AI Agents Đào tạo tại Ho Chi Minh City

Khóa đào tạo trực tiếp do chuyên gia hướng dẫn này tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư AI trình độ nâng cao, nhà phát triển robot và chuyên gia tự động hóa, những người muốn tận dụng DeepSeek để xây dựng các tác nhân AI thông minh và hệ thống tự trị.

Kết thúc khóa đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu rõ kiến trúc và khả năng của các mô hình AI DeepSeek.
• Tích hợp DeepSeek vào các tác nhân AI phục vụ cho việc ra quyết định và tự động hóa.
• Áp dụng các kỹ thuật học tăng cường để huấn luyện các hệ thống tự trị.
• Triển khai các tác nhân tự trị điều khiển bởi AI trong môi trường thực tế.

Những hệ thống trí tuệ nhân tạo tự chủ đang được tích hợp nhanh chóng vào các quy trình ra quyết định trong nhiều lĩnh vực như quốc phòng, y tế, tài chính và cơ sở hạ tầng. Khi những hệ thống này trở nên độc lập và tự chủ hơn, nhu cầu cấp bách về khung đạo đức vững chắc, cơ chế quản trị và giám sát pháp lý để hướng dẫn thiết kế và triển khai của chúng đã xuất hiện.

Khóa học được giảng dạy trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm đến các chuyên gia có trình độ cao muốn khám phá những tác động đạo đức, xã hội và quy định khi triển khai hệ thống trí tuệ nhân tạo tự chủ vào môi trường thực tế.

Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Phân tích các rủi ro đạo đức và nghịch lý đạo đức do hệ thống AI tự chủ gây ra.
• Đánh giá các khung quản trị và mô hình quy định liên quan đến việc triển khai AI có mức độ rủi ro cao.
• Đánh giá cơ chế trách nhiệm, giải trình và minh bạch trong hệ thống tự chủ.
• Phát triển chiến lược để đảm bảo hành vi của AI phù hợp với các giá trị pháp lý, đạo đức và xã hội.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Các nghiên cứu trường hợp và mô phỏng vai trò.
• Phân tích thực tế về các mô hình quản trị và khung đạo đức.

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.

Tự động hóa bằng AI kết hợp sự linh hoạt của các nền tảng không cần lập trình với trí thông minh của các mô hình ngôn ngữ lớn và các đại lý tự chủ để tạo ra các hệ thống có khả năng mở rộng và thông minh.

Đây là khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn, dành cho những chuyên gia ở trình độ trung cấp mong muốn thiết kế, xây dựng và tối ưu hóa các đường ống tự động hóa được cải tiến bằng khả năng ra quyết định, điều phối và thực thi tự động của AI.

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

• Thiết kế các quy trình tự động hóa không cần lập trình được cải tiến bằng việc giải thích và phản hồi của AI.
• Sử dụng chuỗi prompt, webhook trigger và API để xây dựng các luồng logic có khả năng mở rộng.
• Tạo ra các ứng dụng thông minh kết nối dịch vụ và giải thích dữ liệu một cách tự chủ.
• Hiểu, thiết kế và triển khai các đại lý AI có khả năng lập kế hoạch và thực hiện hành động dựa trên mục tiêu.

Định dạng của Khóa Học

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

Tùy Chỉnh Khóa Học

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

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến (online) hoặc tại chỗ (onsite) này được hướng tới các nhà phát triển AI trung cấp, các chuyên gia bảo mật và các chuyên viên tuân thủ quy định, nhằm mục đích thiết kế và triển khai các đại lý AI an toàn trong khi giải quyết các vấn đề đạo đức và tính bền vững.

Đến cuối khóa đào tạo, các tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu các rủi ro về bảo mật và các thách thức đạo đức trong phát triển đại lý AI.
• Triển khai các nguyên tắc thiết kế hướng tới bảo mật cho các mô hình AI.
• Áp dụng các kỹ thuật chống đối thủ để ngăn chặn các cuộc tấn công vào các đại lý AI.
• Đảm bảo tuân thủ các hướng dẫn và tiêu chuẩn đạo đức AI.

Edge & Lightweight Agents là một khóa học thực tế tập trung vào việc triển khai các tác vụ AI tự động trên thiết bị có tài nguyên hạn chế. Người tham gia sẽ học cách xây dựng, tối ưu hóa và quản lý các đại lý nhẹ có khả năng suy luận và suy diễn cục bộ, cải thiện tốc độ, quyền riêng tư và độ tin cậy trong môi trường phân tán. Khóa học nhấn mạnh việc điều chỉnh hiệu suất, thiết kế độ trễ thấp và tích hợp phần cứng–phần mềm.

Đây là khóa huấn luyện trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở mức độ trung gian muốn triển khai và tối ưu hóa hệ thống tự động trên thiết bị sử dụng Python và các framework AI edge.

Cuối khóa huấn luyện, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc và thách thức khi chạy AI tự động trên thiết bị edge.
• Thiết kế các vòng lặp đại lý nhẹ phù hợp với môi trường hạn chế tài nguyên.
• Triển khai suy diễn cục bộ bằng TensorFlow Lite, PyTorch Mobile và ONNX.
• Tích hợp các đại lý với cảm biến, actuator và nền tảng IoT.
• Tối ưu hóa hiệu suất, sử dụng năng lượng và độ trễ cho hoạt động thời gian thực.

