Online Large Language Models (LLMs) Training in Việt Nam

Khóa đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm vào các chuyên gia quản lý cấp cao muốn hiểu về những gì là LLMs, khám phá ảnh hưởng tiềm năng của chúng đối với hoạt động kinh doanh và đánh giá việc sử dụng thực tế của các công cụ AI như ChatGPT, Copilot của Microsoft hoặc Grok cho các tác vụ thực tế như tạo nội dung, tổng hợp dữ liệu và hỗ trợ quyết định.

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

• Hiểu về những gì là LLMs và cách các công cụ như ChatGPT và Copilot hoạt động.
• Sử dụng kỹ thuật đặt câu hỏi để đạt được kết quả thực tế và đáng tin cậy từ LLMs.
• Đánh giá các trường hợp sử dụng thực tế như soạn thảo email, tổng hợp tài liệu và tự động hóa năng suất.
• Xác định cơ hội đầu tư và ứng dụng chiến lược cho việc tiếp nhận AI.

khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn (tại Việt Nam) nhằm vào các đội ngũ quản lý cấp cao muốn hiểu giá trị chiến lược của mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và công cụ AI trong doanh nghiệp. Học viên sẽ khám phá cách tích hợp những công cụ này vào quy trình làm việc cấp cao, soạn thảo lời nhắc tốt hơn, và đánh giá cơ hội tăng năng suất và ROI thông qua việc áp dụng AI.

Đến cuối khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:

• Hiểu cách mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) hoạt động và cách công cụ như ChatGPT và Copilot sử dụng chúng.
• Sử dụng giao tiếp dựa trên lời nhắc để tự động hóa và tăng tốc các tác vụ.
• Áp dụng công cụ AI vào những tình huống thực tế như soạn thảo email, tóm tắt báo cáo, và đánh giá thỏa thuận.
• Đánh giá lợi ích chiến lược, giới hạn và vấn đề về giấy phép khi áp dụng LLMs.

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

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

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

Khóa học trực tiếp dẫn dắt này, tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, nhằm vào những chuyên gia AI cấp trung, các chuyên gia phân tích kinh doanh, và những nhà lãnh đạo công nghệ muốn hiểu về nguyên tắc của AI sinh tạo và ứng dụng của LLMs trong môi trường kinh doanh. Các tham gia sẽ học về transformers, kỹ thuật xây dựng câu hỏi (prompt engineering), và các vấn đề đạo đức trong việc triển khai các mô hình này để giải quyết các vấn đề thực tế.

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

• Hiểu được các nguyên tắc cơ bản của AI sinh tạo và các mô hình ngôn ngữ lớn.
• Triển khai và điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn cho các ứng dụng kinh doanh cụ thể.
• Áp dụng các kỹ thuật xây dựng câu hỏi để đạt được kết quả tối ưu từ các mô hình.
• Nhận ra các vấn đề đạo đức và quản lý các rủi ro trong việc triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia và nhà đạo đức AI, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư, cũng như các nhà hoạch định chính sách và các bên liên quan mong muốn hiểu và điều hướng bối cảnh đạo đức của LLM.

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

• Xác định các vấn đề và thách thức về đạo đức liên quan đến LLM.
• Áp dụng các khuôn khổ và nguyên tắc đạo đức vào việc triển khai LLM.
• Đánh giá tác động xã hội của LLM và giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn.
• Phát triển các chiến lược cho sự phát triển và sử dụng AI có trách nhiệm.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia và nhà khoa học dữ liệu NLP trình độ trung cấp, người tạo nội dung và dịch giả, cũng như các doanh nghiệp toàn cầu muốn sử dụng LLM để dịch thuật ngôn ngữ và tạo nội dung đa ngôn ngữ.

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

• Hiểu các nguyên tắc học và dịch đa ngôn ngữ với LLM.
• Triển khai LLM để dịch nội dung giữa các ngôn ngữ khác nhau.
• Tạo và quản lý các tập dữ liệu đa ngôn ngữ để đào tạo LLM.
• Phát triển các chiến lược để duy trì tính nhất quán và chất lượng trong bản dịch.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích tài chính, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia đầu tư ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) để phân tích và dự đoán thị trường tài chính.

