Large Language Models (LLMs) Training in Hanoi

This instructor-led, live training in Hanoi (online or onsite) is aimed at senior management professionals who wish to understand what LLMs are, explore their potential impact on business operations, and evaluate practical uses of AI tools such as ChatGPT, Microsoft Copilot, or Grok for real-world tasks like content creation, data summarization, and decision support.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand what LLMs are and how tools like ChatGPT and Copilot function.
• Use prompt techniques to get practical, reliable results from LLMs.
• Evaluate real use cases such as email drafting, summarizing documents, and productivity automation.
• Identify investment opportunities and strategic applications for AI adoption.

This instructor-led, live training in Hanoi (online or onsite) is aimed at senior management teams who wish to understand the strategic value of LLMs and enterprise AI tools. Participants will explore how to integrate these tools into high-level workflows, draft better prompts, and evaluate opportunities for increased productivity and ROI through AI adoption.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how LLMs function and how tools like ChatGPT and Copilot apply them.
• Use prompt-based interactions to automate and accelerate tasks.
• Apply AI tools to real scenarios such as email drafting, report summarization, and agreement review.
• Evaluate strategic benefits, limitations, and licensing considerations for LLM adoption.

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

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

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

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia AI trung cấp, nhà phân tích kinh doanh và các nhà lãnh đạo công nghệ, những người muốn hiểu các nguyên tắc của AI tạo sinh và ứng dụng của LLM trong môi trường kinh doanh. Người tham gia sẽ tìm hiểu về transformers, kỹ thuật prompt và các cân nhắc về đạo đức khi triển khai các mô hình này cho các giải pháp thực tế.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của AI tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn.
• Triển khai và tinh chỉnh LLM cho các ứng dụng kinh doanh cụ thể.
• Áp dụng các kỹ thuật prompt engineering để có kết quả đầu ra tối ưu.
• Nhận biết các cân nhắc về đạo đức và quản lý rủi ro trong việc triển khai LLM.

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 đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển VR và AR, nhà thiết kế trò chơi và kỹ sư AI ở trình độ trung cấp, những người muốn tích hợp LLM vào các ứng dụng VR và AR để tạo ra các môi trường hấp dẫn và phản hồi tốt hơn.

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

• Hiểu rõ vai trò của LLM trong việc tạo ra trải nghiệm VR và AR sống động.
• Phát triển các ứng dụng VR và AR sử dụng LLM cho các cuộc đối thoại tương tác và tạo nội dung.
• Tích hợp LLM với các công cụ phát triển VR và AR để nâng cao mức độ tương tác của người dùng.
• Áp dụng các phương pháp tốt nhất để thiết kế các câu chuyện và tương tác do AI điều khiển trong 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.

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

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Hanoi (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư AI cấp trung cấp muốn tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn một cách hiệu quả và tiết kiệm hơn bằng các phương pháp như LoRA, Adapter Tuning và Prefix Tuning.

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

• Nắm vững lý thuyết đằng sau các phương pháp tinh chỉnh hiệu quả về tham số.
• Thực hiện LoRA, Adapter Tuning và Prefix Tuning bằng cách sử dụng Hugging Face PEFT.
• So sánh hiệu suất và sự trade-off chi phí của các phương pháp PEFT so với việc tinh chỉnh toàn bộ.
• Tích hợp và mở rộng các mô hình ngôn ngữ đã được tinh chỉnh với yêu cầu tính toán và lưu trữ thấp hơn.

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 (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia và nhà phân tích dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn khai thác sức mạnh của LLM để trích xuất thông tin chi tiết kinh doanh.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản và ứng dụng của LLM trong bối cảnh thông minh nghiệp vụ.
• Áp dụng LLM để phân tích các tập dữ liệu lớn và trích xuất thông tin chi tiết có ý nghĩa.
• Tích hợp phân tích dựa trên LLM vào quy trình ra quyết định kinh doanh chiến lược.
• Đánh giá các cân nhắc về đạo đức và các thực tiễn tốt nhất khi sử dụng LLM trong kinh doanh.
• Dự đoán các xu hướng trong tương lai của AI và chuẩn bị cho bối cảnh thông minh nghiệp vụ đang phát triển.

