Phân tích các trường hợp dịch vụ ứng dụng LLM (Dành cho người lập kế hoạch)

Thấu hiểu bản chất của thống kê cơ bản cần thiết cho việc phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà không cần đến một công thức hay một dòng mã nào.

Giúp các lập trình viên trẻ có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo làm công cụ phát triển để thấu hiểu toàn bộ quy trình phát triển, từ lập kế hoạch đến viết mã, triển khai và kiểm chứng.

Cuốn sách bao quát rộng rãi từ lý thuyết kỹ thuật prompt đến các kỹ thuật thực hành, cũng như các trường hợp ứng dụng mới nhất và các vấn đề bảo mật, đạo đức, nhằm cung cấp sự hỗ trợ thực tiễn cho tất cả các nhà phát triển dịch vụ dựa trên LLM, nhà khoa học dữ liệu và nhà hoạch định AI.

Giúp rèn luyện 'tư duy cấu trúc' vấn đề.

Đề xuất phương án cải thiện hiệu suất RAG dựa trên lý thuyết Tải nhận thức (Cognitive Load). Để vượt qua những hạn chế của các kỹ thuật cải thiện hiệu suất RAG hiện có, chúng tôi tổng hợp các kỹ thuật đa dạng bằng cách áp dụng khung tư duy về tải nhận thức.

Bạn có thể học hỏi các khái niệm và phương pháp 'thiết kế dịch vụ' cần thiết khi lập kế hoạch cho các ứng dụng hoặc dịch vụ web được xây dựng dựa trên LLM, một loại trí tuệ nhân tạo tạo sinh (AI tạo sinh).

"Chỉ thay đổi một cái tên, nhưng mã nguồn đã trở nên khác biệt." Tôi đã tổng hợp từ nguyên lý đến các ví dụ thực tế về 'đặt tên dễ đọc' - yếu tố cốt lõi của một mã nguồn có tính khả đọc cao. Đặt tên dễ hiểu chính là điểm bắt đầu của sự hợp tác.

Đây là bài giảng giúp bạn có thể hiểu được ngay cả khi hoàn toàn không biết Lập trình an toàn (Secure Coding) là gì. Sau khi nắm vững các khái niệm lập trình an toàn cơ bản, bài giảng sẽ tập trung giải thích về bảo mật dịch vụ web. Đây là bài giảng từng được tổ chức dưới dạng chuyên đề đặc biệt do Đại học OO chủ trì. Với hơn 160 mã nguồn đi kèm chú thích phong phú, bài giảng giúp bạn nắm bắt chính xác các chủ đề và kỹ thuật cốt lõi có thể áp dụng ngay vào thực tế.

Bạn có thể nhanh chóng hiểu được các khái niệm cơ bản và cú pháp cơ bản của ngôn ngữ C.

Đưa ra các kỹ thuật lập trình sạch (clean coding) đa dạng.

Giới thiệu các mẫu prompt cơ bản cho lập trình và các mẫu prompt API nâng cao để tận dụng trí tuệ nhân tạo.

Giải thích chi tiết về các mô hình ngôn ngữ khác nhau được phát triển trong quá trình từ khi bắt đầu công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho đến các mô hình LLM mới nhất.

Khám phá cách xây dựng thẩm phán trí tuệ nhân tạo bằng cách kết hợp các hệ thống suy luận, biểu đồ tri thức và nhiều framework agent như CrewAI, LangChain, AutoGen, những công cụ cho phép triển khai công nghệ đa tác nhân (multi-agent) dựa trên LLM.

Tìm hiểu các phương pháp thu thập và phân tích yêu cầu của người dùng để lập kế hoạch cho dịch vụ LLM.

Khám phá những hạn chế của LLM, các công nghệ mới nhất để khắc phục những hạn chế đó và triển vọng của các công nghệ trong tương lai.

Giải thích lý do tại sao cần LLM, bối cảnh kỹ thuật và các khái niệm cơ bản dành cho người phụ trách lập kế hoạch LLM và lập kế hoạch ứng dụng LLM.

Bạn có thể nâng cao năng lực phát triển của mình thông qua việc khám phá sâu sắc các nguyên lý cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT hay Claude. Bạn có thể học hỏi được nhiều thông tin đa dạng và các kỹ thuật phát triển mà thông thường ít khi được tiếp cận.

Dựa trên hiểu biết chính xác về khách hàng khó tính, trang bị các biện pháp xử lý và chiến lược phù hợp để có thể ứng phó hiệu quả với khách hàng khó tính. Ngoài ra, nó còn được thiết kế để nâng cao tính chuyên nghiệp và cải thiện sự hài lòng trong công việc của nhân viên dịch vụ.

