Tối Ưu Hoá & Quản Lý Prompt Cấp Cao Trong Vertex AI Khóa Học Đào Tạo

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia học máy nâng cao, những người muốn làm chủ các kỹ thuật học chuyển giao tiên tiến và áp dụng chúng vào các vấn đề phức tạp trong thế giới thực.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm và phương pháp học chuyển giao nâng cao.
• Triển khai các kỹ thuật thích ứng chuyên biệt cho các mô hình được huấn luyện trước.
• Áp dụng học liên tục để quản lý các tác vụ và tập dữ liệu đang phát triển.
• Làm chủ kỹ thuật tinh chỉnh đa tác vụ để nâng cao hiệu suất mô hình trên nhiều tác vụ.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được hướng tới các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia công nghệ có trình độ trung cấp muốn tận dụng Google Vertex AI để tạo và triển khai các mô hình AI tùy chỉnh.

Đến cuối khóa học, các thí sinh sẽ có thể:

• Hiểu về các khả năng và tính năng của Google Vertex AI.
• Cài đặt và cấu hình môi trường Google Vertex AI.
• Phát triển và huấn luyện các mô hình AI tùy chỉnh bằng Vertex AI.
• Triển khai và quản lý các mô hình AI trên Google Cloud Platform.
• Sử dụng các công cụ của Vertex AI để theo dõi và tối ưu hóa hiệu suất mô hình.
• Áp dụng các phương pháp tốt nhất cho phát triển và triển khai mô hình AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao mong muốn triển khai các mô hình đã được tinh chỉnh một cách đáng tin cậy và hiệu quả.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được những thách thức của việc triển khai các mô hình đã được tinh chỉnh vào môi trường sản xuất.
• Đóng gói và triển khai các mô hình bằng các công cụ như Docker và Kubernetes.
• Triển khai giám sát và ghi nhật ký cho các mô hình đã triển khai.
• Tối ưu hóa các mô hình để giảm độ trễ và khả năng mở rộng trong các tình huống thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp, những người muốn tùy chỉnh các mô hình được huấn luyện trước cho các tác vụ và tập dữ liệu cụ thể.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của việc tinh chỉnh (fine-tuning) và các ứng dụng của nó.
• Chuẩn bị tập dữ liệu để tinh chỉnh các mô hình được huấn luyện trước.
• Tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cho các tác vụ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
• Tối ưu hóa hiệu suất mô hình và giải quyết các thách thức phổ biến.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và chuyên gia AI ở trình độ trung cấp, những người muốn triển khai các chiến lược tinh chỉnh cho các mô hình lớn mà không cần tài nguyên tính toán lớn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của Low-Rank Adaptation (LoRA).
• Triển khai LoRA để tinh chỉnh hiệu quả các mô hình lớn.
• Tối ưu hóa việc tinh chỉnh cho các môi trường hạn chế về tài nguyên.
• Đánh giá và triển khai các mô hình đã được tinh chỉnh bằng LoRA cho các ứng dụng thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao mong muốn làm chủ việc tinh chỉnh mô hình đa phương thức để tạo ra các giải pháp AI sáng tạo.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc của các mô hình đa phương thức như CLIP và Flamingo.
• Chuẩn bị và tiền xử lý các tập dữ liệu đa phương thức một cách hiệu quả.
• Tinh chỉnh các mô hình đa phương thức cho các tác vụ cụ thể.
• Tối ưu hóa mô hình cho các ứng dụng và hiệu suất trong thế giới thực.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, mong muốn nâng cao các dự án NLP của họ thông qua việc tinh chỉnh hiệu quả các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện trước.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của việc tinh chỉnh cho các tác vụ NLP.
• Tinh chỉnh các mô hình được huấn luyện trước như GPT, BERT và T5 cho các ứng dụng NLP cụ thể.
• Tối ưu hóa các siêu tham số để cải thiện hiệu suất mô hình.
• Đánh giá và triển khai các mô hình đã tinh chỉnh trong các tình huống thực tế.

