Khóa Học Ứng Dụng AI & Automation - Tăng Năng Suất Làm Việc

Thời lượng

17 buổi

Hình thức đào tạo

Online

Học phí

Liên hệ

Tổng quan

Khóa Học Ứng Dụng AI & Automation – Tăng năng suất làm việc là chương trình đào tạo thực chiến giúp bạn tự tay xây dựng hệ thống tự động hóa và trợ lý AI cá nhân hoàn chỉnh chỉ sau 17 buổi học, không yêu cầu kiến thức về lập trình.

Bạn sẽ được học cách tư duy để tạo nên một quy trình công việc hiệu quả, thiết kế luồng nghiệp vụ và tích hợp hệ thống AI để quy trình được tự động hóa. Giúp bạn giảm bớt những công việc lặp đi lặp lại.

Khóa học kết hợp xu hướng công nghệ mới nhất hiện nay: tích hợp các mô hình trí tuệ nhân tạo hàng đầu (Chat GPT, Claude, Gemini, Grok,...) vào nền tảng No-Code mạnh mẽ n8n. Đặc biệt, với phương pháp tiếp cận Agentic Vibe Coding, học viên sẽ nhanh chóng làm chủ tư duy thiết kế quy trình, giải phóng bản thân khỏi các đầu việc lặp lại và tối ưu hóa hiệu suất làm việc thực tế.

Khóa học Ứng dụng AI này đặc biệt phù hợp với những người làm văn phòng, muốn giảm tải công việc lặp đi lặp lại; muốn ứng dụng sức mạnh của AI vào công việc; đặc biệt là muốn học hỏi, nâng cấp bản thân để không bị tụt lại so với thị trường.

Xu hướng ứng dụng AI & Automation 2026

Tự động hóa quy trình làm việc: Thay vì làm thủ công, xu hướng hiện nay là sử dụng các nền tảng No-code (như n8n, Make) để kết nối hàng trăm ứng dụng, tối ưu hóa các tác vụ lặp lại, giúp tiết kiệm hàng ngàn giờ làm việc và giảm chi phí vận hành cho doanh nghiệp.
Sáng tạo & Phân phối nội dung đa kênh tự động: Công cụ AI không chỉ hỗ trợ viết lách, thiết kế hình ảnh/video nhỏ lẻ. Xu hướng mới là tạo ra các "cỗ máy" tự động nghiên cứu, sinh nội dung và lên lịch đăng bài hàng loạt một cách nhanh chóng và đồng bộ.
AI trong thu thập & phân tích dữ liệu: Sử dụng AI để tự động cào dữ liệu, xử lý và phân tích số liệu lớn bằng ngôn ngữ tự nhiên, hỗ trợ ra quyết định kinh doanh ngay lập tức. (Xu hướng này cực kỳ bùng nổ khi kết hợp cùng tư duy phân tích sâu của ngành Khoa học dữ liệu - Data Science).
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng với Chatbot RAG: Kỷ nguyên của chatbot theo kịch bản cứng nhắc đã chấm dứt. Trợ lý ảo hiện nay được huấn luyện dựa trên chính tài liệu nội bộ của công ty (công nghệ RAG) để chăm sóc khách hàng đa kênh (Zalo, Facebook, Website) một cách thông minh, chính xác 24/7.
Tích hợp AI Agent vào quản lý dự án: AI giúp tối ưu hóa tiến độ, tự động báo cáo, phân bổ nguồn lực và cảnh báo rủi ro. Đây là công cụ đắc lực nâng cao hiệu suất đội ngũ cho các nhà quản lý và IT Business Analyst.
Bảo mật dữ liệu với Local AI Agent: Xu hướng đưa trợ lý AI về chạy độc lập trên máy tính cá nhân (như Open Claw) đang lên ngôi, giúp doanh nghiệp hoàn thành các tác vụ thiết kế sản phẩm, phân tích nhu cầu nội bộ mà không sợ rò rỉ dữ liệu ra bên ngoài.

Lợi ích khóa học

Đào tạo trực tuyến

Các buổi học sẽ diễn ra qua các nền tảng trực tuyến như Zoom, Microsoft Teams. Học viên tham gia các buổi học trực tiếp với giảng viên qua hình thức online.

Nội dung buổi học

Sẽ bao gồm trung bình 60% lý thuyết và 40% thực hành. Các bài thực hành được lấy từ các bài toán thực tế, giúp học viên áp dụng ngay kiến thức vào công việc.

Tài liệu học tập

Slide bài giảng, hướng dẫn thực hành chi tiết.

Video bài giảng

Học viên có thể xem lại video các buổi học để ôn tập và nắm vững kiến thức.

Tương tác trực tiếp

Học viên có thể trao đổi trực tiếp 1-1 với giảng viên hoặc trợ giảng để được giải đáp thắc mắc và hỗ trợ trong quá trình học.

Chứng nhận hoàn thành

Sau khi hoàn thành các bài đánh giá/kiểm tra cuối khóa theo yêu cầu của giảng viên, học viên được cấp giấy chứng nhận hoàn thành chương trình đào tạo kỹ năng của Cole.

Chính sách học lại miễn phí

Nếu chưa nắm vững kiến thức, học viên được học lại khóa thứ 2 hoặc thứ 3 mà không phát sinh thêm chi phí (áp dụng với các khóa tuyển sinh liên tục, đều đặn).