Định dạng của Khóa Học

• Bài giảng tương tác và minh họa thực tế.
• Phát triển tay trên trong môi trường cục bộ hoặc mô phỏng.
• Học dự án và bài tập hướng dẫn thực hiện.

Tùy Chỉnh Khóa Học

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

Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được hướng đến cho các nhà phát triển AI, nhà nghiên cứu và kỹ sư đa phương tiện có trình độ trung cấp đến cao cấp, muốn xây dựng các AI agent có khả năng hiểu và tạo ra nội dung đa phương tiện.

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

• Phát triển AI agent xử lý và tích hợp dữ liệu văn bản, hình ảnh và giọng nói.
• Triển khai các mô hình đa phương tiện như GPT-4 Vision và Whisper ASR.
• Tối ưu hóa các đường ống AI đa phương tiện để đạt hiệu quả và chính xác.
• Triển khai AI agent đa phương tiện trong các ứng dụng thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các nhà phát triển và thiết kế từ trình độ đầu tiên đến trung cấp muốn hiểu và xây dựng trợ lý cá nhân hỗ trợ AI cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.

Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu rõ nguyên tắc cơ bản của trợ lý cá nhân hỗ trợ AI.
• Học các kiến thức nền tảng về tích hợp mô hình ngôn ngữ với trợ lý thông minh.
• Xây dựng và tùy chỉnh trợ lý cá nhân sử dụng khung cảnh và công cụ AI.
• Triển khai trợ lý cá nhân cho các ứng dụng thực tế trong nhiều ngành khác nhau.

Khoá học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế dành cho các kỹ sư AI cấp cao, các nhà phát triển phần mềm doanh nghiệp và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp muốn tùy chỉnh và triển khai các AI agent dựa trên LLM cho các ứng dụng doanh nghiệp.

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

• Hiểu về kiến trúc và khả năng của các LLM nguồn mở.
• Tùy chỉnh và tinh chỉnh LLM cho các trường hợp sử dụng doanh nghiệp.
• Triển khai AI agent sử dụng LangChain và Hugging Face.
• Tích hợp các agent được LLM cung cấp vào các quy trình làm việc của doanh nghiệp.

khóa đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm vào các kỹ sư robotics cấp cao, nhà nghiên cứu AI và chuyên gia tự động hóa muốn phát triển hệ thống robot tự chủ được điều khiển bởi AI cho các nhiệm vụ phức tạp và hợp tác giữa con người và AI.

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

• Hiểu vai trò của các đại lý AI trong quyết định và tự động hóa robot.
• Thực hiện điều hướng và tránh vật cản được dẫn dắt bởi AI.
• Phát triển hệ thống robot hợp tác giữa con người và AI.
• Triển khai các hệ thống nhận thức và kiểm soát được hỗ trợ bởi AI trong robot.

Khóa học này khám phá thiết kế, phối hợp và triển khai hệ thống đa tác nhân (MAS) sử dụng Python. Người tham gia sẽ học cách xây dựng các tác nhân có khả năng giao tiếp, hợp tác và thích ứng để đạt được mục tiêu chung trong các môi trường phức tạp và động.

Khóa học do giảng viên hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm đến các chuyên gia cấp cao muốn thiết kế và triển khai hệ thống đa tác nhân cho ứng dụng tự động hóa thông minh, mô phỏng và ra quyết định.

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

• Hiểu kiến trúc và nguyên tắc của hệ thống đa tác nhân.
• Phát triển các tác nhân có khả năng giao tiếp, phối hợp và đàm phán.
• Triển khai môi trường phân tán cho tương tác giữa các tác nhân.
• Áp dụng học tăng cường và lập kế hoạch trong ngữ cảnh đa tác nhân.
• Mô phỏng hành vi hợp tác và cạnh tranh của các tác nhân.
• Thiết kế quy trình làm việc kết hợp con người và tác nhân thông minh.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng do giảng viên hướng dẫn và các buổi trình diễn trực tiếp.
• Các bài tập thực hành sử dụng khung tác nhân mã nguồn mở.
• Dự án nhóm ứng dụng mô phỏng một ngữ cảnh đa tác nhân.

Tùy chỉnh Khóa học

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

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm vào các chuyên gia tài chính trung cấp, nhà phân tích rủi ro và kỹ sư AI muốn phát triển và triển khai các giải pháp dựa trên AI cho tự động hóa tài chính và phát hiện gian lận.

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

• Hiểu vai trò của AI trong tự động hóa tài chính và phát hiện gian lận.
• Xây dựng các mô hình AI để phát hiện giao dịch gian lận.
• Tận dụng học máy cho đánh giá rủi ro trong thời gian thực.
• Triển khai các hệ thống giám sát tài chính được hỗ trợ bởi AI.

