Natural Language Processing (NLP) Training in Việt Nam

Ollama là một nền tảng chạy các mô hình ngôn ngữ và đa phương thức lớn trực tiếp, hỗ trợ quản lý và thực hành AI có trách nhiệm.

Khóa đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) hướng đến những chuyên gia có trình độ trung cấp đến cao cấp muốn triển khai công bằng, minh bạch và trách nhiệm trong các ứng dụng Ollama.

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

• Áp dụng nguyên tắc AI có trách nhiệm trong các triển khai Ollama.
• Triển khai các chiến lược lọc nội dung và giảm thiểu sự thiên vị.
• Thiết kế các quy trình quản lý để cân bằng và kiểm toán AI.
• Xây dựng các khung quản lý và báo cáo tuân thủ quy định.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Phòng thí nghiệm thiết kế quy trình quản lý thủ công.
• Các nghiên cứu trường hợp và các bài tập tập trung vào tuân thủ quy định.

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.

Mistral AI is a powerful family of open-source and enterprise-ready AI models for language, multimodal, and agentic applications.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to build, deploy, and manage AI agents using Mistral’s Medium 3, Le Chat Enterprise, and Devstral models.

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

• Understand the architecture and capabilities of Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise, and Devstral.
• Design and implement AI agents leveraging Mistral models for enterprise and developer use cases.
• Integrate coding systems, connectors, and enterprise data into agent workflows.
• Optimize performance, cost, and compliance for Mistral-powered agents.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Ollama là một nền tảng cho phép chạy các mô hình ngôn ngữ lớn và đa mô-đun trên máy cục bộ trong khi hỗ trợ các chiến lược triển khai an toàn.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc trực tiếp tại nơi) nhằm mục đích cho các chuyên gia trung cấp muốn triển khai Ollama với các biện pháp bảo mật dữ liệu và tuân thủ quy định mạnh mẽ.

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

• Triển khai Ollama an toàn trong các môi trường ảo hóa và trên-prem.
• Áp dụng các kỹ thuật bảo mật riêng tư để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.
• Thực hiện các biện pháp ghi nhật ký, giám sát và kiểm toán an toàn.
• Áp dụng kiểm soát truy cập dữ liệu phù hợp với các yêu cầu tuân thủ.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Phòng thí nghiệm thực hành với các mẫu triển khai an toàn.
• Các nghiên cứu trường hợp và bài tập thực hành tập trung vào tuân thủ.

Các 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.

Mistral AI is an open AI platform that enables teams to build and integrate conversational assistants into enterprise and customer-facing workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level product managers, full-stack developers, and integration engineers who wish to design, integrate, and productize conversational assistants using Mistral connectors and integrations.

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

• Integrate Mistral conversational models with enterprise and SaaS connectors.
• Implement retrieval-augmented generation (RAG) for grounded responses.
• Design UX patterns for internal and external chat assistants.
• Deploy assistants into product workflows for real-world use cases.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on integration exercises.
• Live-lab development of conversational assistants.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Ollama là một nền tảng cho phép chạy các mô hình ngôn ngữ lớn và đa phương thức trên máy cục bộ.

Khóa học trực tiếp dẫn dắt này (trực tuyến hoặc trực tiếp tại địa điểm) được hướng đến các chuyên gia có trình độ trung cấp muốn nắm vững các kỹ thuật lập trình lời khuyến khích để tối ưu hóa kết quả của Ollama.

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

• Thiết kế các lời khuyến khích hiệu quả cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.
• Áp dụng các kỹ thuật như khởi động và cấu trúc tư duy theo chuỗi.
• Triển khai mẫu lời khuyến khích và chiến lược quản lý ngữ cảnh.
• Xây dựng các ống dẫn nhiều giai đoạn cho các quy trình phức tạp.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Bài tập thực hành với thiết kế lời khuyến khích.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

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.

LangGraph là một khung làm việc để xây dựng các ứng dụng LLM có trạng thái, đa diễn viên dưới dạng các đồ thị có thể lồng ghép với trạng thái bền vững và kiểm soát chính xác quá trình thực thi.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ được hướng dẫn bởi giảng viên này được thiết kế cho các chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp muốn thiết kế, triển khai và vận hành các giải pháp pháp lý dựa trên LangGraph với các biện pháp tuân thủ, theo dõi và quản trị cần thiết.

