Từ nguyên lý hoạt động của AI tạo sinh đến phát triển AI Agent của riêng bạn - OpenAI Responses API, RAG, Agents SDK

Việc sử dụng ChatGPT và việc thực sự phát triển một dịch vụ AI tạo sinh là hoàn toàn khác nhau. Đó là bởi vì bạn cần phải thành thạo từ việc gọi API đến quản lý trạng thái hội thoại, đầu ra có cấu trúc, gọi hàm (function calling), RAG dựa trên tài liệu, liên kết MCP và triển khai AI Agent. Trong khóa học này, dựa trên kinh nghiệm giảng dạy phân tích dữ liệu và AI lâu năm, tôi sẽ giải thích các khái niệm phức tạp tập trung vào thực hành bằng Python. Chúng ta sẽ học từng bước từ nguyên lý của AI tạo sinh đến OpenAI Responses API và các tính năng đa phương thức (multimodal), RAG dựa trên File Search, liên kết công cụ bên ngoài và Agents SDK để hoàn thành một ứng dụng AI hoạt động thực tế.

22 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

Python
Python
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
AI
AI
ChatGPT
ChatGPT
prompt engineering
prompt engineering
Python
Python
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
AI
AI
ChatGPT
ChatGPT
prompt engineering
prompt engineering

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Phát triển ứng dụng AI tạo sinh sử dụng OpenAI Responses API

  • Triển khai chatbot streaming áp dụng thiết kế prompt và trạng thái hội thoại

  • Triển khai dịch vụ AI ổn định bằng cách sử dụng Structured Outputs và gọi hàm (Function Calling)

  • Phát triển ứng dụng AI đa phương thức kết hợp hiểu hình ảnh và tạo hình ảnh

  • Xây dựng hệ thống RAG dựa trên tài liệu sử dụng File Search và Vector Store

  • Triển khai AI Agent thực thi công cụ sử dụng MCP và OpenAI Agents SDK

Khóa học này học về những gì?

Khóa học này là một chương trình giảng dạy thực tế giúp hoàn thiện AI tạo sinh qua 3 bước: Nguyên lý (Why) → API (How) → Phát triển ứng dụng (What).

Giai đoạn 1 — Hiểu nguyên lý của AI tạo sinh bằng "trực giác"

  • Sự khác biệt cơ bản giữa mô hình tạo sinh (Generative) và mô hình phân loại (Discriminative) (Học phân phối vs. Học ranh giới quyết định)

  • Kiến trúc Transformer: Self-Attention, Positional Encoding, Multi-Head Attention

  • Cấu trúc sinh tự hồi quy (auto-regressive) của GPT và Chiến lược giải mã (Decoding Strategy - những gì temperature, top_p thực sự thực hiện)

  • Nguyên nhân gốc rễ và chiến lược giảm thiểu hiện tượng Hallucination (ảo giác)

Không chỉ dừng lại ở việc "gọi API thì sẽ có câu trả lời", bạn cần phải hiểu tại sao lại có kết quả đầu ra như vậy thì mới có thể tự tin thiết kế prompt và tinh chỉnh tham số.

Bước 2 — Nắm vững các tính năng cốt lõi của OpenAI API thông qua thực hành

  • Tạo văn bản dựa trên Responses API mới nhất, thiết kế role và quản lý Token

  • Prompt Engineering: Nguyên lý và các mẫu thực hành của zero-shot / few-shot / Chain-of-Thought

  • Structured Outputs — Cách nhận đầu ra của LLM dưới dạng JSON để sử dụng trực tiếp trong ứng dụng

  • Function Calling — Cách để LLM xử lý dữ liệu thời gian thực và hệ thống bên ngoài

  • Vision API & Tạo hình ảnh (DALL-E / GPT-Image-1) — Từ nguyên lý của ViT, CLIP đến Diffusion Model

  • Tìm kiếm tăng cường (RAG) sử dụng File Search và Vector Store

  • Quản lý Conversation State và Streaming API

Bước 3 — Hoàn thiện ứng dụng Agent thông minh với OpenAI Agents SDK

  • Luồng tiến hóa của ứng dụng LLM từ Chatbot → RAG App → Agentic AI

  • Vòng lặp ReAct cốt lõi của Agent (Think → Call Tool → Observe → Answer)

  • Handoffs(ủy thác công việc giữa các agent), Guardrails(thiết bị an toàn đầu vào/đầu ra), Sessions(bộ nhớ hội thoại), Tracing(truy vết thực thi)

  • MCP(Model Context Protocol) — Giao thức mới nhất giúp các agent kết nối với các công cụ và dữ liệu bên ngoài theo cách tiêu chuẩn hóa

  • Dự án cuối khóa: Triển khai Chatbot RAG Agent của riêng bạn kết hợp RAG + Tools + Handoffs

Mỗi chương lý thuyết đều đi kèm với các bài thực hành trên Jupyter Notebook tương ứng (embeddings, autoregressive generation, Text Generation, tạo hình ảnh, Vision, Structured Outputs, Function Calling, Tools, Conversation State, triển khai Agent) được cung cấp qua kho lưu trữ GitHub, giúp bạn có thể trực tiếp chạy và chỉnh sửa trong quá trình theo dõi bài giảng.