Khóa học trực tiếp do giáo viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho những chuyên gia dịch vụ khách hàng, phát triển chatbot và các nhóm tự động hóa có trình độ từ sơ cấp đến trung cấp, muốn triển khai các giải pháp do AI thúc đẩy cho hỗ trợ và tự động hóa dịch vụ khách hàng.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nền tảng cơ bản của hỗ trợ khách hàng do AI thúc đẩy.
• Phát triển và tích hợp chatbot AI để xử lý các câu hỏi của khách hàng.
• Sử dụng NLP và học máy để nâng cao tương tác chatbot.
• Triển khai các đại lý AI trong các ứng dụng dịch vụ khách hàng thực tế.

Chương trình đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia y tế ở trình độ trung cấp đến nâng cao cũng như các nhà phát triển AI mong muốn triển khai các giải pháp y tế do AI dẫn dắt.

Kết thúc khóa đào tạo này, học viên sẽ có khả năng:

• Hiểu rõ vai trò của các tác nhân AI trong lĩnh vực y tế và chẩn đoán.
• Xây dựng các mô hình AI phục vụ phân tích hình ảnh y khoa và chẩn đoán dự báo.
• Tích hợp AI vào hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) và các luồng công việc lâm sàng.
• Đảm bảo tuân thủ các quy định về y tế cũng như các nguyên tắc đạo đức trong phát triển AI.

Khóa học trực tiếp với giảng viên trực tuyến hoặc tại chỗ này được hướng đến cho các nhà phát triển AI từ trình độ cơ bản đến trung cấp và các nhà thiết kế UI/UX muốn học cách xây dựng, tối ưu hóa và triển khai các trợ lý ảo sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo.

Đến khi kết thúc khóa học, các thí sinh sẽ có khả năng:

• Thiết kế các luồng làm việc và giao diện UI/UX cho AI hội thoại hiệu quả.
• Triển khai các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) do AI dẫn đầu.
• Tích hợp các trợ lý AI với các API và các nền tảng bên thứ ba.
• Triển khai và duy trì các trợ lý AI cho các ứng dụng thực tế.

Mistral AI là một gia đình các mô hình trí tuệ nhân tạo mở nguồn và sẵn sàng cho doanh nghiệp, cho các ứng dụng ngôn ngữ, đa phương tiện, và agentic.

Khóa học trực tiếp với giáo viên này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp muốn xây dựng, triển khai, và quản lý các agent trí tuệ nhân tạo bằng cách sử dụng các mô hình Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise, và Devstral.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc và khả năng của Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise, và Devstral.
• Thiết kế và triển khai các agent trí tuệ nhân tạo sử dụng các mô hình Mistral cho các trường hợp sử dụng doanh nghiệp và phát triển.
• Tích hợp các hệ thống lập trình, kết nối và dữ liệu doanh nghiệp vào các quy trình làm việc của agent.
• Tối ưu hóa hiệu suất, chi phí và tuân thủ pháp luật cho các agent được Mistral cung cấp.

Định dạng của Khóa học

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

Tùy chọn 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.

Python là ngôn ngữ lõi hỗ trợ phát triển và điều phối các đại lý AI tự động. Khóa học này tập trung vào việc thực hiện thực tế sử dụng các SDK và khung công tác hiện đại như LangChain và AutoGen để xây dựng, kết nối và quản lý quy trình làm việc của đại lý.

Khóa đào tạo do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư backend, kỹ sư nền tảng, và kỹ sư ML ở mức độ trung cấp, những người muốn triển khai và điều phối các đại lý tự động sử dụng công cụ Python và API.

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

• Cài đặt và cấu hình môi trường dựa trên Python cho các hệ thống đại lý.
• Sử dụng các SDK đại lý phổ biến như LangChain và AutoGen để tạo ra các đại lý chức năng.
• Tích hợp công cụ và API để mở rộng khả năng của đại lý.
• Điều phối quy trình làm việc đa đại lý và mẫu giao tiếp.
• Áp dụng các thực hành tốt nhất cho việc debug, kiểm thử và duy trì codebase đại lý.

Định Dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Luyện tập lập trình thực tế và demo trực tiếp.
• Dự án thực tế xây dựng quy trình làm việc đại lý từ đầu đến cuối.

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.

Google Antigravity là một môi trường phát triển đại lý được thiết kế để xây dựng các đại lý tự động có khả năng lập kế hoạch, suy luận, lập trình và hành động thông qua các khả năng đa phương thức của Gemini 3.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các chuyên gia kỹ thuật cấp cao muốn thiết kế, xây dựng và triển khai các đại lý tự động bằng cách sử dụng Gemini 3 và môi trường Antigravity.

Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham dự sẽ có thể:

• Xây dựng các quy trình làm việc tự động sử dụng Gemini 3 để suy luận, lập kế hoạch và thực thi.
• Phát triển các đại lý trong Antigravity có thể phân tích nhiệm vụ, viết mã và tương tác với công cụ.
• Tích hợp các đại lý được điều khiển bởi Gemini với các hệ thống doanh nghiệp và API.
• Tối ưu hóa hành vi, an toàn và độ tin cậy của đại lý trong các môi trường phức tạp.