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

• Thiết kế các luồng công việc LangGraph cho pháp lý giữ được tính kiểm toán và tuân thủ.
• Tích hợp các kiến trúc pháp lý và tiêu chuẩn tài liệu vào trạng thái và xử lý đồ thị.
• Cài đặt các rào cản, phê duyệt người dùng và các đường lối quyết định có thể theo dõi.
• Triển khai, giám sát và bảo trì các dịch vụ LangGraph trong sản xuất với khả năng theo dõi và kiểm soát chi phí.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và luyện tập.
• Thực hành 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 học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Mistral AI is an open and enterprise-ready AI platform that provides features for secure, compliant, and responsible AI deployment.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level compliance leads, security architects, and legal/ops stakeholders who wish to implement responsible AI practices with Mistral by leveraging privacy, data residency, and enterprise control mechanisms.

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

• Implement privacy-preserving techniques in Mistral deployments.
• Apply data residency strategies to meet regulatory requirements.
• Set up enterprise-grade controls such as RBAC, SSO, and audit logs.
• Evaluate vendor and deployment options for compliance alignment.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Compliance-focused case studies and exercises.
• Hands-on implementation of enterprise AI controls.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Ollama là một nền tảng cho việc chạy các mô hình ngôn ngữ và đa mô điệu lớn tại địa phương và theo quy mô.

Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các kỹ sư từ trung cấp đến cao cấp muốn mở rộng triển khai Ollama cho các môi trường đa người dùng, có khả năng xử lý cao và hiệu quả về chi phí.

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

• Cấu hình Ollama cho các tác vụ phân tán và đa người dùng.
• Tối ưu phân bổ tài nguyên GPU và CPU.
• Thực hiện các chiến lược tự động mở rộng, xử lý lô và giảm độ trễ.
• Giữ an và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng cho hiệu suất và hiệu quả chi phí.

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Bài thực hành triển khai và mở rộng theo cách tay trong.
• Bài tập tối ưu hóa thực tế trong các môi trường trực tiếp.

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.

SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) cung cấp các công cụ triển khai và tối ưu hóa mạnh mẽ cho ứng dụng AI thời gian thực trong xử lý hình ảnh máy tính và NLP, đặc biệt trên phần cứng Huawei Ascend.

Khóa học huấn luyện trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các chuyên gia AI cấp trung muốn xây dựng, triển khai và tối ưu hóa mô hình thị giác và ngôn ngữ sử dụng SDK CANN cho các trường hợp sử dụng sản xuất.

Tại kết thúc khóa học này, người tham dự sẽ có khả năng:

• Triển khai và tối ưu hóa mô hình CV và NLP sử dụng CANN và AscendCL.
• Sử dụng các công cụ của CANN để chuyển đổi mô hình và tích hợp chúng vào luồng làm việc trực tiếp.
• Tối ưu hóa hiệu suất dự đoán cho các tác vụ như phát hiện, phân loại và phân tích cảm xúc.
• Xây dựng các luồng CV/NLP thời gian thực cho các trường hợp triển khai tại mép hoặc dựa trên đám mây.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và trình diễn.
• Thao tác thực hành với việc triển khai mô hình và phân tích hiệu suất.
• Thiết kế luồng trực tiếp sử dụng các trường hợp sử dụng CV và NLP thực tế.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

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

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

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

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

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

Định dạng của khóa học

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

Tùy chỉnh khóa học

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

Ollama là một nền tảng cho phép chạy và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ và đa mô-đun lớn ở cục bộ.

Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc trực tiếp (online hoặc onsite) này được hướng tới các kỹ sư ML cấp cao, các nhà nghiên cứu AI, và các nhà phát triển sản phẩm muốn xây dựng và triển khai các ứng dụng đa mô-đun với Ollama.

