AI agent & n8n automation

I. Giới thiệu khóa học:

Khoá học AI Ứng dụng Automation & n8n là chương trình đào tạo thực chiến dành cho bất kỳ ai muốn khai thác sức mạnh của hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo như ChatGPT, Claude, Gemini, Grok... tích hợp Make, n8n... để x10 năng suất cá nhân và tối ưu hóa doanh nghiệp mà không cần nền tảng về lập trình. Với phương pháp học kết hợp kỹ thuật Vibe Coding và nền tảng AI Ứng dụng và No Code hàng đầu như n8n, bạn sẽ nhanh chóng làm chủ các quy trình làm việc thông minh, tự xây dựng trợ lý AI cá nhân và giải phóng bản thân khỏi các tác vụ thủ công lặp đi lặp lại.

Kỷ nguyên số đang chuyển dịch mạnh mẽ. AI Ứng dụng và No Code đang thay đổi hoàn toàn cách dân văn phòng, nhà quản lý và marketer làm việc – từ việc xử lý dữ liệu hàng ngày, chăm sóc khách hàng đa kênh (Chatbot RAG) đến triển khai các hệ thống vận hành nội bộ phức tạp – với tốc độ, tính chính xác và độ bảo mật (Local AI Agent) chưa từng có.

Khóa học AI ứng dụng cho nhân sự văn phòng, không cần lập trình: Đơn giản hóa công nghệ để bất kỳ ai cũng có thể tự tay tạo ra các công cụ tự động hóa.
Khóa học AI cơ bản đến nâng cao, tập trung vào thực hành và ứng dụng ngay: Học viên sẽ sở hữu ngay các hệ thống Workflow tự động sau mỗi buổi học.
Khóa học AI giúp tự động hóa quy trình làm việc trong hành chính, kế toán, marketing, quản lý dự án...: Giải quyết triệt để các điểm nghẽn thực tế như trích xuất hóa đơn, báo cáo tự động, hay nuôi dưỡng Lead.
Khóa học ứng dụng AI và No Code để tăng hiệu suất, tiết kiệm thời gian mà không phụ thuộc IT: Tự tay thiết kế, quản trị hệ thống và làm chủ dữ liệu (Data Ownership) của chính doanh nghiệp bạn.

II. Thời lượng: 24 giờ (3 ngày)

III. Hình thức đào tạo:

Đào tạo trực tiếp tại lớp học, đào tạo online tương tác với giảng viên, đào tạo kết hợp online và trực tiếp tại lớp học, đào tạo tại văn phòng khách hàng theo yêu cầu

IV. Mục tiêu khóa học:

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: soạn thảo văn bản chuyên nghiệp, phân tích dữ liệu, brainstorm chiến lược, tạo nội dung marketing chỉ trong vài phút.

2. Xây dựng & cá nhân hóa hệ sinh thái AI cá nhân mạnh mẽ

Sử dụng Google Antigravity IDE làm "siêu trợ lý" local, hiểu context công việc, tự động thao tác file/folder.
Thiết lập trợ lý AI cá nhân (custom GPT/Claude/Grok) phù hợp phong cách và chuyên môn riêng.
Tạo nội dung đa phương tiện (hình ảnh, slide Gamma, video, nhạc) hoàn toàn bằng AI.

3. Làm chủ kỹ thuật thu thập, xử lý & phân tích dữ liệu thông minh không cần code chuyên sâu

Sử dụng no-code scraping (Browse AI, Octoparse) + Vibe Coding để thu thập dữ liệu thị trường, đối thủ, giá cả...
Phân tích dữ liệu lớn bằng ngôn ngữ tự nhiên (Gemini/ChatGPT Advanced), tự động tạo dashboard Looker Studio và báo cáo insight.

4. Xây dựng hệ thống tự động hóa quy trình 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 agent local 24/7 với Open Claw 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, 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.