Định dạng Khóa học

• Các minh họa chuyên gia kết hợp với các cuộc thảo luận tương tác.
• Thực hành thử nghiệm phát triển đại lý tự động.
• Triển khai thực tế bằng Antigravity, Gemini 3 và các công cụ đám mây hỗ trợ.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Nếu đội ngũ của bạn cần hành vi đại lý cụ thể cho lĩnh vực hoặc tích hợp tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để điều chỉnh chương trình.

Khoá học này giảng dạy các kỹ thuật thiết kế, xây dựng, kiểm thử và triển khai hệ thống tự động (đại diện) sử dụng Python. Nó bao gồm vòng lặp tác nhân, tích hợp công cụ, quản lý bộ nhớ và trạng thái, mô hình dàn xếp, kiểm soát an toàn và xem xét sản phẩm.

Khoá học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các kỹ sư ML trung cấp đến cao cấp, nhà phát triển AI và kỹ sư phần mềm mong muốn xây dựng các tác nhân tự động mạnh mẽ và sẵn sàng sản xuất sử dụng Python.

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

• Thiết kế và triển khai vòng lặp tác nhân và quy trình ra quyết định.
• Tích hợp các công cụ và API bên ngoài để mở rộng khả năng của tác nhân.
• Triển khai kiến trúc bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn cho tác nhân.
• Tổ chức các dàn xếp đa bước và khả năng ghép nối tác nhân.
• Áp dụng các thực hành tốt nhất về an toàn, kiểm soát truy cập và khả năng quan sát cho các tác nhân đã triển khai.

Định dạng của Khoá học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Các phòng thí nghiệm thực hành xây dựng tác nhân với Python và các SDK phổ biến.
• Các bài tập dựa trên dự án tạo ra các nguyên mẫu có thể triển khai.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khoá học

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

Khóa học trực tiếp dẫn dắt này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho những chuyên gia cấp cao muốn thiêu thục các kỹ thuật triển khai và quản lý các AI agent trong môi trường sản xuất.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế và triển khai các pipeline triển khai AI có thể mở rộng.
• Sử dụng các công cụ như Docker và Kubernetes để container hóa và quản lý các AI agent.
• Giám sát và tối ưu hóa các AI agent trong môi trường sản xuất.
• Triển khai các luồng làm việc CI/CD cho các triển khai AI agent.
• Đảm bảo tuân thủ các yêu cầu về bảo mật và quản lý dữ liệu.

Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này được thiết kế cho các chuyên gia AI cấp cao muốn thâu tâm các kỹ thuật học tăng cường và áp dụng chúng để huấn luyện các agent AI giải quyết các vấn đề phức tạp.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu các nguyên lý cơ bản của học tăng cường và các quá trình quyết định Markov (MDPs).
• Thiết kế và triển khai các thuật toán học tăng cường như Q-Learning, SARSA và Deep Q-Networks (DQN).
• Sử dụng các khung như OpenAI Gym và thư viện học tăng cường cho các ứng dụng thực tế.
• Huấn luyện các agent AI để giải quyết các vấn đề quyết định nhiều bước trong thực tế.
• Đối phó với các thách thức như cân bằng khám phá-sử dụng và hội tụ trong quá trình huấn luyện học tăng cường.

Khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn này ở Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển AI và chuyên gia tự động hóa trung cấp có mong muốn tích hợp khả năng agentic vào ứng dụng được hỗ trợ bởi AI.

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

• Hiểu các nguyên tắc của Agentic AI và ra quyết định tự chủ.
• Thực hiện các đại lý AI mục tiêu với kỹ thuật tối ưu hóa bản thân.
• Tích hợp hợp tác đa đại lý để giải quyết vấn đề phức tạp.
• Nâng cao tương tác AI-người thông qua trải nghiệm người dùng thích ứng.
• Triển khai các mô hình Agentic AI trong các ứng dụng thực tế.

Google Antigravity là một môi trường phát triển định hướng đại lý được thiết kế để tối ưu hóa quy trình kỹ thuật thông qua tự động hóa thông minh.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho những người thực hành mới muốn khám phá các kiến thức cơ bản về Antigravity và hiểu cách môi trường lập trình định hướng đại lý tăng cường hiệu suất làm việc.

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

• Cài đặt và cấu hình Google Antigravity.
• Điều hướng và hiểu cả Giao diện Biên tập (Editor View) và Giao diện Quản lý (Manager View).
• Làm việc hiệu quả với các đại lý để tự động hóa các nhiệm vụ phát triển đơn giản.
• Sử dụng Antigravity để tạo, tinh chỉnh và quản lý các tập tin dự án.

Định dạng của Khóa Học

• Giải thích của giảng viên được hỗ trợ bởi các biểu diễn thời gian thực.
• Bài tập hướng dẫn tập trung vào việc sử dụng đại lý một cách thực tế.
• Khám phá thực tế các tính năng cốt lõi của Antigravity trong môi trường phòng thí nghiệm được kiểm soát.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Nếu bạn cần một phiên bản tùy chỉnh của khóa đào tạo này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để tổ chức một chương trình tùy chỉnh.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia AI trình độ cao, những người muốn nắm vững các kỹ năng để thiết kế, xây dựng và triển khai MAS giải quyết các vấn đề phức tạp trong thế giới thực.

