-
Tạo code thực sự hoạt động với AI
Hãy học cách tạo ra code chất lượng sản phẩm với AI - không phải những ví dụ đơn giản, mà là code phù hợp với phong cách, mẫu và quy ước của codebase của bạn. -
Phát triển kỹ năng code với sự hỗ trợ của AI
Nâng cao quy trình phát triển của bạn với lập trình hỗ trợ AI. Học cách tạo, gỡ lỗi, kiểm tra, xem xét và lập tài liệu code nhanh hơn - mà không làm giảm chất lượng.
-
Xây dựng bộ công cụ tự động hóa Python với AI
Bạn đã học cách lên lịch các script và chuẩn bị chúng sẵn sàng cho môi trường sản xuất với việc xử lý lỗi, ghi nhật ký và giám sát. Giờ hãy biến tất cả các kỹ năng của bạn thành một hệ thống tự động hóa cá nhân. -
Lập lịch và xử lý lỗi trong tự động hóa Python với AI
Trong bài học trước, bạn đã tự động hóa email và thông báo — gửi báo cáo và cảnh báo từ các script của mình. Bây giờ, hãy làm cho các script của bạn chạy tự động theo lịch trình và xử lý lỗi một cách trơn tru. -
Tự động hóa email và thông báo bằng Python với sự trợ giúp của AI
Trong bài học trước, bạn đã tích hợp với API REST — lấy dữ liệu, xử lý phân trang và xây dựng các pipeline dữ liệu. Bây giờ, hãy thêm lớp giao tiếp: Gửi email và thông báo từ các script tự động hóa của bạn.
-
Tích hợp API trong tự động hóa Python với AI
API là một giải pháp thay thế có cấu trúc và đáng tin cậy: Thay vì phân tích cú pháp HTML, bạn nhận được dữ liệu JSON sạch trực tiếp từ dịch vụ. -
Web Scraping với Python
Bạn đã tự động hóa quá trình xử lý dữ liệu với pandas — đọc, làm sạch và chuyển đổi bảng tính. Bây giờ, hãy lấy dữ liệu từ chính web: Trích xuất thông tin từ các trang web khi không có API hoặc công cụ tải xuống nào khả dụng. -
Xử lý dữ liệu với pandas
Trong bài học trước, bạn đã xây dựng các script tự động hóa file — công cụ sắp xếp, đổi tên và sao lưu. Bây giờ, hãy cùng xử lý dữ liệu bên trong các file đó: Những file CSV, bảng tính Excel và JSON cần được làm sạch, chuyển đổi và báo cáo. -
Tự động hóa file và thư mục bằng Python với AI
Xây dựng các script Python để sắp xếp file vào thư mục, đổi tên file hàng loạt, tạo bản sao lưu tự động và giám sát những thư mục để phát hiện thay đổi — tất cả đều với sự hỗ trợ của AI. -
Tại sao nên sử dụng Python để tự động hóa? Cách AI giúp tăng cường khả năng này
Học cách tự động hóa các tác vụ hàng ngày bằng Python và Trí tuệ nhân tạo (AI) — từ quản lý file và xử lý dữ liệu đến thu thập dữ liệu web, API.
-
Xây dựng Production Page trong phát triển frontend với AI
Trong bài học trước, bạn đã tối ưu hóa cho các chỉ số Core Web Vitals — LCP, CLS và INP. Giờ hãy kết hợp tất cả lại: xây dựng một trang web hoàn chỉnh, có ngữ nghĩa, đáp ứng tốt trên nhiều thiết bị, dễ truy cập và nhanh chóng. -
Tối ưu hóa hiệu năng phát triển frontend với AI
Core Web Vitals là các chỉ số của Google về trải nghiệm người dùng và chúng ảnh hưởng trực tiếp đến thứ hạng tìm kiếm. Một trang web đẹp và dễ truy cập nhưng mất 5 giây để load trên thiết bị di động sẽ có thứ hạng thấp hơn và mất người dùng. -
Trợ năng (a11y) trong phát triển frontend với AI
Trợ năng không phải là một tính năng – mà là một thuộc tính chất lượng của tất cả code frontend tốt. Ước tính có khoảng 15-20% dân số toàn cầu mắc một dạng khuyết tật nào đó. -
Thiết kế đáp ứng và ưu tiên thiết bị di động trong phát triển frontend với AI
Thiết kế đáp ứng đảm bảo giao diện của bạn hoạt động từ điện thoại 320px đến màn hình 4K. Với lưu lượng truy cập di động vượt qua desktop trên toàn hệ thống, thiết kế ưu tiên di động không phải là tùy chọn — mà là điểm khởi đầu mặc định. -
Xây dựng các thành phần UI với AI
Bạn đã nắm vững kiến trúc CSS hiện đại — Grid, Flexbox, Container Queries và design token. Giờ hãy cùng xây dựng các thành phần sử dụng những công cụ bố cục đó: thẻ (card), cửa sổ pop-up (modal), menu drop-down (dropdown) và biểu mẫu (form).
-
Kiến trúc CSS hiện đại
Grid, Flexbox, Container Queries, thuộc tính tùy chỉnh và các lớp xếp tầng giải quyết những vấn đề trước đây cần JavaScript hoặc các thủ thuật phức tạp. AI tạo CSS tốt — nhưng thường mặc định sử dụng các mẫu cũ hơn khi có những giải pháp hiện đại. -
Kiểm tra tính chính xác của Semantic HTML do AI tạo
Hãy học cách viết Semantic HTML giúp cải thiện khả năng truy cập, SEO và khả năng tương thích với trình đọc màn hình — và cách kiểm tra tính chính xác về ngữ nghĩa của HTML do AI tạo ra. -
AI đóng vai trò trợ thủ đắc lực cho phát triển Frontend
Xây dựng giao diện web hiện đại, đáp ứng, dễ truy cập với AI — HTML ngữ nghĩa, kiến trúc CSS, thiết kế thành phần và tối ưu hóa hiệu suất. -
Xây dựng một website hoàn chỉnh với AI
Xuyên suốt khóa học này, bạn đã học cách xây dựng cấu trúc HTML, tạo kiểu bằng CSS, thêm tương tác JavaScript, gỡ lỗi, tối ưu hóa hiệu suất và triển khai với SEO. Bây giờ, hãy cùng xây dựng một dự án hoàn chỉnh sử dụng tất cả những điều đó. -
Triển khai và SEO trong phát triển web với AI
Trong bài học trước, bạn đã khắc phục sự cố và tối ưu hóa hiệu suất — Core Web Vitals, tối ưu hóa hình ảnh và kiểm tra khả năng truy cập. Bây giờ, hãy đưa trang web của bạn hoạt động và hiển thị trên các công cụ tìm kiếm.
Hướng dẫn AI
AI Tools
Học IT
Hàm Excel