Bạn có thể học hỏi các khái niệm và phương pháp 'thiết kế dịch vụ' cần thiết khi lập kế hoạch cho các ứng dụng hoặc dịch vụ web được xây dựng dựa trên LLM, một loại trí tuệ nhân tạo tạo sinh (AI tạo sinh).

Thông qua bài giảng này, bạn có thể tìm hiểu các khái niệm và thực tiễn về Lập kế hoạch chiến lược thông tin.

Bạn có thể nâng cao năng lực phát triển của mình thông qua việc khám phá sâu sắc các nguyên lý cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT hay Claude. Bạn có thể học hỏi được nhiều thông tin đa dạng và các kỹ thuật phát triển mà thông thường ít khi được tiếp cận.

Tìm hiểu các phương pháp thu thập và phân tích yêu cầu của người dùng để lập kế hoạch cho dịch vụ LLM.

Đây là một buổi giảng đặc biệt giúp bạn đồng thời chuẩn bị cho chứng chỉ Microsoft AI-900, với tư cách là nội dung mới nhất phản ánh phạm vi thi tính đến tháng 5 năm 2025. Nội dung được cung cấp dưới dạng kết hợp lý thuyết và thực hành, bao gồm tổng quan về AI, kiến thức cơ bản về học máy, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thông minh tài liệu, khai thác tri thức và AI tạo sinh.

Đây là cuốn sách hướng dẫn thực tế dành cho những người đang tìm việc làm PM kinh doanh trò chơi. Bắt đầu với phạm vi công việc do PM kinh doanh thực hiện, phân tích BM, đề xuất cải tiến, lập kế hoạch sự kiện, Chúng tôi sẽ dạy cho bạn các khái niệm thực tế như lập kế hoạch công cụ vận hành, thiết kế và phân tích chỉ báo cũng như cách tạo danh mục đầu tư.

Những người làm việc trong lĩnh vực lập kế hoạch trò chơi, lập kế hoạch dịch vụ và PM kinh doanh Đây là bài giảng thực tế về các công cụ vận hành, hỗ trợ văn phòng và lập kế hoạch phân tích dữ liệu.

LLM và Agent là những công nghệ nền tảng của các AI như ChatGPT. Hiện tại, LLM là công nghệ tiến gần nhất đến AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát). Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ LLM và Agent dưới góc nhìn của một người bình thường.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ xem xét phương pháp luận về dịch vụ và thiết kế để lên kế hoạch cho dịch vụ trong lĩnh vực CNTT/công nghệ, cũng như nhiều kỹ năng mềm mà người lên kế hoạch dịch vụ cần có. Cuối cùng, chúng ta sẽ tiến hành phân tích dịch vụ bằng cách lấy dịch vụ nhận dạng giọng nói AI làm ví dụ, đây là khóa học giới thiệu về dịch vụ UX dành cho người mới bắt đầu.

Trong thời đại thông tin quá tải, giờ đây 'truyền đạt dễ hiểu' mới là sức cạnh tranh thực sự, hơn cả 'biết nhiều'. Khóa học này không chỉ dạy cách trau chuốt văn bản, mà còn giúp bạn rèn luyện 'khả năng thiết kế giao tiếp' - nắm bắt trọng tâm giữa dòng chảy thông tin và truyền tải phù hợp với tầm hiểu của đối phương. Khóa học được cấu trúc gọn gàng với tổng cộng 7 bài, 56 phút. Tạm biệt những bài giảng nhàm chán chỉ toàn lý thuyết! Thông qua việc luyện tập tập trung vào các tình huống thực tế (Before/After), sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ trở thành 'chuyên gia truyền đạt thông tin' giao tiếp tốt nhất trong tổ chức.

Thông qua các đánh giá doanh nghiệp AI, chúng ta xem xét cách công nghệ AI thay đổi hiện tại và tương lai của mình qua các ví dụ đa dạng. Bằng cách xem xét các yếu tố cần thiết để tiến hành dự án AI, chúng ta chuẩn bị cho quá trình Chuyển đổi AI sắp tới.

Khóa học này bao gồm toàn bộ quá trình phát triển ChatGPT từ một AI hội thoại đơn thuần thành một AI Agent thông minh có khả năng thực hiện các công việc thực tế. Bạn sẽ được trực tiếp xây dựng các AI Agent có thể ứng dụng ngay vào công việc thực tiễn bằng cách sử dụng ba khung làm việc cốt lõi: LangChain, LangGraph và LangSmith.