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

• Hiểu các nguyên tắc của kiến trúc hệ thống đa tác nhân.
• Triển khai các chiến lược giao tiếp, phối hợp và ra quyết định trong MAS.
• Áp dụng lý thuyết trò chơi để mô hình hóa tương tác giữa các tác nhân và giải quyết xung đột.
• Tận dụng các khung công cụ như JADE để tạo các giải pháp MAS có khả năng mở rộng.
• Giải quyết các thách thức như khả năng mở rộng, độ tin cậy và hành vi nổi trội trong MAS.

Khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho những chuyên gia cấp cao mong muốn phát triển và tối ưu hóa các hệ thống đa tác tử bằng cách sử dụng các khung công nghệ Agentic AI.

Sau khi kết thúc khóa huấn luyện, người tham dự sẽ có thể:

• Hiểu rõ nguyên tắc của Trí tuệ nhân tạo Đại diện trong môi trường đa tác tử.
• Phát triển các tác tử được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo tương tác tự chủ.
• Triển khai học tăng cường để hành vi AI thích ứng.
• Tối ưu hóa hợp tác và cạnh tranh giữa các tác tử đa phương.
• Áp dụng Trí tuệ nhân tạo Đại diện trong robotics, game, và tự động hóa doanh nghiệp.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các chuyên gia phân tích kinh doanh, nhà phát triển RPA, và chuyên gia AI có trình độ trung cấp, muốn khai thác sức mạnh của các agent AI để tự động hóa quy trình kinh doanh.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu vai trò của các agent AI trong tự động hóa quy trình kinh doanh.
• Nhận diện các cơ hội tự động hóa trong các lĩnh vực kinh doanh quan trọng.
• Phát triển các giải pháp được AI thúc đẩy cho các quy trình hỗ trợ khách hàng, tài chính, và quản lý chuỗi cung ứng.
• Tích hợp các agent AI với các hệ thống RPA và kinh doanh hiện có.
• Đánh giá và tối ưu hóa các chiến lược tự động hóa AI để tăng hiệu quả.

Google Antigravity là một nền tảng để xây dựng các đại lý có khả năng tương tác với các ứng dụng web, môi trường trình duyệt và quy trình làm việc đa bề mặt.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho những chuyên gia cấp trung muốn xây dựng, tự động hóa và kiểm thử các quy trình làm việc dựa trên trình duyệt bằng Google Antigravity.

Sau khi hoàn thành khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo đại lý tương tác với các ứng dụng web trên bề mặt trình duyệt.
• Tự động hóa quy trình làm việc từ đầu đến cuối qua nhiều ngữ cảnh trình duyệt.
• Kiểm tra và khắc phục sự cố cho hành vi của đại lý trong môi trường được điều khiển bởi giao diện người dùng.
• Thực hiện các chiến lược tự động hóa đa bề mặt bằng Antigravity.

Định dạng của Khóa học

• Hướng dẫn có hỗ trợ bằng các ví dụ minh họa.
• Các hoạt động thực hành và bài tập dựa trên kịch bản.
• Thực hiện quy trình làm việc của đại lý trong môi trường phòng thí nghiệm tương tác.

Tùy chỉnh Khóa học

• Đối với yêu cầu đào tạo tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để điều chỉnh khóa học theo mục tiêu của bạn.

Vertex AI Agent Builder là một môi trường không mã hoặc mã thấp để tạo ra các agent có căn cứ kết hợp các mô hình sinh thành với sinh thành tăng cường bằng cách truy xuất (RAG), giúp các đội ngũ nhanh chóng xây dựng các agent sử dụng dữ liệu doanh nghiệp và tìm kiếm để cung cấp các phản hồi chính xác, có liên quan đến ngữ cảnh.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc trực tiếp tại địa điểm) này được hướng tới các nhà thực hành cấp trung muốn thiết kế, cấu hình và triển khai các agent thông minh sử dụng Vertex AI Agent Builder và các mẫu RAG.

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

• Thiết kế các luồng công việc của agent có căn cứ sử dụng Agent Builder.
• Triển khai các pipeline RAG với tìm kiếm và kho lưu trữ vector.
• Tích hợp các nguồn dữ liệu doanh nghiệp một cách an toàn để truy xuất.
• Đánh giá và lặp lại hành vi của agent bằng cách sử dụng kiểm thử và các chỉ số đo lường.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Các phòng thí nghiệm thực hành sử dụng các thành phần Vertex AI Agent Builder và RAG.
• Các bài tập dựa trên dự án để xây dựng và hoàn thiện các agent.

Các tùy chọn tùy chỉnh khóa học

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

Mastra là một khung hỗ trợ tích hợp sâu giữa các đại lý AI, API, ứng dụng doanh nghiệp và hệ thống dữ liệu ngoài.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư trung cấp muốn xây dựng các tích hợp đáng tin cậy, an toàn và có khả năng mở rộng giữa các đại lý Mastra và hệ sinh thái doanh nghiệp rộng lớn hơn.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ sẵn sàng để:

• Triển khai các tích hợp dựa trên API giữa các đại lý Mastra và dịch vụ ngoài.
• Kết nối hệ thống dữ liệu doanh nghiệp và công cụ với quy trình làm việc tự động của đại lý.
• Áp dụng các thực hành tốt nhất về trao đổi dữ liệu an toàn và xác thực.
• Thiết kế các lớp tích hợp có khả năng mở rộng, dễ bảo trì và sẵn sàng cho sản xuất.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Bài tập thực hành về kỹ thuật tích hợp và API.
• Thực hiện phòng thí nghiệm trực tiếp sử dụng các tình huống doanh nghiệp thực tế.

