Khu vực học tập

Cổng vào trung tâm cho mọi nội dung học tập — theo hướng dẫn hoặc tự do, tùy theo ý bạn.

Lộ trình học tậpNội dung

Nền tảng

Dành cho người không có kiến thức trước. Ai biết dùng máy tính thì bắt đầu ở đây.

Operation & Command Line

Cách máy tính hoạt động, API là gì, cách sử dụng Terminal, cách thiết lập môi trường phát triển, dùng Git và hiểu Open Source.

Người mới 0 trong 6

Bạn hiểu cách máy tính hoạt động, dùng Terminal an toàn, sử dụng Git và hiểu Open Source.

6 bài viết Người hoàn toàn mới bắt đầu Không có
1

Máy tính "suy nghĩ" như thế nào

CPU, GPU, RAM, ổ cứng và mã nhị phân — kiến thức cơ bản về phần cứng.

2

Internet & API

Client, Server, HTTP Request và API như giao diện kết nối.

3

Terminal

GUI vs CLI, đường dẫn và các lệnh quan trọng nhất.

4

Môi trường phát triển của bạn

Sắp có

5

Kiểm soát phiên bản với Git

Repository, Commit, Branch và GitHub làm lưu trữ đám mây.

6

Open Source vs Closed Source

Source code, giấy phép (GPL, MIT) và tại sao tính minh bạch quan trọng.

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Python & Logic Lập trình

Từ biến số qua cấu trúc điều khiển và hàm đến class, package và môi trường ảo.

Người mới

Bạn lập trình được bằng Python, hiểu kiểu dữ liệu, cấu trúc điều khiển, OOP và thiết lập môi trường phát triển sạch.

8 bài viết Người mới với kiến thức máy tính cơ bản Điều kiện tiên quyết: Operation & Command Line
1

Biến số & Kiểu dữ liệu

String, Integer, Float, Boolean và phép gán.

2

Cấu trúc điều khiển

If/Else và vòng lặp (For, While).

3

Hàm số

Tham số, giá trị trả về và code module hóa.

4

Khi code bị lỗi (Lỗi & Debugging)

Syntax Error vs Logic Error, Try/Catch và đọc Stack Trace.

5

List & Dictionary

Array, key-value store và truy cập theo chỉ số.

6

Lập trình hướng đối tượng (Class & Object)

Class, Object, Method và Attribute — bản thiết kế cho code phức tạp.

7

Thư viện code ngoài (Package)

Pip, Dependency, Import — không cần phát minh lại bánh xe.

8

Môi trường cô lập (Virtual Environment / Docker)

venv, Container và môi trường có thể tái tạo.

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Xưởng thực hành

Thực hành cho người làm. Tập trung vào ứng dụng, công cụ và quy trình hiện đại.

Nghệ thuật Tạo sinh (Ảnh & Video)

Tạo ảnh, Stable Diffusion, LoRA, ControlNet và tối ưu hóa quy trình.

Người mới

Bạn tạo ảnh với Stable Diffusion, hiểu Text-to-Image và thành thạo LoRA, ControlNet và Upscaling.

4 bài viết + 1 Demo Người sáng tạo, Nhà thiết kế, Người đam mê Điều kiện tiên quyết: Operation & Command Line
1

Tạo ảnh (Từ văn bản đến Pixel)

Text-to-Image, Prompting và Seed (Giá trị ngẫu nhiên).

2

Công cụ (Stable Diffusion Forge)

Giao diện, VRAM cục bộ và tốc độ tạo ảnh.

3

Kiểm soát & Fine-Tuning

LoRA, Inpainting và Outpainting.

4

Tối ưu hóa quy trình

ControlNet (Pose, cạnh) và Upscaling.

5

GAN — Demo Tương tác

Tương tác để xem GAN tạo ảnh như thế nào.

Tùy chọn

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Mô hình Ngôn ngữ Cục bộ

Hệ sinh thái Hugging Face, chạy mô hình cục bộ và hiểu Quantization.

Trung cấp Có sẵn từ 23 thg 9, 2026

Bạn hiểu Hugging Face, đưa mô hình về máy tính của mình và hiểu Quantization.

3 bài viết Người quan tâm đến quyền riêng tư, Người đam mê Điều kiện tiên quyết: Operation & Command Line
1

Hệ sinh thái (Hugging Face)

Có sẵn từ 23 thg 9, 2026

2

Đưa mô hình về máy tính của bạn

Có sẵn từ 23 thg 9, 2026

3

Quantization (Thu nhỏ mô hình)

Có sẵn từ 23 thg 9, 2026

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Agent & Tự động hóa

System Prompt, Prompt Engineering, RAG, Function Calling, API và quy trình No-Code.