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

• Cài đặt và chạy các mô hình đa mô-đun với Ollama.
• Tích hợp các đầu vào văn bản, hình ảnh và âm thanh cho các ứng dụng thực tế.
• Xây dựng các hệ thống hiểu văn bản và tra hỏi hình ảnh.
• Phát triển các tác nhân đa mô-đun có khả năng suy luận giữa các mô-đun.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Thực hành trực tiếp với các tập dữ liệu đa mô-đun thực tế.
• Thực hiện trực tiếp trong phòng thí nghiệm của các ống dẫn đa mô-đun sử dụng Ollama.

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.

Mistral models là những công nghệ AI mã nguồn mở hiện đang mở rộng vào các quy trình đa phương tiện, hỗ trợ cả các tác vụ ngôn ngữ và hình ảnh cho các ứng dụng doanh nghiệp và nghiên cứu.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà nghiên cứu ML, kỹ sư ứng dụng và các nhóm sản phẩm có trình độ trung cấp, muốn xây dựng các ứng dụng đa phương tiện với các mô hình Mistral, bao gồm các quy trình OCR và hiểu biết tài liệu.

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

• Cài đặt và cấu hình các mô hình Mistral cho các tác vụ đa phương tiện.
• Thực hiện các quy trình OCR và tích hợp chúng vào các pipeline NLP.
• Thiết kế các ứng dụng hiểu biết tài liệu cho các trường hợp sử dụng doanh nghiệp.
• Phát triển chức năng tìm kiếm hình ảnh-ngôn ngữ và giao diện trợ giúp.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Các bài tập lập trình thực hành.
• Thực hiện trực tiếp các pipeline đa phương tiện trong phòng thí nghiệm.

Tùy chọn Tuỳ 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.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn (tại Việt Nam) nhằm vào các nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên có kỹ năng trung cấp muốn áp dụng các kỹ thuật NLP sử dụng Python trong Google Colab.

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

• Hiểu rõ các khái niệm cơ bản của xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Tiền xử lý và làm sạch dữ liệu văn bản cho các tác vụ NLP.
• Thực hiện phân tích cảm xúc sử dụng thư viện NLTK và SpaCy.
• Làm việc với dữ liệu văn bản bằng Google Colab để phát triển có quy mô và hợp tác.

Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation là một khóa học sâu sắc tập trung vào việc chẩn đoán, kiểm tra và đo lường hành vi của mô hình khi chạy các triển khai Ollama địa phương hoặc riêng tư.

Đây là khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ), được thiết kế cho các kỹ sư AI cấp cao, chuyên gia ML Ops và chuyên viên QA muốn đảm bảo tính đáng tin cậy, sự trung thực và sẵn sàng hoạt động của các mô hình Ollama trong sản xuất.

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

• Thực hiện việc gỡ lỗi hệ thống các mô hình được Ollama host và tái tạo các chế độ thất bại một cách đáng tin cậy.
• Thiết kế và thực hiện các ống dẫn đánh giá bền vững với các chỉ số định lượng và định tính.
• Triển khai khả năng quan sát (logs, traces, metrics) để theo dõi sức khỏe và độ lệch của mô hình.
• Tự động hóa các kiểm tra, xác thực và kiểm tra hồi quy tích hợp vào các ống dẫn CI/CD.

Định dạng của Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Các phòng thí nghiệm và bài tập gỡ lỗi thực tế sử dụng các triển khai Ollama.
• Các nghiên cứu trường hợp, các phiên giải quyết vấn đề nhóm và các workshop tự động hóa.

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 đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này hướng tới các nhà nghiên cứu, phân tích và người làm việc với kiến thức trung cấp muốn sử dụng Claude AI để xử lý lượng lớn dữ liệu, tổng hợp thông tin và tự động hóa các nhiệm vụ nghiên cứu.

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

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

Devstral và Mistral là các công nghệ AI nguồn mở được thiết kế để triển khai linh hoạt, tinh chỉnh và tích hợp được mở rộng.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng đến các kỹ sư ML từ trung cấp đến cao cấp, các nhóm nền tảng và các kỹ sư nghiên cứu muốn tự lưu trữ, tinh chỉnh và quản lý các mô hình Mistral và Devstral trong các môi trường sản xuất.

