Khóa học Agentic Vibe Coding

Nhận tư vấn Tải về chương trình học

Thời lượng

16 buổi

Hình thức đào tạo

Online qua Zoom

Học phí

Liên hệ

Tổng quan

Khóa học Agentic Vibe Coding là chương trình đào tạo đột phá trong 16 buổi, tập trung vào quy trình làm sản phẩm số hóa với sự hỗ trợ của AI. Dưới sự hướng dẫn của Tiến sĩ giàu kinh nghiệm về AI, học viên sẽ học cách làm chủ các công cụ code AI hàng đầu, từ đó xây dựng các ứng dụng Web/Mobile Full-Stack hoàn chỉnh (có Database, Authentication, UI/UX). Khóa học đặc biệt nhấn mạnh vào quy trình Test-First Driven và Kiểm soát chất lượng phần mềm được sinh ra bởi AI, đảm bảo sản phẩm không chỉ nhanh mà còn ổn định, sẵn sàng đưa vào Production.

Generative AI (GenAI) đang tái định nghĩa quy trình phát triển phần mềm, cho phép lập trình viên tăng tốc độ code, thiết kế và kiểm thử lên gấp 2-5 lần. Tuy nhiên, rào cản lớn nhất không phải là công cụ (như Cursor, Claude Code, Replit) mà là việc thiếu hụt Vibe Code—khả năng chuyển đổi yêu cầu kinh doanh mơ hồ thành Prompt rõ ràng, kết nối logic kiến trúc kỹ thuật và tự động tạo ra một Sản phẩm khả thi tối thiểu (MVP).

Lợi ích khóa học

Tăng tốc độ xây sản phẩm 2–5 lần

Nhờ prompt chains, AI coding tools và quy trình tối ưu “sửa – lặp – kiểm chứng”

Tư duy hệ thống thay vì học tool rời rạc

Không chỉ biết dùng AI, mà hiểu cách thiết kế kiến trúc và workflow bài bản

Xây được sản phẩm thật, không chỉ demo

Có thể deploy, sử dụng và mở rộng trong môi trường thực tế

Kiểm soát chất lượng như developer chuyên nghiệp

Áp dụng Test-First với AI, tự động sinh test, review & refactor code có hướng dẫn

Ứng dụng trực tiếp vào kinh doanh & công việc

Từ tối ưu vận hành đến xây sản phẩm AI tạo doanh thu

Mục tiêu học tập

Làm chủ Vibe Coding: chuyển yêu cầu kinh doanh thành prompt hiệu quả, đồng thời xác định tiêu chuẩn kỹ thuật và thiết kế kiến trúc hệ thống phù hợp ngay từ đầu
Tự xây dựng MVP hoàn chỉnh trong thời gian ngắn: lựa chọn đúng công cụ (Replit, Cursor, Claude Code, Google AI Studio, Figma) để phát triển web/mobile app có database, authentication cơ bản, UI rõ ràng và tích hợp kiểm thử bằng AI
Áp dụng quy trình kiểm soát chất lượng toàn diện: Test-First với AI, tự động sinh unit/integration/UI test, kết hợp review và refactor code để đảm bảo tính ổn định và khả năng mở rộng
Thành thạo tích hợp AI vào sản phẩm qua API: xử lý request, quản lý context, streaming dữ liệu, kiểm soát lỗi và tối ưu chi phí vận hành
Xây dựng hệ thống RAG cho dữ liệu doanh nghiệp: từ thu thập, tìm kiếm, lọc đến trích xuất thông tin, tạo ra câu trả lời có dẫn chứng phục vụ phân tích và ra quyết định
Triển khai MCP (Model Context Protocol) để kết nối AI với database, công cụ tìm kiếm và hệ thống nội bộ một cách an toàn, đúng phân quyền
Thiết kế và phát triển AI Agent hoàn chỉnh: xây dựng kiến trúc agent, phân vai, luồng xử lý nhiều bước, quản lý memory và đánh giá chất lượng đầu ra
Hoàn thành 1 dự án GenAI end-to-end: từ yêu cầu → thiết kế → code → kiểm thử → demo sản phẩm, sẵn sàng áp dụng vào thực tế hoặc phát triển thành sản phẩm kinh doanh