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 đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà nghiên cứu AI, chuyên gia học máy và nhà khoa học dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng LlamaIndex để nâng cao khả năng của các mô hình AI, giúp chúng chính xác và đáng tin cậy hơn cho nhiều ứng dụng khác nhau.

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

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

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng sức mạnh của kỹ thuật tạo prompt và học với ít mẫu (few-shot learning) để tối ưu hóa hiệu suất của LLM cho các ứng dụng thực tế.

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

• Hiểu các nguyên tắc của kỹ thuật tạo prompt và học với ít mẫu.
• Thiết kế các prompt hiệu quả cho nhiều tác vụ NLP.
• Tận dụng các kỹ thuật học với ít mẫu để điều chỉnh LLM với dữ liệu tối thiểu.
• Tối ưu hóa hiệu suất LLM cho các ứng dụng thực tế.

This instructor-led, live training in Hanoi (online or onsite) is aimed at intermediate-level public sector professionals who wish to use Gemini to generate high-quality content, assist with research, and improve productivity through more advanced AI interactions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
• Generate original and creative content using Gemini.
• Summarize and compare complex information with precision.
• Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng LangChain để nâng cao khả năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu của họ.

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

• Tự động hóa việc truy xuất và làm sạch dữ liệu bằng LangChain.
• Thực hiện phân tích dữ liệu nâng cao bằng Python và LangChain.
• Tạo hình ảnh trực quan bằng Matplotlib và các thư viện Python khác tích hợp với LangChain.
• Tận dụng LangChain để tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà nghiên cứu, nhà phân tích và nhân viên tri thức ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng Claude AI để xử lý lượng lớn dữ liệu, tổng hợp thông tin và tự động hóa các tác vụ nghiên cứu.

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

• Sử dụng Claude AI cho việc đánh giá tài liệu và tổng hợp nghiên cứu.
• Tóm tắt báo cáo, bài nghiên cứu và các tài liệu dài.
• Trích xuất những hiểu biết và xu hướng chính từ dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.
• Tích hợp Claude AI vào quy trình nghiên cứu và quản lý tri thức.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư dữ liệu và chuyên gia DevOps trình độ cao, những người muốn tận dụng khả năng của LangChain bằng cách tích hợp nó với nhiều dịch vụ đám mây.

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

• Tích hợp LangChain với các nền tảng đám mây lớn như AWS, Azure và Google Cloud.
• Sử dụng các API và dịch vụ dựa trên đám mây để nâng cao các ứng dụng được hỗ trợ bởi LangChain.
• Mở rộng và triển khai các tác nhân hội thoại lên đám mây để tương tác theo thời gian thực.
• Thực hiện các phương pháp hay nhất về giám sát và bảo mật trong môi trường đám mây.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn nâng cao hiểu biết về các tác nhân hội thoại và áp dụng LangChain vào các trường hợp sử dụng thực tế.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của LangChain và ứng dụng của nó trong việc xây dựng các tác nhân hội thoại.
• Phát triển và triển khai các tác nhân hội thoại bằng cách sử dụng LangChain.
• Tích hợp các tác nhân hội thoại với API và các dịch vụ bên ngoài.
• Áp dụng các kỹ thuật Natural Language Processing (NLP) để cải thiện hiệu suất của các tác nhân hội thoại.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tạo nội dung, người viết và chuyên gia marketing ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn tận dụng Claude AI để tạo, chỉnh sửa và tóm tắt nội dung nhằm nâng cao chất lượng blog, báo cáo và tài liệu marketing.

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

• Sử dụng Claude AI để động não và mở rộng ý tưởng nội dung.
• Nâng cao chất lượng viết bằng công cụ chỉnh sửa và kiểm tra lỗi hỗ trợ AI.
• Tạo bản tóm tắt cho nội dung dài và báo cáo.
• Tự động hóa việc tạo bản sao marketing cho các nền tảng khác nhau.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm tới các chuyên gia trình độ cao muốn tinh chỉnh và tùy chỉnh các mô hình AI trên Ollama để nâng cao hiệu suất và các ứng dụng cụ thể cho từng lĩnh vực.