Mục tiêu học tập

1. Thành thạo Prompt Engineering Chuyên Sâu
– Viết prompt "chuẩn chuyên gia" để khai thác tối đa sức mạnh của ChatGPT, Claude, Gemini, Grok.
– Áp dụng ngay vào công việc như: Soạn thảo văn bản chuyên nghiệp, phân tích dữ liệu, brainstorm chiến lược, tạo nội dung marketing chỉ trong vài phút.
2. Xây dựng và Cá nhân hóa AI của riêng bạn
– Sử dụng Google Antigravity IDE làm trợ lý thông minh, hiểu context công việc, tự động thao tác file/folder.
– Thiết lập trợ lý AI cá nhân (custom GPT/Claude/Grok) phù hợp với phong cách và chuyên môn riêng của bạn.
– Tạo nội dung đa phương tiện (hình ảnh, video, nhạc) hoàn toàn bằng AI.
3. Thu thập, xử lý & Phân tích dữ liệu
– Sử dụng kỹ thuật No-code scraping (Apify, Scrapling, Patchright) kết hợp Vibe Coding để thu thập dữ liệu thị trường, đối thủ, giá cả tự động.
– Phân tích dữ liệu lớn bằng ngôn ngữ tự nhiên (Gemini/ChatGPT Advanced), tự động tạo dashboard Looker Studio và xuất báo cáo insight.
4. Xây dựng hệ thống Automation chuyên nghiệp với n8n
– Thiết kế workflow kéo-thả kết nối hàng trăm ứng dụng (Google Workspace, Telegram, Zalo, CRM, mạng xã hội...).
– Tích hợp AI vào automation: tóm tắt email/tin tức, xử lý dữ liệu tự động, tạo content hàng loạt, gửi báo cáo định kỳ.
– Triển khai AI Agent Local 24/7 với OpenClaw để chạy các tác vụ liên tục mà không phụ thuộc cloud.
5. Triển khai Chatbot thông minh RAG & đa kênh thực chiến
– Xây dựng Knowledge Base từ tài liệu nội bộ doanh nghiệp (FAQ, chính sách, catalogue).
– Tạo chatbot trả lời chính xác, tra cứu tài liệu thực tế, tích hợp lên Website, Zalo OA, Facebook Messenger.
– Kết hợp n8n để xử lý Lead, phân loại yêu cầu khách hàng, chuyển tiếp tự động.
6. Hoàn thiện hệ sinh thái AI toàn diện & sẵn sàng áp dụng ngay
– Sở hữu website cá nhân/doanh nghiệp (tạo bằng Vibe Coding + Antigravity) tích hợp chatbot AI 24/7.
– Xây dựng ít nhất 1–2 workflow automation phức tạp phục vụ đúng công việc thực tế của bản thân/doanh nghiệp.
– Thực hiện dự án cuối khóa: triển khai hệ thống AI + automation hoàn chỉnh, demo trước lớp và nhận phản hồi.
7. Chuẩn hóa dữ liệu doanh nghiệp
– Nhìn ra các vấn đề ẩn trong hệ thống dữ liệu hiện tại (sai lệch, trùng lặp, thiếu chuẩn).
– Xây dựng được framework chuẩn hóa dữ liệu phù hợp với thực tế doanh nghiệp.
– Thiết kế quy trình kiểm soát & quản trị dữ liệu thay vì xử lý thủ công từng case.
– Kết nối dữ liệu với vận hành để phục vụ báo cáo, hỗ trợ ra quyết định và giảm phụ thuộc vào con người.
– Tái cấu trúc toàn bộ dữ liệu doanh nghiệp thành một nền tảng có thể kiểm soát, tích hợp và sẵn sàng cho AI.

Đối tượng học tập

Hành chính – Nhân sự: Tự động hóa các quy trình lặp lại như sàng lọc CV, chấm công, duyệt nghỉ phép, quản lý văn bản nội bộ bằng AI và n8n.
Kế toán: Ứng dụng AI để bóc tách hóa đơn, chuẩn hóa dữ liệu số, tự động tổng hợp báo cáo từ nhiều nguồn.
Marketing: Xây dựng "cỗ máy" nghiên cứu thị trường, sản xuất nội dung đa kênh (ảnh, video, bài viết) và chăm sóc khách hàng tự động.
Quản lý Dự án: Ứng dụng AI Agent để theo dõi tiến độ, tự động báo cáo và tối ưu quy trình phối hợp giữa các phòng ban.
Trợ lý: Sử dụng AI làm trợ lý cá nhân, tự động hóa lịch làm việc, tổng hợp thông tin và soạn thảo văn bản.
Dân văn phòng: Không yêu cầu kiến thức về lập trình. Học để nâng cao kiến thức, bổ trợ cho công việc.