Sử dụng ChatGPT, nhưng bạn có thấy khó khăn khi giải thích tại sao nó lại đưa ra câu trả lời như vậy không? “RAG, Agent, Fine-tuning… Biết thuật ngữ nhưng khó giải thích chính xác.” “Cứ nghe đến các thuật ngữ liên quan đến LLM là cứng họng.” “Trong các cuộc họp về AI, việc giải thích khái niệm luôn mơ hồ.” Khóa học này được tạo ra dành riêng cho những người như vậy. Đây là khóa học lý thuyết giúp bạn hiểu LLM không chỉ như một ‘công cụ’ mà là một ‘cấu trúc’. Khóa học không dạy cách sử dụng ChatGPT hay Gemini, mà giúp bạn xây dựng nền tảng để có thể giải thích tại sao chúng lại hoạt động như thế.

<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM>(길벗, 2025)의 깃허브 노트북과 보너스 콘텐츠를 다루는 강의입니다. 깃허브: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ <밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM>은 세바스찬 라시카(Sebastian Raschka)가 쓴 베스트셀러 <Build a Large Langauge Model (from Scratch)>(Manning, 2024)의 번역서입니다. 이 책은 오픈AI가 만든 GPT-2 모델을 밑바닥에서부터 시작해서 완전한 모델을 만들어 보면서 대규모 언어 모델의 작동 원리를 배우고 활용하는 방법을 제공합니다.

Khóa học dành cho người mới bắt đầu trở thành kỹ sư AI được thiết kế để trải nghiệm ngắn gọn toàn bộ quy trình từ xử lý dữ liệu, phát triển mô hình, đến Cloud, MLOps và các cân nhắc về đạo đức. Khóa học không chỉ dừng lại ở việc tạo ra mô hình mà còn tập trung vào việc hiểu quy trình kết nối với dịch vụ thực tế để rèn luyện kỹ năng chuyên môn. Các bài thực hành và ví dụ đi kèm sẽ giúp ngay cả những người lần đầu học về AI cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Giờ đây, với sức mạnh của AI, bất cứ ai cũng có thể dễ dàng lên kế hoạch và thiết kế giao diện người dùng (UI) cho ứng dụng! Không cần biết lập trình hay có kinh nghiệm về UI cũng không sao. Các công cụ AI như Claude, ChatGPT sẽ biến ý tưởng của bạn thành hiện thực. Chỉ với vài câu hỏi, bạn có thể phân tích khách hàng mục tiêu, thiết kế cấu trúc ứng dụng và thậm chí tự động tạo ra màn hình UI. Trong khóa học này, chúng tôi sẽ hướng dẫn từng bước từ cơ bản để ngay cả những người mới bắt đầu sử dụng Figma cũng có thể theo kịp. Bạn không cần tự tay vẽ mà vẫn có thể nhập toàn bộ giao diện người dùng (UI) của trang web hiện có chỉ với plugin HTML to Design, và tạo ra những màn hình chất lượng cao chỉ trong vài giây bằng các công cụ AI như Google Stitch hay readdy.ai. Đây là khóa học hoàn hảo cho những ai mơ ước khởi nghiệp, muốn chuyển sang làm chuyên viên hoạch định, hoặc muốn giao tiếp hiệu quả với lập trình viên. Thay vì lý thuyết phức tạp, chúng tôi sẽ chỉ truyền đạt những bí quyết thực tiễn có thể áp dụng ngay lập tức. Giờ đây, chỉ cần có ý tưởng, bất cứ ai cũng có thể lên kế hoạch cho một dịch vụ ứng dụng!

Bạn có tò mò về UX Writing là gì và tại sao nó lại quan trọng không? Bạn có thể tìm hiểu bằng cách xem các ví dụ về các ứng dụng đang hoạt động tốt.

"Bước đầu tiên để tạo LLM tùy chỉnh của riêng bạn với Fine-tuning nhẹ dựa trên LoRA!" Đây là khóa học thực hành nhập môn được thiết kế để những người mới tiếp xúc với LLM cũng có thể dễ dàng theo dõi. Giảm thiểu lý thuyết phức tạp, hướng dẫn từng bước toàn bộ quy trình từ tải mô hình → áp dụng dữ liệu → huấn luyện → so sánh kết quả. Trong thời gian ngắn, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm quy trình của các kỹ thuật fine-tuning nhẹ hiện đại như LoRA·QLoRA, và có thể nắm bắt được cảm giác "À, fine-tuning LLM hoạt động như thế này". Hãy tự mình cảm nhận thành tựu tạo ra LLM chuyên biệt cho lĩnh vực của bạn, ngay cả khi không có nhiều tài nguyên!