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

• Thiết lập một môi trường hiệu quả để tinh chỉnh các mô hình AI trên Ollama.
• Chuẩn bị các tập dữ liệu để điều chỉnh có giám sát và học tăng cường.
• Tối ưu hóa các mô hình AI để tăng hiệu suất, độ chính xác và hiệu quả.
• Triển khai các mô hình tùy chỉnh trong môi trường sản xuất.
• Đánh giá những cải tiến của mô hình và đảm bảo tính mạnh mẽ.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu và chuyên gia kinh doanh ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu phức tạp một cách trực quan hơn trong nhiều ngành khác nhau bằng Google Gemini AI.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của Google Gemini AI.
• Kết nối các nguồn dữ liệu khác nhau với Gemini AI.
• Khám phá dữ liệu bằng các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên.
• Phân tích các mẫu dữ liệu và suy ra những hiểu biết sâu sắc.
• Tạo các hình ảnh hóa dữ liệu hấp dẫn.
• Truyền đạt những hiểu biết dựa trên dữ liệu một cách hiệu quả.

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 trung cấp, những người muốn học cách sử dụng AI tạo sinh với LLM cho nhiều tác vụ và lĩnh vực khác nhau.

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

• Giải thích AI tạo sinh là gì và cách thức hoạt động của nó.
• Mô tả kiến trúc transformer cung cấp năng lượng cho LLM.
• Sử dụng các định luật mở rộng thực nghiệm để tối ưu hóa LLM cho các tác vụ và ràng buộc khác nhau.
• Áp dụng các công cụ và phương pháp tiên tiến để đào tạo, tinh chỉnh và triển khai LLM.
• Thảo luận về những cơ hội và rủi ro của AI tạo sinh đối với xã hội và doanh nghiệp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và chuyên gia IT ở mọi trình độ kỹ năng, những người muốn tự động hóa các tác vụ và quy trình bằng AI mà không cần viết nhiều mã.

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

• Thiết kế và triển khai các quy trình làm việc phức tạp bằng giao diện lập trình trực quan của n8n.
• Tích hợp khả năng AI vào quy trình làm việc bằng LangChain.
• Xây dựng chatbot và trợ lý ảo tùy chỉnh cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.
• Thực hiện phân tích và xử lý dữ liệu nâng cao với các tác nhân AI.

Khóa đào tạo trực tiếp do người hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) hướng đến các chuyên gia trình độ cao muốn triển khai quy trình làm việc an toàn và hiệu quả do AI điều khiển bằng cách sử dụng Ollama.

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

• Triển khai và cấu hình Ollama để xử lý AI riêng tư.
• Tích hợp các mô hình AI vào quy trình làm việc an toàn của doanh nghiệp.
• Tối ưu hóa hiệu suất AI trong khi vẫn đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu.
• Tự động hóa quy trình kinh doanh với khả năng AI tại chỗ.
• Đảm bảo tuân thủ các chính sách quản trị và bảo mật doanh nghiệp.

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.

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 sư AI trình độ trung cấp, những người muốn tích hợp Claude AI vào ứng dụng của họ, xây dựng chatbot hỗ trợ AI và nâng cao chức năng phần mềm bằng cách tự động hóa dựa trên AI.

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

• Sử dụng API của Claude AI để tích hợp AI vào ứng dụng.
• Phát triển chatbot và trợ lý ảo hỗ trợ AI.
• Nâng cao ứng dụng với tự động hóa và NLP hỗ trợ AI.
• Tối ưu hóa và tinh chỉnh các mô hình Claude AI cho các trường hợp sử dụng khác nhau.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tạo nội dung ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng Google Gemini AI để nâng cao chất lượng và hiệu quả nội dung của họ.

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

• Hiểu rõ vai trò của AI trong việc tạo nội dung.
• Thiết lập và sử dụng Google Gemini AI để tạo và tối ưu hóa nội dung.
• Áp dụng các phép biến đổi văn bản để tạo ra nội dung sáng tạo và độc đáo.
• Triển khai các chiến lược SEO bằng cách sử dụng những hiểu biết sâu sắc do AI cung cấp.
• Phân tích hiệu suất nội dung và điều chỉnh chiến lược bằng cách sử dụng Gemini AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn tích hợp Claude AI vào quy trình làm việc hàng ngày của họ để cải thiện hiệu quả và tự động hóa.