V. Đối tượng tham gia:

Quản lý và chủ doanh nghiệp: Cần hiểu về AI và cách ứng dụng AI cho tổ chức doanh nghiệp của mình, bổ trợ năng suất công việc của các bộ phận phòng ban hay doanh nghiệp nhờ các công cụ AI.
Chuyên viên nhân viên các nhóm ngành nghề (Marketing, kinh tế, kinh doanh) học AI để ứng dụng cho công việc viết content, sáng tạo ảnh, video phục vụ truyền thông marketing và bán hàng nhanh chóng.
Chuyên gia trong lĩnh vực cụ thể (hội họa, âm nhạc, nghệ sĩ, giáo viên,...) AI cũng đang mở ra cơ hội mới cho nghệ thuật và sáng tạo, với các công cụ như AI trong thiết kế đồ họa, âm nhạc, và nghệ thuật kỹ thuật số.
Chương trình được thiết kế cho tất cả nhân viên văn phòng và nhân sự doanh nghiệp muốn nâng cao hiệu suất làm việc

VI. Nội dung khóa học:

Module 1: AI Ứng Dụng Cơ Bản

Buổi 1: Khai Phóng "Tứ Trụ" AI & Prompt Engineering

Giới thiệu toàn cảnh hệ sinh thái AI 2026: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok — cái nào mạnh gì?
Tư duy "ra lệnh cho AI": Prompt Engineering cơ bản — cách đặt câu hỏi để AI hiểu đúng ý
Ứng dụng thực tế ngay lập tức: viết email, tóm tắt tài liệu, soạn báo cáo, brainstorm ý tưởng
Dùng NotebookLM (Google) để tổng hợp nhiều tài liệu nội bộ thành insight

Buổi 2: AI Cho Marketing, Nghiên Cứu & Sản Xuất Nội Dung

Kỹ thuật Prompt Chaining: nối chuỗi câu hỏi để AI xử lý bài toán phức tạp
Nghiên cứu thị trường bằng AI: phân tích đối thủ, chân dung khách hàng, xu hướng ngành
Dùng AI để tạo nội dung đa kênh: bài Facebook, caption Instagram, kịch bản TikTok, blog
Xuất từ nội dung thô → Slide trình bày hoàn chỉnh với Gamma App

Buổi 3: Antigravity IDE — Trợ Lý AI Cá Nhân Toàn Năng

Giới thiệu Google Antigravity: IDE thế hệ mới — AI hiểu context công việc, tự động hóa trên máy tính cá nhân
Thiết lập Antigravity thành "siêu trợ lý" cá nhân hóa: kết nối file, folder, quy trình làm việc
Tư duy giao quyền cho AI: để AI tự thao tác nhưng vẫn trong tầm kiểm soát an toàn
Kết hợp Skill và Workflow từ cộng đồng để mở rộng khả năng

Module 2 Code AI Thu Thập & Phân Tích Dữ Liệu

Buổi 4: Vibe Coding — Lập Trình Bằng Ngôn Ngữ Tự Nhiên

Khái niệm Vibe Coding: nói cho AI hiểu → AI tự sinh code → người dùng chỉnh sửa nhẹ
Dùng Antigravity + Gemini để tạo script Python đơn giản qua prompt tiếng Việt
Tạo landing page, form thu thập email, trang giới thiệu cá nhân không cần code thủ công
Dùng Google Stitch để thiết kế giao diện đẹp mắt chỉ bằng mô tả

Buổi 5: Thu Thập Dữ Liệu Từ Web (Data Scraping Không Cần Code)

Web Scraping là gì? Ứng dụng: nghiên cứu thị trường, theo dõi giá, lead generation
Dùng công cụ no-code scraping: Browse AI, Octoparse, Import.io — point-and-click lấy data
Cào dữ liệu từ các website thương mại điện tử, sàn bất động sản, mạng xã hội (dữ liệu công khai)
Xuất dữ liệu thẳng vào Google Sheets / Excel để phân tích tiếp
Dùng Antigravity để viết script tự động thu thập dữ liệu (có AI hỗ trợ từng bước)

