Thực chiến học AI toàn trình nâng hiệu suất 2.0: dựng kỹ năng Agent, tự động hóa văn phòng·dữ liệu·bản nội dung nhiều tình huống

(P2253/description) Giới thiệu khóa học
(P2253/description) Khóa học AI Learning 2.0 này tập trung vào thực hành ứng dụng, loại bỏ lý thuyết suông, cốt lõi là dạy học viên tự dùng AI hoàn thành các công việc văn phòng, thực sự tăng gấp đôi hiệu suất. Khóa học trước tiên định hình lại tư duy làm việc thời đại AI, phân biệt agent với chatbot thông thường, giải thích chi tiết ưu nhược điểm của các mô hình lớn, cách chọn dùng, tránh ảo giác và kiến thức nền tảng; cầm tay chỉ việc cài đặt demo hai công cụ tự động hóa QoderWork và WorkBuddy, bao phủ các thực chiến tần suất cao như ghép ảnh thành PDF, gộp nhiều báo cáo, chuyển bản ghi âm cuộc gọi thành phương án theo dõi bán hàng. Hệ thống bóc tách logic tối ưu prompt, dạy đầy đủ cách cài đặt, tạo, nối chuỗi và thích ứng ngành của kỹ năng Skill, kèm các ví dụ ứng dụng như tạo PPT, thu thập dữ liệu web, xây dựng cơ sở tri thức, dịch luận văn, trích xuất âm thanh/video, xử lý dữ liệu; đồng thời điểm qua các lỗi người mới hay mắc và cách kiểm tra đầu ra của AI. Phù hợp với người làm văn phòng, nghiên cứu, vận hành; người từ con số 0 cũng có thể xây dựng quy trình tự động hóa riêng, để AI chia sẻ công việc lặp lại.
(P2253/description) Mục lục khóa học (rút gọn 24 bài): mở đầu — con đường tồn tại dưới biến động thời đại AI; trình bày một số ví dụ ứng dụng; thời đại không phụ người có chuẩn bị; sự khác biệt giữa agent và chatbot thông thường; tải và cài đặt QoderWork; demo chức năng cơ bản QoderWork; tải và cài đặt WorkBuddy; demo chức năng cơ bản WorkBuddy; chuyển đổi tư duy; thực chiến 1 — ghép nhanh nhiều ảnh thành một PDF; thực chiến 2 — gộp nhiều báo cáo một cú nhấp, tạm biệt sao chép-dán; thực chiến 3 — biến bản ghi âm khách hàng thành phương án theo dõi bán hàng khả thi; khi kết quả không hài lòng, nên làm gì trước; 6 lỗi người mới dễ mắc nhất; tóm tắt chương; mô hình lớn rốt cuộc là gì; đừng chỉ nói ChatGPT — mô hình lớn thực ra chia nhiều loại; một mô hình mạnh hay không, rốt cuộc nên nhìn vào đâu; vì sao một mô hình trả lời như chuyên gia còn mô hình khác như ảo giác; vì sao đưa AI càng nhiều dữ liệu chưa chắc càng tốt; vì sao trò chuyện càng dài AI càng lệch; vì sao AI tự tin nói nhảm; cách chọn giữa mô hình miễn phí / trả phí / API / cục bộ; agent là gì và khác chatbot thế nào.