Chuẩn Đầu Ra Khóa Học AI Ứng Dụng & Automation N8N

1. VỀ PHẦN NHẬN THỨC

1. VỀ PHẦN NHẬN THỨC

  • Hệ sinh thái AI: Hiểu rõ năng lực và cách thức vận hành của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) hàng đầu hiện nay như ChatGPT, Claude, Gemini, và Grok.
  • Kỹ thuật Prompting: Nắm vững từ kiến thức nền tảng đến chuyên sâu về Prompt Engineering và kỹ thuật nối chuỗi lệnh (Prompt Chaining).
  • Khái niệm về Dữ liệu & Automation: Hiểu các khái niệm về Data Ownership (Làm chủ dữ liệu), tầm quan trọng của Data Dictionary (Từ điển dữ liệu) và vai trò của Automation trong việc giải phóng sức lao động.
  • 2. VỀ TƯ DUY CHIẾN LƯỢC

    2. VỀ TƯ DUY CHIẾN LƯỢC

  • Tư duy Automation-First: Phát triển nhãn quan nhạy bén để nhận diện các "điểm nghẽn" (bottlenecks) trong quy trình vận hành thủ công và tư duy chuyển đổi chúng sang workflow tự động.
  • Tư duy làm chủ dữ liệu: Hiểu cách thiết lập framework chuẩn hóa dữ liệu doanh nghiệp làm nền tảng cốt lõi, giúp AI học tập và xử lý thông tin chính xác.
  • Tư duy tích hợp hệ thống: Hiểu cách kết nối các mảnh ghép công nghệ (AI + No-Code) vào các phòng ban thực tế (HR, Kế toán, Marketing, Sales) để tối ưu chi phí và vận hành độc lập.
  • 3. TRIỂN KHAI & ÁP DỤNG

    3. TRIỂN KHAI & ÁP DỤNG

    • Xây dựng hệ sinh thái AI cá nhân: Sử dụng thành thạo Agentic Vibe Coding và Google Antigravity IDE để tạo trợ lý AI độc lập, tự động hóa thao tác máy tính.
    • Thiết lập Workflow tự động với n8n: Tự tay thiết kế và triển khai quy trình kéo-thả phức tạp; kết nối dữ liệu liên nền tảng (Google Workspace, CRM, ERP, Zalo, Telegram...).
    • Vận hành AI Local & Khai thác dữ liệu: Cài đặt AI Agent (OpenClaw) chạy 24/7 với độ bảo mật tuyệt đối; thu thập và xử lý dữ liệu web (Browse AI, Octoparse, Power Query).

    Các dự án thực chiến hoàn chỉnh:

    • Chatbot RAG Đa kênh: Huấn luyện trợ lý ảo dựa trên dữ liệu nội bộ (FAQ, chính sách), tích hợp Website/Zalo OA.
    • Cỗ máy Marketing & Sales: Thiết lập chuỗi quy trình nghiên cứu thị trường và nuôi dưỡng Lead tự động.
    • Hệ thống vận hành: Tự động hóa bóc tách hóa đơn (AI OCR), sàng lọc CV, chấm công và duyệt nghỉ phép.
    • Website/App nội bộ: Tự xây dựng Landing page hoặc App nội bộ tích hợp AI Assistant.