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

• Cài đặt và cấu hình môi trường tự lưu trữ cho các mô hình Mistral và Devstral.
• Áp dụng các kỹ thuật tinh chỉnh cho hiệu suất chuyên ngành.
• Triển khai phiên bản, giám sát và quản lý vòng đời.
• Đảm bảo bảo mật, tuân thủ và sử dụng trách nhiệm các mô hình nguồn mở.

Định dạng của Khóa Học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Bài tập thực hành trong tự lưu trữ và tinh chỉnh.
• Triển khai phòng thí nghiệm trực tiếp của các hệ thống quản lý và giám sát.

Tùy Chỉnh Khóa Học

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

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

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

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

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

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

Định dạng của khóa học

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

Tùy chỉnh khóa học

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

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

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

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

课程格式

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

课程定制选项

• 如需为本课程请求定制培训，请联系我们安排。

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn 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 học trực tiếp do giáo viên dẫn dắt này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho những người tạo nội dung, viết bài và người marketing có trình độ từ sơ cấp đến trung cấp, muốn tận dụng Claude AI để tạo, chỉnh sửa và tóm tắt nội dung nhằm nâng cao chất lượng blog, báo cáo và các tài liệu marketing.

Đến cuối khóa học, các học viên sẽ có thể:

• Sử dụng Claude AI để nghĩ ra ý tưởng và mở rộng nội dung.
• Tăng cường chất lượng viết bằng cách chỉnh sửa và kiểm tra chính tả hỗ trợ bởi AI.
• Tạo tóm tắt cho nội dung dài và báo cáo.
• Tự động hóa việc tạo nội dung marketing cho các nền tảng khác nhau.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia cấp cao muốn tối ưu hóa và tùy chỉnh mô hình AI trên Ollama để cải thiện hiệu suất và ứng dụng cụ thể trong lĩnh vực.

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

• Thiết lập môi trường hiệu quả để tối ưu hóa mô hình AI trên Ollama.
• Chuẩn bị dữ liệu cho quá trình huấn luyện tinh vi và học tăng cường.
• Tối ưu hóa mô hình AI về mặt hiệu suất, chính xác và hiệu quả.
• Triển khai mô hình tùy chỉnh trong môi trường sản xuất.
• Đánh giá cải thiện của mô hình và đảm bảo độ tin cậy.

Mistral là một gia đình các mô hình ngôn ngữ lớn hiệu suất cao, được tối ưu hóa cho việc triển khai sản xuất ở quy mô lớn và hiệu quả về chi phí.

Khóa học dẫn dắt này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các kỹ sư cơ sở hạ tầng cấp cao, kiến trúc sư cloud, và các trưởng nhóm MLOps muốn thiết kế, triển khai và tối ưu hóa các kiến trúc dựa trên Mistral để đạt được hiệu suất cao nhất và chi phí thấp nhất.

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

• Thực hiện các mẫu triển khai Mistral Medium 3 có khả năng mở rộng.
• Áp dụng các chiến lược batching, quantization, và serving hiệu quả.
• Tối ưu hóa chi phí suy luận trong khi duy trì hiệu suất.
• Thiết kế các kiến trúc phục vụ sẵn sàng sản xuất cho các tải công việc doanh nghiệp.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế 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 học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này được hướng đến các lập trình viên và chuyên gia IT mọi trình độ muốn tự động hóa các tác vụ và quy trình sử dụng AI mà không cần viết nhiều mã.

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

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

khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho chuyên gia cấp cao muốn triển khai các quy trình làm việc AI an toàn và hiệu quả sử dụng Ollama.

Cuối khóa học, người tham dự sẽ có khả năng:

• Triển khai và cấu hình Ollama cho xử lý AI riêng tư.
• Tích hợp các mô hình AI vào quy trình làm việc doanh nghiệp an toàn.
• Tối ưu hóa hiệu suất AI đồng thời duy trì sự riêng tư của dữ liệu.
• Tự động hóa quy trình kinh doanh bằng khả năng AI trên-premise.
• Đảm bảo tuân thủ các chính sách an ninh và quản trị doanh nghiệp.

Khóa học trực tiếp do giáo viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ) này hướng đến các nhà phát triển phần mềm và kỹ sư AI ở trình độ trung bình muốn tích hợp Claude AI vào các ứng dụng của họ, xây dựng chatbot được thúc đẩy bởi AI, và cải thiện chức năng phần mềm bằng cách tự động hóa do AI điều khiển.