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

• Hiểu ứng dụng của LLM trong phân tích thị trường tài chính.
• Sử dụng LLM để xử lý tin tức, báo cáo và dữ liệu tài chính để có được những hiểu biết sâu sắc về thị trường.
• Phát triển các mô hình dự đoán cho giá cổ phiếu, xu hướng thị trường và các chỉ số kinh tế.
• Tích hợp những hiểu biết từ LLM vào quy trình ra quyết định đầu tư.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học và nhà nghiên cứu môi trường, nhà phân tích dữ liệu, các nhà hoạch định chính sách và những người ủng hộ môi trường ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) cho việc mô hình hóa và phân tích môi trường.

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

• Hiểu ứng dụng của LLM trong khoa học môi trường.
• Sử dụng LLM để phân tích và mô hình hóa dữ liệu môi trường.
• Giải thích kết quả đầu ra của LLM cho các đánh giá tác động môi trường.
• Truyền đạt kết quả một cách hiệu quả để thông báo cho chính sách và nỗ lực bảo tồn.

Khóa học trực tiếp dưới dạng trực tuyến hoặc tại chỗ này được hướng dẫn bởi giáo viên và dành cho các nhà phát triển VR và AR trung cấp, các nhà thiết kế game, và các kỹ sư AI muốn tích hợp LLMs vào các ứng dụng VR và AR để tạo ra các môi trường tương tác và phản hồi hơn.

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

• Hiểu vai trò của LLMs trong việc tạo ra các trải nghiệm VR và AR mang tính ảo hóa.
• Phát triển các ứng dụng VR và AR sử dụng LLMs để tạo ra các cuộc đối thoại tương tác và tạo nội dung.
• Tích hợp LLMs với các công cụ phát triển VR và AR để tăng cường sự tham gia của người dùng.
• Áp dụng các phương pháp tốt nhất để thiết kế các câu chuyện và tương tác được điều khiển bởi AI trong các không gian ảo.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và nhà phát triển phần mềm ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng Large Language Models (LLMs) vào dữ liệu đa phương thức cho các ứng dụng AI nâng cao.

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

• Hiểu các nguyên tắc của học đa phương thức với LLM.
• Triển khai LLM để xử lý và phân tích dữ liệu văn bản, hình ảnh và âm thanh.
• Phát triển các ứng dụng tận dụng ưu điểm của tích hợp dữ liệu đa phương thức.
• Đánh giá hiệu suất của hệ thống LLM đa phương thức.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia bảo mật thông tin và nhà khoa học dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng LLM để tăng cường các biện pháp bảo mật và thông tin tình báo về mối đe dọa.

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

• Hiểu rõ vai trò của LLM trong bảo mật thông tin.
• Triển khai LLM để phát hiện và phân tích mối đe dọa.
• Sử dụng LLM để tự động hóa và ứng phó với các vấn đề bảo mật.
• Tích hợp LLM với cơ sở hạ tầng bảo mật hiện có.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và chuyên viên phân tích kinh doanh ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để dự báo xu hướng và hành vi trong nhiều ngành khác nhau.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của LLMs và vai trò của chúng trong phân tích dự đoán.
• Triển khai LLMs để phân tích và dự báo dữ liệu trong nhiều ngành khác nhau.
• Đánh giá hiệu quả của các mô hình dự đoán bằng cách sử dụng LLMs.
• Tích hợp LLMs với các quy trình xử lý dữ liệu hiện có.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn có được sự hiểu biết toàn diện và các kỹ năng thực tế về cả Large Language Models (LLMs) và Reinforcement Learning (RL).

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

• Hiểu các thành phần và chức năng của mô hình transformer.
• Tối ưu hóa và tinh chỉnh LLM cho các tác vụ và ứng dụng cụ thể.
• Hiểu các nguyên tắc và phương pháp luận cốt lõi của học tăng cường.
• Tìm hiểu cách các kỹ thuật học tăng cường có thể nâng cao hiệu suất của LLM.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tạo nội dung, chuyên gia marketing và chuyên gia công nghệ giáo dục ở trình độ trung cấp, những người muốn khai thác sức mạnh của LLM để tạo ra nội dung chất lượng cao, đa dạng và hấp dẫn trong nhiều lĩnh vực.

