Liên hệ với chúng tôi
 Thời gian kéo dài 14 Giờ học

Đề cương khóa học

Giới thiệu về AI tạo sinh và AI tác tử

  • AI tạo sinh là gì? AI tác tử là gì?
  • Sự khác biệt và mối quan hệ bổ trợ giữa chúng
  • Các trường hợp sử dụng và xu hướng trong các ngành công nghiệp

Kiến trúc và công cụ của AI tạo sinh

  • Mô hình Transformer: GPT, LLaMA, Claude và các mô hình khác
  • Điều chỉnh tối ưu (fine-tuning) so với học ngữ cảnh (in-context learning)
  • Công cụ: ChatGPT, Hugging Face Transformers, Google AI Studio

Kỹ thuật Prompt Engineering để kiểm soát và cấu trúc hóa

  • Các mẫu prompt cho viết lách, lập trình, tóm tắt, v.v.
  • Prompt ít mẫu (few-shot), không mẫu (zero-shot) và suy luận từng bước (chain-of-thought)
  • Sử dụng thư viện prompt và công cụ kiểm thử

Hiểu về AI tác tử

  • Định nghĩa và sự phát triển của AI tác tử
  • Kiến trúc: lập kế hoạch, bộ nhớ, công cụ, tự phản ánh (self-reflection)
  • Các framework phổ biến: AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph

Thiết kế và triển khai các tác tử tự chủ

  • Đặt mục tiêu và phân rã tác vụ
  • Tích hợp công cụ và API (tìm kiếm, bộ nhớ, mã nguồn)
  • Phối hợp đa tác tử và giám sát con người trong vòng lặp (human-in-the-loop)

Trường hợp sử dụng và kịch bản triển khai

  • Tạo nội dung so với điều phối tác vụ
  • Năng suất doanh nghiệp, hỗ trợ khách hàng, trích xuất dữ liệu
  • Triển khai có trách nhiệm và an toàn

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về các khái niệm AI và học máy (machine learning).
  • Kinh nghiệm làm việc với API hoặc các ngôn ngữ kịch bản như Python.
  • Familiar with prompt engineering hoặc cách sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Đối tượng tham gia

  • Developer và kỹ sư AI.
  • Đội ngũ đổi mới sáng tạo và R&D.
  • Quản lý sản phẩm kỹ thuật đang tìm hiểu về các hệ thống AI tác tử.

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan