Nội dung được cấu trúc một cách hệ thống theo luồng có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ kiến thức cơ bản về LLM đến Prompt, LCEL, Agents, LangGraph, Memory và LangSmith, giúp tôi hiểu sâu sắc về toàn bộ kiến trúc. Sự kết hợp cân bằng giữa lý thuyết và thực hành giúp các khái niệm phức tạp được sắp xếp lại một cách tự nhiên, đây là trải nghiệm giúp năng lực phát triển ứng dụng AI của tôi tiến bộ thêm một bậc.

Giải thích đơn giản và dễ hiểu theo từng bước.

Tôi đã đăng ký vì muốn học một cách có hệ thống về hệ thống gợi ý, từ cơ bản đến thực hành. Khóa học được cấu trúc một cách có hệ thống, từ các khái niệm cơ bản của hệ thống gợi ý (như dựa trên nội dung, lọc cộng tác, v.v.) đến các phương pháp dựa trên deep learning mới nhất, và các bài thực hành mã thực tế cũng được tiến hành song song, giúp tôi có thể nắm vững cả lý thuyết và thực hành cùng một lúc. Đặc biệt, quá trình tự mình triển khai Matrix Factorization và LightFM, các mô hình gợi ý dựa trên deep learning rất ấn tượng, và các ví dụ thực chiến trên Kaggle đã giúp ích rất nhiều trong công việc thực tế. Lời giải thích của giảng viên rất rõ ràng và các mã thực hành cũng được chuẩn bị kỹ lưỡng, nên tôi có thể theo kịp mà không gặp khó khăn. Đối với những người mới bắt đầu học về hệ thống gợi ý hoặc những người đang chuẩn bị áp dụng vào thực tế, tôi đặc biệt khuyến nghị khóa học này!