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

• Hiểu rõ khả năng của LLM và ứng dụng của chúng trong việc tạo nội dung.
• Thiết lập và sử dụng LLM để tạo ra nhiều loại nội dung khác nhau.
• Áp dụng các phương pháp tốt nhất để tạo lời nhắc và tinh chỉnh LLM để tạo ra kết quả mong muốn.
• Đánh giá chất lượng nội dung do AI tạo ra và tinh chỉnh nó cho các đối tượng cụ thể.
• Khám phá các kỹ thuật nâng cao để tạo nội dung sáng tạo và đa phương thức với LLM.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà giáo dục, chuyên gia EdTech và nhà nghiên cứu với nhiều trình độ và chuyên môn khác nhau, những người muốn tận dụng LLM để tạo ra các trải nghiệm giáo dục cá nhân hóa.

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

• Hiểu kiến trúc và khả năng của LLM.
• Xác định các cơ hội cá nhân hóa trong nội dung giáo dục bằng cách sử dụng LLM.
• Thiết kế các nền tảng học tập thích ứng sử dụng LLM để cá nhân hóa nội dung.
• Triển khai các chiến lược dựa trên LLM để nâng cao sự tương tác và kết quả học tập của học sinh.
• Đánh giá hiệu quả của LLM trong môi trường giáo dục và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm vào đối tượng là các chuyên gia ML ở mức trung cấp và các nhà phát triển AI muốn tinh chỉnh và triển khai các mô hình có trọng số mở như LLaMA, Mistral, và Qwen cho các ứng dụng kinh doanh cụ thể hoặc nội bộ.

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

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

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển phần mềm và nhà khoa học dữ liệu ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn triển khai LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn) trong các hệ thống nhận dạng và tổng hợp giọng nói.

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

• Hiểu rõ vai trò của LLM trong các công nghệ giọng nói.
• Triển khai LLM để đạt được độ chính xác cao trong nhận dạng giọng nói và tạo ra giọng nói tổng hợp tự nhiên.
• Tích hợp LLM với các công cụ nhận dạng giọng nói và bộ tổng hợp giọng nói.
• Đánh giá và cải thiện hiệu suất của hệ thống giọng nói bằng cách sử dụng LLM.
• Cập nhật thông tin về các xu hướng hiện tại và hướng phát triển trong tương lai của các công nghệ giọng nói.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia hỗ trợ khách hàng và IT ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn triển khai LLM để tạo ra chatbot hỗ trợ khách hàng thông minh và phản hồi nhanh.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản và kiến trúc của Large Language Models (LLMs).
• Thiết kế và tích hợp LLM vào hệ thống hỗ trợ khách hàng.
• Nâng cao khả năng phản hồi và trải nghiệm người dùng của chatbot.
• Giải quyết các vấn đề đạo đức và đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn ngành.
• Triển khai và duy trì chatbot dựa trên LLM cho các ứng dụng thực tế.

Bản đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại cơ sở) nhắm đến các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư AI ở mức trung cấp, những người mong muốn tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn một cách tiết kiệm và hiệu quả hơn bằng các phương pháp như LoRA, Adapter Tuning, và Prefix Tuning.

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

• Hiểu được lý thuyết đằng sau các phương pháp tinh chỉnh hiệu quả về tham số.
• Thực hiện LoRA, Adapter Tuning, và Prefix Tuning bằng Hugging Face PEFT.
• So sánh lợi ích về hiệu suất và chi phí của các phương pháp PEFT so với việc tinh chỉnh toàn bộ.
• Buổi triển và mở rộng các mô hình ngôn ngữ lớn đã được tinh chỉnh với yêu cầu tính toán và lưu trữ giảm thiểu.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các kỹ sư học máy cấp trung đến cao, nhà phát triển AI và nhà khoa học dữ liệu muốn tìm hiểu cách sử dụng QLoRA để hiệu chỉnh mô hình lớn một cách hiệu quả cho các tác vụ cụ thể và tùy chỉnh.