Trung cấp

Bạn tạo System Prompt, xây dựng RAG Pipeline, sử dụng Function Calling và tự động hóa quy trình với n8n.

6 bài viết Maker, Người tự động hóa Điều kiện tiên quyết: Mô hình Ngôn ngữ Cục bộ Python & Logic Lập trình
1

Giao nhiệm vụ cho mô hình (System Prompt)

System Prompt, Roleplay, One-Shot vs Few-Shot.

2

Prompt Engineering (Chuỗi suy nghĩ)

Zero-Shot, Chain-of-Thought và tránh ảo giác.

3

Kết nối dữ liệu của bạn (RAG)

Retrieval-Augmented Generation, Chunking, Embedding và Vector Database.

4

Function Calling (Khi AI nhấn nút)

JSON Output, Tool Use — AI quyết định công cụ nào sẽ thực thi.

5

Sử dụng giao diện (API & MCP)

API Key, Model Context Protocol và kiến trúc server cho AI Agent.

6

Quy trình No-Code (n8n)

Trigger, Node, Tự động hóa quy trình và Webhook.

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

AI trong Phát triển Phần mềm

Vibecoding, Context Engineering, Harness Engineering và Agentic Coding — cách lập trình mới.

Trung cấp Có sẵn từ 21 thg 10, 2026

Bạn lập trình với AI, thành thạo Context Engineering và sử dụng Coding Agent tự động.

4 bài viết Nhà phát triển, Maker Điều kiện tiên quyết: Python & Logic Lập trình Agent & Tự động hóa
1

Lập trình ngôn ngữ tự nhiên (Vibecoding)

Có sẵn từ 21 thg 10, 2026

2

Context Engineering

Có sẵn từ 21 thg 10, 2026

3

Harness Engineering: Rào chắn thay vì hy vọng

Có sẵn từ 21 thg 10, 2026

4

Agentic Coding (AI tự gõ phím)

Có sẵn từ 21 thg 10, 2026

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Chất lượng phần mềm & Kiểm thử

Đọc kiểm thử, hiểu các phép kiểm tra bằng máy, nghiệm thu thay đổi và bảo vệ bí mật — chất lượng mà không cần biết lập trình.

Trung cấp Có sẵn từ 18 thg 11, 2026

Bạn đọc một bài kiểm thử và nhận ra nó thực sự kiểm tra điều gì, hiểu được các phép kiểm tra bằng máy khi chúng báo đỏ, đặt cho tác nhân ba câu hỏi mà bạn tự kiểm chứng được câu trả lời, và biết cái gì không bao giờ được vào một repository.

4 bài viết Tất cả những ai để tác nhân AI xây dựng phần mềm Điều kiện tiên quyết: AI trong Phát triển Phần mềm
1

Hiểu về kiểm thử, khi tác nhân là người viết chúng

Có sẵn từ 18 thg 11, 2026

2

Gate: Tấm lưới an toàn làm từ những phép kiểm tra bằng máy

Có sẵn từ 18 thg 11, 2026

3

Review mà không cần biết lập trình

Có sẵn từ 18 thg 11, 2026

4

Bí mật và bảo mật: Cái gì không bao giờ được vào repository

Có sẵn từ 18 thg 11, 2026

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Học viện

Track khoa học máy tính chuyên sâu. Tương đương với các module AI của ngành nhưng dễ tiếp cận.

Cấu trúc Khoa học Máy tính & Thuật toán

Thuật toán là gì, cách chúng mở rộng và các cấu trúc dữ liệu nào thúc đẩy khoa học máy tính.

Trung cấp

Bạn hiểu thuật toán, ký hiệu Big-O, đệ quy và các cấu trúc dữ liệu quan trọng (tuyến tính, phân cấp, dựa trên khóa).

6 bài viết Người học có kiến thức Python cơ bản Điều kiện tiên quyết: Python & Logic Lập trình
1

Thuật toán là gì?

Tính xác định, hữu hạn, đầu vào/đầu ra — công thức nấu ăn của máy móc.

2

Độ phức tạp thuật toán (Big-O)

Hiểu về mở rộng: tuyến tính, bậc hai, hàm mũ.

3

Cấu trúc dữ liệu I (Tuyến tính)

Array, Linked List, Stack, Queue.