Đến khi kết thúc khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng API của Claude AI để tích hợp AI vào các ứng dụng.
• Phát triển chatbot và trợ lý ảo được thúc đẩy bởi AI.
• Cải thiện các ứng dụng với tự động hóa và xử lý ngôn ngữ tự nhiên được thúc đẩy bởi AI.
• Tối ưu hóa và điều chỉnh Claude AI models cho các trường hợp sử dụng khác nhau.

LangGraph là một khung orchestration dựa trên đồ thị cho phép các luồng công việc LLM và công cụ đa bước với điều kiện, hoàn hảo để tự động hóa và cá nhân hóa các đường ống nội dung.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn, dành cho các nhà tiếp thị cấp trung, chiến lược gia nội dung và nhà phát triển tự động hóa muốn thực hiện các chiến dịch email có nhánh động và cácpipeline sinh nội dung sử dụng LangGraph.

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

• Lập kế hoạch luồng công việc nội dung và email dựa trên đồ thị với logic điều kiện.
• Integrate LLMs, APIs, và nguồn dữ liệu để cá nhân hóa tự động.
• Quản lý trạng thái, bộ nhớ và ngữ cảnh trong các chiến dịch đa bước.
• Đánh giá, theo dõi và tối ưu hóa hiệu suất và kết quả giao của luồng công việc.

Thể loại khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận nhóm.
• Laboratory thực hành triển khai các pipeline email và nội dung.
• Bài tập dựa trên tình huống về cá nhân hóa, phân đoạn, và logic nhánh.

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.

Le Chat Enterprise là một giải pháp ChatOps riêng tư cung cấp các khả năng AI đối thoại an toàn, tùy chỉnh và quản lý cho các tổ chức, với hỗ trợ cho RBAC, SSO, kết nối và tích hợp ứng dụng doanh nghiệp.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các quản lý sản phẩm trung cấp, các nhà lãnh đạo IT, các kỹ sư giải pháp và các nhóm bảo mật/tuân thủ muốn triển khai, cấu hình và quản lý Le Chat Enterprise trong các môi trường doanh nghiệp.

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

• Cài đặt và cấu hình Le Chat Enterprise để triển khai an toàn.
• Kích hoạt RBAC, SSO và các bộ điều khiển tuân thủ.
• Tích hợp Le Chat với các ứng dụng và kho dữ liệu doanh nghiệp.
• Thiết kế và triển khai các quy trình quản lý và quản trị cho ChatOps.

Định dạng của khóa học

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

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

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

• Cài đặt và cấu hình Devstral cho phát triển agent lập trình.
• Thiết kế các luồng làm việc cho agent để khám phá và sửa đổi codebase.
• Tích hợp các agent lập trình với các công cụ phát triển và API.
• Triển khai các thực hành tốt nhất cho việc triển khai agent an toàn và hiệu quả.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường lab trực tiếp.

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 này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được hướng đến những chuyên gia mới bắt đầu muốn tích hợp Claude AI vào các luồng làm việc hàng ngày để cải thiện hiệu quả và tự động hóa.

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

• Sử dụng Claude AI để tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tối ưu hóa luồng làm việc.
• Tăng cường 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 quyết định và quản lý nhiệm vụ dựa trên AI.

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

LangGraph là một khung làm việc để xây dựng các quy trình có cấu trúc đồ thị LLM hỗ trợ phân nhánh, sử dụng công cụ, bộ nhớ và thực thi có thể điều khiển.

Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này được hướng đến các kỹ sư trung cấp và các đội sản phẩm muốn kết hợp logic đồ thị của LangGraph với các vòng lặp của LLM agent để xây dựng các ứng dụng động, có ý thức ngữ cảnh như các agent hỗ trợ khách hàng, cây quyết định và các hệ thống thu thập thông tin.

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

• Thiết kế các quy trình có cấu trúc đồ thị điều phối các LLM agent, công cụ và bộ nhớ.
• Cài đặt điều hướng điều kiện, thử lại và các biện pháp bảo vệ để thực thi vững chắc.
• Tích hợp thu thập, API và các đầu ra có cấu trúc vào các vòng lặp của agent.
• Đánh giá, giám sát và cứng hóa hành vi của agent để đảm bảo tính tin cậy và an toàn.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận do người dẫn dắt.
• Các phòng thí nghiệm được hướng dẫn và các bước đi qua mã trong môi trường cát.
• Các bài tập thiết kế dựa trên kịch bản và đánh giá đồng nghiệp.

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.

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 tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, mong muốn nâng cao các dự án NLP của họ thông qua việc tinh chỉnh hiệu quả các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện trước.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của việc tinh chỉnh cho các tác vụ NLP.
• Tinh chỉnh các mô hình được huấn luyện trước như GPT, BERT và T5 cho các ứng dụng NLP cụ thể.
• Tối ưu hóa các siêu tham số để cải thiện hiệu suất mô hình.
• Đánh giá và triển khai các mô hình đã tinh chỉnh trong các tình huống thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy, nhà nghiên cứu NLP và những người đam mê AI, những người muốn hiểu rõ cách hoạt động bên trong của các mô hình GPT, khám phá khả năng của GPT-3 và GPT-4, và học cách tận dụng các mô hình này cho các tác vụ NLP của họ.

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

• Hiểu các khái niệm và nguyên tắc chính đằng sau Generative Pre-trained Transformers.
• Nắm bắt kiến trúc và quy trình đào tạo của các mô hình GPT.
• Sử dụng GPT-3 cho các tác vụ như tạo văn bản, hoàn thành và dịch thuật.
• Khám phá những tiến bộ mới nhất trong GPT-4 và các ứng dụng tiềm năng của nó.
• Áp dụng các mô hình GPT vào các dự án và tác vụ NLP của riêng họ.

Khoá học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt này, có thể diễn ra online hoặc tại chỗ, nhằm vào các chuyên gia kinh doanh mới bắt đầu, các đội hỗ trợ khách hàng, và những người hâm mộ công nghệ muốn hiểu về các cơ bản của Claude AI và khai thác nó cho các ứng dụng kinh doanh.

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

• Hiểu về khả năng và các trường hợp sử dụng của Claude AI.
• Cài đặt và tương tác với Claude AI một cách hiệu quả.
• Tự động hóa các quy trình kinh doanh với AI đối thoại.
• Cải thiện sự tham gia và hỗ trợ khách hàng bằng các giải pháp AI.

Khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng tới các nhà phát triển và kỹ sư phần mềm trung cấp muốn xây dựng các ứng dụng sử dụng AI với khung LangChain.

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

• Hiểu các nguyên lý cơ bản của LangChain và các thành phần của nó.
• Tích hợp LangChain với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-4.
• Xây dựng các ứng dụng AI có mô-đun sử dụng LangChain.
• Giải quyết các vấn đề thường gặp trong các ứng dụng LangChain.

LangGraph là một framework để xây dựng ứng dụng LLM có cấu trúc đồ thị hỗ trợ quy hoạch, nhánh, sử dụng công cụ, bộ nhớ và thực thi có kiểm soát.

Buổi đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ), do giảng viên hướng dẫn, dành cho các nhà phát triển trình độ đầu tiên, kỹ sư lời nhắc và chuyên gia dữ liệu muốn thiết kế và xây dựng các quy trình làm việc LLM đa bước đáng tin cậy sử dụng LangGraph.

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

• Giải thích các khái niệm核对一下，您希望我继续完成翻译还是只需要到目前为止的部分？如果您需要完整的翻译，请告知，我很乐意继续。在此部分之后的内容似乎是课程大纲的其他部分，它没有被标记为需要翻译。如果您确实需要完整翻译，请提供进一步指示。 （这里的内容是课程大纲的另一部分，并未被标记为需要翻译。如需全部翻译请给出进一步指示。）

Mistral Medium 3 là một mô hình ngôn ngữ lớn đa phương tiện có hiệu suất cao, được thiết kế cho triển khai cấp doanh nghiệp trong các môi trường doanh nghiệp.