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

• Nắm vững lý thuyết đằng sau QLoRA và kỹ thuật lượng tử hóa cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).
• Thực hiện QLoRA trong việc hiệu chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn cho các ứng dụng chuyên ngành.
• Tối ưu hóa hiệu suất hiệu chỉnh trên tài nguyên tính toán hạn chế bằng cách sử dụng lượng tử hóa.
• Triển khai và đánh giá các mô hình đã được hiệu chỉnh một cách hiệu quả trong các ứng dụng thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia dữ liệu và marketing ở trình độ trung cấp, những người muốn ứng dụng LLM để phân tích và diễn giải cảm xúc công chúng từ nhiều nguồn văn bản khác nhau như bài đăng trên mạng xã hội, đánh giá sản phẩm và phản hồi của khách hàng.

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

• Hiểu các nguyên tắc của phân tích cảm xúc và ứng dụng của nó bằng LLM.
• Tiền xử lý và chuẩn bị bộ dữ liệu để phân tích cảm xúc.
• Huấn luyện và tinh chỉnh LLM để phản ánh chính xác cảm xúc trong văn bản.
• Phân tích cảm xúc theo thời gian thực từ mạng xã hội và các nguồn văn bản khác.
• Tích hợp các kết quả phân tích cảm xúc vào chiến lược kinh doanh và quy trình ra quyết định.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển phần mềm và kỹ thuật viên viết tài liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng LLM để hợp lý hóa quy trình viết mã và tạo ra tài liệu chi tiết, toàn diện.

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

• Hiểu rõ vai trò của LLM trong việc tự động hóa việc tạo mã và tài liệu phần mềm.
• Sử dụng LLM để tạo các đoạn mã và tài liệu chính xác và hiệu quả.
• Tích hợp LLM vào vòng đời phát triển phần mềm của họ để nâng cao năng suất.
• Duy trì các tiêu chuẩn tài liệu chất lượng cao bằng cách sử dụng các công cụ tự động.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và các phương pháp hay nhất để sử dụng AI trong phát triển phần mềm.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia kinh doanh và nhà phân tích dữ liệu ở mức độ trung cấp, những người mong muốn tận dụng sức mạnh của LLMs để khai thác thông tin kinh doanh.

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

• Hiểu rõ các nguyên lý và ứng dụng của LLMs trong bối cảnh trí tuệ kinh doanh.
• Áp dụng LLMs để phân tích dữ liệu lớn và khai thác thông tin có ý nghĩa.
• Tích hợp phân tích dựa trên LLM vào quá trình ra quyết định chiến lược của doanh nghiệp.
• Đánh giá các vấn đề đạo đức và thực hành tốt nhất khi sử dụng LLMs trong kinh doanh.
• Dự đoán xu hướng tương lai của AI và chuẩn bị cho sự thay đổi của lĩnh vực trí tuệ kinh doanh.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn làm chủ LlamaIndex để phát triển các ứng dụng sáng tạo được hỗ trợ bởi LLM.

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

• Thiết lập và cấu hình LlamaIndex để sử dụng với LLM.
• Lập chỉ mục và truy vấn các tập dữ liệu tùy chỉnh bằng LlamaIndex để nâng cao chức năng của LLM.
• Thiết kế và phát triển các ứng dụng phức tạp sử dụng LlamaIndex và LLM.
• Hiểu và áp dụng các phương pháp hay nhất khi làm việc với LLM và LlamaIndex.
• Tìm hiểu và xem xét các vấn đề đạo đức liên quan đến việc triển khai các ứng dụng được hỗ trợ bởi LLM.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các nhà nghiên cứu AI, chuyên gia học máy và các nhà khoa học dữ liệu có trình độ trung cấp, muốn sử dụng LlamaIndex để nâng cao khả năng của các mô hình AI, giúp chúng trở nên chính xác và đáng tin cậy hơn cho các ứng dụng khác nhau.

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

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

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.

Mistral AI là một nền tảng AI mở cho phép các đội ngũ xây dựng và tích hợp trợ lý hội thoại vào các quy trình doanh nghiệp và giao diện với khách hàng.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng đến các quản lý sản phẩm từ cấp độ sơ cấp đến trung cấp, các lập trình viên full-stack, và các kỹ sư tích hợp muốn thiết kế, tích hợp và sản xuất các trợ lý hội thoại bằng Mistral connectors và các tính năng tích hợp.