4

Đệ quy

Base Case, Recursive Call và Stack Overflow — vòng lặp siêu cấp.

5

Cấu trúc dữ liệu II (Phân cấp & Mạng lưới)

Tree, Binary Search Tree, Graph, Node, Edge.

6

Cấu trúc dữ liệu III (Dựa trên khóa)

Hash Table, Key-Value Pair và Caching.

7

Travelling Salesman — When Trying Everything Takes Too Long

This path's first demo: find the shortest tour through many cities — an NP-hard problem that exposes the limits of brute force and why we need clever heuristics like simulated annealing.

Tùy chọn

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Toán học của Dữ liệu

Thống kê và xác suất như nền tảng cho Machine Learning.

Trung cấp

Bạn hiểu xu hướng trung tâm, phân tán, phân phối, tương quan, xác suất và định lý Bayes.

6 bài viết + 1 Demo Người học có kiến thức thuật toán cơ bản Điều kiện tiên quyết: Cấu trúc Khoa học Máy tính & Thuật toán
1

Xu hướng trung tâm (Trung tâm ở đâu?)

Trung bình, Trung vị và Ngoại lệ.

2

Phân tán (Xa trung tâm bao nhiêu?)

Phương sai, Độ lệch chuẩn và Khoảng biến thiên.

3

Phân phối (Hình dạng của dữ liệu)

Phân phối chuẩn, Độ lệch và Long-Tail.

4

Mối liên hệ giữa dữ liệu

Tương quan, Nhân quả và Yếu tố nhiễu.

5

Xác suất & Giá trị kỳ vọng

Xác suất, Giá trị kỳ vọng và tính toán Rủi ro/Lợi ích.

6

Bayes & Xác suất có điều kiện

Định lý Bayes: Cập nhật quan điểm với kiến thức mới.

7

Naive Bayes — Demo Tương tác

Phân loại văn bản trực tiếp với thuật toán Naive Bayes.

Tùy chọn

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Đại số Tuyến tính & Giải tích

Vector, Ma trận, Tensor, Đạo hàm và Quy tắc dây chuyền — ngôn ngữ của Deep Learning.

Trung cấp

Bạn hiểu Vector, Ma trận, Tensor, Đạo hàm, Đạo hàm riêng và Quy tắc dây chuyền như nền tảng cho Backpropagation.

6 bài viết Người học có kiến thức thống kê cơ bản Điều kiện tiên quyết: Toán học của Dữ liệu
1

Không gian và Hướng (Vector)

Vô hướng, Vector, Chiều và Không gian vector.

2

Bảng dữ liệu & Phép biến đổi (Ma trận)

Ma trận, Nhân ma trận, Phép biến đổi và Tích vô hướng.

3

Tensor (Ngôn ngữ của GPU)

Tensor như mảng n chiều, Batching và Shape.

4

Đo lường thay đổi (Đạo hàm)

Độ dốc, Tốc độ thay đổi và Cực tiểu/Cực đại.

5

Đạo hàm riêng & Gradient

Độ dốc đa chiều và vector Gradient.

6

Hàm lồng nhau (Quy tắc dây chuyền)

Hàm hợp và Chain Rule — tiền đề của Backpropagation.

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

AI Cổ điển, Symbolic

Từ Turing qua tìm kiếm, Heuristics và Lý thuyết trò chơi đến Expert System và Mùa đông AI.

Trung cấp

Bạn hiểu nguồn gốc AI, điều hướng không gian trạng thái, thành thạo Pathfinding và Lý thuyết trò chơi và biết bài học của Mùa đông AI.

7 bài viết + 4 Demo Người học có kiến thức thuật toán cơ bản Điều kiện tiên quyết: Cấu trúc Khoa học Máy tính & Thuật toán
1

Sự ra đời của AI (Từ Turing đến Dartmouth)

Bài kiểm tra Turing, Hội nghị Dartmouth (1956), ELIZA — bối cảnh lịch sử.

2

Tìm kiếm trong Đồ thị

Không gian trạng thái, BFS và DFS.

3

Heuristics & Tìm đường

Heuristic, Hàm chi phí, Dijkstra và thuật toán A*.

4

A* Pathfinding — Demo Tương tác

Xem cách A* và Dijkstra điều hướng qua mê cung.

Tùy chọn
5

Agent trong Xung đột (Lý thuyết trò chơi)

Hệ thống đa tác nhân, Trò chơi tổng bằng không và Cân bằng Nash.

6

MinMax & Pruning

Cây quyết định, Chiến lược MinMax và Alpha-Beta Pruning.

