Large Language Models (LLMs) Đào tạo tại Hải Phòng

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho các chuyên gia quản lý cấp cao mong muốn hiểu về LLMs, khám phá tác động tiềm năng của chúng đối với hoạt động kinh doanh và đánh giá các ứng dụng thực tế của các công cụ AI như ChatGPT, Microsoft Copilot, hay Grok trong các nhiệm vụ thực tế như tạo nội dung, tóm tắt dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định.

Đến cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu LLMs là gì và cách các công cụ như ChatGPT và Copilot hoạt động.
• Sử dụng kỹ thuật prompt để có được kết quả thực tế và đáng tin cậy từ LLMs.
• Đánh giá các trường hợp sử dụng thực tế như soạn thảo email, tóm tắt tài liệu, và tự động hóa năng suất.
• Xác định cơ hội đầu tư và ứng dụng chiến lược cho việc áp dụng AI.

Đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm vào các đội ngũ quản lý cấp cao mong muốn hiểu giá trị chiến lược của LLMs và công cụ AI doanh nghiệp. Người tham gia sẽ khám phá cách tích hợp các công cụ này vào quy trình làm việc cấp cao, soạn thảo các yêu cầu tốt hơn, và đánh giá cơ hội tăng năng suất và ROI thông qua việc áp dụng AI.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu cách LLMs hoạt động và cách các công cụ như ChatGPT và Copilot áp dụng chúng.
• Sử dụng tương tác dựa trên yêu cầu để tự động hóa và tăng tốc nhiệm vụ.
• Áp dụng các công cụ AI vào các tình huống thực tế như soạn thảo email, tóm tắt báo cáo, và xem xét thỏa thuận.
• Đánh giá lợi ích chiến lược, hạn chế, và các vấn đề về giấy phép khi áp dụng LLMs.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà nghiên cứu AI, nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên có trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn hiểu, tinh chỉnh và triển khai Mô hình Ngôn ngữ Lớn của Meta AI cho nhiều ứng dụng NLP khác nhau.

Cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc và cách hoạt động của Mô hình Ngôn ngữ Lớn của Meta AI.
• Thiết lập và tinh chỉnh Mô hình Ngôn ngữ Lớn của Meta AI cho các trường hợp sử dụng cụ thể.
• Triển khai các ứng dụng dựa trên LLM như tóm tắt văn bản, chatbots, và phân tích cảm xúc.
• Tối ưu hóa và triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn một cách hiệu quả.

Khóa học trực tiếp dẫn dắt này, tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, nhằm vào những chuyên gia AI cấp trung, các chuyên gia phân tích kinh doanh, và những nhà lãnh đạo công nghệ muốn hiểu về nguyên tắc của AI sinh tạo và ứng dụng của LLMs trong môi trường kinh doanh. Các tham gia sẽ học về transformers, kỹ thuật xây dựng câu hỏi (prompt engineering), và các vấn đề đạo đức trong việc triển khai các mô hình này để giải quyết các vấn đề thực tế.

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

• Hiểu được các nguyên tắc cơ bản của AI sinh tạo và các mô hình ngôn ngữ lớn.
• Triển khai và điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn cho các ứng dụng kinh doanh cụ thể.
• Áp dụng các kỹ thuật xây dựng câu hỏi để đạt được kết quả tối ưu từ các mô hình.
• Nhận ra các vấn đề đạo đức và quản lý các rủi ro trong việc triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia và nhà đạo đức AI, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư, cũng như các nhà hoạch định chính sách và các bên liên quan mong muốn hiểu và điều hướng bối cảnh đạo đức của LLM.

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

• Xác định các vấn đề và thách thức về đạo đức liên quan đến LLM.
• Áp dụng các khuôn khổ và nguyên tắc đạo đức vào việc triển khai LLM.
• Đánh giá tác động xã hội của LLM và giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn.
• Phát triển các chiến lược cho sự phát triển và sử dụng AI có trách nhiệm.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia và nhà khoa học dữ liệu NLP trình độ trung cấp, người tạo nội dung và dịch giả, cũng như các doanh nghiệp toàn cầu muốn sử dụng LLM để dịch thuật ngôn ngữ và tạo nội dung đa ngôn ngữ.

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

• Hiểu các nguyên tắc học và dịch đa ngôn ngữ với LLM.
• Triển khai LLM để dịch nội dung giữa các ngôn ngữ khác nhau.
• Tạo và quản lý các tập dữ liệu đa ngôn ngữ để đào tạo LLM.
• Phát triển các chiến lược để duy trì tính nhất quán và chất lượng trong bản dịch.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích tài chính, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia đầu tư ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) để phân tích và dự đoán thị trường tài chính.

