Đề cương khóa học
Khối 1 – Nền tảng chung (Ngày 1–2)
Ngày 1 – Buổi sáng: Yếu tố con người trong việc áp dụng AI
• Hiệu chỉnh mức độ tin cậy / phụ thuộc: khi nào nên dùng AI, khi nào nên dừng lại.
• Cấu trúc thỏa thuận trong nhóm (ngắt kết nối / hành động / bằng chứng / người chịu trách nhiệm).
• Vai trò Người quản lý Prompt: xác thực, ra quyết định, ký duyệt. Kế hoạch ứng phó sự cố AI.
Ngày 1 – Buổi chiều: Ràng buộc, rủi ro và tuân thủ
• Khả năng thực tế của LLM – các vectơ rủi ro của prompt: tiêm nhiễm, rò rỉ dữ liệu, ảo giác.
• Khung pháp lý: GDPR, Đạo luật AI của EU – các tiêu chuẩn ngành (DICOM, HL7, HIPAA).
• Bài tập thực hành: chuyển đổi một tiêu chuẩn ngành thành các rào chắn an toàn cho prompt.
Ngày 2 – Buổi sáng: Kiến trúc kỹ thuật của Prompt
• Kiến trúc tác nhân: bộ nhớ, ngữ cảnh, mục tiêu – từ góc độ thiết kế prompt.
• Tích hợp API và các nguồn dữ liệu chuyên ngành, đa tác nhân và liên kết chuỗi prompt.
Ngày 2 – Buổi chiều: Giải phẫu prompt doanh nghiệp
• Sáu tầng lớp: Vai trò / Bối cảnh / Ràng buộc / Tiêu chuẩn lĩnh vực / Định dạng / Ví dụ.
• Hệ thống phân cấp prompt: Hệ thống (toàn tổ chức) – Lĩnh vực (theo nhóm) – Nhiệm vụ (cá nhân).
• Minh họa: tháo gỡ một prompt ngây thơ, xây dựng lại nó. Tóm tắt cho các ngày 3–5.
Khối 2 – Các hội thảo cùng xây dựng (Ngày 3–4–5)
Ngày 3 – Khám phá và rà soát tiêu chuẩn
- Các hội thảo song song theo nhóm: Kiến trúc sư, Lập trình viên chuyên biệt theo lĩnh vực, Back-End, QA.
- Ánh xạ các tiêu chuẩn và ràng buộc của doanh nghiệp – xác định các xung đột giữa các nhóm.
- Sản phẩm đầu ra Ngày 3: Bản đồ tiêu chuẩn + ma trận ưu tiên theo mức độ tác động / nỗ lực.
Ngày 4 – Thiết kế quy ước và xây dựng mẫu
- Quy ước đặt tên, kiểm soát phiên bản, hệ thống thẻ (nhóm, lĩnh vực, công cụ mục tiêu).
- Xây dựng các mẫu đầu tiên đã được xác thực: TypeScript DICOM, rà soát mã, bài kiểm tra QA, tài liệu API.
- Sản phẩm đầu ra Ngày 4: 4+ mẫu có thể vận hành + hướng dẫn quy ước.
Ngày 5 – Lắp ráp thư viện, quản trị và bàn giao chính thức
- Tổ chức thư viện, tích hợp GitHub Copilot / Cursor / API LLM nội bộ.
- Vai trò Người quản lý Prompt, các chỉ số chất lượng, nghi thức nhóm, kế hoạch triển khai trong 30 ngày.
- Sản phẩm đầu ra cuối cùng Ngày 5: Thư viện v1.0 có tài liệu + Hiến chương Quản trị + Kế hoạch 30 ngày.
Yêu cầu
- Đã hoàn thành ít nhất một khóa đào tạo về AI (cơ bản hoặc nâng cao).
- Đối với hồ sơ kỹ thuật: có kinh nghiệm phát triển trong công nghệ của công ty.
- Đối với hồ sơ quản lý: có sự quen thuộc cơ bản với các công cụ AI (ChatGPT, Copilot, v.v.).
- Cam kết của công ty: sự tham gia tích cực của các trưởng nhóm trong các ngày 3–5.
- Cung cấp trước: tài liệu tiêu chuẩn hiện có (README, hướng dẫn lập trình).
Đối tượng hướng đến
- Kiến trúc sư phần mềm
- Lập trình viên (chuyên biệt theo lĩnh vực, back-end, front-end)
- Kỹ sư QA / Kỹ thuật viên mã
- Trưởng nhóm và quản lý cấp trung
- Quản lý CNTT, người ra quyết định và trưởng dự án AI
Đánh giá (1)
Tôi đã học được kiến thức về thư viện Streamlit trong Python và chắc chắn tôi sẽ thử sử dụng nó để cải thiện các ứng dụng của đội tôi, những ứng dụng này được tạo bằng R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Khóa học - GitHub Copilot for Developers
Dịch thuật bằng máy