    Lộ trình học tập 

    - Kỹ thuật Prompting chuẩn: 5 thành phần (ROLE, TASK, CONTEXT, FORMAT, CONSTRAINTS) & Quy trình "5-Câu-Hỏi-Trước" Prompt
    - Phân tích thế mạnh & so sánh thực tế 4 AI lớn: ChatGPT, Gemini, Claude, Grok
    - Claude: Chuyên sâu phân tích logic, đọc hiểu văn bản dài, viết code sạch
    - ChatGPT: Đa năng, tìm kiếm thông tin real-time, giao diện Canvas soạn thảo
    - Gemini: Tích hợp sâu Google Ecosystem, Gemini Canvas, xử lý đa phương tiện
    - Grok: Tìm kiếm thông tin X/Twitter real-time, linh hoạt, sáng tạo không rào cản
    - Công cụ sử dụng: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok (4 AI Web Stack)
    - Output đạt được: 2 System Prompts (Trợ lý cá nhân + 5-Câu-Hỏi-Trước), 1 web clone Gemini Canvas, 1 báo cáo Claude phân tích, 1 report Grok real-time
    - Thực hành: Áp dụng 4 AI xử lý 4 công việc thực tế của bản thân, xây dựng 1 System Prompt cá nhân hóa làm Trợ lý AI cho công việc
    - Quy trình Marketing AI-first 6 bước: Từ nghiên cứu thị trường đến sản xuất nội dung đa kênh
    - Deep Research & NotebookLM: Nghiên cứu đối thủ, tóm tắt thị trường, tạo Audio Briefing/Podcast tự động
    - Visual & Video AI: Nano Banana (tạo ảnh sản phẩm, banner), Flow/Veo3 (tạo video thương mại chất lượng cao), Pomelli (xây dựng bộ ảnh thương hiệu đồng bộ)
    - Grok Imagine: Tạo video ngắn 6 giây theo xu hướng (trend/meme) cho Social Media
    - Grok CLI: Cài đặt và tự động hóa quy trình nghiên cứu thị trường qua Terminal
    - Công cụ sử dụng: Deep Research, NotebookLM, Nano Banana, Flow/Veo3, Pomelli, Grok Imagine, Grok CLI
    - Output đạt được: 1 Deep Research Report, 1 Audio Podcast, 3 Banner Nano Banana, 3 ảnh Pomelli, 1 video Flow/Veo3, 1 video Grok Imagine, Grok CLI cài đặt hoàn chỉnh
    - Thực hành: Sử dụng chính sản phẩm/doanh nghiệp của học viên để xây dựng trọn bộ 6 tài nguyên Marketing gồm Báo cáo nghiên cứu, Audio Podcast, 3 Banner, 1 Video Veo3 và 1 Video Grok
    - Khái niệm Agent Skills & MCP (Model Context Protocol): Biến AI thành trợ lý có thể thao tác trực tiếp trên máy tính
    - Cài đặt & cấu hình Claude Desktop kết nối với các MCP Servers (filesystem, sequential-thinking, brave-search...)
    - Thiết lập Antigravity IDE: Mở thư mục dự án, cá nhân hóa trí nhớ AI bằng file AGENTS.md
    - Sử dụng Claude CLI trong Terminal: Làm chủ 3 chế độ phân quyền (Default, Accept Edits, Bypass Permissions)
    - Quy tắc an toàn (Safety Checklist): Sandbox, sao lưu dữ liệu, kiểm soát quyền thao tác của AI
    - Công cụ sử dụng: Claude Desktop, Claude CLI, Antigravity IDE, MCP Servers
    - Output đạt được: Claude Desktop, Claude CLI và Antigravity IDE cài đặt hoàn chỉnh, tối thiểu 3 MCP/Skills hoạt động, 1 workflow tự động xử lý báo cáo Excel, 1 kế hoạch tự động hóa trong 30 ngày
    - Thực hành: Cấu hình 3 MCP trên Claude Desktop, xây dựng workflow tự động đọc, phân tích và tổng hợp 5–10 file Excel báo cáo thực tế trên máy tính
    - Vibe Coding Landing Page bằng Google Stitch MCP: Tạo giao diện website từ mô tả tiếng Việt
    - Tích hợp AI Chatbot DeepSeek trực tiếp vào Landing Page thông qua API Key
    - Xây dựng quy trình thu thập Lead tự động với Google Apps Script: Khách điền Form → Dữ liệu đồng bộ theo thời gian thực về Google Sheets
    - Deploy Landing Page và Chatbot lên Vercel: Đưa sản phẩm lên Internet mà không cần quy trình Git/GitHub phức tạp
    - Công cụ sử dụng: Google Stitch MCP, DeepSeek API, Google Apps Script, Google Sheets, Vercel
    - Output đạt được: 1 Landing Page bán hàng/doanh nghiệp hoàn chỉnh, 1 AI Chatbot tư vấn 24/7, 1 Form thu thập Lead chạy trực tiếp trên Vercel
    - Thực hành: Xây dựng và triển khai Landing Page thực tế tích hợp AI Chatbot tư vấn khách hàng và hệ thống thu thập Lead tự động về Google Sheets
    - Khái niệm Web Scraping và các quy định pháp lý khi thu thập dữ liệu từ website
    - Sử dụng Antigravity IDE để điều khiển các công cụ Web Scraping chuyên sâu
    - Apify: Thu thập danh sách doanh nghiệp, số điện thoại, đánh giá từ Google Maps
    - Scrapling: Thu thập dữ liệu tin đăng bất động sản từ batdongsan.com.vn
    - Patchright + Cookies: Vượt Captcha, thu thập dữ liệu sản phẩm và biến động giá trên Shopee
    - Tự động làm sạch dữ liệu thô và xuất ra file Excel/CSV theo định dạng chuẩn
    - Công cụ sử dụng: Antigravity IDE, Apify, Scrapling, Patchright, Excel, Google Sheets
    - Output đạt được: 3 bộ dữ liệu thực tế gồm Lead từ Google Maps, dữ liệu thị trường bất động sản và dữ liệu giá sản phẩm trên Shopee
    - Thực hành: Thu thập thành công một tập dữ liệu thực tế từ website phù hợp với nhu cầu nghiên cứu hoặc kinh doanh của học viên
    - Bối cảnh Data Analyst 2026: Xu hướng chuyển từ Power BI/Looker Studio sang AI Code Stack
    - Sử dụng Claude Code (hoặc Codex CLI) kết nối MCP Servers để phân tích trực tiếp dữ liệu thu thập từ Buổi 5
    - Viết script Python tự động làm sạch dữ liệu, phân tích và xuất báo cáo Key Insights (insight.md)
    - Xây dựng Web Application Dashboard tương tác đa chiều bằng Streamlit
    - Deploy Dashboard lên Streamlit Cloud miễn phí chỉ trong vài phút
    - Công cụ sử dụng: Claude Code/Codex CLI, MCP Servers, Python, Streamlit, Streamlit Cloud
    - Output đạt được: 1 Web Dashboard Streamlit chạy công khai (Public Live) và 1 báo cáo Insight tự động (insight.md)