Vertex AI cung cấp một nền tảng thống nhất cho các phương tiện sinh tạo, bao gồm các mô hình như Veo cho video, Imagen cho việc tạo hình ảnh, Chirp cho giọng nói và Lyria cho âm nhạc. Các khả năng này cho phép các luồng làm việc sẵn sàng sản xuất cho các trường hợp sử dụng sáng tạo, tiếp thị và doanh nghiệp.

Khóa học này được dẫn dắt bởi giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) và hướng tới các chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp muốn tận dụng AI sinh tạo để tạo và triển khai nội dung đa phương tiện bằng Vertex AI.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Tạo hình ảnh, video, âm thanh và âm nhạc bằng bộ các mô hình của Vertex AI.
• Tích hợp phương tiện sinh tạo vào các luồng làm việc tiếp thị và sản phẩm.
• Tối ưu hóa các câu hỏi và điều chỉnh đầu ra để đảm bảo chất lượng và nhất quán về thương hiệu.
• Triển khai các giải pháp phương tiện sinh tạo sẵn sàng sản xuất trong các môi trường doanh nghiệp.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Các bài tập thực hành với các mô hình phương tiện sinh tạo của Vertex AI.
• Các nghiên cứu trường hợp thực tế và phòng thí nghiệm dự án sáng tạo.

Lựa chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Vertex AI cung cấp các công cụ mạnh mẽ để xây dựng các luồng làm việc đa phương thức LLM kết hợp dữ liệu văn bản, âm thanh và hình ảnh thành một pipeline duy nhất. Với hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh dài và các tham số API Gemini, nó cho phép các ứng dụng nâng cao trong lập kế hoạch, suy luận và trí tuệ đa phương thức.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) và hướng đến các chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp muốn thiết kế, xây dựng và tối ưu hóa các luồng làm việc AI đa phương thức trên Vertex AI.

Đến cuối khóa học, các thí sinh sẽ có thể:

• Sử dụng các mô hình Gemini cho các đầu vào và đầu ra đa phương thức.
• Thực hiện các luồng làm việc có ngữ cảnh dài cho các suy luận phức tạp.
• Thiết kế các pipeline kết hợp phân tích văn bản, âm thanh và hình ảnh.
• Tối ưu hóa các tham số API Gemini để đạt hiệu suất và tiết kiệm chi phí.

Định dạng khóa học

• Buổi giảng và thảo luận tương tác.
• Các phòng thí nghiệm thực hành với luồng làm việc đa phương thức.
• Các bài tập dựa trên dự án cho các trường hợp sử dụng đa phương thức thực tế.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng sức mạnh của kỹ thuật tạo prompt và học với ít mẫu (few-shot learning) để tối ưu hóa hiệu suất của LLM cho các ứng dụng thực tế.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của kỹ thuật tạo prompt và học với ít mẫu.
• Thiết kế các prompt hiệu quả cho nhiều tác vụ NLP.
• Tận dụng các kỹ thuật học với ít mẫu để điều chỉnh LLM với dữ liệu tối thiểu.
• Tối ưu hóa hiệu suất LLM cho các ứng dụng thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia học máy ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn hiểu và áp dụng các kỹ thuật học chuyển giao để cải thiện hiệu quả và hiệu suất trong các dự án AI.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm và lợi ích cốt lõi của học chuyển giao.
• Khám phá các mô hình được huấn luyện trước phổ biến và ứng dụng của chúng.
• Thực hiện tinh chỉnh các mô hình được huấn luyện trước cho các tác vụ tùy chỉnh.
• Áp dụng học chuyển giao để giải quyết các vấn đề thực tế trong NLP và thị giác máy tính.

Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này được hướng đến cho các kỹ sư phần mềm từ cấp độ mới bắt đầu đến trung cấp hoặc bất kỳ ai muốn học cách sử dụng Vertex AI để thực hiện và hoàn thành các hoạt động học máy.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu cách Vertex AI hoạt động và sử dụng nó như một nền tảng học máy.
• Học về các khái niệm học máy và NLP.
• Biết cách đào tạo và triển khai các mô hình học máy bằng Vertex AI.