Các Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Các kịch bản API tùy chỉnh, bản đồ hệ thống doanh nghiệp, hoặc các workshop tích hợp dữ liệu có sẵn theo yêu cầu.

Khóa học do giảng viên hướng dẫn này diễn ra tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các nhà phát triển trò chơi và những người yêu thích AI ở trình độ trung cấp, mong muốn tích hợp các đại lý AI vào ứng dụng trò chơi hiệu quả.

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

• Hiểu vai trò của các đại lý AI trong game hiện đại.
• Phát triển hệ thống ra quyết định sử dụng cây quyết định và máy trạng thái hữu hạn.
• Thực hiện thuật toán tìm đường như A* cho điều hướng trong game.
• Áp dụng kỹ thuật học tăng cường để tạo hành vi AI thích ứng.
• Tối ưu hóa hiệu suất AI cho môi trường chơi game thời gian thực.

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.

Antigravity là một khung công tác đại diện cho các quy trình phát triển được dẫn dắt bởi đại lý tiên tiến.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giáo viên hướng dẫn này dành cho những chuyên gia trung cấp đến nâng cao mong muốn xác minh, kiểm định và bảo mật đầu ra do các AI agent tạo ra trong các môi trường được Antigravity điều khiển.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham dự sẽ có thể:

• Đánh giá độ chính xác và an toàn của các đối tượng mã được sinh bởi đại lý.
• Sử dụng các kỹ thuật có cấu trúc để xác minh các tác vụ do đại lý thực hiện.
• Phân tích hiệu quả các bản ghi trình duyệt và theo dõi hoạt động của đại lý.
• Áp dụng các nguyên tắc QA và bảo mật để đảm bảo độ tin cậy của các quy trình làm việc của đại lý.

Định dạng khóa học

• Hướng dẫn kỹ thuật và thảo luận do giáo viên hướng dẫn.
• Bài tập thực hành tập trung vào việc xác minh các quy trình làm việc của đại lý thực tế.
• Kiểm thử và xác minh trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm được kiểm soát.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Có thể điều chỉnh các kịch bản, quy trình làm việc và ví dụ kiểm thử theo yêu cầu.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia cấp cao muốn tận dụng trí tuệ nhân tạo tự chủ (Agentic AI) trong việc đưa ra quyết định ở các tình huống kinh doanh và kỹ thuật phức tạp.

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

• Hiểu rõ nguyên tắc của việc ra quyết định tự chủ trong trí tuệ nhân tạo.
• Thiết kế và triển khai các đại lý AI hoạt động với sự can thiệp tối thiểu từ con người.
• Tích hợp Agentic AI vào quy trình tự động hóa và hệ thống kinh doanh.
• Tối ưu hóa các quá trình ra quyết định dựa trên AI để đảm bảo hiệu quả và khả năng mở rộng.
• Đảm bảo tuân thủ, an toàn và các khía cạnh đạo đức trong tự chủ của AI.

Google Antigravity là một khung công nghệ tiên tiến để thí nghiệm với các đại lý hoạt động lâu dài và các hành vi tương tác phát sinh.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho những chuyên gia cấp cao muốn thiết kế, phân tích và tối ưu hóa đại lý có khả năng lưu trữ ký ức, cải thiện qua phản hồi và tiến hóa trong thời gian hoạt động dài.

Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có được kỹ năng để:

• Thiết kế cấu trúc bộ nhớ dài hạn cho sự tồn tại của đại lý.
• Thực hiện các vòng lặp phản hồi hiệu quả để định hình hành vi của đại lý.
• Đánh giá quỹ đạo học tập và sự thay đổi mô hình.
• Tích hợp cơ chế bộ nhớ vào các hệ sinh thái phức tạp của nhiều đại lý.

Định Dạng Khóa Học

• Thảo luận do chuyên gia hướng dẫn kết hợp với các trình diễn kỹ thuật.
• Thám hiểm thực tế thông qua các thách thức thiết kế có cấu trúc.
• Áp dụng các khái niệm vào môi trường đại lý mô phỏng.

Tùy Chỉnh Khóa Học

• Nếu tổ chức của bạn cần nội dung tùy chỉnh hoặc ví dụ cụ thể, vui lòng liên hệ với chúng tôi để tùy chỉnh khóa đào tạo này.

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 tìm hiểu sâu hơn về thiết kế và phát triển các tác nhân tự động cho các ứng dụng thực tế.

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

• Hiểu các khái niệm nền tảng của tác nhân tự động.
• Khám phá các ứng dụng thực tế của tác nhân AI tự động.
• Thiết kế, huấn luyện và triển khai tác nhân bằng học tăng cường.
• Tích hợp tác nhân vào các hệ thống hiện có để tự động hóa và ra quyết định.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và thách thức trong việc triển khai tác nhân tự động.