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

• Hiểu ứng dụng của LLM trong phân tích thị trường tài chính.
• Sử dụng LLM để xử lý tin tức, báo cáo và dữ liệu tài chính để có được những hiểu biết sâu sắc về thị trường.
• Phát triển các mô hình dự đoán cho giá cổ phiếu, xu hướng thị trường và các chỉ số kinh tế.
• Tích hợp những hiểu biết từ LLM vào quy trình ra quyết định đầu tư.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học và nhà nghiên cứu môi trường, nhà phân tích dữ liệu, các nhà hoạch định chính sách và những người ủng hộ môi trường ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) cho việc mô hình hóa và phân tích môi trường.

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

• Hiểu ứng dụng của LLM trong khoa học môi trường.
• Sử dụng LLM để phân tích và mô hình hóa dữ liệu môi trường.
• Giải thích kết quả đầu ra của LLM cho các đánh giá tác động môi trường.
• Truyền đạt kết quả một cách hiệu quả để thông báo cho chính sách và nỗ lực bảo tồn.

Khóa học trực tiếp dưới dạng trực tuyến hoặc tại chỗ này được hướng dẫn bởi giáo viên và dành cho các nhà phát triển VR và AR trung cấp, các nhà thiết kế game, và các kỹ sư AI muốn tích hợp LLMs vào các ứng dụng VR và AR để tạo ra các môi trường tương tác và phản hồi hơn.

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

• Hiểu vai trò của LLMs trong việc tạo ra các trải nghiệm VR và AR mang tính ảo hóa.
• Phát triển các ứng dụng VR và AR sử dụng LLMs để tạo ra các cuộc đối thoại tương tác và tạo nội dung.
• Tích hợp LLMs với các công cụ phát triển VR và AR để tăng cường sự tham gia của người dùng.
• Áp dụng các phương pháp tốt nhất để thiết kế các câu chuyện và tương tác được điều khiển bởi AI trong các không gian ảo.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và nhà phát triển phần mềm ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng Large Language Models (LLMs) vào dữ liệu đa phương thức cho các ứng dụng AI nâng cao.

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

• Hiểu các nguyên tắc của học đa phương thức với LLM.
• Triển khai LLM để xử lý và phân tích dữ liệu văn bản, hình ảnh và âm thanh.
• Phát triển các ứng dụng tận dụng ưu điểm của tích hợp dữ liệu đa phương thức.
• Đánh giá hiệu suất của hệ thống LLM đa phương thức.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia bảo mật thông tin và nhà khoa học dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng LLM để tăng cường các biện pháp bảo mật và thông tin tình báo về mối đe dọa.

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

• Hiểu rõ vai trò của LLM trong bảo mật thông tin.
• Triển khai LLM để phát hiện và phân tích mối đe dọa.
• Sử dụng LLM để tự động hóa và ứng phó với các vấn đề bảo mật.
• Tích hợp LLM với cơ sở hạ tầng bảo mật hiện có.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và chuyên viên phân tích kinh doanh ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để dự báo xu hướng và hành vi trong nhiều ngành khác nhau.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của LLMs và vai trò của chúng trong phân tích dự đoán.
• Triển khai LLMs để phân tích và dự báo dữ liệu trong nhiều ngành khác nhau.
• Đánh giá hiệu quả của các mô hình dự đoán bằng cách sử dụng LLMs.
• Tích hợp LLMs với các quy trình xử lý dữ liệu hiện có.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn có được sự hiểu biết toàn diện và các kỹ năng thực tế về cả Large Language Models (LLMs) và Reinforcement Learning (RL).

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

• Hiểu các thành phần và chức năng của mô hình transformer.
• Tối ưu hóa và tinh chỉnh LLM cho các tác vụ và ứng dụng cụ thể.
• Hiểu các nguyên tắc và phương pháp luận cốt lõi của học tăng cường.
• Tìm hiểu cách các kỹ thuật học tăng cường có thể nâng cao hiệu suất của LLM.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tạo nội dung, chuyên gia marketing và chuyên gia công nghệ giáo dục ở trình độ trung cấp, những người muốn khai thác sức mạnh của LLM để tạo ra nội dung chất lượng cao, đa dạng và hấp dẫn trong nhiều lĩnh vực.

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

• Hiểu rõ khả năng của LLM và ứng dụng của chúng trong việc tạo nội dung.
• Thiết lập và sử dụng LLM để tạo ra nhiều loại nội dung khác nhau.
• Áp dụng các phương pháp tốt nhất để tạo lời nhắc và tinh chỉnh LLM để tạo ra kết quả mong muốn.
• Đánh giá chất lượng nội dung do AI tạo ra và tinh chỉnh nó cho các đối tượng cụ thể.
• Khám phá các kỹ thuật nâng cao để tạo nội dung sáng tạo và đa phương thức với LLM.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà giáo dục, chuyên gia EdTech và nhà nghiên cứu với nhiều trình độ và chuyên môn khác nhau, những người muốn tận dụng LLM để tạo ra các trải nghiệm giáo dục cá nhân hóa.