    - Thực hành: Xây dựng, triển khai và chia sẻ Dashboard Streamlit từ dữ liệu thu thập ở Buổi 5, đồng thời tự động tạo báo cáo tóm tắt Insight
    - Giới thiệu n8n: Tư duy xây dựng Workflow Automation với Triggers, Nodes, Webhooks và API
    - Khởi chạy n8n Tino trên Cloud hoặc Local để vận hành tự động 24/7
    - Xây dựng Backend Workflow cho hệ thống tuyển dụng tự động bằng n8n
    - Theo dõi Google Drive: Tự động phát hiện khi có ứng viên tải lên CV (PDF/Word)
    - Đọc nội dung CV và sử dụng AI (Gemini/OpenAI API) để phân tích, chấm điểm theo Job Description (JD)
    - Tự động ghi điểm đánh giá, ưu điểm và hạn chế của ứng viên vào Google Sheets
    - Công cụ sử dụng: n8n Tino, Google Drive API, Google AI (Gemini/OpenAI), Google Sheets API
    - Output đạt được: 1 Workflow n8n Backend hoạt động 24/7, tự động đọc CV, phân tích bằng AI và lưu kết quả vào Google Sheets
    - Thực hành: Xây dựng Workflow n8n tự động đọc tài liệu hoặc hợp đồng từ Google Drive, sử dụng AI để trích xuất thông tin và lưu dữ liệu vào Google Sheets
    - Sử dụng Google AI Studio để tạo Prompt sinh giao diện Web Frontend quản trị tuyển dụng
    - Xây dựng Workflow n8n thứ hai: Đọc dữ liệu từ Google Sheets, sử dụng AI viết email báo cáo tổng hợp và gửi cho Trưởng phòng HR
    - Kết nối giao diện Web Frontend với n8n thông qua Webhook
    - Xây dựng hệ thống quản lý tuyển dụng: Hiển thị danh sách ứng viên, hỗ trợ thao tác Duyệt/Từ chối trực tiếp trên giao diện Web và tự động gửi email phản hồi
    - Kiểm thử quy trình End-to-End: Từ nộp CV, phân tích bằng AI, xét duyệt ứng viên đến gửi email kết quả hoàn toàn tự động
    - Công cụ sử dụng: Google AI Studio, n8n Webhook, Google Sheets, Gmail API, HTML/JavaScript Web UI
    - Output đạt được: 1 hệ thống quản lý tuyển dụng End-to-End gồm Web Frontend, n8n Backend và Email Bot tự động
    - Thực hành: Sinh giao diện Web bằng Google AI Studio và kết nối thành công với n8n Webhook để thực hiện một quy trình tự động hóa hoàn chỉnh
    - Giải pháp hợp nhất tin nhắn đa kênh: Tập trung Facebook Fanpage và Zalo OA về một trung tâm điều hành trên n8n
    - Kết nối Facebook Messenger API và Zalo OA API vào Workflow n8n
    - Xây dựng Bot CSKH AI tự động trả lời các câu hỏi thường gặp (FAQ) hoạt động 24/7
    - Phân loại khách hàng thông minh bằng AI: Hỏi giá, khiếu nại, tư vấn chuyên sâu... và tự động chuyển đến đúng quy trình xử lý
    - Xây dựng luồng tự động: Khách nhắn tin → AI trả lời → Lưu Lead vào CRM trên Google Sheets → Gửi thông báo tức thời đến Telegram
    - Công cụ sử dụng: n8n, Facebook Messenger API, Zalo OA API, Telegram Bot, OpenAI API/Gemini API
    - Output đạt được: 1 hệ thống Bot CSKH đa kênh (Facebook/Zalo) tích hợp AI, tự động lưu Lead vào CRM và gửi thông báo Lead mới qua Telegram
    - Thực hành: Thiết lập Bot CSKH tự động trả lời tin nhắn từ Facebook Fanpage hoặc Zalo OA, đồng thời gửi thông báo Lead mới về Telegram
    - Cài đặt và sử dụng Codex CLI bằng tiếng Việt trực tiếp trong Terminal
    - Tư duy "Video = HTML có Timeline": Sử dụng HyperFrames để tạo và render video tự động từ HTML/CSS
    - Xây dựng Pipeline "Nhà máy sản xuất và phân phối nội dung tự động" bằng AI
    - Thiết lập quy trình: Google Sheets (chứa kịch bản) → n8n Trigger → Codex CLI/HyperFrames tạo video 15–30 giây với chữ động, hình ảnh và nhạc nền
    - Tự động đăng video lên các nền tảng Facebook Fanpage, TikTok và YouTube Shorts
    - Công cụ sử dụng: Codex CLI, HyperFrames, n8n, Facebook Graph API, TikTok API, YouTube API
    - Output đạt được: 1 video hoàn chỉnh được tạo bằng HyperFrames và 1 Pipeline Social Automation tự động sản xuất, phân phối nội dung đa kênh
    - Thực hành: Xây dựng Workflow n8n tự động tạo video ngắn từ dữ liệu trong Google Sheets và đăng thành công lên ít nhất một nền tảng Social
    - Khái niệm Second Brain: Xây dựng hệ thống lưu trữ, liên kết và quản lý toàn bộ tri thức phục vụ công việc
    - Cài đặt và làm chủ Obsidian: Ghi chú Markdown, liên kết hai chiều ([[link]]), Tagging và Graph View
    - Lưu trữ dữ liệu an toàn trên máy tính cá nhân (Local-first)
    - Kết nối Claude Desktop/Claude Code với Obsidian thông qua MCP Obsidian Server để AI có thể đọc, tra cứu, trích xuất và tổng hợp tri thức từ Vault
    - Xây dựng Obsidian Vault chuẩn cho công việc: Quản lý Dự án, Khách hàng, Cuộc họp, Ý tưởng và Tài liệu tham khảo
    - Công cụ sử dụng: Obsidian, Claude Desktop/Claude Code, MCP Obsidian Server
    - Output đạt được: 1 Obsidian Vault chuẩn hóa lưu trữ cục bộ, kết nối với Claude AI để tra cứu, tổng hợp và khai thác tri thức 24/7
    - Thực hành: Xây dựng Obsidian Vault cá nhân với tối thiểu 10 ghi chú công việc và sử dụng Claude AI để truy vấn, tổng hợp và rút ra các Insight quan trọng
    - Sử dụng duy nhất Claude Code để điều khiển 2 MCP chuyên sâu xây dựng ứng dụng Full-stack
    - Thiết kế giao diện CRM với Stitch MCP gồm 4 màn hình: Dashboard, Quản lý Lead, Chi tiết Khách hàng và Cài đặt
    - Khởi tạo hệ thống Firebase bằng Firebase MCP: Firestore Database, Authentication và Hosting
    - Chuyển đổi thiết kế Stitch thành ứng dụng React/Vite, kết nối Firestore Realtime Database bằng Claude Code
    - Cấu hình Firebase Security Rules và phân quyền tài khoản Admin/Nhân viên
    - Deploy ứng dụng CRM lên Internet với giao diện chuyên nghiệp và khả năng hoạt động thực tế
    - Công cụ sử dụng: Claude Code, Stitch MCP, Firebase MCP, React/Vite, TailwindCSS, Firebase
