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 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.

Thời đại AI chỉ đơn thuần trả lời đã kết thúc. Giờ đây là thời đại của LLM Agent tự phán đoán và hành động. Khóa học này là khóa nhập môn giúp bạn học và trực tiếp xây dựng nguyên lý cốt lõi cũng như cấu trúc của agent chỉ trong 90 phút thực hành. Giảm thiểu tối đa lý thuyết phức tạp, với luồng thực hành tập trung vào code, bạn có thể trực tiếp trải nghiệm "AI phán đoán và sử dụng công cụ như thế nào". Vượt qua prompt engineering, hãy cùng bắt đầu bước đầu tiên của tự động hóa AI.

RAG(Retrieval-Augmented Generation) từ lý thuyết đến RAG đa phương thức và dựa trên agent mới nhất! Đây là khóa học thực hành được thiết kế để cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được. Từ review paper đến triển khai code thực tế, được thiết kế để những người mới tiếp cúc với RAG cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Một chuyên gia đang làm việc sẽ nhanh chóng truyền đạt nội dung trọng tâm, từ kiến thức cơ bản cần cho LLM đến những mẹo thực chiến!

Nắm vững toàn bộ vòng đời xây dựng các ứng dụng Generative AI hiện đại bằng cách sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn, Retrieval-Augmented Generation và các hệ thống AI tác tử. Học cách thiết kế các giải pháp AI cấp doanh nghiệp từ kỹ thuật viết prompt đến triển khai, kết hợp LLM với cơ sở dữ liệu vector và các nguồn kiến thức bên ngoài để tạo ra những ứng dụng sẵn sàng cho môi trường production.

Chúng tôi sẽ tạo nhiều chức năng bằng Spring WebFlux. Thông qua khóa học này, bạn có thể nắm vững các khái niệm cần thiết và cách triển khai thực tế của WebFlux.

Bạn sẽ được học toàn bộ quy trình tự vận hành mô hình Gemma 4 mới nhất trực tiếp trên MacBook của mình mà không phải lo lắng về chi phí API trả phí. Bạn sẽ nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất tận dụng Metal API của Apple Silicon, cách thiết lập tham số tối ưu theo dung lượng VRAM, và trang bị năng lực xây dựng cơ sở hạ tầng AI cục bộ cấp độ sản xuất dựa trên FastAPI.

Việc sử dụng AI đã trở nên dễ dàng hơn, nhưng các model card hay bài báo khoa học vẫn rất khó đọc dù chỉ vài dòng. Bởi dù tra cứu thì có thể biết nghĩa của từng từ, nhưng lại không thấy được những từ đó liên kết với nhau như thế nào. Khóa học này sắp xếp hơn 160 thuật ngữ thường xuất hiện trong tài liệu AI theo thứ tự dễ hiểu nhất, để sau mỗi bài, bạn có thể đọc chính xác một câu trong tài liệu thực tế.

Bạn muốn triển khai RAG nhưng cảm thấy bối rối về cấu trúc kết nối từ embedding đến lưu trữ và tìm kiếm vector? Dựa trên kinh nghiệm phát triển dịch vụ thực tế, khóa học này sẽ giải thích các khái niệm cốt lõi của pgvector và mã nguồn dịch vụ. Bạn có thể trực tiếp gọi API để nhanh chóng hiểu toàn bộ quy trình hoạt động của tìm kiếm vector RAG.

Khóa học này hướng dẫn thu thập, xử lý và phân tích trực tiếp dữ liệu lớn xã hội từ web, SNS... bằng Python (Python), một ngôn ngữ lập trình phù hợp cho việc phân tích dữ liệu lớn. Các bài thực hành lập trình Python được tiến hành theo hình thức “làm theo”, giúp các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực nhân văn và khoa học xã hội chưa có kinh nghiệm lập trình cũng có thể dễ dàng học tập. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có thể học Python, thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn.

Thiết kế và triển khai hệ thống AI Agent có khả năng thực hiện nhiệm vụ tự chủ thay vì chỉ là chatbot đơn thuần. Hoàn thiện năng lực kỹ thuật Agent cấp độ doanh nghiệp thông qua thực hành toàn bộ quy trình, từ kiến trúc dựa trên vòng lặp Sense-Think-Act, cấu trúc vòng lặp LangGraph, đánh giá định lượng dựa trên RAGAS·LangSmith cho đến các rào chắn vận hành (guardrails).

"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!

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.

Đây là khóa học thực hành xây dựng hệ thống tìm kiếm tài liệu dựa trên RAG trong môi trường Spring Boot, sử dụng OpenAI API và Spring AI. Từ các khái niệm về Prompt Engineering, Vector Store và Embedding đến tạo mẫu nhanh bằng Dify, tích hợp công cụ MCP, đa phương thức và guardrail, bạn sẽ học toàn bộ quy trình phát triển AI Assistant theo từng bước. Bạn cũng có thể so sánh phương pháp tự triển khai với cách sử dụng các công cụ no-code để nắm được chiến lược áp dụng vào thực tế. 🆕 [Cập nhật] Phần 4 đã được bổ sung bài giảng chuyên đề (1 giờ) về mô hình ra quyết định Jev của TypeSafe, qua đó hướng dẫn cả cách thiết kế logic phán đoán của agent một cách sâu hơn.

Vượt xa một system prompt đơn giản, bạn sẽ triển khai chatbot nhân vật AI biết ghi nhớ người dùng và thay đổi mối quan hệ bằng cách tận dụng thiết kế persona và Structured Outputs. Trong buổi thực hành 30 phút, bạn sẽ hoàn thiện cách gọi API OpenAI một cách an toàn dựa trên dự án khởi đầu được cung cấp, xử lý cảm xúc, mức độ tin cậy và ký ức ở dạng có thể kiểm chứng bằng JSON Schema và Zod, đồng thời sử dụng tác nhân lập trình AI trong phạm vi các điều kiện ràng buộc.

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Bạn có thể học tất cả các quy trình từ cách sử dụng cơ bản của AI tạo sinh đến tự động hóa và tạo chatbot AI tùy chỉnh cho công việc thực tế trong một khóa học duy nhất.

Tìm hiểu cách dễ nhất để xử lý AI bằng Spring AI. Hãy cùng tìm hiểu Spring AI trong khi xây dựng chatbot RAG.

Khám phá cách các ứng dụng LLM đang thay đổi mô hình phát triển. Thông qua việc so sánh với các công nghệ hiện có, chúng ta sẽ hiểu tại sao LLM đang trở thành một công nghệ cốt lõi bền vững, đồng thời tìm hiểu về những năng lực thiết yếu và sự thay đổi trong tư duy mà một nhà phát triển cần có. Với những hiểu biết sâu sắc từ các giảng viên chuyên gia, bạn có thể nắm bắt được bản chất và định hướng tương lai của việc phát triển ứng dụng LLM.