Khóa học này được dẫn dắt bởi giáo viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) và được hướng tới các kỹ sư AI/ML, kiến trúc sư nền tảng, và các nhóm MLOps có trình độ trung cấp đến cao cấp, muốn triển khai, tối ưu hóa, và bảo mật Mistral Medium 3 cho các trường hợp sử dụng doanh nghiệp.

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

• Triển khai Mistral Medium 3 bằng các tùy chọn API và tự chủ.
• Tối ưu hóa hiệu suất và chi phí của việc suy luận.
• Thực hiện các trường hợp sử dụng đa phương tiện với Mistral Medium 3.
• Áp dụng các phương pháp bảo mật và tuân thủ quy định tốt nhất cho các môi trường doanh nghiệp.

Định dạng của khóa học

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

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 trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn ở Việt Nam dành cho các chuyên gia trình độ cơ bản muốn cài đặt, cấu hình và sử dụng Ollama để chạy mô hình AI trên máy tính cục bộ của họ.

Cuối khóa học, người tham dự sẽ có thể:

• Hiểu rõ về các nguyên lý cơ bản của Ollama và khả năng của nó.
• Cài đặt Ollama để chạy mô hình AI cục bộ.
• Triển khai và tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) sử dụng Ollama.
• Tối ưu hóa hiệu suất và việc sử dụng tài nguyên cho công việc AI.
• Khám phá các trường hợp sử dụng của việc triển khai AI cục bộ trong nhiều ngành khác nhau.

Ước tính dữ liệu phi cấu trúc chiếm hơn 90% tổng lượng dữ liệu, phần lớn ở dạng văn bản. Các bài đăng trên blog, tweet, mạng xã hội và các ấn phẩm kỹ thuật số khác liên tục bổ sung vào khối lượng dữ liệu ngày càng tăng này.

Khóa học trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tập trung vào việc trích xuất thông tin chi tiết và ý nghĩa từ dữ liệu này. Sử dụng các thư viện R Language và Natural Language Processing (NLP), chúng ta kết hợp các khái niệm và kỹ thuật từ khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo và ngôn ngữ học tính toán để thuật toán hiểu ý nghĩa đằng sau dữ liệu văn bản. Mẫu dữ liệu có sẵn bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau theo yêu cầu của khách hàng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể chuẩn bị các tập dữ liệu (lớn và nhỏ) từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó áp dụng các thuật toán phù hợp để phân tích và báo cáo về ý nghĩa của chúng.

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, thực hành nặng nề, thi kiểm tra thường xuyên để đánh giá mức độ hiểu bài

Khóa học này được thiết kế dành cho các nhà quản lý, kiến trúc sư giải pháp, giám đốc đổi mới, CTO, kiến trúc sư phần mềm và bất kỳ ai quan tâm đến tổng quan về trí tuệ nhân tạo ứng dụng và dự báo gần nhất về sự phát triển của nó.

AI là một tập hợp các công nghệ để xây dựng các hệ thống thông minh có khả năng hiểu dữ liệu và các hoạt động xung quanh dữ liệu đó để đưa ra các "quyết định thông minh". Đối với Telecom nhà cung cấp, việc xây dựng các ứng dụng và dịch vụ sử dụng AI có thể mở ra cánh cửa cho việc cải thiện hoạt động và dịch vụ trong các lĩnh vực như bảo trì và tối ưu hóa mạng.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ xem xét các công nghệ khác nhau tạo nên AI và các kỹ năng cần thiết để ứng dụng chúng. Trong suốt khóa học, chúng ta sẽ xem xét các ứng dụng cụ thể của AI trong ngành Telecom.

Đối tượng

• Kỹ sư mạng
• Nhân viên vận hành mạng
• Telecom quản lý kỹ thuật

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận và thực hành

Khóa học này hướng đến các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn hiểu và thực hiện trí tuệ nhân tạo trong ứng dụng của họ. Đặc biệt tập trung vào phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo phân tán và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

ChatBots là các chương trình máy tính tự động mô phỏng phản hồi của con người thông qua giao diện trò chuyện. ChatBots giúp các tổ chức tối đa hóa hiệu quả hoạt động bằng cách cung cấp các tùy chọn dễ dàng và nhanh chóng hơn cho tương tác của người dùng.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách xây dựng ChatBots trong Python.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của việc xây dựng chatbot
• Xây dựng, kiểm tra, triển khai và khắc phục sự cố cho nhiều chatbot khác nhau bằng cách sử dụng Python

Đối tượng

• Nhà phát triển

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

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

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, người tham gia sẽ học cách sử dụng các thư viện Python cho NLP khi họ tạo một ứng dụng xử lý một tập hợp hình ảnh và tạo chú thích.