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

• Hiểu kiến trúc và khả năng của LLM.
• Xác định các cơ hội cá nhân hóa trong nội dung giáo dục bằng cách sử dụng LLM.
• Thiết kế các nền tảng học tập thích ứng sử dụng LLM để cá nhân hóa nội dung.
• Triển khai các chiến lược dựa trên LLM để nâng cao sự tương tác và kết quả học tập của học sinh.
• Đánh giá hiệu quả của LLM trong môi trường giáo dục và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm vào đối tượng là các chuyên gia ML ở mức trung cấp và các nhà phát triển AI muốn tinh chỉnh và triển khai các mô hình có trọng số mở như LLaMA, Mistral, và Qwen cho các ứng dụng kinh doanh cụ thể hoặc nội bộ.

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu rõ hệ sinh thái và sự khác biệt giữa các mô hình AI nguồn mở.
• Chuẩn bị dữ liệu và cấu hình tinh chỉnh cho các mô hình như LLaMA, Mistral, và Qwen.
• Thực hiện quy trình tinh chỉnh sử dụng Hugging Face Transformers và PEFT.
• Đánh giá, lưu trữ và triển khai các mô hình đã được tinh chỉnh trong môi trường an toàn.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển phần mềm và nhà khoa học dữ liệu ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn triển khai LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn) trong các hệ thống nhận dạng và tổng hợp giọng nói.

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

• Hiểu rõ vai trò của LLM trong các công nghệ giọng nói.
• Triển khai LLM để đạt được độ chính xác cao trong nhận dạng giọng nói và tạo ra giọng nói tổng hợp tự nhiên.
• Tích hợp LLM với các công cụ nhận dạng giọng nói và bộ tổng hợp giọng nói.
• Đánh giá và cải thiện hiệu suất của hệ thống giọng nói bằng cách sử dụng LLM.
• Cập nhật thông tin về các xu hướng hiện tại và hướng phát triển trong tương lai của các công nghệ giọng nói.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia hỗ trợ khách hàng và IT ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn triển khai LLM để tạo ra chatbot hỗ trợ khách hàng thông minh và phản hồi nhanh.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản và kiến trúc của Large Language Models (LLMs).
• Thiết kế và tích hợp LLM vào hệ thống hỗ trợ khách hàng.
• Nâng cao khả năng phản hồi và trải nghiệm người dùng của chatbot.
• Giải quyết các vấn đề đạo đức và đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn ngành.
• Triển khai và duy trì chatbot dựa trên LLM cho các ứng dụng thực tế.

Bản đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại cơ sở) nhắm đến các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư AI ở mức trung cấp, những người mong muốn tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn một cách tiết kiệm và hiệu quả hơn bằng các phương pháp như LoRA, Adapter Tuning, và Prefix Tuning.

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

• Hiểu được lý thuyết đằng sau các phương pháp tinh chỉnh hiệu quả về tham số.
• Thực hiện LoRA, Adapter Tuning, và Prefix Tuning bằng Hugging Face PEFT.
• So sánh lợi ích về hiệu suất và chi phí của các phương pháp PEFT so với việc tinh chỉnh toàn bộ.
• Buổi triển và mở rộng các mô hình ngôn ngữ lớn đã được tinh chỉnh với yêu cầu tính toán và lưu trữ giảm thiểu.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các kỹ sư học máy cấp trung đến cao, nhà phát triển AI và nhà khoa học dữ liệu muốn tìm hiểu cách sử dụng QLoRA để hiệu chỉnh mô hình lớn một cách hiệu quả cho các tác vụ cụ thể và tùy chỉnh.

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Nắm vững lý thuyết đằng sau QLoRA và kỹ thuật lượng tử hóa cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).
• Thực hiện QLoRA trong việc hiệu chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn cho các ứng dụng chuyên ngành.
• Tối ưu hóa hiệu suất hiệu chỉnh trên tài nguyên tính toán hạn chế bằng cách sử dụng lượng tử hóa.
• Triển khai và đánh giá các mô hình đã được hiệu chỉnh một cách hiệu quả trong 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 dữ liệu và marketing ở trình độ trung cấp, những người muốn ứng dụng LLM để phân tích và diễn giải cảm xúc công chúng từ nhiều nguồn văn bản khác nhau như bài đăng trên mạng xã hội, đánh giá sản phẩm và phản hồi của khách hàng.