Devstral là một khung công việc nguồn mở được thiết kế để xây dựng và chạy các đại lý lập trình có thể tương tác với mã nguồn, công cụ phát triển phần mềm và API để tăng cường năng suất kỹ thuật.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhắm vào các kỹ sư ML trung cấp đến cao cấp, đội ngũ công cụ phát triển phần mềm, và SREs mong muốn thiết kế, thực hiện, và tối ưu hóa các đại lý lập trình bằng Devstral.

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

• Cài đặt và cấu hình Devstral cho việc phát triển đại lý lập trình.
• Thiết kế các quy trình hoạt động cho việc khám phá và sửa đổi mã nguồn.
• Tích hợp các đại lý lập trình với công cụ phát triển phần mềm và API.
• Thực hiện các thực hành tốt nhất để triển khai an toàn và hiệu quả các đại lý.

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 chọn 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, trực tuyến hoặc tại chỗ này được thiết kế dành cho những chuyên gia cấp sơ cấp muốn hiểu cách các AI agents hoạt động và xây dựng hệ thống chatbot tương tác của riêng họ.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên lý cơ bản của AI agents và ứng dụng của chúng.
• Khám phá các nguyên tắc của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
• Thiết kế luồng trò chuyện cho chatbot.
• Phát triển một chatbot hoạt động bằng Python và các công cụ liên quan.
• Triển khai chatbot để tương tác với người dùng thực tế.

Google Antigravity là một nền tảng phát triển tập trung vào đại lý, được sử dụng để điều phối, giám sát và phối hợp các quy trình làm việc dựa trên AI.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào những chuyên gia có trình độ trung cấp mong muốn thiết kế, quản lý và tối ưu hóa các quy trình làm việc đa đại lý trong Google Antigravity.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ nắm được các kỹ năng để:

• Cấu hình trách nhiệm của đại lý và các đường ống điều phối trong giao diện Manager.
• Tạo và giải thích các sản phẩm trung gian Antigravity, bao gồm danh sách công việc, kế hoạch, nhật ký và bản ghi trình duyệt.
• Thực hiện các chiến lược xác minh để đảm bảo các hành động của đại lý luôn minh bạch và có thể kiểm toán.
• Tối ưu hóa sự hợp tác đa đại lý cho các công việc phát triển và vận hành phức tạp.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng hướng dẫn và minh họa thực tế.
• Bài tập dựa trên tình huống tập trung vào các thách thức quy trình làm việc thực tế.
• Thử nghiệm thực tế trong không gian làm việc Antigravity trực tiếp.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Nếu bạn cần một phiên bản tùy chỉnh của khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để thảo luận các lựa chọn tùy chỉnh.

Đây là khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở mức độ cơ bản, mong muốn hiểu và tạo ra các AI agents đơn giản cho các ứng dụng thực tế.

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

• Hiểu các khái niệm cơ bản của AI agents.
• Xác định các loại AI agents khác nhau và ứng dụng của chúng.
• Thiết kế và triển khai các AI agents cơ bản cho các nhiệm vụ thực tế.
• Khám phá các công cụ và khung công nghệ để xây dựng AI agents.

Antigravity là một nền tảng phát triển được thiết kế để xây dựng các ứng dụng đặt AI làm trung tâm.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các nhà phát triển ở mức độ trung cấp muốn tạo ra các ứng dụng thực tế sử dụng các đại lý tự động hóa trong môi trường Antigravity.

Sau khi hoàn thành khóa học, người tham gia sẽ được trang bị để:

• Phát triển các ứng dụng dựa trên các đại lý tự động và phối hợp.
• Sử dụng IDE, trình soạn thảo, terminal và trình duyệt của Antigravity cho quá trình phát triển từ đầu đến cuối.
• Quản lý các quy trình làm việc đa đại lý bằng Agent Manager.
• Tích hợp khả năng của đại lý vào các hệ thống phần mềm cấp sản phẩm.

Định Dạng Khóa Học

• Các bài trình bày pha trộn với các ví dụ minh họa sâu sắc.
• Thực hành nhiều và các bài tập hướng dẫn.
• Công việc thực hiện bên trong môi trường Antigravity trực tiếp.

Tùy Chỉnh Khóa Học

• Để có nội dung được tùy chỉnh phù hợp với stack phát triển của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp một phiên bản tùy chỉnh của khóa học này.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở mức độ sơ cấp đến trung cấp và những chuyên gia về điện toán đám mây muốn sử dụng Alibaba Cloud để xây dựng các tác nhân AI có khả năng tự động hóa nhiệm vụ, trả lời câu hỏi và kết nối với các hệ thống kinh doanh.

Kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng: hiểu kiến trúc tác nhân AI trên Alibaba Cloud, xây dựng quy trình làm việc tác nhân đơn giản, kết nối tác nhân với kiến thức và công cụ của doanh nghiệp, triển khai và giám sát tác nhân trong môi trường đám mây.