Đối tượng học tập

Lập trình viên chưa dùng AI coding tools muốn tăng tốc viết code, học cách “trò chuyện” với model để ra đúng tính năng.
Dev ít kinh nghiệm làm sản phẩm muốn nắm vibe code – từ ý tưởng → prototype → MVP có backend, database, UI/UX, test.
Quản lý kỹ thuật/PM/Founder muốn hiểu quy trình, chi phí – lợi ích, cách kiểm soát chất lượng khi đội ngũ dùng AI code.
Startup/Doanh nghiệp cần ra mắt MVP nhanh, thử nghiệm thị trường, giảm chi phí phát triển ban đầu.

Chuẩn đầu ra 

NHẬN THỨC (BIẾT)

NHẬN THỨC (BIẾT)

Học viên có khả năng nhận diện và gọi tên các thành phần cốt lõi trong hệ sinh thái AI-First Development:
- Kiến trúc Agentic AI: Định nghĩa được cấu trúc của AI Agent, các thành phần phân vai (Role-play), luồng xử lý nhiều bước (Multi-step) và quản lý bộ nhớ (Memory).
- Giao thức kết nối hiện đại: Nhận diện cơ chế vận hành của MCP (Model Context Protocol) để kết nối AI với database và hệ thống nội bộ một cách an toàn.
- Hệ sinh thái công cụ Vibe Coding: Nắm vững đặc điểm của các bộ công cụ lập trình thế hệ mới như Cursor, Replit, Claude Code và Google AI Studio.
- Tiêu chuẩn dữ liệu cho RAG: Hiểu cách thu thập, lọc và trích xuất dữ liệu để tạo ra nguồn tri thức chính xác cho AI.

TƯ DUY CHIẾN LƯỢC (HIỂU)

TƯ DUY CHIẾN LƯỢC (HIỂU)

Học viên có khả năng giải thích và liên kết các kiến thức để thiết kế giải pháp AI tối ưu:
- Vibe Coding Mindset: Hiểu cách chuyển đổi yêu cầu kinh doanh ngôn ngữ tự nhiên thành các Prompt kỹ thuật có cấu trúc, đảm bảo AI hiểu đúng kiến trúc hệ thống ngay từ đầu.
- Chiến lược RAG & Kiến thức doanh nghiệp: Hiểu dòng chảy dữ liệu từ khâu trích xuất đến khi AI đưa ra câu trả lời có dẫn chứng, phục vụ việc phân tích và ra quyết định.
- Quản trị chất lượng AI (Quality Control): Nắm vững tư duy Test-First, hiểu cách dùng AI để tự động sinh test case nhằm đảm bảo tính ổn định và khả năng mở rộng của sản phẩm.
- Tối ưu hóa vận hành (LLMOps):

TRIỂN KHAI (ÁP DỤNG)

TRIỂN KHAI (ÁP DỤNG)

Học viên có khả năng trực tiếp xây dựng và vận hành sản phẩm AI thực tế:
- Xây dựng MVP thần tốc: Tự tay phát triển ứng dụng Web/Mobile hoàn chỉnh có Database, Authentication và giao diện UI rõ ràng thông qua hỗ trợ từ AI.
- Phát triển Agent chuyên sâu: Thiết kế và triển khai AI Agent hoàn chỉnh, biết phân vai, quản lý luồng xử lý và đánh giá chất lượng đầu ra theo bài toán thực tế.
- Tích hợp hệ thống an toàn: Triển khai MCP để kết nối AI với dữ liệu doanh nghiệp, đảm bảo đúng phân quyền và bảo mật thông tin nội bộ.
- Hoàn thiện dự án End-to-End: Thực hiện trọn vẹn quy trình từ tiếp nhận yêu cầu, thiết kế kiến trúc, viết code, kiểm thử đến demo sản phẩm GenAI thực tế, sẵn sàng đưa vào kinh doanh hoặc vận hành doanh nghiệp.

