강의

멘토링

커뮤니티

NEW
AI Development

/

AI Agent Development

Bước đầu tiên với AI Agent ứng dụng ngay lập tức – Từ những kiến thức cốt lõi ai cũng cần đến kiến thức thực tế có thể áp dụng ngay!

Đây là khóa học thú vị và nhẹ nhàng mà người mới bắt đầu có thể dễ dàng theo học. Vượt ra ngoài chatbot đơn thuần, đây là AI Agent tự động hóa quy trình làm việc kinh doanh theo từng ngành nghề. Khóa học này sẽ nhanh chóng tổng quan về cấu trúc cơ bản và công nghệ cốt lõi của AI Agent (LangChain, LangGraph, RAG) trong 1.5 giờ, đồng thời trực tiếp tạo ra mini agent hoạt động bằng code thực tế để rèn luyện cảm giác thực tế - đây là khóa học nhập môn. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ hiểu được tầm quan trọng của tiền xử lý dữ liệu theo ngành và thiết kế mở rộng, đồng thời chuẩn bị sẵn sàng cho các khái niệm nâng cao sẽ được đề cập trong khóa học chuyên sâu.

17 học viên đang tham gia khóa học này

  • kyoungsh7152
실습 중심
AI 활용법
AI 코딩
Agent
Python
RAG
AI Agent
LangGraph
Model Context Protocol

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Triển khai agent sử dụng python

  • Những vấn đề cần xem xét khi áp dụng ai agent vào thực tế

  • Kiến thức tổng quan về RAG agent RAG (Retrieval-Augmented Generation) agent là một hệ thống AI kết hợp khả năng tìm kiếm thông tin từ cơ sở dữ liệu bên ngoài với khả năng sinh vă

Thời đại AI Agent: Nắm vững nguyên lý hoạt động cốt lõi của LLM và RAG trong 90 phút

⭐ Bối cảnh lập kế hoạch khóa học: Tại sao bây giờ phải học LLM và RAG?

  • Công nghệ giúp sử dụng an toàn kiến thức nội bộ nhạy cảm (Internal Data) của công ty chúng tôi và nâng cao đáng kể độ chính xác trong câu trả lời của mô hình

  • Kết hợp với kiến thức của doanh nghiệp để tạo ra 'giá trị thực chất', động lực cốt lõi của AI agent chính là RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Chúng tôi khuyến nghị cho những người như thế này

Kỹ sư và nhà phát triển AI/ML

"Vượt qua code, tôi muốn thiết kế hệ thống AI tích hợp kiến thức!" Những người thực hành muốn trực tiếp xây dựng AI agent cấp độ production hoạt động trên kiến thức nội bộ khổng lồ của doanh nghiệp, vượt ra ngoài mức độ gọi LLM API

Chuyên viên lập kế hoạch IT và Product Owner

"ROI của việc triển khai LLM và chiến lược công nghệ, giờ tôi muốn quyết định như một chuyên gia!" Người có quyền quyết định mà việc quản lý chiến lược triển khai kinh doanh thành công, chi phí, rủi ro của dự án LLM quan trọng hơn độ sâu kỹ thuật

Nhà khoa học dữ liệu và nhà nghiên cứu

"Tìm kiếm các kỹ thuật tối ưu hóa đã được xác minh để nâng độ tin cậy của LLM lên mức tối đa!" Chuyên gia đã hiểu rõ nguyên lý hoạt động của LLM và muốn tối đa hóa độ chính xác cũng như khả năng khai thác dữ liệu để đáp ứng các yêu cầu của doanh nghiệp

Sau khi hoàn thành khóa học

  • Định nghĩa vai trò của AI Agent: Hiểu rõ cơ chế hoạt động của AI Agent trong hệ thống phức tạp dựa trên LLM, bao gồm vai trò mà chúng đảm nhận và cách thức tích hợp với các công cụ bên ngoài (Tools).

  • Phân tích kiến trúc của RAG: Phân tích các thành phần cốt lõi của hệ thống RAG (Loader, Splitter, Embedding, Vector DB, Retriever, Generator) và xác định các điểm tối ưu hóa của từng giai đoạn.


  • Thiết lập tiêu chí ra quyết định (Fine-tuning vs. RAG): Khi cải thiện hiệu suất LLM, chúng ta sẽ thiết lập các tiêu chí ra quyết định thực tế để lựa chọn giữa Fine-tuningRAG dựa trên các khía cạnh chi phí, bảo mật dữ liệu và tính cập nhật (Recency).

Đặc điểm của khóa học này

Giới thiệu các tính năng cốt lõi và điểm khác biệt.

