình cũng phải sáng mắt ra một chút, nhìn thẳng vào thực tế phũ phàng của thị trường. Nên hôm nay, mình xin phép chia sẻ một góc nhìn hơi “u ám” một tẹo về ngành mình, lý do mình thấy lo lo, và liệu còn chút ánh sáng cuối đường hầm nào cho anh em mình không nhé.
Đây là góc nhìn cá nhân của mình thôi nha, dựa trên những gì mình quan sát và trải nghiệm. Anh em có thể đồng tình hoặc phản đối, thoải mái ha!
Chào anh em, sau Tết, mình đã quay lại viết blog chủ đề kỹ thuật rồi đây.
Dạo gần đây, chắc anh em cũng nghe đến cái tên DeepSeek, một con AI mới nổi đang làm mưa làm gió cộng đồng mạng. Nhiều bạn inbox hỏi mình về nó quá, nên hôm nay mình sẽ làm một bài phân tích chi tiết về con AI này, từ A đến Z cho anh em dễ hình dung.
Bài viết này sẽ không quá nặng về kỹ thuật, nên dù bạn là dân ngoại đạo hay dân chuyên, đọc xong cũng sẽ hiểu rõ về DeepSeek AI, tại sao nó hot, và nó sẽ ảnh hưởng đến tương lai của chúng ta như thế nào.
Dạo này, cứ lướt Facebook hay mấy group dev là y như rằng thấy anh em bàn tán xôn xao về Generative AI. Nào là “nó cướp việc của dev”, nào là “nó giúp mình code nhanh như siêu nhân”, rồi thì “nó là tương lai của ngành IT”. Nghe mà thấy vừa tò mò vừa hơi hoang mang nhẹ.
Mình thì nghĩ, Generative AI nó cũng giống như mấy cái React/VueJS hay Docker hồi xưa thôi. Có điều, nó có vẻ “ảo ma” hơn, “diệu kỳ” hơn, và có tiềm năng làm “rung chuyển” ngành IT mình dữ dội hơn.
Vậy nên, hôm nay mình lên đây chém gió tí, xem thử năm 2025 này, anh em dev mình có nên “nhảy vào” học Generative AI không? Hay là cứ “bình chân như vại” cho nó lành? Cùng mình “mổ xẻ” vấn đề này nhé!
AI là một mảng rất rộng và phức tạp. Khóa học này tập trung vào mảng Generative AI (AI tạo sinh), sử dụng AI để tạo văn bản, ảnh, video, giọng nói.
Đây là mảng mang lại những công nghệ hiện đại và phổ biến gần đây như ChatGPT, Stable Diffusion, Midjourney, ElevenLabs…
Hiểu những công nghệ này, bạn sẽ biết cách chúng hoạt động, vận dụng chúng vào công việc hàng ngày, giúp bạn làm việc năng suất, hiệu quả hơn, học nhanh hơn, học làm những việc mà AI không làm được.
Đừng sợ bị thay thế bởi AI. Hãy sợ bị thay thế bởi những người dùng AI giỏi hơn bạn!
Bản thân bọn mình là developer, không phải giáo sư tiến sĩ. Đây là khóa học dành cho developer (cũng như những bạn không phải developer nhưng quan tâm đến AI).
Bọn mình sẽ không đi quá sâu vào lý thuyết, mà tập trung vào ứng dụng của AI, cách sử dụng và tích hợp.
Tuy nhiên, bạn sẽ không nhắm mắt code đại code theo, mà bọn mình sẽ dạy cả những kiến thức nền bên dưới để các bạn hiểu những thứ mình đang làm để chỉnh sửa, mở rộng.
📚 Yêu cầu kiến thức
Với khoá Newbie
Bạn không biết lập trình hay code? Không sao, khóa học được thiết kế cho những bạn không biết gì về lập trình và code cũng có thể bắt đầu.
Bạn có thể nâng cấp lên các khóa học về lập trình sau này nếu muốn.
Với khoá Developer và Engineer
Bạn không cần kiến thức toán đạo hàm, tích phân, ma trận v…v. Chỉ cần cộng trừ nhân chia, hàm, function, API, client/server là được.
Bạn cần biết lập trình cơ bản, hàm, biến, thư viện, client và server với bất kì ngôn ngữ nào (Không cần biết code Python, bọn mình sẽ hướng dẫn và dạy thêm các khái niệm khác).
Một số bài học sẽ yêu cầu laptop có card đồ hoạ cấu hình tối thiểu 4-8GB VRAM, hoặc RAM > 8GB. Nếu máy yếu, bạn có thể chạy code trên Google Collab.
📓 Tóm tắt lộ trình học
Khoá học bao gồm 3 module chính.
1. Cơ bản về AI Chatbot và LLM
Đây là module giới thiệu tổng quan về chatbot AI và Large Language Model (LLM) cũng như cách áp dụng chúng vào công việc.