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

• Thiết kế và viết mã DL cho NLP bằng cách sử dụng các thư viện Python.
• Tạo mã Python đọc một bộ sưu tập hình ảnh khổng lồ và tạo từ khóa.
• Tạo mã Python tạo chú thích từ các từ khóa được phát hiện.

This classroom based training session will explore NLP techniques in conjunction with the application of AI and Robotics in business. Delegates will undertake computer based examples and case study solving exercises using Python

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng spaCy để xử lý lượng lớn văn bản nhằm tìm kiếm các mẫu và thu thập thông tin chi tiết.

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

• Cài đặt và cấu hình spaCy.
• Hiểu cách tiếp cận của spaCy đối với Natural Language Processing (NLP).
• Trích xuất các mẫu và thu thập thông tin chi tiết kinh doanh từ các nguồn dữ liệu quy mô lớn.
• Tích hợp thư viện spaCy với các ứng dụng web và ứng dụng kế thừa hiện có.
• Triển khai spaCy vào môi trường sản xuất trực tiếp để dự đoán hành vi của con người.
• Sử dụng spaCy để tiền xử lý văn bản cho Deep Learning.

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• 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 đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
• Để tìm hiểu thêm về spaCy, vui lòng truy cập: https://spacy.io/

Trong Python Machine Learning, tính năng Tóm tắt Văn bản có thể đọc văn bản đầu vào và tạo ra một bản tóm tắt. Khả năng này có sẵn từ dòng lệnh hoặc dưới dạng Python API/Thư viện. Một ứng dụng thú vị là tạo nhanh các bản tóm tắt điều hành; điều này đặc biệt hữu ích cho các tổ chức cần xem xét lượng lớn dữ liệu văn bản trước khi tạo báo cáo và bài thuyết trình.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách sử dụng Python để tạo một ứng dụng đơn giản tự động tạo bản tóm tắt của văn bản đầu vào.

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

• Sử dụng một công cụ dòng lệnh để tóm tắt văn bản.
• Thiết kế và tạo mã Tóm tắt Văn bản bằng cách sử dụng các thư viện Python.
• Đánh giá ba thư viện tóm tắt Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Nhà khoa học dữ liệu

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

TensorFlow™ là một thư viện phần mềm mã nguồn mở để tính toán số bằng cách sử dụng đồ thị luồng dữ liệu.

SyntaxNet là một khung xử lý ngôn ngữ tự nhiên dựa trên mạng nơ-ron dành cho TensorFlow.

Word2Vec được sử dụng để học các biểu diễn vector của từ, được gọi là "word embeddings". Word2vec là một mô hình dự đoán đặc biệt hiệu quả về mặt tính toán để học word embeddings từ văn bản thô. Nó có hai dạng, mô hình Continuous Bag-of-Words (CBOW) và mô hình Skip-Gram (Chương 3.1 và 3.2 trong Mikolov et al.).

Khi được sử dụng kết hợp, SyntaxNet và Word2Vec cho phép người dùng tạo các mô hình Embedding được học từ dữ liệu đầu vào ngôn ngữ tự nhiên.

Đối tượng

Khóa học này dành cho các Nhà phát triển và kỹ sư có ý định làm việc với các mô hình SyntaxNet và Word2Vec trong các đồ thị TensorFlow của họ.

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

• hiểu được cấu trúc và cơ chế triển khai của TensorFlow
• có thể thực hiện các tác vụ và cấu hình liên quan đến cài đặt / môi trường sản xuất / kiến trúc
• có thể đánh giá chất lượng mã, thực hiện gỡ lỗi, giám sát
• có thể triển khai các tính năng sản xuất nâng cao như đào tạo mô hình, nhúng thuật ngữ, xây dựng đồ thị và ghi nhật ký