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

• Hiểu các nguyên tắc của phân tích cảm xúc và ứng dụng của nó bằng LLM.
• Tiền xử lý và chuẩn bị bộ dữ liệu để phân tích cảm xúc.
• Huấn luyện và tinh chỉnh LLM để phản ánh chính xác cảm xúc trong văn bản.
• Phân tích cảm xúc theo thời gian thực từ mạng xã hội và các nguồn văn bản khác.
• Tích hợp các kết quả phân tích cảm xúc vào chiến lược kinh doanh và quy trình ra quyết định.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển phần mềm và kỹ thuật viên viết tài liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng LLM để hợp lý hóa quy trình viết mã và tạo ra tài liệu chi tiết, toàn diện.

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

• Hiểu rõ vai trò của LLM trong việc tự động hóa việc tạo mã và tài liệu phần mềm.
• Sử dụng LLM để tạo các đoạn mã và tài liệu chính xác và hiệu quả.
• Tích hợp LLM vào vòng đời phát triển phần mềm của họ để nâng cao năng suất.
• Duy trì các tiêu chuẩn tài liệu chất lượng cao bằng cách sử dụng các công cụ tự động.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và các phương pháp hay nhất để sử dụng AI trong phát triển phần mềm.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia kinh doanh và nhà phân tích dữ liệu ở mức độ trung cấp, những người mong muốn tận dụng sức mạnh của LLMs để khai thác thông tin kinh doanh.

Sau khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:

• Hiểu rõ các nguyên lý và ứng dụng của LLMs trong bối cảnh trí tuệ kinh doanh.
• Áp dụng LLMs để phân tích dữ liệu lớn và khai thác thông tin có ý nghĩa.
• Tích hợp phân tích dựa trên LLM vào quá trình ra quyết định chiến lược của doanh nghiệp.
• Đánh giá các vấn đề đạo đức và thực hành tốt nhất khi sử dụng LLMs trong kinh doanh.
• Dự đoán xu hướng tương lai của AI và chuẩn bị cho sự thay đổi của lĩnh vực trí tuệ kinh doanh.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn làm chủ LlamaIndex để phát triển các ứng dụng sáng tạo được hỗ trợ bởi LLM.

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

• Thiết lập và cấu hình LlamaIndex để sử dụng với LLM.
• Lập chỉ mục và truy vấn các tập dữ liệu tùy chỉnh bằng LlamaIndex để nâng cao chức năng của LLM.
• Thiết kế và phát triển các ứng dụng phức tạp sử dụng LlamaIndex và LLM.
• Hiểu và áp dụng các phương pháp hay nhất khi làm việc với LLM và LlamaIndex.
• Tìm hiểu và xem xét các vấn đề đạo đức liên quan đến việc triển khai các ứng dụng được hỗ trợ bởi LLM.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các nhà nghiên cứu AI, chuyên gia học máy và các nhà khoa học dữ liệu có trình độ trung cấp, muốn sử dụng LlamaIndex để nâng cao khả năng của các mô hình AI, giúp chúng trở nên chính xác và đáng tin cậy hơn cho các ứng dụng khác nhau.

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

• Hiểu các nguyên lý và thành phần của LlamaIndex.
• Nhập và cấu trúc dữ liệu để sử dụng với LLMs.
• Triển khai tăng cường ngữ cảnh để cải thiện hiệu suất của mô hình AI.
• Tích hợp LlamaIndex vào các hệ thống và luồng làm việc AI hiện có.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ tại Hải Phòng, nhắm đến các chuyên gia ở mức độ trung cấp, những người muốn tận dụng sức mạnh của kỹ thuật xây dựng prompt và học ít dữ liệu để tối ưu hóa hiệu suất LLMs cho các ứng dụng thực tế.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của kỹ thuật xây dựng prompt và học ít dữ liệu.
• Thiết kế các prompt hiệu quả cho các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) khác nhau.
• Tận dụng các kỹ thuật ít dữ liệu để thích ứng LLMs với ít dữ liệu.
• Tối ưu hóa hiệu suất LLMs cho các ứng dụng thực tế.

LangGraph là một khung công tác để xây dựng các ứng dụng LLM có trạng thái, đa diễn viên dưới dạng đồ thị có thể ghép nối với trạng thái cố định và kiểm soát chính xác quá trình thực thi.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia trung cấp đến nâng cao, những người muốn thiết kế, triển khai và vận hành các giải pháp pháp lý dựa trên LangGraph với các kiểm soát tuân thủ, theo dõi và quản trị cần thiết.

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

• Thiết kế các quy trình làm việc LangGraph cụ thể cho pháp lý nhằm bảo đảm khả năng kiểm toán và tuân thủ.
• Tích hợp các bản đồ tri thức pháp lý và tiêu chuẩn tài liệu vào trạng thái đồ thị và quá trình xử lý.
• Triển khai các biện pháp kiểm soát, phê duyệt có sự can thiệp của con người và các đường quyết định có thể theo dõi.
• Triển khai, giám sát và duy trì dịch vụ LangGraph trong môi trường sản xuất với khả năng quan sát và kiểm soát chi phí.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện hands-on trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh Khóa học

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

Khóa đào tạo này do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư, chuyên gia AI và người lãnh đạo định vị ở trình độ cao cấp, những người muốn triển khai hệ thống mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để dịch tự động, đánh giá chất lượng và quản trị doanh nghiệp.

