AI Agents Đào tạo tại Việt Nam

Khóa học trực tiếp do giáo viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư AI cấp cao, nhà phát triển robot và chuyên gia tự động hóa muốn sử dụng DeepSeek để xây dựng các agent AI thông minh và hệ thống tự động.

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

• Hiểu về kiến trúc và khả năng của các mô hình AI DeepSeek.
• Tích hợp DeepSeek vào các agent AI để đưa ra quyết định và tự động hóa.
• Áp dụng các kỹ thuật học tăng cường để huấn luyện các hệ thống tự động.
• Triển khai các agent tự động có AI trong các 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 Việt Nam (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 Việt Nam (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 Việt Nam (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.

Khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhằm vào các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và nhà phát triển AI ở trình độ trung cấp đến cao cấp, những người mong muốn triển khai các giải pháp chăm sóc sức khỏe dựa trên AI.

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

• Hiểu được vai trò của các đại diện AI trong chăm sóc sức khỏe và chẩn đoán.
• Phát triển mô hình AI cho phân tích hình ảnh y tế và chẩn đoán dự đoán.
• Tích hợp AI với hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) và quy trình làm việc lâm sàng.
• Đảm bảo tuân thủ các quy định về chăm sóc sức khỏe và thực hành AI có đạo đức.

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 Việt Nam (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 Việt Nam (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.

Amazon Bedrock AgentCore cung cấp nền tảng để thiết kế, điều phối và quản lý các hệ thống đa đại lý, cho phép hợp tác, chuyên môn hóa và các mẫu tự động hóa tiên tiến giữa nhiều thực thể được dẫn động bởi trí tuệ nhân tạo.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc trực tiếp) và được thiết kế cho các nhà thực hành cấp cao muốn thiết kế, triển khai và tối ưu hóa các hệ thống đa đại lý thế hệ tiếp theo bằng cách sử dụng các tính năng điều phối và quản lý của AgentCore.

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

• Hiểu các nguyên tắc và kiến trúc của các hệ thống đa đại lý.
• Thiết kế các chiến lược điều phối cho sự hợp tác giữa đại lý.
• Triển khai các giao thức giao tiếp và đàm phán giữa các đại lý.
• Triển khai các giải pháp đa đại lý có thể mở rộng, sẵn sàng cho doanh nghiệp bằng cách sử dụng AgentCore.

Định dạng của khóa học

• Giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Phòng thí nghiệm thực hành với các tính năng điều phối của AgentCore.
• Các nghiên cứu trường hợp về các ứng dụng đa đại lý của doanh nghiệp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

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

Khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (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.

AgentCore đơn giản hóa quá trình xây dựng, cải tiến và giám sát các agent AI quản lý đầy đủ bằng cách cung cấp một bộ dịch vụ thống nhất phù hợp cho việc triển khai theo quy mô.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia từ cấp độ sơ cấp đến trung cấp muốn có kinh nghiệm thực tế trong việc tạo ra các agent AI sẵn sàng sản xuất với AgentCore.

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

• Hiểu về các khả năng cốt lõi của AgentCore trong việc phát triển agent AI.
• Thiết kế và cấu hình các agent AI đơn giản bằng các dịch vụ quản lý.
• Tích hợp các quy trình làm việc để nâng cao chức năng của agent.
• Triển khai và giám sát các agent AI cho các môi trường sản xuất.

Định dạng của Khóa Học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Bài tập thực hành với các dịch vụ AgentCore.
• Các bài tập dẫn dắt từ khái niệm agent đến triển khai.

Tùy chọn Tùy Chỉnh Khóa Học

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

Mastra là một khung công cụ cung cấp các phương tiện có cấu trúc để đánh giá, debug và đảm bảo độ tin cậy của các đại lý AI hoạt động trong các quy trình phức tạp.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia có trình độ trung cấp, những người muốn kiểm tra nghiêm ngặt hành vi của đại lý, cải thiện độ tin cậy và triển khai quy trình đánh giá đo lường.

Cuối khóa học, người tham dự sẽ tự tin:

• Áp dụng các kỹ thuật debug để xác định và sửa chữa các vấn đề về hành vi của đại lý.
• Đánh giá các đại lý sử dụng các chỉ số, tiêu chuẩn và điểm chất lượng có cấu trúc.
• Triển khai công cụ và quy trình làm việc theo dõi độ tin cậy, sự sai lệch và ảo tưởng.
• Thiết kế các chiến lược QA đảm bảo hiệu suất đại lý nhất quán và dự đoán được.

Định dạng của Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Bài tập thực hành debug và đánh giá.
• Phân tích hành vi đại lý trực tiếp sử dụng các công cụ quan sát.

Tùy Chỉnh Khóa Học

• Có thể sắp xếp các kịch bản kiểm tra độ tin cậy tùy chỉnh và phương pháp QA cụ thể cho ngành theo yêu cầu.

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.