Gemini_Generated_Image_1gpfv21gpfv21gpf

Giải quyết khuyết điểm ch致命 của LLM: Tăng cường độ tin cậy 100% thông qua RAG

Thông qua khóa học, học viên sẽ học cách xây dựng hệ thống AI không chỉ đơn thuần là người gọi LLM, mà có "kiến thức có căn cứ được xác minh (Grounded Knowledge)" làm nền tảng với "độ tin cậy 100%"

Lộ trình hoàn thành trong 90 phút: Từ cơ bản đến thiết kế AI Agent cấp độ sản xuất

Thông qua khóa học, cuối cùng bạn sẽ có được năng lực thiết kế một sản phẩm hoàn chỉnh là "AI Agent cấp độ sản xuất (Production Ready AI Agent)".

Người tạo ra khóa học này

  • Lý lịch độc đáo kết hợp lý thuyết AI và kinh nghiệm thực tế
    🎓 Học viện và đổi mới giáo dục
    - Bắt đầu với chuyên ngành Điện/Điện tử tại Đại học Seoul, hoàn thành khóa học tiến sĩ Công nghệ Máy tính, xây dựng nền tảng học thuật sâu sắc từ cơ bản đến công nghệ AI tiên tiến
    - Giáo sư kiêm nhiệm Khoa Công nghệ Máy tính, Đại học Sejong
    - Khởi nghiệp dịch vụ học toán dựa trên AI
    - Vận hành dịch vụ học tiếng Anh sử dụng AI Tutor

    📈 Cốt lõi của huyền thoại thành công kinh doanh
    - Thành viên cốt lõi của 2 công ty niêm yết KOSDAQ
    - Trưởng phòng phát triển của công ty AI BIO

    🌍 Lãnh đạo toàn cầu
    - Tech Lead CCaaS(Contact Center as a Service) tại Thung lũng Silicon, Hoa Kỳ
    - Truyền đạt kiến thức sống động về các xu hướng mới nhất như LangChain, LangGraph, RAG được trải nghiệm và áp dụng sớm hơn một bước so với trong nước

  • ✨ Lý do bạn nên học từ giảng viên này
    - Đã thành công dẫn dắt các dự án AI quy mô lớn trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau như chăm sóc sức khỏe, giáo dục, công nghệ toàn cầu


💬 Những câu hỏi học viên thường hỏi (A.K.A. Thời gian giải đáp những thắc mắc 'thật sự'!)

Q1. Em... em đã từng code một chút rồi, nhưng LLM hay RAG thì hơi xa lạ. Không phải là hoàn toàn mới bắt đầu nhưng người mới học có thể nghe được không ạ? 🥹

Vâng! Tất nhiên rồi! Thực ra khóa học này chính là 'cheat code' dành cho những người như các bạn! 🚀 LLM đang rất hot gần đây nên "mình cũng phải thử!" và đã gọi API vài lần, nhưng khi thực sự muốn đưa dữ liệu công ty vào thì lại gặp hiện tượng ảo giác và cảm thấy bực bội phải không? Khóa học này sẽ giải quyết sự mơ hồ đó cho bạn. Thay vì tập trung vào lý thuyết phức tạp, chúng ta sẽ tập trung vào "Vậy thì phải sử dụng như thế nào?", và sẽ giúp bạn hiểu hết các nguyên lý cốt lõi của LLM và RAG trong vòng 90 phút. Chỉ cần có kiến thức lập trình cơ bản là không vấn đề gì! 💪

Q2. Hàng ngày tôi chỉ toàn gọi GPT API để sử dụng thôi, mà RAG được ca ngợi là hay đến thế... Nếu tôi học ngay bây giờ thì sẽ có gì thay đổi đáng kể không? Liệu có sự thay đổi ndramatic nào không? 🤨

A2. Ồ, kịch tính? Vâng, còn hơn thế nhiều! 🤩 Nếu bạn hiện chỉ đang sử dụng GPT API, có lẽ bạn luôn có cảm giác bất an "Cái này có thực sự đúng không?" mặc dù LLM đưa ra những câu trả lời có vẻ hợp lý. RAG giống như việc đưa cho LLM 'tài liệu căn cứ chắc chắn' thay vì 'suy đoán chủ quan' vậy. Tức là, làm cho LLM tham khảo hướng dẫn mới nhất của công ty chúng ta, báo cáo mật, hồ sơ phục vụ khách hàng một cách chính xác! an toàn! để đưa ra câu trả lời. Ảo giác giảm đi, độ tin cậy của câu trả lời tăng vọt! Không chỉ đơn thuần là thêm tính năng, mà hãy xem đây là nâng cấp level trong việc sử dụng LLM! 👍

Q3. Đội của chúng tôi cũng đang thảo luận về việc áp dụng LLM, nhưng mỗi lần lại cãi nhau với team phát triển về "fine-tuning hay RAG"... 😂 Nếu nghe khóa học này thì có thể kết thúc cuộc tranh luận nhàm chán này không?