Lộ trình học tập 

Module 1 - Vibe Coding
- Giới thiệu về AI
- Giới thiệu về Gen AI
- Prompt Engineering
- Các khái niệm cơ bản trong TTNT Tạo sinh liên quan tới lập trình
- Các mô hình AI cho lập trình
- Khả năng của TTNT Tạo sinh trong phát triển phần mềm
- Giới thiệu về Vibe Code
- Các giới hạn của Vibe Code
- Giới thiệu và phân loại các AI Tools cho Vibe code
- Vibe code với Google AI Studio
- Giới thiệu Replit - Các tính năng chính, so sánh với các công cụ tương tự
- Kỹ năng cần thiết khi vibe code
- Tạo 1 game đơn giản
- Tạo ứng dụng web có lưu trữ dữ liệu
- Tạo ứng dụng mobile
- Giới thiệu Cursor
- Tính năng cơ bản
- Các tips & tricks cơ bản khi sử dụng Cursor
- Quy trình xây dựng một ứng dụng với Cursor
- Làm việc với Git
- Chuẩn bị môi trường phát triển web
- MCP tools cần thiết
- Các tips & tricks nâng cao khi sử dụng Cursor
- Xây dựng 1 ứng dụng web full-stack với Cursor
- Giới thiệu về Claude Code
- Các tính năng cơ bản
- Các tips & tricks cơ bản
- Tiếp tục xây dựng ứng dụng web full-stack với Claude Code
- Chuẩn bị môi trường phát triển mobile app
- Các tính năng nâng cao của Claude Code
- Các tips & tricks nâng cao
- Xây dựng ứng dụng mobile đầy đủ chức năng với Claude
- Các nguyên lý trong thiết kế UI/UX
- Học tập từ các thiết kế đã có
- Vibe design với Figma
- Clone thiết kế về cho ứng dụng của mình
- Các MCP tools cho thiết kế
- Xây dựng giao diện ứng dụng mobile / web theo thiết kế với Cursor / Claude Code
- Test First Driven
- Unit Testing với AI
- Integration testing với AI
- UI Testing với AI
- Xây dựng ứng dụng theo TDD (Test Driven Development) với Claude Code
- Tổng kết kiến thức đã học
- Ứng dụng các kiến thức đã học vibe code một ứng dụng
- Trình bày ứng dụng, các bài học, kinh nghiệm rút ra qua quá trình phát triển
- Giới thiệu về GenAI, LLM, Agent
- Các khả năng lập trình của LLM: code execution, function call
- Giới thiệu Gemini API, các mô hình hiện tại
- Stateless vs Statefull
- Phân tích, trích xuất nội dung file PDF
- Function execution vs Function calling
- Prompt caching: input caching, output caching
- Gemini API cho đa phương tiện: image, audio, video
- Giới thiệu về RAG, vấn đề ảo giác của AI
- Kiến trúc và pipeline cho RAG
- Embeddings và vector database
- Techstack cho RAG
- Advanced RAG techniques
- Xây dựng ứng dụng RAG cho doanh nghiệp
- Giới thiệu MCP
- Kiến trúc MCP
- Giao thức cho client vs server
- Xây dựng MCP server cho dịch vụ của doanh nghiệp
- Giới thiệu về Agent
- Các thành phần của 1 Agent
- Các xu hướng Agent hiện tại và ứng dụng
- Các framework và giao thức cho Agent
- Xây dựng Agent cho doanh nghiệp
- Học viên trình bày dự án áp dụng các kiến thức đã học
Tìm hiểu ngay