    - Output đạt được: 1 phần mềm CRM hoàn chỉnh chạy trên Internet với chức năng đăng nhập, cơ sở dữ liệu Realtime, phân quyền người dùng và giao diện hiện đại
    - Thực hành: Hoàn thiện và triển khai ứng dụng CRM phục vụ công việc cá nhân hoặc doanh nghiệp, đồng thời quay video Demo/Pitch sản phẩm tốt nghiệp trong 3 phút
    - Thay đổi tư duy về dữ liệu: Hiểu vì sao AI chỉ hiệu quả khi dữ liệu sạch, đầy đủ và có cấu trúc, cùng vai trò của bộ phận nghiệp vụ trong chuyển đổi số
    - Giới thiệu khái niệm dữ liệu AI-Ready: Danh mục dùng chung, chuẩn hóa dữ liệu và phương pháp đánh mã sản phẩm
    - Phân tích ba nguồn dữ liệu quan trọng trong doanh nghiệp: Dữ liệu ERP (có cấu trúc), dữ liệu văn bản (phi cấu trúc) và dữ liệu bên ngoài (bán cấu trúc)
    - Giới thiệu Power Query: Công cụ kết nối, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu phục vụ phân tích và AI
    - Công cụ sử dụng: Power Query (giới thiệu)
    - Output đạt được: 1 Framework chuẩn hóa và đánh mã dữ liệu theo tiêu chuẩn AI-Ready
    - Thực hành: Phân tích và kết hợp dữ liệu từ EVN, dự báo thời tiết và giá cả thị trường để xây dựng bộ dữ liệu phục vụ bài toán kinh doanh
    - Khái niệm chuẩn hóa quy trình: Vai trò và lợi ích trong chuyển đổi số doanh nghiệp
    - Xác định đối tượng áp dụng chuẩn hóa quy trình: Ban lãnh đạo, các phòng ban nghiệp vụ và nhân viên vận hành
    - Phân biệt chuẩn hóa quy trình và chuẩn hóa dữ liệu: Mục tiêu, phạm vi và cách triển khai
    - Xây dựng Chatbot nội bộ hỗ trợ tra cứu quy trình, quy định và văn bản quản lý của doanh nghiệp bằng AI
    - Thiết kế và số hóa các quy trình phổ biến: Quy trình mua sắm, quản lý dòng tiền, quản lý công việc và các quy trình vận hành nội bộ khác
    - Công cụ sử dụng: Hệ thống Chatbot nội bộ
    - Output đạt được: 1 sơ đồ quy trình số hóa và 1 Chatbot AI hỗ trợ tra cứu quy định, quy trình nội bộ
    - Thực hành: Xây dựng Chatbot tra cứu văn bản nội bộ và số hóa quy trình mua sắm, quản lý dòng tiền cho doanh nghiệp
    - Giới thiệu giao diện Power Query: Kết nối và lấy dữ liệu từ file Excel (ví dụ: dữ liệu vật tư, nhân sự hoặc dữ liệu xuất từ hệ thống ERP)
    - Thực hành các kỹ thuật làm sạch dữ liệu (Data Cleansing): Xử lý dữ liệu thiếu, trùng lặp, sai định dạng và chuẩn hóa kiểu dữ liệu
    - Thực hành chuyển đổi và chuẩn hóa dữ liệu (Data Transformation): Gộp, tách, xoay (Pivot/Unpivot), kết hợp nhiều nguồn dữ liệu và xây dựng cấu trúc dữ liệu chuẩn phục vụ phân tích
    - Công cụ sử dụng: Power Query (Excel/Power BI)
    - Output đạt được: 1 bộ dữ liệu sạch, chuẩn hóa và sẵn sàng xây dựng báo cáo Business Intelligence (BI)
    - Thực hành: Xử lý dữ liệu trong lĩnh vực sản xuất, thời trang và bán lẻ; chuyển đổi báo cáo sản lượng điện từ dạng bảng tổng hợp sang cấu trúc dữ liệu chuẩn phục vụ phân tích
    - Kỹ thuật lấy dữ liệu từ Website (Get Data from Web) bằng Power Query
    - Xử lý dữ liệu HTML dạng bảng: Làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa cấu trúc và thiết lập cơ chế tự động cập nhật (Refresh) khi dữ liệu trên Website thay đổi
    - Tư duy AI đọc dữ liệu doanh nghiệp: Cách AI khai thác dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc trong thực tế
    - Vai trò của dữ liệu nghiệp vụ, Vector Database và File Excel trong hệ thống AI
    - Tư duy "Bảng Chỉ Mục" (Master Index): AI không đọc trực tiếp file PDF mà sử dụng bảng mô tả để tra cứu và hiểu tài liệu
    - Thực hành xây dựng Master Index: Thiết kế file Excel/Google Sheets quản lý và mô tả các văn bản hành chính để AI dễ dàng tra cứu
    - Thực hành theo nhóm: Mỗi phòng ban tự xây dựng bảng chỉ mục cho hệ thống tài liệu và quy trình quản lý văn bản của mình
    - Xây dựng quy trình chuẩn để bổ sung và quản lý các văn bản mới trong hệ thống AI
    - Công cụ sử dụng: Web API, Regex, Master Index Table
    - Output đạt được: 1 Master List quản lý dữ liệu phi cấu trúc và 1 bộ dữ liệu từ Website/PDF đã được chuẩn hóa thành dữ liệu có cấu trúc
    - Thực hành: Thu thập dữ liệu tuyển dụng, tin tức chứng khoán và tỷ giá USD/VND từ Website; xây dựng AI Assistant hỗ trợ thực tập viên tra cứu thông tin từ hệ thống dữ liệu đã chuẩn hóa
    - Kết hợp nhiều nguồn dữ liệu và xây dựng quy trình chuẩn hóa dữ liệu bền vững trong doanh nghiệp
    - Làm chủ hai kỹ thuật quan trọng trong Power Query: Append Queries (Nối dữ liệu) và Merge Queries (Trộn dữ liệu tương tự VLOOKUP nhưng linh hoạt và mạnh mẽ hơn)
    - Thực hành xây dựng báo cáo tổng hợp bằng cách kết hợp dữ liệu ERP với các nguồn dữ liệu bên ngoài
    - Xây dựng quy trình chuẩn hóa dữ liệu trong doanh nghiệp: Xác định quyền sở hữu dữ liệu (Data Ownership), trách nhiệm quản lý dữ liệu và quy trình phối hợp giữa các phòng ban
    - Thiết kế Data Dictionary: Chuẩn hóa định nghĩa dữ liệu để AI và các hệ thống có thể khai thác thống nhất
    - Xây dựng Quy trình Vận hành Chuẩn (SOP) cho việc thu thập, chuẩn hóa và khai thác dữ liệu
    - Tổng kết khóa học: Giải đáp thắc mắc (Q&A), đánh giá kết quả và định hướng triển khai thực tế tại doanh nghiệp
    - Công cụ sử dụng: Power Query nâng cao, Data Dictionary
    - Output đạt được: 1 báo cáo tổng hợp từ nhiều nguồn dữ liệu và 1 bộ Quy trình Vận hành Chuẩn (SOP) phục vụ quản trị dữ liệu doanh nghiệp
    - Thực hành: Tích hợp dữ liệu tuyển dụng từ nhiều Website, kết hợp dữ liệu ERP với dữ liệu bên ngoài để xây dựng báo cáo phân tích tổng hợp