Bạn sẽ được học những nội dung sau đây

Hiểu rõ cốt lõi về AI tạo sinh và OpenAI API

Hiểu nguyên lý hoạt động của AI tạo sinh, LLM và Transformer, đồng thời học cách viết prompt hiệu quả. Sử dụng OpenAI Responses API để triển khai các tính năng AI đa dạng như tạo văn bản, phân tích hình ảnh và tạo hình ảnh.

Phát triển ứng dụng RAG và AI Agent

Phát triển các dịch vụ AI kết nối với dữ liệu bên ngoài bằng cách sử dụng Structured Outputs, Function Calling, Web Search và File Search. Học về RAG chatbot dựa trên Vector Store, MCP, Agents SDK và hoàn thiện AI Agent dựa trên Streamlit.

Lưu ý trước khi khóa học bắt đầu

Môi trường thực hành

  • Hệ điều hành: Khuyến nghị Windows hoặc macOS

  • Môi trường phát triển: Google Colab, Jupyter Notebook

  • Phần mềm bắt buộc: Python 3.10 trở lên, trình duyệt web mới nhất

  • Tài khoản bắt buộc: Tài khoản OpenAI và API Key

  • Tùy theo lượng sử dụng API, có thể phát sinh một khoản phí sử dụng riêng nhỏ.

  • Cần có kết nối internet ổn định để tải xuống các tệp thực hành và gọi API.

  • Video bài giảng bao gồm quay màn hình + thuyết minh bằng tiếng Hàn. Vì có nhiều màn hình mã nguồn, chúng tôi khuyến khích bạn nên học trên màn hình rộng của PC hoặc máy tính bảng.

Tài liệu học tập

  • Cung cấp tệp giáo trình bài giảng PDF và mã nguồn Jupyter Notebook để thực hành.

  • Cung cấp mã ví dụ OpenAI API.

  • Cung cấp dữ liệu mẫu như tài liệu, văn bản, JSON để thực hành RAG.

  • Hoàn thành bằng cách giải thích từng bước trong khi trực tiếp chạy và chỉnh sửa mã nguồn được cung cấp.

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Bạn có thể tham gia khóa học ngay cả khi không có kiến thức trước về AI tạo thế hoặc học máy.

  • Nếu bạn đã biết ngữ pháp Python cơ bản như biến, hàm, danh sách, v.v., bạn sẽ có thể thực hành một cách suôn sẻ hơn.

  • OpenAI API và các thư viện liên quan có thể có một số thay đổi về giao diện hoặc mã nguồn tùy theo các bản cập nhật.

  • API Key không được công khai ra bên ngoài hoặc nhập trực tiếp vào mã nguồn mà phải được quản lý bằng tệp .env.

  • Tài liệu thực hành và mã nguồn chỉ được sử dụng cho mục đích học tập và nghiêm cấm phân phối trái phép.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Dành cho các nhà phát triển và nhà hoạch định đã từng sử dụng ChatGPT nhưng muốn tự mình tạo ra ứng dụng trực tiếp thông qua API

  • Dành cho những ai muốn hiểu từ nguyên lý tại sao LLM lại hoạt động như vậy

  • Những ai muốn trải nghiệm và nắm vững các từ khóa mới nhất như RAG, Function Calling, MCP, AI Agent thông qua thực hành.

  • Nhân viên phụ trách đang xem xét việc áp dụng các dịch vụ AI nội bộ (chatbot, tìm kiếm tài liệu, tự động hóa công việc)

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Cú pháp cơ bản của Python (mức độ biến, hàm, vòng lặp là đủ)

  • Không cần kiến thức tiên quyết về Deep Learning hay Toán học — các khái niệm cần thiết sẽ được giải thích trong bài giảng.

  • Cần đăng ký thẻ thanh toán để sử dụng OpenAI API (pay-per-use, chi phí thực hành ở mức vài đô la)

Xin chào
Đây là YoungJea Oh

Xác minh Inflearn

Xác minh sự nghiệp

5,069

Học viên

484

Đánh giá

159

Trả lời

4.8

Xếp hạng

20

Các khóa học

Tôi là giảng viên chuyên gia về AI, người giảng dạy trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và Python dựa trên hơn 30 năm kinh nghiệm thực tế trong ngành IT. Tôi phát triển và giảng dạy các chương trình đào tạo tập trung vào thực hành như Deep Learning, NLP, Fine-tuning LLM, AI Agent dựa trên LangChain/LangGraph, và Phát triển dựa trên AI (AIDD). Tôi truyền tải hơn 30 năm kinh nghiệm phát triển và vận hành tích lũy được tại phòng máy tính của Hyundai Engineering & Construction, Samsung SDS và Ngân hàng Citibank Hàn Quốc vào các bài giảng đầy tính thực tiễn. Hiện tại, tôi đang dẫn dắt các khóa học về trí tuệ nhân tạo tại KOSA, KOSTA, KITRI và các tổ chức khác.

Địa chỉ trang chủ: https://ironmanciti.github.io/

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

40 bài giảng ∙ (7giờ 3phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học khác của YoungJea Oh

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!