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

• Tích hợp các mô hình hội thoại Mistral với các kết nối doanh nghiệp và SaaS.
• Triển khai sinh sản bổ sung truy vấn (RAG) cho các phản hồi có căn cứ.
• Thiết kế mẫu UX cho các trợ lý chat nội bộ và ngoại bộ.
• Triển khai các trợ lý vào các quy trình sản phẩm để áp dụng vào các trường hợp thực tế.

Định dạng của khóa học

• Học thuật tương tác và thảo luận.
• Các bài tập tích hợp thực hành.
• Phát triển phòng thí nghiệm trực tiếp các trợ lý hội thoại.

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.

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

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

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

LangGraph là một khung công tác để xây dựng các ứng dụng LLM có trạng thái, đa diễn viên dưới dạng đồ thị có thể ghép nối với trạng thái cố định và kiểm soát chính xác quá trình thực thi.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia trung cấp đến nâng cao, những người muốn thiết kế, triển khai và vận hành các giải pháp pháp lý dựa trên LangGraph với các kiểm soát tuân thủ, theo dõi và quản trị cần thiết.

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

• Thiết kế các quy trình làm việc LangGraph cụ thể cho pháp lý nhằm bảo đảm khả năng kiểm toán và tuân thủ.
• Tích hợp các bản đồ tri thức pháp lý và tiêu chuẩn tài liệu vào trạng thái đồ thị và quá trình xử lý.
• Triển khai các biện pháp kiểm soát, phê duyệt có sự can thiệp của con người và các đường quyết định có thể theo dõi.
• Triển khai, giám sát và duy trì dịch vụ LangGraph trong môi trường sản xuất với khả năng quan sát và kiểm soát chi phí.

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 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.

Mistral AI là một nền tảng AI mở và sẵn sàng cho doanh nghiệp cung cấp các tính năng để triển khai AI an toàn, tuân thủ và có trách nhiệm.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các nhà lãnh đạo tuân thủ trung cấp, kiến trúc sư bảo mật và các bên liên quan về pháp lý/hành chính muốn triển khai các thực hành AI có trách nhiệm với Mistral bằng cách tận dụng các cơ chế bảo vệ quyền riêng tư, cư trú dữ liệu và kiểm soát doanh nghiệp.

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

• Triển khai các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư trong các triển khai Mistral.
• Áp dụng các chiến lược cư trú dữ liệu để đáp ứng các yêu cầu pháp lý.
• Thiết lập các kiểm soát cấp doanh nghiệp như RBAC, SSO và nhật ký kiểm tra.
• Đánh giá các tùy chọn nhà cung cấp và triển khai để đảm bảo tuân thủ.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Các nghiên cứu và bài tập tập trung vào tuân thủ.
• Triển khai thực hành các kiểm soát AI cấp doanh nghiệp.

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 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.

Vertex AI cung cấp các công cụ mạnh mẽ để xây dựng các luồng làm việc đa phương thức LLM kết hợp dữ liệu văn bản, âm thanh và hình ảnh thành một pipeline duy nhất. Với hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh dài và các tham số API Gemini, nó cho phép các ứng dụng nâng cao trong lập kế hoạch, suy luận và trí tuệ đa phương thức.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) và hướng đến các chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp muốn thiết kế, xây dựng và tối ưu hóa các luồng làm việc AI đa phương thức trên Vertex AI.

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

• Sử dụng các mô hình Gemini cho các đầu vào và đầu ra đa phương thức.
• Thực hiện các luồng làm việc có ngữ cảnh dài cho các suy luận phức tạp.
• Thiết kế các pipeline kết hợp phân tích văn bản, âm thanh và hình ảnh.
• Tối ưu hóa các tham số API Gemini để đạt hiệu suất và tiết kiệm chi phí.

Định dạng khóa học

• Buổi giảng và thảo luận tương tác.
• Các phòng thí nghiệm thực hành với luồng làm việc đa phương thức.
• Các bài tập dựa trên dự án cho các trường hợp sử dụng đa phương thức thực tế.

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.

