Đề cương khóa học
Khối 1 — Nền tảng Chung (Ngày 1–2)
Ngày 1 — Buổi sáng: Yếu tố Con người trong Việc Tiếp nhận AI
• Hiệu chuẩn sự tin cậy / phụ thuộc: khi nào sử dụng AI, khi nào nên dừng lại.
• Cấu trúc thỏa thuận của nhóm (kích hoạt / hành động / bằng chứng / chủ sở hữu).
• Vai trò Prompt Curator: kiểm chứng, ra quyết định, phê duyệt. Kế hoạch ứng phó với sự cố AI.
Ngày 1 — Buổi chiều: Ràng buộc, Rủi ro và Tuân thủ
• Khả năng thực tế của LLM — Các vector rủi ro từ prompt: tiêm nhiễm (injection), rò rỉ dữ liệu, ảo giác (hallucinations).
• Khung pháp lý: GDPR, Đạo luật AI của EU — Tiêu chuẩn ngành (DICOM, HL7, HIPAA).
• Bài tập thực hành: Chuyển đổi một tiêu chuẩn lĩnh vực thành hàng rào bảo vệ prompt.
Ngày 2 — Buổi sáng: Kiến trúc Kỹ thuật của Prompts
• Kiến trúc tác nhân (Agent): bộ nhớ, ngữ cảnh, mục tiêu — dưới góc độ thiết kế prompt.
• Tích hợp API và nguồn dữ liệu lĩnh vực, đa tác nhân và chuỗi hóa prompt.
Ngày 2 — Buổi chiều: Cấu trúc Prompt Cấp Doanh nghiệp
• 6 lớp: Vai trò / Ngữ cảnh / Ràng buộc / Tiêu chuẩn Lĩnh vực / Định dạng / Ví dụ.
• Phân cấp prompt: Hệ thống (toàn doanh nghiệp) — Lĩnh vực (nhóm) — Nhiệm vụ (cá nhân).
• Trình diễn: Phân tích một prompt thô, xây dựng lại nó. Brief nhóm cho Ngày 3–5.
Khối 2 — Hội thảo Đồng kiến tạo (Ngày 3–4–5)
Ngày 3 — Khám phá và Kiểm toán Tiêu chuẩn
- Hội thảo nhóm song song: Kiến trúc sư, Nhà phát triển chuyên biệt theo lĩnh vực, Back-End, QA.
- Lập bản đồ các tiêu chuẩn doanh nghiệp và ràng buộc — xác định các xung đột giữa các nhóm.
- Sản phẩm Ngày 3: Bản đồ Tiêu chuẩn + Ma trận ưu tiên tác động / nỗ lực.
Ngày 4 — Thiết kế Quy ước và Xây dựng Mẫu
- Quy ước đặt tên, quản lý phiên bản, hệ thống thẻ (nhóm, lĩnh vực, công cụ mục tiêu).
- Xây dựng các mẫu đã được kiểm chứng đầu tiên: DICOM TypeScript, rà soát mã, kiểm thử QA, tài liệu API.
- Sản phẩm Ngày 4: Hơn 4 mẫu vận hành + hướng dẫn quy ước.
Ngày 5 — Lắp ráp Thư viện, Quản trị và Chuyển giao Chính thức
- Tổ chức thư viện, tích hợp GitHub Copilot / Cursor / API LLM nội bộ.
- Vai trò Prompt Curator, chỉ số chất lượng, nghi thức nhóm, kế hoạch triển khai 30 ngày.
- Sản phẩm cuối Ngày 5: Thư viện Đã tài liệu hóa v1.0 + Điều lệ Quản trị + Kế hoạch 30 Ngày.
Yêu cầu
- Đã hoàn thành ít nhất một khóa đào tạo về AI (nhập môn hoặc nâng cao).
- Hồ sơ kỹ thuật: có kinh nghiệm phát triển với công nghệ stack của công ty.
- Hồ sơ quản lý: hiểu biết cơ bản về các công cụ AI (ChatGPT, Copilot, v.v.).
- Sự cam kết của công ty: sự tham gia tích cực của các trưởng nhóm trong Ngày 3–5.
- Vật tư chuẩn bị trước: tài liệu tiêu chuẩn hiện có (README, hướng dẫn viết mã).
Đối tượng mục tiêu
- Kiến trúc phần mềm
- Nhà phát triển (theo lĩnh vực chuyên biệt, back-end, front-end)
- Kỹ sư QA / Kỹ thuật viên kiểm thử mã
- Trưởng nhóm và quản lý cấp trung
- Quản lý IT, nhà ra quyết định và người dẫn dắt 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