7

MinMax — Demo Tương tác

Chơi Tic-Tac-Toe với AI MinMax bất bại.

Tùy chọn
8

Quy tắc & Logic (Expert System)

Expert System, Inference Engine, If-Then Rule và Bùng nổ tổ hợp.

9

AI Dựa trên Quy tắc — Demo Tương tác

Tương tác để xem Expert System tạo chuỗi nhân quả logic.

Tùy chọn
10

ELIZA Chatbot — Demo Tương tác

Trò chuyện với bot trị liệu dựa trên quy tắc đầu tiên trong lịch sử.

Tùy chọn
11

Mùa đông AI (Thất bại & Bài học)

Báo cáo Lighthill, lời hứa quá mức và tại sao AI symbolic thất bại vì độ phức tạp.

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Cơ bản về Machine Learning

Thay đổi mô hình: Từ lập trình đến huấn luyện — Supervised, Unsupervised và các công cụ đánh giá.

Trung cấp 0 trong 16

Bạn hiểu ML Paradigm, huấn luyện mô hình Supervised Learning, đánh giá bằng metrics và biết Overfitting và Unsupervised Learning.

8 bài viết + 2 Demo Người học đã hoàn thành tất cả các lộ trình nền tảng Điều kiện tiên quyết: Cấu trúc Khoa học Máy tính & Thuật toán Toán học của Dữ liệu Đại số Tuyến tính & Giải tích AI Cổ điển, Symbolic
1

Lập trình vs Huấn luyện

Machine Learning, Dữ liệu huấn luyện, Mô hình và Suy luận.

2

Supervised Learning (Học có giáo viên)

Nhãn, Đặc trưng, Mục tiêu, Phân loại vs Hồi quy.

3

Hồi quy Tuyến tính & Logistic

Đường hồi quy, Sigmoid và Hàm lỗi (MSE).

4

Nguyên liệu thô (Data Engineering)

Kỹ thuật đặc trưng, Giá trị thiếu và Chuẩn hóa.

5

Tham số vs Siêu tham số

AI tự học gì so với con người cài đặt gì.

6

Khi học sinh học vẹt

Overfitting, Underfitting, Train-Test Split và Tập xác nhận.

7

Đánh giá mô hình

Accuracy, Precision, Recall, F1-Score và Confusion Matrix.

8

Unsupervised Learning (Cấu trúc trong hỗn loạn)

Clustering (k-Means), Giảm chiều (PCA) và Phát hiện bất thường.

9

Supervised Learning — Demo Tương tác

Huấn luyện mô hình và quan sát ranh giới quyết định.

Tùy chọn
10

Decision Tree — the Glass-Box Classifier

Watch a tree of yes/no questions carve up the data — and see it tip into overfitting when it asks too many. The most transparent algorithm in the ML toolkit.

Tùy chọn
11

K-Means Clustering — Demo Tương tác

Xem cách K-Means sắp xếp các điểm dữ liệu thành nhóm.

Tùy chọn

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Deep Learning (Cuộc cách mạng Neural)

Từ neuron nhân tạo qua kích hoạt, Hidden Layer và hàm mất mát đến Gradient Descent và Backpropagation.

Nâng cao

Bạn hiểu mạng nơ-ron từ Perceptron đến Backpropagation và có thể theo dõi toàn bộ quá trình huấn luyện.

6 bài viết + 3 Demo Người học có kiến thức Machine Learning cơ bản Điều kiện tiên quyết: Cơ bản về Machine Learning
1

Neuron Nhân tạo

Perceptron, Trọng số, Bias và Tổng hợp.

2

Perceptron — Demo Tương tác

Huấn luyện mạng nơ-ron đơn giản nhất từng bước.

Tùy chọn
3

Tia lửa khởi động (Kích hoạt)

Tuyến tính vs Phi tuyến tính, ReLU và Sigmoid.

4

Mạng lưới (Hidden Layer)

Deep Neural Network, Hidden Layer và Forward Pass.

5

Neural Network Playground — Demo Tương tác

Xây dựng kiến trúc mạng của riêng bạn, huấn luyện trực tiếp và xem Backpropagation hoạt động.

Tùy chọn
6

Tính toán AI sai bao nhiêu

Hàm mất mát, Mean Squared Error và Cross-Entropy.

7

Con đường xuống thung lũng (Gradient Descent)

Gradient Descent, Learning Rate và Cực tiểu cục bộ/toàn cục.