Hội thảo thực hành nâng cao này được thiết kế dành cho các kỹ sư phần mềm, kiến trúc sư, trưởng nhóm kỹ thuật, quản lý kỹ thuật và các nhóm giao hàng, nhằm mục tiêu giúp họ hiểu rõ cách Trí tuệ Nhân tạo (AI) có thể tăng tốc toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm, từ phân tích yêu cầu đến việc tạo ra mã nguồn sẵn sàng cho môi trường sản xuất.

Khóa đào tạo trực quan do giảng viên đứng lớp tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà phát triển và chuyên gia kỹ thuật ở mức độ sơ cấp / trung cấp / cao cấp muốn sử dụng Microsoft Azure để xây dựng, kiểm thử và triển khai các đại lý AI cho các ứng dụng doanh nghiệp.

By the end of this training, participants will be able to: understand AI agent architecture on Azure, create and configure a working agent, connect agents to business knowledge sources, evaluate and prepare agents for deployment.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm mục tiêu các kiến trúc sư giải pháp cấp trung, kỹ sư AI, lập trình viên và các nhóm sản phẩm kỹ thuật mong muốn sử dụng Tencent ADP để xây dựng các tác nhân AI doanh nghiệp với RAG, tự động hóa quy trình làm việc và các rào chắn vận hành.

Sau khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng: thiết kế các tác nhân dựa trên ADP, tạo các đường ống kiến thức, điều phối các quy trình làm việc và mẫu đa tác nhân, cũng như áp dụng các rào chắn sản xuất.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ cơ bản, trung cấp và nâng cao, cũng như những chuyên gia kỹ thuật mong muốn sử dụng Google Cloud để xây dựng các tác nhân AI có khả năng tự động hóa nhiệm vụ, sử dụng công cụ và làm việc với dữ liệu kinh doanh.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có khả năng: giải thích các khái niệm về tác nhân AI, xây dựng tác nhân với Vertex AI, kết nối tác nhân với các công cụ và dữ liệu bên ngoài, cũng như triển khai tác nhân cho các trường hợp sử dụng kinh doanh.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho người dùng kinh doanh, các đội vận hành và các chuyên gia kỹ thuật mong muốn sử dụng Hermes Agent để tự động hóa công việc, tạo ra các quy trình do AI điều khiển có thể tái sử dụng và nâng cao năng suất của nhóm.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, học viên sẽ có khả năng: giải thích các kiến thức cơ bản về Hermes Agent, thiết lập và sử dụng các tính năng cốt lõi, xây dựng các quy trình làm việc thực tế và áp dụng các phương pháp vận hành tốt.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm đến các nhà phát triển mong muốn sử dụng Hermes Agent để thiết kế và vận hành các quy trình làm việc AI cục bộ an toàn cho việc hỗ trợ mã hóa.

Khi kết thúc khóa đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng: giải thích các khái niệm của Hermes Agent, thiết lập môi trường agent cục bộ an toàn, xây dựng các quy trình làm việc lập trình thực tế và áp dụng các biện pháp kiểm soát an toàn và quản trị.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhóm kỹ thuật muốn sử dụng Ollama và các mô hình mã nguồn mở để xây dựng và vận hành các giải pháp AI tác nhân riêng tư trên cơ sở hạ tầng nội bộ.

Khi kết thúc khóa đào tạo, học viên sẽ có khả năng: cài đặt và cấu hình Ollama, đánh giá và chạy các mô hình mã nguồn mở cục bộ, tạo các quy trình tác nhân đơn giản và dựa trên truy xuất, đồng thời áp dụng các biện pháp kiểm soát bảo mật và quản trị cho các môi trường có quy định.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Ho Chi Minh City (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 Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các lập trình viên và đội ngũ kỹ thuật ở trình độ từ cơ bản đến trung cấp, những người muốn sử dụng OpenAI APIs để xây dựng các tác nhân AI có khả năng lập luận, sử dụng công cụ và hoàn thành các tác vụ đa bước.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng: thiết kế quy trình làm việc của tác nhân, kết nối công cụ và dữ liệu bên ngoài, quản lý ngữ cảnh và phản hồi, cũng như kiểm thử tác nhân cho các mục đích kinh doanh.

Khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn này tại Ho Chi Minh City (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho các nhà phát triển và chuyên gia kỹ thuật ở trình độ trung cấp / nâng cao, những người muốn sử dụng OpenClaw để xây dựng và chạy các đại lý AI thực tế tự động hóa công việc thông qua trò chuyện và tích hợp công cụ.

Đến cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể: cài đặt và cấu hình OpenClaw, kết nối một nhà cung cấp LLM, sử dụng và thích ứng các kỹ năng cho tự động hóa, và áp dụng các biện pháp bảo mật cơ bản và kiểm soát hoạt động.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Ho Chi Minh City (tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm đến các nhà phát triển mong muốn sử dụng Pi Coding Agent để tạo mã, xem xét các thay đổi và tối ưu hóa các quy trình làm việc phát triển dựa trên dòng lệnh.

Kết thúc khóa đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng: giải thích các khái niệm về Pi Coding Agent, thiết lập và sử dụng công cụ hiệu quả, áp dụng vào các tác vụ lập trình thực tế và xây dựng các quy trình làm việc nhóm an toàn.