Sau khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:

• Xây dựng các đường ống định vị LLM cấp doanh nghiệp tích hợp các mô hình mở và độc quyền.
• Triển khai quy trình làm việc kiểm soát chất lượng tự động và các tiêu chí chất lượng cho tính nhất quán trong dịch thuật.
• Thiết lập các khuôn khổ quản trị và phê duyệt cho sản xuất nội dung đa ngôn ngữ.
• Triển khai các hệ thống định vị dựa trên LLM có khả năng mở rộng, kiểm toán được trong môi trường an toàn.

AI cho SQL là ứng dụng của trí tuệ nhân tạo và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) nhằm tự động hóa, tối ưu hóa và nâng cao cách thức sinh, thực thi và giải thích truy vấn SQL trong môi trường dữ liệu doanh nghiệp.

Khóa đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư dữ liệu và người quản lý kỹ thuật ở mức trung cấp, những người muốn tích hợp khả năng AI vào quy trình làm việc SQL để hỗ trợ truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên, tối ưu hóa thông minh và phân tích dữ liệu tự động.

Sau khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:

• Tích hợp các mô hình LLMs như GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen và Mistral vào môi trường SQL.
• Xây dựng đường ống chuyển đổi từ ngôn ngữ tự nhiên sang SQL để truy cập dữ liệu theo kiểu trò chuyện.
• Thực hiện tối ưu hóa và phát hiện lỗi truy vấn dựa trên AI.
• Thiết kế quy trình làm việc AI-SQL an toàn, có thể kiểm toán cho sử dụng doanh nghiệp.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trên môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh Khóa học

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

LangGraph là một khung để xây dựng các ứng dụng LLM có trạng thái, đa nhân vật dưới dạng các đồ thị có thể kết hợp với trạng thái bền vững và kiểm soát thực thi.

Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào những chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp muốn thiết kế, triển khai và vận hành các giải pháp tài chính dựa trên LangGraph với quản lý, khả năng quan sát và tuân thủ quy định thích hợp.

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

• Thiết kế các luồng làm việc LangGraph đặc biệt cho tài chính phù hợp với các yêu cầu quản lý và kiểm toán.
• Tích hợp các tiêu chuẩn và ontologies dữ liệu tài chính vào trạng thái đồ thị và công cụ.
• Triển khai các điều khiển an toàn, tin cậy và con người trong vòng lặp cho các quá trình quan trọng.
• Triển khai, giám sát và tối ưu hóa các hệ thống LangGraph cho hiệu suất, chi phí và SLAs.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tiễn trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

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.

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.

LangGraph cho phép các quy trình có trạng thái, đa diễn viên, được hỗ trợ bởi các LLM với kiểm soát chính xác về các đường đi thực thi và sự bền vững của trạng thái. Trong y tế, các khả năng này là cực kỳ quan trọng cho tuân thủ, tương tác và xây dựng hệ thống hỗ trợ quyết định phù hợp với các quy trình y tế.

Khóa học này, được dẫn dắt bởi giảng viên trực tuyến hoặc trực tiếp tại chỗ, được hướng đến các chuyên gia có trình độ từ trung cấp đến cao cấp muốn thiết kế, triển khai và quản lý các giải pháp y tế dựa trên LangGraph trong khi giải quyết các thách thức về quy định, đạo đức và hoạt động.

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

• Thiết kế các quy trình LangGraph dành cho y tế với sự tuân thủ và khả năng kiểm tra.
• Tích hợp các ứng dụng LangGraph với các định danh và tiêu chuẩn y tế (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Áp dụng các tốt nhất cho tin cậy, khả năng theo dõi và khả năng giải thích trong môi trường nhạy cảm.
• Triển khai, giám sát và xác minh các ứng dụng LangGraph trong các môi trường sản xuất y tế.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Bài tập thực hành với các trường hợp thực tế.
• Thực hành triển khai trong môi trường lab trực tiếp.

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.

Chương trình này do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, dành cho các nhà phát triển AI và kỹ sư địa phương hóa trung cấp mong muốn thiết kế các dòng chuyển đổi tự động có khả năng mở rộng bằng cách sử dụng cả LLMs bản quyền và mã nguồn mở.

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

• Thiết kế và triển khai các quy trình chuyển đổi sử dụng các framework và API LLM hiện đại.
• Tích hợp các mô hình mã nguồn mở và thương mại vào các hệ thống chuyển đổi có khả năng mở rộng.
• Tối ưu hóa chất lượng chuyển đổi thông qua fine-tuning, kỹ thuật prompt và tự động hóa.
• Triển khai cơ sở hạ tầng chuyển đổi hiệu quả về chi phí và tuân thủ cho môi trường doanh nghiệp.