A3. 😆😆😆😆😆 Cuộc tranh luận nhàm chán, giờ đây có thể kết thúc rồi! 😇 Khi nghe bài giảng, bạn có thể thiết lập tiêu chí rõ ràng về khi nào nên sử dụng fine-tuning và khi nào nên sử dụng RAG. Bạn sẽ tìm được câu trả lời cho những câu hỏi mà các PM/người lập kế hoạch tò mò nhất như "Chi phí là bao nhiêu?", "Bảo mật dữ liệu như thế nào?", "Thông tin mới nhất sẽ được phản ánh ra sao?". Thay vì tiếp tục cuộc kéo co đáng thất vọng với đội phát triển, bạn sẽ có thể đưa ra quyết định hiệu quả dựa trên căn cứ rõ ràng. Trang bị logic để thuyết phục đội nhóm, tôi sẽ giúp bạn! 🤝

Những lưu ý trước khi học

Môi trường thực hành

  • Hệ điều hành và phiên bản (OS): Windows 10 trở lên, macOS 12 trở lên, Ubuntu 22.04 LTS trở lên

  • Công cụ sử dụng: Python

  • Môi trường phát triển: Có thể sử dụng các IDE như Visual Studio Code, PyCharm, v.v.

  • Cấu hình PC: CPU i5 trở lên, bộ nhớ 16GB trở lên, ổ đĩa 512GB, card đồ họa tích hợp, v.v.

Tài liệu học tập

  • Định dạng tài liệu học tập được cung cấp (PDF, liên kết github, v.v.)

  • Khối lượng và dung lượng, đặc điểm và lưu ý về các tài liệu học tập khác

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Tốt hơn nếu có kinh nghiệm lập trình python đơn giản


  • Câu hỏi/trả lời và các cập nhật sau này sẽ được tiến hành khi cần thiết.

  • Bản quyền của tất cả nội dung liên quan đến bài giảng như bài giảng và tài liệu học tập đều thuộc về tác giả.

  • Nghiêm cấm mọi hành vi sao chép, phân phối, truyền tải, tạo tác phẩm phái sinh và sử dụng vì mục đích thương mại tài liệu này mà không có sự đồng ý trước bằng văn bản của chủ sở hữu bản quyền.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • người mới bắt đầu với ai agent

  • Những người đã học khóa học phát triển RAG agent nhưng cần tóm tắt đơn giản

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • python

Xin chào
Đây là

안녕하세요, IT와 AI 기술의 매력에 푹 빠져 사는 AI Monster입니다!

저는 서울대에서 컴퓨터 공학을 전공하고 현장에서는 대기업과 글로벌 테크 기업의 핵심 멤버로 일해왔습니다. 화려한 이력들(KOSDAQ 상장, 개발 본부장, 미국 Tech Lead 등)이 많지만, 사실 저도 여러분처럼 새로운 기술을 만날 때마다 설레고, 때로는 막막함을 느끼는 한 명의 개발자이자 연구자일 뿐입니다.

제가 이 자리에서 강사라는 이름으로 여러분을 만나는 이유는, 제가 현장에서 직접 "삽질하며 깨달은 지식""진짜 통하는 실전 노하우"를 공유하여 여러분의 성장 속도를 획기적으로 높여 드리고 싶기 때문입니다.

기술은 매일 빠르게 변하고 있습니다. 제가 오늘 가르쳐 드린 내용도 내일이면 새로운 프레임워크나 모델로 대체될지 모릅니다. 그래서 저는 여러분을 '가르치는 사람'이 아닌, '가장 최전선에서 함께 배우고 고민하는 동료'로 생각합니다.

저희 강의는 '일방적인 지식 전달'이 아닌, '함께 해결하고 발전하는 연구실'과 같습니다.

AI Monster와 함께:

  • 가장 실용적이고 확실한 로드맵을 따라 불필요한 시행착오를 줄이세요.

  • 어려운 기술을 쉽게 풀이하는 방법을 배우고, 현업에 즉시 적용하세요.

  • 앞으로 계속 업로드될 새로운 강의들을 통해 IT 트렌드를 선도하며 함께 성장합시다.

저는 겸손하지만 열정적으로, 그리고 끊임없이 새로운 지식을 탐구하며 여러분의 든든한 'AI 괴물 조련사'가 되어 드릴 것을 약속드립니다.

우리 함께 AI 시대를 정복해 봅시다! 감사합니다!

Chương trình giảng dạy

Tất cả

7 bài giảng ∙ (1giờ 11phút)

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!

Ưu đãi có thời hạn, kết thúc sau 2 ngày ngày

9 ₫

11%

268.487 ₫

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!