Các bạn sẽ được học về:
Cơ bản về ChatBot AI và LLM
Áp dụng AI vào công việc hàng ngày
Sử dụng ChatGPT ở máy Local
👨💻 Kiến thức về LLM cho Developer
👨💻 Thực hành qua các dự án
2. Cơ bản về tạo ảnh bằng AI
Đây là module giới thiệu tổng quan về tạo ảnh bằng AI với Stable Diffusion và Diffusion Models.
Các bạn sẽ được học về:
Giới thiệu các tool tạo ảnh AI thường dùng
Giải thích các khái niệm về Stable Diffusion và Diffusion Models (SD1.5, SDXL)
Hướng dẫn cài đặt và sử dụng Stable Diffusion (txt2img, img2img, inpainting, Lora, controlnet)
👨💻 Kiến thức về Diffusion Model và Diffuser cho Developer
👨💻 Thực hành qua các dự án
Bonus: 10 ứng dụng siêu hay của tạo ảnh bằng AI
👨💻 3. LLM in Production. Chạy LLM trong dự án thực tế
Đây là module nâng cao cho developer/engineer. Các bạn sẽ học cách viết app, sử dụng LLM trong dự án thực tế chứ không chỉ chạy local.
Các bạn sẽ được học về:
Cơ bản về Embedding và VectorDB
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Function calling và ứng dụng
Deploy LLM trên production với Runpod/AWS
Thực hành qua các dự án
AI là một mảng rộng và phát triển khá nhanh, những kiến thức nền về AI trong khoá này sẽ giúp bạn tự tìm hiểu thêm và update cộng nghệ mới một cách nhanh chóng. Bọn mình cũng sẽ update khoá học mỗi 3-6 tháng để cập nhật công nghệ, phù hợp với xu thế.
🚀 Các dự án sẽ thực hiện
Khóa Developer & Engineer 👨🏻💻
Nhận diện hình ảnh – Viết ứng dụng AI nhận diện hình ảnh với Gradio
Gradio + OpenAI – Viết chatbot local như ChatGPT với Gradio
Diffusers + Gradio – Viết ứng dụng AI tạo ảnh đơn giản với Diffusers và Gradio
RestAPI + DiffusionPipeline – Viết RestAPI với FastAPI để tạo ảnh với DiffusionPipeline
Độc quyền cho khóa Engineer 👨🏻💻⭐
React + OpenAI – Viết chatbot local như ChatGPT với React
Telegram Bot – Trợ lý ảo/bạn trai/bạn gái ảo trên Telegram
ChatGPT + Stable Diffusion – Viết chatbot biết vẽ hình với ChatGPT và Stable Diffusion
VectorDB – Dùng Vector DB để lưu trữ và tìm kiếm. Viết bot cho phép tóm tắt, chat và dịch thuật tài liệu, docs, PDF thông qua RAG và VectorDB
Đọc đến đây, nếu bạn nào quan tâm thì ghé thăm https://hoccodeai.com để xem và đăng ký nhé.
Rời khỏi Algomerchant, mình gia nhập 90 Seconds – 1 startup khác chuyên kết nối brand với producer để quay video.
Mặc dù lúc này, đã có hơn 4 năm kinh nghiệm, mình vẫn thấy … có quá nhiều thứ cần phải học (nhiều tới mức mình phải dành nguyên phần này để chia sẻ về những thứ mình đã học được ở 90s).
Nhiều bạn hay hỏi mình code bằng ngôn ngữ gì, thích công nghệ gì. Anh em làm trong ngành ai cũng biết, đi làm một thời gian thì sẽ phải dụng khá nhiều ngôn ngữ/công nghệ, không thể nói vài dòng là hết được!
Do vậy, hôm nay mình viết blog chia sẻ về các công nghệ/ngôn ngữ lập trình mình đã sử dụng qua mấy năm đi làm nha. Mình cũng review nhẹ điểm mạng/yếu, những điều mình thích/không thích của những thứ này luôn!
Ở phần trước, mình đã giới thiệu với mọi người về qui trình hack 1 website, 1 số cách hack đơn giản.
Ở phần này, mình sẽ chia sẻ thêm 1 số cách hack khác, cũng như những điều bạn cần lưu ý sau khi hack xong nhé! Cuối bài mình cũng sẽ share một số tài liệu cho những bạn muốn nhập môn, tìm hiểu về bảo mật và hacking luôn nhé.
Đã bao giờ bạn thắc mắc làm sao hacker có thể hack sập 1 website chưa? Hack gồm những bước nào, tìm hiểu trang web ra sao? Làm sao để không bị phát hiện v..v.
Trong bài viết này, mình sẽ chia sẻ kĩ hơn về qui trình, về những biện pháp mà hacker sử dụng để truy cập và … hack sập một trang web nhé. Mặc dù không cool ngầu như trong phim đâu, nhưng cũng rất hay ho thú vị đấy!
Anh em làm dev không quan tâm về hack cũng nên đọc, đề biết cách phòng chống website mình không bị hacker tấn công nhé!
Note: Bài này do là vlog nên sẽ đi sâu hơn về kĩ thuật một chút so với vlog nhé. Bạn nào đã xem vlog cũng nên đọc, vì mình sẽ nói kĩ hơn về các tool hay dùng!
Từ coder đến developer - Tôi đi code dạo