Buổi 6: Phân Tích Dữ Liệu & Báo Cáo Thông Minh Bằng AI

Upload dữ liệu thu thập được vào AI để phân tích: tìm xu hướng, so sánh, dự báo
Dùng ChatGPT / Gemini Advanced để phân tích file Excel/CSV — không cần biết công thức
Tạo biểu đồ, dashboard trực quan từ dữ liệu thô bằng lệnh ngôn ngữ tự nhiên
Dùng Antigravity để tự động hóa: data vào → AI xử lý → báo cáo ra
Giới thiệu Google Looker Studio (miễn phí) cho dashboard đẹp mắt

Module 3 Automation Tự Động Hóa Công Việc

Buổi 7: Nhập Môn n8n — Nền Tảng Tự Động Hóa Không Code

Giới thiệu n8n: nền tảng automation mã nguồn mở, drag-and-drop, kết nối 400+ ứng dụng
Thiết lập và khởi chạy n8n (cloud hoặc local)
Kết nối n8n với hệ sinh thái Google: Gmail, Google Sheets, Google Drive, Calendar
Tạo Workflow đầu tiên: trigger → action → notification

Buổi 8: Open Claw — Agent AI Chạy Trên Máy Cá Nhân 24/7

Giới thiệu Open Claw: Agent AI local — chạy độc lập trên máy tính cá nhân, không phụ thuộc cloud
Cài đặt và cấu hình Open Claw thành trợ lý làm việc đa năng
Giao việc cho Open Claw: duyệt web tự động, quản lý lịch, tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn
Kết hợp Open Claw + n8n để tạo hệ thống tự động hoàn chỉnh

Buổi 9: Automation Thực Chiến — Content & Chăm Sóc Khách Hàng

Xây dựng Workflow sản xuất Content hàng loạt: tin tức vào → AI viết lại → đăng tự động lên mạng xã hội
Bot chăm sóc khách hàng đa kênh: Zalo, Facebook Messenger, TikTok về 1 nơi xử lý
AI phân loại yêu cầu, trả lời tự động, chuyển lead về CRM hoặc đội Sales
Lên lịch đăng bài tự động: viết 1 lần → AI phân phối nhiều nền tảng

Module 4 Chatbot AI Trợ Lý 24/7

Buổi 10: Vibe Coding Website + Tích Hợp AI

Ôn lại Vibe Coding từ Module 2, nâng cấp lên website hoàn chỉnh hơn
Refactor code bằng Antigravity: dọn dẹp, tối ưu responsive cho mobile
Tích hợp Chatbot AI vào website: dùng Gemini API hoặc OpenAI API
Deploy lên Vercel + kết nối tên miền cá nhân

Buổi 11: Xây Chatbot Thông Minh Với RAG & Knowledge Base

Tại sao chatbot thông thường trả lời sai? → Giải pháp: RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Xây knowledge base từ tài liệu thực tế của doanh nghiệp: FAQ, catalogue sản phẩm, chính sách
Dùng n8n + AI để chatbot tra cứu đúng thông tin trước khi trả lời
Triển khai chatbot lên Zalo OA, Facebook Page, website cùng lúc

Buổi 12: Tổng Duyệt & Demo Hệ Sinh Thái Cá Nhân

Kết nối toàn bộ hệ sinh thái: Website (Vibe Coding) ↔ Chatbot AI ↔ Automation (n8n) ↔ Phân tích dữ liệu
Phương pháp vận hành và bảo trì hệ thống AI không cần kỹ thuật
Học viên demo sản phẩm cá nhân của mình: website + chatbot + ít nhất 1 workflow tự động
Định hướng phát triển tiếp theo: các xu hướng AI sắp tới và cách giữ kỹ năng cập nhật