Vertex AI Agent Builder là một môi trường không mã hoặc mã thấp để tạo ra các agent có căn cứ kết hợp các mô hình sinh thành với sinh thành tăng cường bằng cách truy xuất (RAG), giúp các đội ngũ nhanh chóng xây dựng các agent sử dụng dữ liệu doanh nghiệp và tìm kiếm để cung cấp các phản hồi chính xác, có liên quan đến ngữ cảnh.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc trực tiếp tại địa điểm) này được hướng tới các nhà thực hành cấp trung muốn thiết kế, cấu hình và triển khai các agent thông minh sử dụng Vertex AI Agent Builder và các mẫu RAG.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Thiết kế các luồng công việc của agent có căn cứ sử dụng Agent Builder.
• Triển khai các pipeline RAG với tìm kiếm và kho lưu trữ vector.
• Tích hợp các nguồn dữ liệu doanh nghiệp một cách an toàn để truy xuất.
• Đánh giá và lặp lại hành vi của agent bằng cách sử dụng kiểm thử và các chỉ số đo lường.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Các phòng thí nghiệm thực hành sử dụng các thành phần Vertex AI Agent Builder và RAG.
• Các bài tập dựa trên dự án để xây dựng và hoàn thiện các agent.

Các tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Vertex AI cung cấp các tùy chọn tích hợp dễ dàng để nhúng các mô hình Gemini trực tiếp vào các ứng dụng di động và web bằng Firebase và SDKs. Điều này giúp các nhà phát triển và các nhóm sản phẩm có thể cung cấp các tính năng dựa trên trí tuệ nhân tạo tại cấp độ ứng dụng, như trợ lý thông minh, xử lý đầu vào đa phương thức và các trải nghiệm người dùng cá nhân hóa.

Khóa học trực tiếp dẫn bởi giáo viên (trực tuyến hoặc trực tiếp) được thiết kế cho các nhà thực hành từ cấp độ cơ bản đến trung cấp muốn nhúng các khả năng Gemini của Vertex AI vào ứng dụng bằng Firebase và các SDK liên quan.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Cài đặt Firebase và SDKs để tích hợp Vertex AI.
• Nhúng các tính năng được Gemini cung cấp vào các ứng dụng di động và web.
• Xử lý các đầu vào đa phương thức như văn bản, hình ảnh và âm thanh trong các ứng dụng khách.
• Triển khai và giám sát các tính năng AI trong các ứng dụng sản xuất.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Các phòng thí nghiệm thực hành với Firebase và SDKs của Vertex AI.
• Các bài tập dự án cho các tính năng AI tại cấp độ ứng dụng.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Vertex AI cung cấp các công cụ doanh nghiệp sẵn sàng để quản lý toàn bộ chu trình phát triển học máy, bao gồm tính theo dõi, tuân thủ và sự xuất sắc về mặt hoạt động. Với tính năng theo dõi thời gian thực, kiểm soát nơi lưu trữ dữ liệu, định vị và đánh giá Gen AI tích hợp, Vertex AI được thiết kế để đáp ứng yêu cầu của các hệ thống AI sản xuất.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng dẫn dành cho các chuyên gia trung cấp đến cao cấp muốn triển khai, theo dõi và quản lý các mô hình Vertex AI trong môi trường doanh nghiệp.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Thiết lập các pipeline MLOps bằng Vertex AI.
• Theo dõi và quan sát mô hình với các thông tin thời gian thực.
• Áp dụng các kỹ thuật định vị và công cụ đánh giá cho các mô hình Gen AI.
• Triển khai các chiến lược tuân thủ và quản lý, bao gồm kiểm soát nơi lưu trữ dữ liệu.

Định dạng của Khóa Học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Phòng thí nghiệm thực hành với các công cụ Vertex AI cấp doanh nghiệp.
• Các nghiên cứu trường hợp và các tình huống theo quy định.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.