Mistral models là các công nghệ AI nguồn mở hiện đã mở rộng sang các quy trình làm việc đa chế độ, hỗ trợ cả nhiệm vụ ngôn ngữ và hình ảnh cho ứng dụng doanh nghiệp và nghiên cứu.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các nhà nghiên cứu ML trung cấp, kỹ sư áp dụng và nhóm sản phẩm mong muốn xây dựng ứng dụng đa chế độ với mô hình Mistral, bao gồm cả quy trình OCR và hiểu tài liệu.

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

• Cấu hình và thiết lập các mô hình Mistral cho nhiệm vụ đa chế độ.
• Thực hiện quy trình OCR và tích hợp chúng với các pipeline NLP.
• Thiết kế ứng dụng hiểu tài liệu cho các trường hợp sử dụng doanh nghiệp.
• Phát triển chức năng tìm kiếm hình ảnh-văn bản và giao diện hỗ trợ.

Định Dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Luyện tập lập trình thực tế.
• Thực hiện live-lab các pipeline đa chế độ.

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.

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.

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 học này do giảng viên hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các nhà phát triển có trình độ trung cấp muốn học cách sử dụng AI sinh tạo với LLMs cho các tác vụ và lĩnh vực khác nhau.

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

• Giải thích về AI sinh tạo là gì và cách nó hoạt động.
• Mô tả kiến trúc transformer cung cấp động lực cho LLMs.
• Sử dụng luật độ lớn thực nghiệm để tối ưu hóa LLMs cho các tác vụ và ràng buộc khác nhau.
• Áp dụng các công cụ và phương pháp tiên tiến để huấn luyện, điều chỉnh tinh và triển khai LLMs.
• Thảo luận về cơ hội và rủi ro của AI sinh tạo đối với xã hội và doanh nghiệp.

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.

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.

Buổi đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà phát triển AI từ mức trung cấp đến nâng cao, kiến trúc sư và quản lý sản phẩm muốn xác định và giảm thiểu rủi ro liên quan đến ứng dụng được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bao gồm việc tiêm lệnh, rò rỉ dữ liệu và đầu ra chưa được lọc, đồng thời tích hợp các biện pháp kiểm soát an ninh như kiểm tra đầu vào, giám sát vòng lặp con người và rào cản đầu ra.

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

• Nắm vững những điểm yếu cơ bản của hệ thống dựa trên LLM.
• Áp dụng các nguyên tắc thiết kế an ninh vào kiến trúc ứng dụng LLM.
• Sử dụng công cụ như Guardrails AI và LangChain cho việc kiểm tra, lọc và đảm bảo an toàn.
• Tích hợp các kỹ thuật như sandboxing, red teaming và đánh giá vòng lặp con người vào chuỗi cung cấp sản phẩm chất lượng cao.

LangGraph là một khung công tác dựa trên đồ thị cho phép tạo các quy trình làm việc đa bước và có điều kiện với LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) và các công cụ, lý tưởng để tự động hóa và cá nhân hóa các đường ống nội dung.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào những người làm marketing, chiến lược gia nội dung, và nhà phát triển tự động hóa ở trình độ trung cấp, những người muốn triển khai các chiến dịch email và đường ống nội dung có phân nhánh và động bằng LangGraph.

Cuối khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:

• Thiết kế nội dung và quy trình làm việc email dựa trên đồ thị với lô-gic điều kiện.
• Tích hợp LLMs, API và nguồn dữ liệu cho tự động hóa cá nhân.
• Quản lý trạng thái, bộ nhớ và ngữ cảnh trong các chiến dịch nhiều bước.
• Đánh giá, giám sát và tối ưu hóa hiệu suất và kết quả giao hàng của quy trình làm việc.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận nhóm.
• Phòng thí nghiệm thực hành triển khai quy trình làm việc email và đường ống nội dung.
• Bài tập dựa trên kịch bản về cá nhân hóa, phân khúc và lô-gic phân nhánh.

Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu khóa đào tạo được 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.

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, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp, những người muốn tùy chỉnh các mô hình được huấn luyện trước cho các tác vụ và tập dữ liệu cụ thể.