Buổi đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) do giảng viên hướng dẫn này dành cho các kỹ sư nền tảng AI cấp cao, DevOps cho AI và kiến trúc sư ML muốn tối ưu hóa, gỡ lỗi, giám sát và vận hành hệ thống LangGraph sản xuất.

Tại cuối buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Lập kế hoạch và tối ưu hóa các mô hình phức tạp của LangGraph về tốc độ, chi phí và khả năng mở rộng.
• Lập trình độ tin cậy bằng cách sử dụng thử lại, thời gian chờ, idempotency và phục hồi dựa trên điểm kiểm tra.
• Gỡ lỗi và theo dõi việc thực thi đồ thị, xem xét trạng thái và lặp lại hệ thống sản xuất một cách có hệ thống.
• Cấp phép cho các đồ thị bằng nhật ký,指标和跟踪，部署到生产环境，并监控SLA和成本。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手实现。

课程定制选项

• 如需为本课程请求定制培训，请联系我们安排。

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà phát triển trình độ trung cấp mong muốn học cách sử dụng AI sinh thành với LLMs cho các nhiệm vụ và lĩnh vực khác nhau.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Giải thích AI sinh thành là gì và cách nó hoạt động.
• Mô tả kiến trúc transformer cung cấp sức mạnh cho LLMs.
• Sử dụng các quy luật thực nghiệm để tối ưu hóa LLMs cho các nhiệm vụ và ràng buộc khác nhau.
• Áp dụng các công cụ và phương pháp tiên tiến nhất để đào tạo, tinh chỉnh và triển khai LLMs.
• Thảo luận về cơ hội và rủi ro của AI sinh thành đối với xã hội và doanh nghiệp.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và các khung công cụ tự động như AutoGen và CrewAI đang định lại cách các đội ngũ DevOps tự động hóa các tác vụ như theo dõi thay đổi, tạo ra thử nghiệm, và phân loại cảnh báo bằng cách mô phỏng sự hợp tác và đưa ra quyết định giống con người.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư có trình độ cao muốn thiết kế và triển khai quy trình tự động hóa DevOps được thúc đẩy bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và hệ thống đa đại lý.

Tại cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hoàn thành tích hợp các đại lý dựa trên LLM vào quy trình CI/CD để tự động hóa thông minh.
• Tự động hóa việc tạo ra thử nghiệm, phân tích cam kết, và tóm tắt thay đổi bằng cách sử dụng đại lý.
• Tọa điều phối nhiều đại lý cho việc phân loại cảnh báo, tạo ra phản hồi, và cung cấp đề xuất DevOps.
• Xây dựng các quy trình làm việc được thúc đẩy bởi đại lý an toàn và có thể duy trì bằng cách sử dụng khung nguồn mở.

Định dạng của khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

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

Postgres là một hệ quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ nguồn mở tiên tiến, có thể làm nền tảng cho các hệ thống được hỗ trợ bởi AI và các ứng dụng trí tuệ dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các chuyên gia cơ sở dữ liệu và nhà phát triển ở mức trung cấp, những người muốn tích hợp, quản lý và tối ưu hóa khả năng AI ngay trong Postgres.

Sau khi kết thúc khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các tiện ích mở rộng của Postgres cho các tác vụ AI.
• Thực hiện các phép nhúng (embeddings) và tìm kiếm tương đồng bằng pgvector.
• Tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) nguồn mở và độc quyền với Postgres để có được thông tin tức thì.
• Tối ưu hóa Postgres cho việc xử lý các truy vấn và quy trình dựa trên AI.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện hands-on trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh khóa học

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

Buổi đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà phát triển AI từ mức trung cấp đến nâng cao, kiến trúc sư và quản lý sản phẩm muốn xác định và giảm thiểu rủi ro liên quan đến ứng dụng được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bao gồm việc tiêm lệnh, rò rỉ dữ liệu và đầu ra chưa được lọc, đồng thời tích hợp các biện pháp kiểm soát an ninh như kiểm tra đầu vào, giám sát vòng lặp con người và rào cản đầu ra.

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Nắm vững những điểm yếu cơ bản của hệ thống dựa trên LLM.
• Áp dụng các nguyên tắc thiết kế an ninh vào kiến trúc ứng dụng LLM.
• Sử dụng công cụ như Guardrails AI và LangChain cho việc kiểm tra, lọc và đảm bảo an toàn.
• Tích hợp các kỹ thuật như sandboxing, red teaming và đánh giá vòng lặp con người vào chuỗi cung cấp sản phẩm chất lượng cao.