AgentCore cung cấp khả năng lưu trữ bộ nhớ, một trình thông dịch mã an toàn và một công cụ trình duyệt giúp các agent AI có thể cung cấp các trải nghiệm tương tác, động và nhận thức ngữ cảnh.

Khóa học này được dẫn dắt bởi giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) và được thiết kế cho các kỹ thuật viên trung cấp đến cao cấp muốn thiết kế và triển khai các agent AI có khả năng giữ trữ ngữ cảnh dài hạn, tính toán theo yêu cầu và tương tác trực tiếp với các giao diện web UI.

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

• Triển khai bộ nhớ AgentCore cho các luồng công việc có trạng thái, nhận thức ngữ cảnh.
• Tận dụng trình thông dịch mã an toàn cho các phép tính và biến đổi động.
• Tích hợp công cụ trình duyệt để lấy dữ liệu thời gian thực và tương tác với giao diện người dùng.
• Thiết kế các agent tương tác cho các trường hợp sử dụng phân tích, hỗ trợ khách hàng và nghiên cứu.

Định dạng của Khóa Học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Các bài tập thực hành với bộ nhớ và công cụ AgentCore.
• Các nghiên cứu trường hợp trong các tình huống phân tích, tự động hóa và hỗ trợ khách hàng.

Tùy chọn Tùy Chỉnh Khóa Học

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

Khóa học do giảng viên hướng dẫn này diễn ra tại Việt Nam (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 Việt Nam (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.

AgentCore cung cấp các tính năng bản đồ tính xác thực, khả năng quan sát và tuân thủ quy định giúp các tổ chức triển khai các AI agent theo cách đáp ứng trách nhiệm trong môi trường doanh nghiệp.

Khóa học này được dẫn dắt bởi giáo viên (trực tuyến hoặc tại địa phương) và hướng tới các nhà thực hành cấp cao muốn thiết kế và vận hành các hệ thống AI agent an toàn, có thể kiểm tra và tuân thủ quy định bằng cách sử dụng Amazon Bedrock AgentCore.

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

• Thực hiện các mô hình xác thực và cấp quyền cho các agent trong doanh nghiệp.
• Kích hoạt khả năng quan sát thông qua ghi nhật ký, chỉ số và theo dõi có cấu trúc.
• Áp dụng các biện pháp tuân thủ quy định để phù hợp với các khung quy định.
• Kiểm tra hoạt động của agent và duy trì các biện pháp kiểm soát bảo mật ở cấp độ phiên.

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Các phòng thí nghiệm thực hành với các công cụ bảo mật và giám sát AWS.
• Các nghiên cứu trường hợp trong các môi trường doanh nghiệp quy định.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

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

Mastra là một khung công tác cho phép tự động hóa quy trình phức tạp và phối hợp giữa nhiều đại lý AI hoạt động trong các hệ thống phân tán.

Đây là khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho những người thực hành ở mức trung cấp muốn thiết kế, điều phối và vận hành quy trình làm việc đa đại lý trên quy mô lớn.

Bằng cách hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có được các kỹ năng để:

• Thiết kế các quy trình làm việc phức tạp bằng khả năng điều phối của Mastra.
• Điều phối nhiều đại lý thực hiện các tác vụ đồng thời hoặc phụ thuộc nhau.
• Triển khai các công cụ giám sát và gỡ lỗi cho việc thực thi quy trình làm việc.
• Tối ưu hóa logic điều phối để đảm bảo độ tin cậy, băng thông và hiệu suất tự động hóa.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Bài tập thiết kế và tự động hóa quy trình làm việc thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm containerized.

Tùy chỉnh khóa học

• Các kịch bản tự động hóa tùy chỉnh, tích hợp doanh nghiệp hoặc mô hình quy trình làm việc có thể được cung cấp theo yêu cầu.

AgentCore Runtime & Gateway là một cặp dịch vụ của AWS được thiết kế để đóng gói, triển khai và tiết lộ an toàn các AI agent với các tích hợp đơn giản với các hệ thống bên ngoài.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này hướng tới các đội kỹ thuật cấp trung muốn chuyển từ các nguyên mẫu agent sang sản xuất bằng cách nắm vững AgentCore Runtime để triển khai và Gateway để kết nối an toàn và tích hợp API.

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

• Cài đặt môi trường AgentCore Runtime và đóng gói agent để triển khai.
• Tiết lộ agent thông qua Gateway với các điểm cuối được xác thực, giới hạn tốc độ.
• Tích hợp các công cụ và API bên ngoài vào các luồng làm việc của agent bằng các hợp đồng ổn định.
• Cài đặt khả năng quan sát, ghi nhật ký và giám sát sử dụng cho hoạt động sản xuất.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Phòng thí nghiệm thực hành với các triển khai Runtime và tích hợp Gateway.
• Các bài tập thực tiễn tập trung vào tính đáng tin cậy, an ninh và triển khai.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

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

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.

Mastra là một framework vận hành được thiết kế để tối ưu hóa việc triển khai, mở rộng và quản lý vòng đời của các AI agents trong môi trường sản xuất.

Khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia kỹ thuật từ trình độ trung cấp đến nâng cao, những người cần vận hành hóa AI agents một cách tin cậy và hiệu quả trên các hệ thống sản xuất.

Sau khi hoàn thành khóa huấn luyện này, học viên sẽ được trang bị để:

• Triển khai AI agents dựa trên Mastra vào các môi trường sản xuất cấp độ cao.
• Mở rộng agents theo chiều ngang và chiều dọc bằng cách sử dụng các nguyên语素 của nền tảng gốc.
• Triển khai các pipeline giám sát để theo dõi hành vi và hiệu suất của agents.
• Tối ưu hóa cấu hình runtime để giảm độ trễ, chi phí và rủi ro vận hành.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Bài tập thực hành tập trung vào các kịch bản triển khai thực tế.
• Thực hiện live-lab sử dụng môi trường được chứa và quản lý.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Tùy chỉnh chủ đề, bài tập thực hành hoặc kịch bản cụ thể của ngành có sẵn theo yêu cầu.

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.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này hướng tới những chuyên gia mới bắt đầu muốn hiểu và tạo ra các agent AI đơn giản cho các ứng dụng thực tế.

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

• Hiểu các khái niệm cơ bản về agent AI.
• Nhận diện các loại agent AI khác nhau và các ứng dụng của chúng.
• Thiết kế và triển khai các agent AI cơ bản cho các nhiệm vụ thực tế.
• Khám phá các công cụ và khung架構 để xây dựng agent AI.

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.

Amazon Bedrock AgentCore là một khung nền tảng doanh nghiệp cho việc xây dựng, triển khai và mở rộng các agent AI với hỗ trợ tích hợp cho bộ nhớ, khả năng theo dõi và quản lý danh tính an toàn.

Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) này được thiết kế cho các kỹ sư và kiến trúc sư có trình độ từ trung cấp đến cao cấp, muốn thiết kế, bảo mật và vận hành các hệ thống AI dựa trên agent bằng AWS Bedrock AgentCore.

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

• Hiểu về kiến trúc và các thành phần của AgentCore.
• Triển khai và quản lý các agent AI bằng Runtime và Gateway.
• Triển khai bộ nhớ liên tục và tương tác trạng thái.
• Áp dụng các biện pháp kiểm soát danh tính, khả năng theo dõi và tuân thủ.
• Thiết kế các hệ thống đa agent cho các luồng công việc doanh nghiệp.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Các buổi thực hành lab với AWS bằng AgentCore.
• Các bài tập thực tế với các kịch bản triển khai và giám sát.

Tùy chỉnh Khóa học

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

Xây dựng Hệ thống Agent Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) với AutoGen là một khóa học thực hành tập trung vào việc phát triển hệ thống đa-agent bằng cách sử dụng khung AutoGen của Microsoft cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).

Khóa đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia AI và tự động hóa cấp trung muốn thiết kế, triển khai và orchestrate hệ thống đa-agent bằng cách sử dụng AutoGen với Python và LLMs.

Tại cuối khóa học này, người tham dự sẽ có thể:

• Thiết kế kiến trúc đa-agent bằng cách sử dụng khung AutoGen.
• Cấu hình vai trò, khả năng và hành vi phối hợp của agent.
• Sử dụng gọi hàm và xử lý bộ nhớ cho tương tác giữa các agent.
• Xây dựng và kiểm thử luồng làm việc dựa trên LLM của Python cho các trường hợp sử dụng thực tế.

Định dạng khóa học

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

Tùy chọn Tùy chỉnh khóa học

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

Khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhắm đến các lập trình viên phần mềm và đội ngũ kỹ thuật ở mức trung cấp, những người muốn xây dựng các hệ thống AI có khả năng mở rộng và quan sát được bằng Mastra.

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

• Hiểu kiến trúc của Mastra và cách nó tích hợp với LLMs và API bên ngoài.
• Thiết kế và triển khai AI agents và workflows bằng TypeScript.
• Sử dụng các công cụ quan sát và bộ nhớ của Mastra để giám sát và cải thiện hiệu suất agent.
• Triển khai các ứng dụng AI sẵn sàng cho sản xuất, tận dụng các tính năng của framework Mastra.

Chương trình huấn luyện 1 ngày này, được thiết kế cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và những người yêu thích AI, sẽ giúp bạn hiểu và tận dụng sức mạnh của hệ thống AI đại diện sử dụng AutoGen v0.4.

Qua sự kết hợp giữa các bài tập thực hành và minh họa thực tế, bạn sẽ học cách xây dựng, quản lý và triển khai các ứng dụng đa đại lý được hỗ trợ bởi Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs).

Tới cuối khóa học, bạn sẽ có nền tảng vững chắc về kiến trúc nhiều lớp của AutoGen, thành thạo giao tiếp đồng thời giữa các đại lý và khám phá các trường hợp sử dụng thực tế và phương pháp tốt nhất để phát triển các ứng dụng LLM thông minh và có khả năng mở rộng.