    Giảng viên

    Co-Founder của Start up Loverse - Cố vấn chuyên môn Công ty Heatmob, dự án Modeli, Artvision 

    Chất lượng của một khóa học thực chiến nằm ở chính người dẫn dắt. Tại Cole, bạn sẽ được trực tiếp đào tạo bởi Chuyên gia Lưu Tuấn Anh – người không chỉ am hiểu sâu sắc về nền tảng công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) mà còn trực tiếp điều hành, tư vấn giải pháp cho nhiều dự án khởi nghiệp và doanh nghiệp lớn trên thị trường.

    Kinh nghiệm giảng dạy:
    • Kinh nghiệm Điều hành & Cố vấn cấp cao: Thầy hiện đang là Co-Founder của Start-up công nghệ Loverse. Đồng thời, thầy đảm nhận vai trò Cố vấn chuyên môn nòng cốt cho Công ty Heatmob cùng các dự án đột phá như Modeli và Artvision.
    • Lĩnh vực nghiên cứu & Chuyên môn sâu:
      • Phát triển và ứng dụng các hệ thống AI Art Generator (Trí tuệ nhân tạo tạo sinh hình ảnh, nghệ thuật).
      • Thiết kế các giải pháp AI toàn diện ứng dụng trong đồ họa mỹ thuật, kiến trúc và sáng tạo nội dung.
      • Tích hợp sức mạnh AI vào các công cụ truyền thông đa phương tiện, giúp tự động hóa quy trình sản xuất nội dung quy mô lớn cho doanh nghiệp. (Kỹ năng ứng dụng AI tạo sản phẩm này cũng được mở rộng chuyên sâu trong khóa học Agentic Vibe Coding của Cole).