Module 5 Chuẩn hóa dữ liệu

Buổi 13: Tư duy nền tảng

Thay đổi tư duy về dữ liệu. Hiểu tại sao AI "ngốc" khi dữ liệu "bẩn" và vai trò của bộ phận nghiệp vụ.
Giới thiệu dữ liệu "AI-ready", các danh mục dùng chung và phương pháp đánh mã sản phẩm.
Phân tích 3 nguồn dữ liệu của Doanh nghiệp:
- Dữ liệu ERP (Có cấu trúc),
- Dữ liệu Văn bản (Phi cấu trúc),
- Dữ liệu Ngoài (Bán cấu trúc)
Giới thiệu công cụ xử lý dữ liệu Power Query

Buổi 14: Quy trình và bài toán

Khái niệm chuẩn hóa quy trình là gì?
Chuẩn hóa quy trình phục vụ cho đối tượng nào
Chuẩn hóa quy trình khác chuẩn hóa dữ liệu ở điểm nào
Xây dựng chatbot phục vụ người dùng tra cứu, đối chiếu các thông tin trong lĩnh vực quản lý nội bộ. Đầu vào là các văn bản quy trình, quy định của công ty
Xây dựng danh sách quy trình cơ bản: Demo các ứng dụng liên quan tới quy trình mua sẵm, quy trình quản lý dòng tiền, quy trình quản lý công việc,….

Buổi 15: Chuẩn hóa dữ liệu có cấu trúc (ERP)

Giới thiệu giao diện Power Query: Lấy dữ liệu từ file Excel (ví dụ: file xuất từ ERP về vật tư hoặc nhân sự).
Thực hành các bước làm sạch (Data Cleansing)
Thực hành các bước chuẩn hóa (Data Transformation)

Buổi 16: Chuẩn hóa dữ liệ bán và phi cấu trúc

Kỹ thuật lấy dữ liệu từ Web (Get Data from Web) bằng Power Query.
Xử lý dữ liệu HTML (dạng bảng trên web): Làm sạch các bảng dữ liệu vừa lấy về, thiết lập tự động cập nhật (Refresh) khi dữ liệu trên web thay đổi.
Logic AI "Đọc" Dữ liệu Doanh nghiệp như thế nào?
Vai trò của Nghiệp vụ, VectorDB và File Excel
Tư duy "Bảng Chỉ Mục" (Index Table): AI không đọc file PDF, AI đọc bảng mô tả về file PDF đó.
Thực hành 1: Xây dựng "Bảng Chỉ Mục Vàng" (Master Index): Tạo một file Excel (hoặc Google Sheets) làm "Master List" cho các văn bản hành chính. Thiết kế các cột cho AI học
Thực hành 2: Bài tập nhóm: Các phòng ban tự thiết kế bảng chỉ mục cho các văn bản của mình.
Quy trình chuẩn cho văn bản mới.

Buổi 17: Tích hợp dữ liệu và xây dựng quy trình

Kết hợp các nguồn dữ liệu và thiết lập một quy trình chuẩn hóa bền vững tại doanh nghiệp.
Giới thiệu 2 kỹ thuật quan trọng trong Power Query:
- Nối dữ liệu (Append Queries):
- Trộn dữ liệu (Merge Queries): (Giống VLookup nhưng mạnh hơn)
Thực hành: Tạo một báo cáo tổng hợp kết hợp dữ liệu ERP và dữ liệu bên ngoài.
Xây dựng Quy trình Chuẩn hóa
- Xác định "Quyền sở hữu" & "Trách nhiệm" (Data Ownership)
- Xây dựng "Từ điển Dữ liệu" (Data Dictionary) cho AI
- Thiết kế "Quy trình Vận hành Chuẩn" (SOP)
Tổng kết khóa học:
- Hỏi đáp (Q&A).
- Đánh giá khóa học