Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) Đào tạo tại Hanoi

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (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.

Chương trình đào tạo trực tiếp có giảng viên hướng dẫn này về Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các đội ngũ quản lý cấp cao mong muốn hiểu rõ giá trị chiến lược của LLM và các công cụ AI doanh nghiệp. Người tham gia sẽ khám phá cách tích hợp các công cụ này vào các quy trình làm việc cấp cao, soạn thảo các lệnh (prompts) hiệu quả hơn và đánh giá cơ hội tăng năng suất cũng như tỷ suất hoàn vốn (ROI) thông qua việc áp dụng AI.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu cách LLM hoạt động và cách các công cụ như ChatGPT và Copilot ứng dụng chúng.
• Sử dụng các tương tác dựa trên lệnh (prompt-based interactions) để tự động hóa và đẩy nhanh các tác vụ.
• Áp dụng các công cụ AI vào các kịch bản thực tế như soạn thảo email, tóm tắt báo cáo và xem xét các thỏa thuận.
• Đánh giá các lợi ích chiến lược, hạn chế và các cân nhắc về giấy phép cho việc áp dụng LLM.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi (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.

Lớp học thực hành trực tiếp này tại Hanoi (mạng internet hoặc tại chỗ) nhằm đến các chuyên gia AI ở trình độ trung cấp, nhà phân tích kinh doanh và lãnh đạo công nghệ muốn tìm hiểu nguyên lý của AI thế hệ mới và cách ứng dụng các mô hình ngôn ngữ lớn trong môi trường doanh nghiệp. Người tham gia sẽ học về kiến trúc bộ chuyển đổi, kỹ thuật thiết kế lệnh và các cân nhắc về đạo đức khi triển khai các mô hình này để giải quyết các vấn đề thực tế.

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

• Hiểu các nguyên lý nền tảng của AI thế hệ mới và các mô hình ngôn ngữ lớn.
• Triển khai và tinh chỉnh LLM cho các ứng dụng kinh doanh cụ thể.
• Vận dụng kỹ thuật thiết kế lệnh để đạt kết quả tối ưu từ mô hình.
• Nhận diện các cân nhắc về đạo đức và quản lý rủi ro trong triển khai LLM.

Khóa học trực tuyến hoặc tại cơ sở do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi hướng đến đối tượng là các chuyên gia trí tuệ nhân tạo có kinh nghiệm ở mức độ trung bình, các chuyên gia đạo đức, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư, cũng như những nhà hoạch định chính sách và bên liên quan mong muốn hiểu rõ và quản lý hiệu quả các vấn đề đạo đức liên quan đến LLM.

Hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Phát hiện các vấn đề và thách thức đạo đức liên quan đến LLM.
• Áp dụng các khung 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.
• Xây dựng các chiến lược phát triển và sử dụng trí tuệ nhân tạo 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 tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này 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 ứng dụng LLMs trong phân tích và dự báo thị trường tài chính.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo, người học sẽ có khả năng:

• Hiểu rõ ứng dụng của LLMs trong phân tích thị trường tài chính.
• Sử dụng LLMs để xử lý tin tức tài chính, báo cáo và dữ liệu nhằm rút ra các thông tin thị trường có giá trị.
• Xây dựng các mô hình dự báo cho giá cổ phiếu, xu hướng thị trường và các chỉ số kinh tế.
• Tích hợp các thông tin do LLMs cung cấp 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 Hanoi (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 Hanoi (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 Hanoi (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.

Khóa học đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại cơ sở) nhằm đến đối tượng là các chuyên gia Machine Learning (ML) và nhà phát triển AI ở mức độ trung cấp, những người muốn tinh chỉnh và triển khai các mô hình trọng lượng mở như LLaMA, Mistral và Qwen cho các ứng dụng kinh doanh hoặc nội bộ cụ thể.

Hoàn thành khóa học này, học viên sẽ có thể:

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

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (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.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư AI ở cấp độ trung cấp, những người mong muốn tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn một cách tiết kiệm chi phí và hiệu quả hơn bằng các phương pháp như LoRA, Adapter Tuning và Prefix Tuning.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu rõ lý thuyết đằng sau các phương pháp tinh chỉnh hiệu quả về tham số.
• Triển khai LoRA, Adapter Tuning và Prefix Tuning bằng cách sử dụng Hugging Face PEFT.
• So sánh sự đánh đổi giữa hiệu suất và chi phí của các phương pháp PEFT so với tinh chỉnh đầy đủ.
• Triển khai và mở rộng các LLM đã tinh chỉnh với yêu cầu tính toán và lưu trữ được giảm bớt.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Hanoi (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 Hanoi (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 Hanoi, 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.

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.

This live, instructor-led training in Hanoi empowers data engineers to seamlessly integrate LLMs into SQL environments. Participants will learn to build natural language pipelines, execute AI-driven optimizations, and design secure enterprise workflows for automated data analysis.

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.

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.

Nắm vững tích hợp AI trong Postgres với khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi. Học cách cấu hình các phần mở rộng, triển khai nhúng vector pgvector và kết nối LLM để có được thông tin chi tiết theo thời gian thực. Tối ưu hóa truy vấn và xây dựng hệ thống thông minh trong môi trường phòng lab trực tiếp, thực hành.