    Phong Cách Giảng Dạy:

    Điểm khác biệt lớn nhất trong các lớp học của chuyên gia Lưu Tuấn Anh là tư duy "No-code/Low-code" kết hợp cầm tay chỉ việc. Thay vì lý thuyết hàn lâm, thầy tập trung hướng dẫn học viên tự kéo thả workflow, thiết lập chatbot RAG và xử lý lỗi ngay tại lớp. Phương pháp này đã giúp hàng trăm học viên chinh phục AI thành công và để lại những đánh giá ấn tượng:

    Xem thêm
    Lê Ngọc Thạch

    - Chuyên gia Chuyển đổi số, Dữ liệu & AI | Data Leader – FPT Software  
    - 25+ năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ phần mềm, dữ liệu và AI; với hơn 10 năm ở các vị trí lãnh đạo, quản lý cấp cao.  
    - Kinh nghiệm thực chiến tại các doanh nghiệp lớn:Nguyên Head of IT & Digital Initiatives – ITD Group.  
    - Cựu Data Leader, Project Manager kiêm Trưởng bộ phận Đào tạo Kỹ thuật – FPT Software (hơn 15 năm cống hiến, đào tạo hàng trăm kỹ sư công nghệ).  
    - Từng đảm nhiệm vai trò Development Leader / Data Leader tại các dự án khởi nghiệp công nghệ.  
    - Thế mạnh chuyên môn: Hoạch định chiến lược chuyển đổi số, xây dựng nền tảng dữ liệu lớn (Big Data / Data Platform) và tích hợp các ứng dụng AI (Computer Vision, LLM) vào vận hành thực tế.  
    - Học vấn & Đào tạo: 
    + Thạc sĩ Khoa học Máy tính – ĐH Công nghệ Thông tin (ĐHQG TP.HCM).  
    + Kỹ sư Khoa học Máy tính – ĐH Bách Khoa TP.HCM.  
    + Chuyên gia ứng dụng phương pháp luận sáng tạo TRIZ; hoàn thành FPT MiniMBA.  
    - Tác giả eBook phổ cập AI: "Chạm vào AI trong 10 ngày"

    Xem thêm

    Dự án học viên

    Học viên nói gì về khóa học

    Feedback học viên 

    Phan Thị Kiều Ly

    Digital Marketing tại 1990 Agency

    Nội dung chất lượng & thực chiến: Thầy dạy rất chi tiết, dễ hiểu, thực tế áp dụng được ngay vào công việc, Buổi học chất lượng, kiến thức bổ ích, nhiều thông tin mới mẻ

    Trịnh Tuấn Đạt

    Designer tại BHD Group

    Giảng viên nhiệt tình & truyền cảm hứng: “Thầy Tuấn Anh giảng dễ hiểu, hướng dẫn tận tâm”, “Dạy cuốn lắm ạ, cảm ơn thầy và BTC luôn support hết mình”.

    Nguyễn Ngọc Linh

    Kiến trúc sư tại House New

    Học xong áp dụng ngay: Nhiều học viên đã tạo workflow, chatbot, báo cáo tự động… chỉ sau 1–2 buổi học.

    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

    Có. Khóa học thiết kế theo hướng Low-code, tập trung vào tư duy kéo-thả (drag-and-drop). Những phần liên quan đến code sẽ được cung cấp mẫu sẵn và hướng dẫn chi tiết cách tùy chỉnh.
    n8n cho phép bạn tự cài đặt trên server riêng (Self-host), giúp bạn làm chủ 100% dữ liệu, không giới hạn số bước chạy và tối ưu chi phí vận hành hơn rất nhiều so với các nền tảng trả phí theo task.
    Có. Tất cả các khóa học tại Cole.vn đều có video record để học viên có thể xem lại vĩnh viễn.
    Không nhất thiết. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn sử dụng các phiên bản API có gói miễn phí (Free Tier) như Google Gemini để thực hành mà không phát sinh thêm chi phí ban đầu.
    Có. Bạn sẽ được hướng dẫn từng bước cách thuê VPS và cài đặt n8n qua Docker. Đây là kỹ năng quan trọng giúp bạn triển khai hệ thống cho doanh nghiệp sau này.
    Chatbot thường chạy theo kịch bản cứng nhắc, còn AI Agent trong khóa học có khả năng sử dụng công cụ (Tools), truy xuất dữ liệu nội bộ và tự đưa ra quyết định để hoàn thành một nhiệm vụ phức tạp.
    Khóa học chú trọng vào việc xây dựng hệ thống Knowledge Base riêng và kết nối qua API bảo mật. Việc dùng n8n Self-host cũng giúp dữ liệu không đi qua trung gian của các bên thứ ba.
    Hoàn toàn được. Mỗi buổi học đều đi kèm với một bài toán thực tế (Use Case). Bạn có thể mang chính quy trình tại công ty mình vào lớp để giảng viên tư vấn cách tự động hóa.
    Bạn sẽ được tham gia vào cộng đồng học viên để trao đổi kinh nghiệm, cập nhật các node mới của n8n và nhận được các mẫu workflow (Template) có sẵn để áp dụng ngay.
    Có. Đối với các khóa học được tuyển sinh liên tục và đều đặn, Cole có chính sách cho học viên học lại khóa thứ 2 hoặc thứ 3 hoàn toàn miễn phí nếu chưa nắm vững kiến thức. Với khóa chỉ tổ chức một lần, học viên có thể được sắp xếp sang các lớp khác cùng chủ đề.
    Có. Sau khi hoàn thành khóa học và làm một số bài test theo yêu cầu của giảng viên, học viên sẽ được cấp giấy chứng nhận hoàn thành chương trình đào tạo kỹ năng của Cole.
    Có. Học viên được thêm vào group trao đổi chung để hỏi đáp các thắc mắc cần hỗ trợ. Giảng viên và chuyên gia sẽ trả lời trong group này vĩnh viễn, không giới hạn thời gian sau khi kết thúc khóa học.
    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