Giảng viên

TS. Doãn Trung Tùng

Chuyên gia Trí tuệ nhân tạo, Học máy & Hệ thống tính toán hiệu năng cao

Học vấn:        
• Cử nhân CNTT – Đại học Bách Khoa Hà Nội (2002)        
• Thạc sĩ CNTT – Viện Tin học Pháp ngữ (IFI) (2005)        
• Tiến sĩ CNTT – Đại học Blaise Pascal, Pháp (2012)        
Kinh nghiệm giảng dạy & công tác:        
• Giảng viên Đại học Bách Khoa Hà Nội; Trưởng khoa CNTT – Đại học Greenwich Việt Nam (liên kết Đại học FPT & Đại học Greenwich UK)
• 20+ năm kinh nghiệm giảng dạy, nghiên cứu và quản lý học thuật trong lĩnh vực CNTT.        
• Chuyên môn: Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning), Công nghệ phần mềm, Hệ thống phân tán và Cấu trúc dữ liệu.       
Hoạt động nghiên cứu & dự án khoa học:        
• Thành viên nhóm nghiên cứu VNGrid (2010).        
• Đề tài hợp tác quốc tế: Nghiên cứu hệ thống tính toán hiệu năng cao và mô phỏng vật liệu vi mô (2009).        
• Hợp tác nghiên cứu & chuyển giao công nghệ với Centre for Development of Advanced Computing (Ấn Độ) (2014).        
• Tham gia dự án EuAsiaGrid – xây dựng cổng thông tin gINFO Portal (2011).        
• Đề tài nghiên cứu dịch vụ tin sinh trên nền điện toán đám mây cho các bài toán siêu bộ gen (2015–2016).        
Thành tựu & công bố:        
• Công bố nhiều bài báo khoa học quốc tế về học sâu, hệ thống thông minh, nhận diện hình ảnh & xử lý thông tin.        
• Các ứng dụng tiêu biểu: nhận diện thẻ căn cước, nhận dạng biển báo giao thông và hệ thống học máy phân tích dữ liệu lớn.        

Xem thêm

Dự án học viên

Feedback học viên 

Trần Minh Hoàng

Founder một startup EdTech

Trước đây để xây dựng một bản MVP chạy thử, mình mất ít nhất 2 tháng và một team 3 người. Sau khóa học, mình tự dùng Cursor và Replit để dựng xong luồng database và UI cơ bản chỉ trong 1 tuần. Khái niệm Vibe Coding thực sự thay đổi cách mình vận hành sản phẩm.

Lê Thu Thủy

Senior Product Marketing Manager

Mình không giỏi code, nhưng khóa học dạy tư duy kiến trúc AI Agent rất dễ hiểu. Mình đã tự xây dựng được một con Agent hỗ trợ RAG để tra cứu nhanh toàn bộ kho tài liệu nội bộ công ty. Việc kết nối AI qua API và MCP không còn là rào cản kỹ thuật nữa.

Nguyễn Văn Nam

Freelance Web Developer

Mình từng sợ AI sinh code rác, nhưng quy trình Test-First với AI trong khóa học đã thay đổi tư duy của mình. Giờ mình có thể tự động hóa việc viết Unit Test và Refactor code cực nhanh mà vẫn đảm bảo hệ thống ổn định, dễ mở rộng.

Lợi ích chỉ có tại COLE

Giới thiệu việc làm sau khóa học

Học lại free

Cộng đồng chuyển đổi số 1

Câu hỏi thường gặp

1. Không biết lập trình sâu có học được không?
Có. Vibe Coding tập trung vào tư duy hệ thống và kỹ năng điều khiển AI (Prompting). Bạn chỉ cần hiểu logic vận hành, còn việc viết mã chi tiết đã có AI đảm nhiệm theo hướng dẫn của bạn.
Có. Bạn sẽ đi từ ý tưởng kinh doanh đến thiết kế giao diện (UI), kết nối dữ liệu (Database) và xuất bản một ứng dụng Web/Mobile MVP có thể sử dụng được ngay.
Có. Học viên sẽ được nhận slide bài giảng, file dữ liệu thực hành, hướng dẫn chi tiết để dễ dàng thực hành song song với video.
Nội dung được thiết kế theo tỉ lệ 60% lý thuyết – 40% thực hành, kèm các bài tập & case study từ tình huống thực tế.
Bạn có thể đặt câu hỏi và nhận hỗ trợ từ trợ giảng & cộng đồng học viên riêng.
Có. Bạn sẽ nhận toàn bộ video, tài liệu và quyền tham gia cộng đồng học viên.
Tìm hiểu ngay
Liên hệ với chúng tôi

Để biết thêm thông tin chi tiết đừng ngần ngại gọi cho chúng tôi.

Hoặc để lại thông tin

COLE - Lựa chọn hàng đầu cho nhân
sự về Digital Skills

5000+

Học viên theo học

30%

Thu nhập học viên tăng lên sau khi học

30+ Khóa học

Hàng đầu về ứng dụng công nghệ

50+

Chuyên gia hàng đầu về chuyển đổi số

300+ Doanh nghiệp hàng đầu lựa chọn Cole để nâng cấp kỹ năng

Hình ảnh lớp học