8

Gradient Descent — Demo Tương tác

Quan sát optimizer đi xuống thung lũng — từng bước một.

Tùy chọn
9

Trái tim của việc học (Backpropagation)

Backpropagation và phản hồi lỗi — dựa trên Chain Rule.

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Kiến trúc Hiện đại (GenAI)

Từ Tokenization qua Embedding, CNN, RNN và Transformer đến LLM, Transfer Learning và Diffusion.

Nâng cao 0 trong 18

Bạn hiểu Tokenization, Embedding, CNN, RNN, Transformer, LLM, Transfer Learning, Sampling và Diffusion.

9 bài viết + 3 Demo Người học có kiến thức Deep Learning cơ bản Điều kiện tiên quyết: Deep Learning (Cuộc cách mạng Neural)
1

Tokenization (Bảng chữ cái của máy móc)

Token, BPE, Context Window — tại sao AI không hiểu âm tiết.

2

Embedding & Latent Space

Word2Vec, Vector Embedding và Khoảng cách ngữ nghĩa.

3

Thị giác máy tính (CNN)

Convolution, Filter/Kernel, Pooling và Trích xuất đặc trưng.

4

Thời gian & Chuỗi (RNN)

Dữ liệu tuần tự, Mạng nơ-ron hồi quy và Vanishing Gradient.

5

Đột phá (Transformer & Attention)

Self-Attention, Query/Key/Value và Transformer Block.

6

Cơ chế Attention — Demo Tương tác

Hiểu Query/Key/Value từng bước một — trái tim của mỗi Transformer.

Tùy chọn
7

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)

Foundation Model, Tiền huấn luyện, Dự đoán token tiếp theo và Kích thước tham số.

8

Transfer Learning & Fine-Tuning

Trọng số đã huấn luyện trước, Checkpoint và LoRA.

9

Sampling & Temperature

Softmax, Temperature, Top-K/Top-P — tại sao ChatGPT không luôn nói điều giống nhau.

10

Mô hình ảnh tạo sinh (Diffusion)

Latent Space, Nhiễu, Khử nhiễu và Text-to-Image.

11

GAN — Demo Tương tác

Tương tác để xem GAN tạo ảnh như thế nào.

Tùy chọn

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Reinforcement Learning

Học qua phần thưởng: Từ nguyên tắc cơ bản qua Q-Learning đến RLHF.

Nâng cao Có sẵn từ 7 thg 10, 2026

Bạn hiểu Reinforcement Learning, MDP, Q-Learning và RLHF — cách ChatGPT học lịch sự.

3 bài viết + 2 Demo Người học có kiến thức Deep Learning cơ bản Điều kiện tiên quyết: Deep Learning (Cuộc cách mạng Neural)
1

Cà rốt và Gậy (Nguyên tắc)

Có sẵn từ 7 thg 10, 2026

2

Phát triển chiến lược (Q-Learning & MDP)

Có sẵn từ 7 thg 10, 2026

3

Q-Learning — Demo Tương tác

Quan sát agent tìm đường thoát bằng Q-Learning.

Tùy chọn
4

RLHF (Cách LLM học lịch sự)

Có sẵn từ 7 thg 10, 2026

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Xã hội & Hòa nhập

Tác động xã hội và pháp lý, phù hợp với các đối tượng cụ thể.

Đạo đức & Huyền thoại

Ý thức, Bias, Bản quyền và Prompt Injection — những câu hỏi quan trọng về AI.

Người mới

Bạn phân biệt AGI với thống kê, hiểu Bias huấn luyện phân tích, biết câu hỏi bản quyền và rủi ro Prompt Injection.

4 bài viết Tất cả những người quan tâm Không có
1

Ý thức vs Xác suất

AGI, Sentience và Stochastic Parrot.

2

Bias & Chất lượng dữ liệu

Bias huấn luyện, Định lý bất khả thi, Signal vs Noise.

3

Bản quyền & Đánh cắp dữ liệu

Fair Use, Opt-Out và bản quyền trong dữ liệu huấn luyện.

4

Bảo mật & Prompt Injection

Jailbreak, Trích xuất dữ liệu và cách mô hình ngôn ngữ bị lừa.

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Châu Âu & Pháp lý

EU AI Act, Quy định Foundation Model và Bảo vệ dữ liệu trong ứng dụng AI.

Người mới Có sẵn từ 4 thg 11, 2026

Bạn hiểu EU AI Act, nghĩa vụ minh bạch cho Foundation Model và tác động GDPR đối với AI.