Khóa đào tạo trực tiếp do chuyên gia hướng dẫn tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm đến đối tượng là các nhà phát triển AI, kiến trúc sư và quản lý sản phẩm ở mức độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn xác định và giảm thiểu các rủi ro liên quan đến các ứng dụng dựa trên LLM, bao gồm tiêm nhập lời nhắc (prompt injection), rò rỉ dữ liệu và đầu ra không được kiểm duyệt, đồng thời tích hợp các biện pháp kiểm soát an ninh như xác thực đầu vào, giám sát có sự tham gia của con người và hàng rào an toàn cho đầu ra.

Hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu các lỗ hổng cốt lõi của các hệ thống dựa trên LLM.
• Áp dụng các nguyên tắc thiết kế an toàn vào kiến trúc ứng dụng LLM.
• Sử dụng các công cụ như Guardrails AI và LangChain để xác thực, lọc dữ liệu và đảm bảo an toàn.
• Tích hợp các kỹ thuật như cô lập môi trường (sandboxing), tấn công có chủ đích (red teaming) và xem xét có sự tham gia của con người vào các quy trình sản xuất.

Khóa học trực tiếp có hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này tại Hanoi nhắm đến các chuyên gia ở mức độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn tùy chỉnh các mô hình đã huấn luyện trước cho các nhiệm vụ và bộ dữ liệu cụ thể.

Hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu các nguyên lý của việc fine-tuning và các ứng dụng của nó.
• Chuẩn bị bộ dữ liệu để fine-tuning các mô hình đã huấn luyện trước.
• Fine-tuning các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cho các nhiệm vụ NLP.
• Tối ưu hóa hiệu suất mô hình và giải quyết các thách thức thường gặp.

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.

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 Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các kỹ sư quan sát và SRE muốn tích hợp LLM và AI vào quy trình giám sát, cảnh báo và phân tích sự cố của họ.

Khóa đào tạo trực tiếp này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) hướng đến các chuyên gia hỗ trợ IT muốn sử dụng công cụ AI và nền tảng tự động hóa để tối ưu hóa quy trình hỗ trợ, chuẩn hóa phản hồi và giảm thiểu công sức tài liệu thủ công.

Khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho kỹ sư và kiến trúc sư ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng Tencent Hunyuan để triển khai các mô hình lớn và MoE với độ trễ thấp hơn, thông lượng (throughput) cao hơn và khả năng kiểm soát chi phí tốt hơn.

Hoàn thành khóa huấn luyện này, người tham gia sẽ có thể: giải thích các mẫu triển khai sản xuất của Hunyuan, tối ưu hiệu suất suy luận, triển khai chiến lược gom batch và lượng tử hóa, cũng như hoạch định vận hành phục vụ có khả năng mở rộng.

Đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các nhà phát triển ở mức độ trung cấp, nhóm sản phẩm kỹ thuật và những người làm việc với AI muốn sử dụng các mô hình Hunyuan để tạo ra các ứng dụng đa phương thức cho việc tạo và phân phối nội dung hình ảnh, 3D và video.

Kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể: xây dựng các quy trình dựa trên lời nhắc, tạo và xem lại tài sản đa phương thức, phân phối kết quả thông qua ứng dụng hoặc API, và kết nối các khả năng Hunyuan vào stack sản phẩm doanh nghiệp.

Mục tiêu khóa học là biến các kỹ sư phần mềm / AI thành kỹ sư pháp lý — những người thực sự có khả năng xây dựng AI cho các công việc liên quan đến pháp lý (eDiscovery, rà soát hồ sơ, điều tra).

Trong vòng hai ngày, học viên sẽ xây dựng全套 hệ thống lõi: tiếp nhận và trích xuất dữ liệu pháp lý phức tạp từ thế giới thực, tìm kiếm và truy xuất dữ liệu đó, bổ sung khả năng sinh văn bản tăng cường truy xuất (RAG) với dẫn nguồn, giữ cho dữ liệu hoàn toàn riêng tư bằng mô hình cục bộ và chứng minh điều đó, thực hiện rà soát hồ sơ AI có thể biện minh được với các chỉ số sẵn sàng cho tòa án, và đóng gói kết quả để triển khai.

Khóa đào tạo trực quan tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại cơ sở) này hướng đến những chuyên gia AI ở mức sơ cấp / 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.

Kết thúc khóa đào tạo này, học viên sẽ có khả năng: giải thích các khái niệm của MCP, nhận diện các thành phần kiến trúc chính, thiết lập một tích hợp cơ bản và áp dụng các thực hành tốt về bảo mật.

Khóa đào tạo có hướng dẫn trực tiếp này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kiến trúc sư doanh nghiệp ở trình độ trung cấp 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 tuân thủ quy định trong môi trường doanh nghiệp.

Đến cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể: giải thích kiến trúc MCP và các mô hình doanh nghiệp, thiết kế các nền tảng tích hợp bảo mật, áp dụng kiểm soát quản trị và truy cập, và đánh giá các tùy chọn triển khai và mở rộng.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (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 này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà lãnh đạo CNTT ở mức độ trung cấp, chuyên gia tuân thủ, đội ngũ bảo mật và kiến trúc sư doanh nghiệp những người muốn áp dụng nguyên tắc AI chủ quyền và các biện pháp quản trị để thiết kế các môi trường AI bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, hỗ trợ yêu cầu định vị địa lý và giảm thiểu tình trạng phụ thuộc vào nhà cung cấp.

Đến cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng: giải thích các khái niệm AI chủ quyền, đánh giá các tùy chọn lưu trữ và quản trị, xác định các biện pháp kiểm soát đối với câu lệnh gợi ý và nhật ký, cũng như xây dựng một lộ trình áp dụng thực tiễn.