LangGraph là một khung công tác dựa trên đồ thị cho phép tạo các quy trình làm việc đa bước và có điều kiện với LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) và các công cụ, lý tưởng để tự động hóa và cá nhân hóa các đường ống nội dung.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào những người làm marketing, chiến lược gia nội dung, và nhà phát triển tự động hóa ở trình độ trung cấp, những người muốn triển khai các chiến dịch email và đường ống nội dung có phân nhánh và động bằng LangGraph.

Cuối khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:

• Thiết kế nội dung và quy trình làm việc email dựa trên đồ thị với lô-gic điều kiện.
• Tích hợp LLMs, API và nguồn dữ liệu cho tự động hóa cá nhân.
• Quản lý trạng thái, bộ nhớ và ngữ cảnh trong các chiến dịch nhiều bước.
• Đánh giá, giám sát và tối ưu hóa hiệu suất và kết quả giao hàng của quy trình làm việc.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận nhóm.
• Phòng thí nghiệm thực hành triển khai quy trình làm việc email và đường ống nội dung.
• Bài tập dựa trên kịch bản về cá nhân hóa, phân khúc và lô-gic phân nhánh.

Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu khóa đào tạo được tùy chỉnh cho khóa học 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 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.

LangGraph là một khung làm việc để tạo ra các luồng công việc có cấu trúc đồ thị hỗ trợ nhánh, sử dụng công cụ, bộ nhớ và thực thi có thể kiểm soát.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho kỹ sư trung cấp và đội ngũ sản phẩm muốn kết hợp logic đồ thị của LangGraph với vòng lặp của LLM agents để xây dựng các ứng dụng động, nhận thức về ngữ cảnh như hỗ trợ khách hàng, cây quyết định và hệ thống thu thập thông tin.

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

• Thiết kế các luồng công việc dựa trên đồ thị để phối hợp LLM agents, công cụ và bộ nhớ.
• Triển khai định tuyến điều kiện, thử lại và cơ chế dự phòng cho thực thi robust.
• Tích hợp thu thập thông tin, API và đầu ra có cấu trúc vào vòng lặp của agents.
• Đánh giá, theo dõi và củng cố hành vi của agent để đảm bảo độ tin cậy và an toàn.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận được hướng dẫn.
• Lớp thực hành có hướng dẫn và xem qua mã nguồn trong môi trường sandbox.
• Bài tập thiết kế dựa trên kịch bản và đánh giá đồng nghiệp.

Tùy chỉnh Khóa học

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

LLMs for Code Understanding, Refactoring, và Documentation là một khóa học kỹ thuật tập trung vào việc áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để cải thiện chất lượng mã nguồn, giảm nợ kỹ thuật và tự động hóa công tác tài liệu trong các đội ngũ phần mềm.

Khóa học trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm vào các chuyên gia phần mềm có trình độ trung cấp đến cao muốn sử dụng LLMs như GPT để phân tích, tái cấu trúc và tài liệu hóa mã nguồn phức tạp hoặc cũ kỹ hiệu quả hơn.

Đến cuối khóa học, người tham dự sẽ có khả năng:

• Sử dụng LLMs để giải thích mã nguồn, phụ thuộc và logic trong các kho mã không quen thuộc.
• Xác định và tái cấu trúc những mô hình xấu và cải thiện tính dễ đọc của mã nguồn.
• Tự động tạo ra và duy trì các chú thích nội tuyến, file README và tài liệu API.
• Hoàn thành việc tích hợp thông tin được thúc đẩy bởi LLM vào các quy trình làm việc hiện có về CI/CD và xem xét.

Định dạng của Khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm thực tế.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học 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 nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển AI và những người đam mê AI ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng LLM để thực hiện các tác vụ NLP khác nhau và tạo ra nội dung mới mẻ, đa dạng cho các mục đích khác nhau.

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

• Thiết lập môi trường phát triển với LLM và các công cụ cần thiết.
• Thực hiện chuyên nghiệp các tác vụ NLU và NLI với LLM.
• Trích xuất, suy luận và sử dụng biểu đồ tri thức một cách hiệu quả.
• Tạo và quản lý các cuộc hội thoại bằng LLM cho các ứng dụng tương tác.
• Đánh giá chất lượng và sự đa dạng của nội dung do LLM và AI tạo sinh tạo ra.
• Áp dụng các nguyên tắc đạo đức, đảm bảo tính công bằng và sử dụng LLM có trách nhiệm.

LangGraph là một khung làm việc để xây dựng các ứng dụng LLM có cấu trúc đồ thị, hỗ trợ lập kế hoạch, nhánh, sử dụng công cụ, bộ nhớ và thực thi có thể kiểm soát.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các nhà phát triển cấp độ sơ cấp, kỹ sư prompt và người làm việc với dữ liệu muốn thiết kế và xây dựng các quy trình LLM nhiều bước đáng tin cậy bằng LangGraph.