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

• Hiểu các nguyên tắc của việc tinh chỉnh (fine-tuning) và các ứng dụng của nó.
• Chuẩn bị tập dữ liệu để tinh chỉnh các mô hình được huấn luyện trước.
• Tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cho các tác vụ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
• Tối ưu hóa hiệu suất mô hình và giải quyết các thách thức phổ biến.

LangGraph là một khung làm việc để tạo ra các luồng công việc có cấu trúc đồ thị hỗ trợ nhánh, sử dụng công cụ, bộ nhớ và thực thi có thể kiểm soát.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho kỹ sư trung cấp và đội ngũ sản phẩm muốn kết hợp logic đồ thị của LangGraph với vòng lặp của LLM agents để xây dựng các ứng dụng động, nhận thức về ngữ cảnh như hỗ trợ khách hàng, cây quyết định và hệ thống thu thập thông tin.

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

• Thiết kế các luồng công việc dựa trên đồ thị để phối hợp LLM agents, công cụ và bộ nhớ.
• Triển khai định tuyến điều kiện, thử lại và cơ chế dự phòng cho thực thi robust.
• Tích hợp thu thập thông tin, API và đầu ra có cấu trúc vào vòng lặp của agents.
• Đánh giá, theo dõi và củng cố hành vi của agent để đảm bảo độ tin cậy và an toàn.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận được hướng dẫn.
• Lớp thực hành có hướng dẫn và xem qua mã nguồn trong môi trường sandbox.
• Bài tập thiết kế dựa trên kịch bản và đánh giá đồng nghiệp.

Tùy chỉnh Khóa học

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

LLMs for Code Understanding, Refactoring, và Documentation là một khóa học kỹ thuật tập trung vào việc áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để cải thiện chất lượng mã nguồn, giảm nợ kỹ thuật và tự động hóa công tác tài liệu trong các đội ngũ phần mềm.

Khóa học trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm vào các chuyên gia phần mềm có trình độ trung cấp đến cao muốn sử dụng LLMs như GPT để phân tích, tái cấu trúc và tài liệu hóa mã nguồn phức tạp hoặc cũ kỹ hiệu quả hơn.

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

• Sử dụng LLMs để giải thích mã nguồn, phụ thuộc và logic trong các kho mã không quen thuộc.
• Xác định và tái cấu trúc những mô hình xấu và cải thiện tính dễ đọc của mã nguồn.
• Tự động tạo ra và duy trì các chú thích nội tuyến, file README và tài liệu API.
• Hoàn thành việc tích hợp thông tin được thúc đẩy bởi LLM vào các quy trình làm việc hiện có về CI/CD và xem xét.

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 thực tế.

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.

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.

LangGraph là một khung làm việc để xây dựng các ứng dụng LLM có cấu trúc đồ thị, hỗ trợ lập kế hoạch, nhánh, sử dụng công cụ, bộ nhớ và thực thi có thể kiểm soát.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các nhà phát triển cấp độ sơ cấp, kỹ sư prompt và người làm việc với dữ liệu muốn thiết kế và xây dựng các quy trình LLM nhiều bước đáng tin cậy bằng LangGraph.

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

• Giải thích các khái niệm cơ bản của LangGraph (nút, cạnh, trạng thái) và thời điểm sử dụng chúng.
• Xây dựng chuỗi prompt có nhánh, gọi công cụ và duy trì bộ nhớ.
• Tích hợp truy xuất và API bên ngoài vào quy trình đồ thị.
• Thử nghiệm, gỡ lỗi và đánh giá các ứng dụng LangGraph về độ tin cậy và an toàn.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận được hỗ trợ.
• Phòng thí nghiệm hướng dẫn và đi qua mã trong môi trường cát.
• Bài tập dựa trên kịch bản về thiết kế, thử nghiệm và đánh giá.

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, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn cho nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

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

• Thiết lập môi trường phát triển bao gồm một LLM phổ biến.
• Tạo một LLM cơ bản và tinh chỉnh nó trên một tập dữ liệu tùy chỉnh.
• Sử dụng LLM cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau như tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, tạo văn bản, v.v.
• Gỡ lỗi và đánh giá LLM bằng các công cụ như TensorBoard, PyTorch Lightning và Hugging Face Datasets.

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.