A Collection of Learning Resources

Jul 26, 2026 · 6 min read · in Resources ·

Contents

“You do not rise to the level of your goals. You fall to the level of your systems.”
— James Clear

Learning Resources Overview

Bộ sưu tập tài nguyên về Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Phần mềm, Trí tuệ Nhân tạo và MLOps.

Icon Legend:

1. Computer Science và Lập Trình Cốt Lõi

CS50x - Harvard — Nhập môn Khoa học Máy tính của David J. Malan
Coding Interview University — Lộ trình ôn tập CS phục vụ phỏng vấn Software Engineer
CS Video Courses — Tổng hợp bài giảng video các môn CS đại học
Roadmap.sh — Bản đồ lộ trình học cho Developer, DevOps và AI
Teach Yourself CS — Lộ trình tự học 9 môn cốt lõi Khoa học Máy tính
The Art of Debugging — Kỹ thuật và tư duy gỡ lỗi phần mềm
Python MOOC (Helsinki) — Khóa học Python trực tuyến từ cơ bản đến nâng cao
Build Your Own X — Tự dựng lại Git, Docker, Database từ con số không
OpenStax Textbooks — Giáo trình mở về Toán, Vật lý và CS

Designing Data-Intensive Applications — Thiết kế hệ thống dữ liệu phân tán của Martin Kleppmann
System Design Primer — Cẩm nang thiết kế hệ thống quy mô lớn
Design Patterns (GoF) — 23 mẫu thiết kế hướng đối tượng kinh điển
Head First Design Patterns — Hướng dẫn trực quan về OOP Design Patterns
Python Patterns Collection — Triển khai các mẫu thiết kế bằng Python
Refactoring.Guru — Hướng dẫn trực quan về Refactoring và Design Patterns

3Blue1Brown — Trực quan hóa Đại số tuyến tính, Giải tích và Mạng Neural
Seeing Theory — Khám phá trực quan Xác suất và Thống kê
100 Days of ML Code — Lộ trình và tóm tắt thuật toán Machine Learning
Automate the Boring Stuff — Tự động hóa tác vụ thực tế bằng Python
Machine Learning Cơ Bản — Nền tảng toán học Machine Learning của Vũ Hữu Tiệp
PRML (Christopher Bishop) — Giáo trình nhận dạng mẫu và học máy

Neural Networks: Zero to Hero — Xây dựng micrograd và GPT từ đầu cùng Andrej Karpathy
Fast.ai Practical Deep Learning — Khóa học Deep Learning thực hành theo hướng top-down
Deep Learning Book (MIT) — Giáo trình nền tảng của Ian Goodfellow và Yoshua Bengio
Dive into Deep Learning (D2L) — Sách tương tác kèm mã nguồn PyTorch, JAX và TensorFlow
DeepMind x UCL Lectures — Chuỗi bài giảng Reinforcement Learning và AI
NYU Deep Learning (Yann LeCun) — Khóa học Deep Learning tại NYU của Yann LeCun
Understanding Deep Learning — Toán học và kiến trúc Deep Learning hiện đại

Anthropic Claude Docs — Tài liệu kiến trúc, Prompt và Context Engineering
LLM 3D Visualization — Trực quan hóa 3D luồng dữ liệu trong Transformer
LLMs from Scratch (Sebastian Raschka) — Xây dựng mô hình Transformer từ đầu bằng PyTorch
Multi-Agent Orchestrator (AWS) — Kiến trúc và thư viện điều phối Multi-Agent
Awesome LLM Apps — Tuyển tập ứng dụng xây dựng trên Agent và RAG
Build LLM Apps from Scratch — Từng bước huấn luyện và phát triển ứng dụng LLM
ChatGPT Prompt Engineering — Kỹ thuật Prompt từ DeepLearning.AI và OpenAI
Generative AI for Beginners (MS) — 18 bài học về Generative AI từ Microsoft
Stanford CS229: LLMs Lecture — Chuỗi bài giảng về xây dựng và tinh chỉnh LLMs
Prompt Engineering Guide (Lilian Weng) — Tổng quan kỹ thuật Prompting từ Lilian Weng

Stanford CS329S: ML Systems Design — Thiết kế và vận hành hệ thống Machine Learning trong sản xuất
OpenAI Triton GPU Tutorials — Lập trình GPU Kernel hiệu năng cao cho Deep Learning
AWS Machine Learning Blog — Giải pháp kiến trúc và MLOps từ AWS
Google Cloud Training — Nền tảng học tập và chứng chỉ Google Cloud
Google Cloud Skills Boost — Môi trường thực hành lab đám mây của Google
Microsoft Learn — Đào tạo đám mây Azure và phát triển phần mềm
NVIDIA DLI — Thực hành tính toán tăng tốc và tối ưu mô hình trên GPU

Andrej Karpathy — Deep Learning, LLMs và Hệ thống AI
Lil’Log (Lilian Weng) — Nghiên cứu chuyên sâu về kiến trúc AI và Agent
Chip Huyen — Thiết kế hệ thống Machine Learning và MLOps
Goon’s Solo Playbook — AI Agents, Solo SaaS và Kỹ thuật Phần mềm của Duy /zuey/
Dinh Anh Thi — Ghi chép Data Science, Machine Learning và Lập trình
Colah’s Blog — Tiểu luận trực quan về Mạng Neural của Christopher Olah
Corey Schafer — Hướng dẫn thực hành Python, Django và Git
StatQuest (Josh Starmer) — Giải thích trực quan Thống kê và Machine Learning
Yannic Kilcher — Phân tích bài báo nghiên cứu AI và xu hướng ML
Josh W. Comeau — Kỹ thuật tương tác CSS và Web Development
Brittany Chiang — Thiết kế giao diện và kiến trúc web cá nhân

Bộ sưu tập này được duy trì và cập nhật định kỳ. Hãy khám phá các liên kết trên để đào sâu tri thức kỹ thuật của chúng ta.