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

• Sử dụng Claude AI để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và tối ưu hóa quy trình làm việc.
• Nâng cao năng suất cá nhân và nhóm bằng cách sử dụng tự động hóa dựa trên AI.
• Tích hợp Claude AI với các công cụ và nền tảng kinh doanh hiện có.
• Tối ưu hóa việc ra quyết định và quản lý tác vụ dựa trên AI.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia trình độ trung cấp muốn triển khai, tối ưu hóa và tích hợp LLM bằng cách sử dụng Ollama.

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

• Thiết lập và triển khai LLM bằng cách sử dụng Ollama.
• Tối ưu hóa các mô hình AI để tăng hiệu suất và hiệu quả.
• Tận dụng khả năng tăng tốc GPU để cải thiện tốc độ suy luận.
• Tích hợp Ollama vào quy trình làm việc và ứng dụng.
• Theo dõi và duy trì hiệu suất của mô hình AI theo thời gian.

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.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia dịch vụ khách hàng ở trình độ trung cấp, những người muốn triển khai Google Gemini AI trong hoạt động dịch vụ khách hàng của họ.

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

• Hiểu rõ tác động của AI đối với dịch vụ khách hàng.
• Thiết lập Google Gemini AI để tự động hóa và cá nhân hóa tương tác với khách hàng.
• Sử dụng các phép chuyển đổi văn bản thành văn bản và hình ảnh thành văn bản để cải thiện hiệu quả dịch vụ.
• Phát triển các chiến lược dựa trên AI để phân tích phản hồi của khách hàng theo thời gian thực.
• Khám phá các tính năng nâng cao để tạo ra trải nghiệm dịch vụ khách hàng liền mạch.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và kỹ sư phần mềm ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn tìm hiểu các khái niệm và kiến trúc cốt lõi của LangChain và đạt được các kỹ năng thực tế để xây dựng các ứng dụng hỗ trợ AI.

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

• Nắm bắt các nguyên tắc cơ bản của LangChain.
• Thiết lập và cấu hình môi trường LangChain.
• Hiểu kiến trúc và cách LangChain tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).
• Phát triển các ứng dụng đơn giản bằng LangChain.

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 tích hợp các chức năng AI vào ứng dụng của họ bằng Google Gemini AI.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn.
• Thiết lập và sử dụng Google Gemini AI cho nhiều tác vụ AI khác nhau.
• Triển khai các phép biến đổi văn bản thành văn bản và hình ảnh thành văn bản.
• Xây dựng các ứng dụng cơ bản được hỗ trợ bởi AI.
• Khám phá các tính năng nâng cao và tùy chọn tùy chỉnh trong Google Gemini AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia kinh doanh, đội ngũ hỗ trợ khách hàng và những người đam mê công nghệ ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn hiểu các nguyên tắc cơ bản của Claude AI và tận dụng nó cho các ứng dụng kinh doanh.

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

• Hiểu rõ khả năng và các trường hợp sử dụng của Claude AI.
• Thiết lập và tương tác với Claude AI một cách hiệu quả.
• Tự động hóa các quy trình làm việc kinh doanh bằng AI hội thoại.
• Nâng cao mức độ tương tác và hỗ trợ khách hàng bằng các giải pháp dựa trên AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và kỹ sư phần mềm ở trình độ trung cấp, những người muốn xây dựng các ứng dụng hỗ trợ AI bằng framework LangChain.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của LangChain và các thành phần của nó.
• Tích hợp LangChain với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4.
• Xây dựng các ứng dụng AI mô-đun bằng LangChain.
• Khắc phục các sự cố thường gặp trong các ứng dụng LangChain.

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 người hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia mới bắt đầu muốn cài đặt, cấu hình và sử dụng Ollama để chạy các mô hình AI trên máy cục bộ của họ.

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

• Hiểu được những điều cơ bản của Ollama và khả năng của nó.
• Thiết lập Ollama để chạy các mô hình AI cục bộ.
• Triển khai và tương tác với LLM bằng cách sử dụng Ollama.
• Tối ưu hóa hiệu suất và sử dụng tài nguyên cho khối lượng công việc AI.
• Khám phá các trường hợp sử dụng để triển khai AI cục bộ trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.