3 bài viết Tất cả những người quan tâm Không có
1

EU AI Act

Có sẵn từ 4 thg 11, 2026

2

Quy định Foundation Model

Có sẵn từ 4 thg 11, 2026

3

Bảo vệ dữ liệu & AI (GDPR)

Có sẵn từ 4 thg 11, 2026

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Dành cho Người cao tuổi (AI trong cuộc sống)

Một trợ lý kỹ thuật số, an toàn trực tuyến và giữ quyền kiểm soát.

Người mới 0 trong 1

Bạn sử dụng AI như trợ lý hàng ngày, nhận biết thủ thuật lừa đảo và giữ quyền kiểm soát dữ liệu.

3 bài viết + 2 Demo Người cao tuổi, Người học muộn Không có
1

Trợ lý Kỹ thuật số

Trợ lý giọng nói, Dịch thuật và Đọc to.

2

Tiếp xúc AI đầu tiên — Demo Tương tác

Cuộc đối thoại đầu tiên an toàn với chatbot đơn giản.

Tùy chọn
3

Bảo mật & Chống lừa đảo

Trick cháu 2.0, Nhân bản giọng nói và Phát hiện Phishing.

4

Lá chắn Email — Demo Tương tác

Xem bộ lọc spam nhận biết email đáng ngờ như thế nào.

Tùy chọn
5

Giữ quyền kiểm soát

Opt-Out với nhà cung cấp và kiểm soát chia sẻ dữ liệu.

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Dành cho Học sinh & Sinh viên

Học với AI thay vì gian lận, nhận biết Deepfake và kiểm tra nguồn tài liệu phê phán.

Người mới

Bạn sử dụng AI như gia sư học tập, nhận biết Deepfake và phương tiện tổng hợp và kiểm tra nguồn tài liệu một cách phê phán.

2 bài viết + 3 Demo Học sinh, Sinh viên Không có
1

Học với AI (Thay vì gian lận)

Đối thoại Socratic, Gia sư học tập và đặt câu hỏi phê phán về ảo giác.

2

Sự thật trực tuyến

Deepfake, kiểm tra nguồn và phương tiện tổng hợp.

3

Xe học lái — Demo Tương tác

Xem xe học cách làm chủ đường đua qua Neuroevolution. Tự lái và so sánh với AI.

Tùy chọn
4

Chơi với máy tính — Demo Tương tác

Đấu với AI chọn nước đi tốt nhất bằng MinMax.

Tùy chọn
5

Chatbot lâu đời nhất — Demo Tương tác

Trò chuyện với ELIZA, chatbot đầu tiên trong lịch sử.

Tùy chọn

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Second Brain & Bản sao số

Tổ chức kiến thức bên ngoài đầu bạn — và hiểu bản sao số của những thứ có thật làm được gì và giới hạn của nó nằm ở đâu.

Người mới Có sẵn từ 2 thg 12, 2026

Bạn tự xây một Second Brain thay vì gom góp những ghi chú không bao giờ đọc lại, và giải thích được điều gì phân biệt một bản sao số với một mô phỏng đơn thuần.

2 bài viết Tất cả mọi người — không cần kiến thức kỹ thuật Không có
1

Second Brain: Bộ nhớ ngoài của bạn

Có sẵn từ 2 thg 12, 2026

2

Bản sao số

Có sẵn từ 2 thg 12, 2026

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%

Tò Mò

Một bộ sưu tập ngày càng phát triển các bản demo không phù hợp với bất kỳ con đường chủ đề nào — kinh điển, tò mò, những ngoại lệ thú vị.

Tò Mò

Ngôi nhà cho các bản demo không thuộc về bất kỳ con đường nào khác — kinh điển, tò mò, những ngoại lệ thú vị. Bộ sưu tập ngày càng phát triển không có chương trình học chung. Đôi khi một cái chuyển sang con đường chủ đề, đôi khi một cái mới gia nhập.

Người mới

Một nắm bản demo độc lập được tuyển chọn — một chuyến đi bộ cho những người tò mò. Không có bài tập về nhà, chỉ khám phá.

2 bản demo Những người tò mò Không có
1

Boids — hành vi đàn

Ba quy tắc đơn giản mỗi con chim tạo ra một đàn không có thủ lĩnh.

Tùy chọn
2

Tiến hóa — đột biến và chọn lọc

Các sinh vật nhỏ bị đột biến ngẫu nhiên qua từng thế hệ — tiến hóa để quan sát.

Tùy chọn

Tải Chứng chỉ

Nhấp để xem trạng thái

0%