Bằng cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Giải thích các khái niệm cơ bản của LangGraph (nút, cạnh, trạng thái) và thời điểm sử dụng chúng.
• Xây dựng chuỗi prompt có nhánh, gọi công cụ và duy trì bộ nhớ.
• Tích hợp truy xuất và API bên ngoài vào quy trình đồ thị.
• Thử nghiệm, gỡ lỗi và đánh giá các ứng dụng LangGraph về độ tin cậy và an toàn.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận được hỗ trợ.
• Phòng thí nghiệm hướng dẫn và đi qua mã trong môi trường cát.
• Bài tập dựa trên kịch bản về thiết kế, thử nghiệm và đánh giá.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học 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 nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn cho nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

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

• Thiết lập môi trường phát triển bao gồm một LLM phổ biến.
• Tạo một LLM cơ bản và tinh chỉnh nó trên một tập dữ liệu tùy chỉnh.
• Sử dụng LLM cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau như tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, tạo văn bản, v.v.
• Gỡ lỗi và đánh giá LLM bằng các công cụ như TensorBoard, PyTorch Lightning và Hugging Face Datasets.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm đến các kỹ sư và kiến trúc sư ở trình độ trung cấp, những người mong muốn sử dụng Tencent Hunyuan để triển khai các mô hình quy mô lớn và MoE với độ trễ thấp hơn, thông lượng mạnh hơn và kiểm soát chi phí tốt hơn.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng: giải thích các mô hình triển khai Hunyuan trong môi trường sản xuất, tối ưu hóa hiệu suất suy luận, thực hiện các chiến lược gộp nhóm và lượng tử hóa, cũng như lập kế hoạch cho các hoạt động phục vụ có khả năng mở rộng.

Khóa đào tạo trực tiếp có giảng viên hướng dẫn này tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại chỗ) hướng đến các nhà phát triển ở trình độ trung cấp, nhóm sản phẩm kỹ thuật và những người thực hành AI mong muốn sử dụng các mô hình Hunyuan để tạo ra các ứng dụng đa phương thức cho việc tạo ra và cung cấp hình ảnh, nội dung 3D và video.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham dự sẽ có khả năng: xây dựng các quy trình làm việc dựa trên lệnh nhắc, tạo ra và xem xét các tài sản đa phương thức, cung cấp đầu ra thông qua các ứng dụng hoặc API, cũng như kết nối các khả năng của Hunyuan với các bộ sản phẩm doanh nghiệp.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia AI ở trình độ cơ bản / trung cấp / nâng cao, những người mong muốn sử dụng MCP để kết nối trợ lý AI với các công cụ bên ngoài, dữ liệu và dịch vụ doanh nghiệp.

Vào cuối khóa đào tạo, người tham dự sẽ có khả năng: giải thích các khái niệm của MCP, xác định các thành phần kiến trúc chính, thiết lập một tích hợp cơ bản và áp dụng các phương pháp thực hành tốt về bảo mật.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kiến trúc sư doanh nghiệp ở trình độ trung cấp, những người mong muốn sử dụng Giao thức Ngữ cảnh Mô hình để thiết kế các nền tảng tích hợp tác nhân an toàn, có khả năng mở rộng và dễ quản trị cho môi trường doanh nghiệp.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, học viên sẽ có khả năng: giải thích kiến trúc MCP và các mẫu doanh nghiệp, thiết kế nền tảng tích hợp an toàn, áp dụng quản trị và kiểm soát truy cập, cũng như đánh giá các tùy chọn triển khai và mở rộng quy mô.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm đến các nhà phát triển, kiến trúc sư và kỹ sư nền tảng ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng MCP để xây dựng các máy chủ và máy khách đáng tin cậy cho triển khai và vận hành doanh nghiệp.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng: giải thích kiến trúc MCP trong thực tế, xây dựng các tích hợp sẵn sàng cho sản phẩm, triển khai và quan sát các dịch vụ MCP, đồng thời áp dụng các mẫu quản lý phiên bản, khả năng phục hồi và hỗ trợ.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm đến các nhà lãnh đạo CNTT cấp trung, chuyên viên tuân thủ, đội ngũ an ninh và kiến trúc sư doanh nghiệp mong muốn áp dụng các nguyên tắc AI chủ quyền và các thực hành quản trị để thiết kế các môi trường AI bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, đáp ứng các yêu cầu về địa phương hóa và giảm thiểu sự phụ thuộc vào nhà cung cấp.

Vào cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng: giải thích các khái niệm AI chủ quyền, đánh giá các lựa chọn về lưu trữ và quản trị, xác định các biện pháp kiểm soát đối với lời nhắc và nhật ký, đồng thời xây dựng một lộ trình áp dụng thực tế.