Đào tạo trực tuyến Large Language Models (LLMs) tại Việt Nam

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho các chuyên gia quản lý cấp cao mong muốn hiểu về LLMs, khám phá tác động tiềm năng của chúng đối với hoạt động kinh doanh và đánh giá các ứng dụng thực tế của các công cụ AI như ChatGPT, Microsoft Copilot, hay Grok trong các nhiệm vụ thực tế như tạo nội dung, tóm tắt dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định.

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

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

Đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm vào các đội ngũ quản lý cấp cao mong muốn hiểu giá trị chiến lược của LLMs và công cụ AI doanh nghiệp. Người tham gia sẽ khám phá cách tích hợp các công cụ này vào quy trình làm việc cấp cao, soạn thảo các yêu cầu tốt hơn, và đánh giá cơ hội tăng năng suất và ROI thông qua việc áp dụng AI.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu cách LLMs hoạt động và cách các công cụ như ChatGPT và Copilot áp dụng chúng.
• Sử dụng tương tác dựa trên yêu cầu để tự động hóa và tăng tốc nhiệm vụ.
• Áp dụng các công cụ AI vào các tình huống thực tế như soạn thảo email, tóm tắt báo cáo, và xem xét thỏa thuận.
• Đánh giá lợi ích chiến lược, hạn chế, và các 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.

Lớp học thực hành trực tiếp này tại Việt Nam (mạng internet hoặc tại chỗ) nhằm đến các chuyên gia AI ở trình độ trung cấp, nhà phân tích kinh doanh và lãnh đạo công nghệ muốn tìm hiểu nguyên lý của AI thế hệ mới và cách ứng dụng các mô hình ngôn ngữ lớn trong môi trường doanh nghiệp. Người tham gia sẽ học về kiến trúc bộ chuyển đổi, kỹ thuật thiết kế lệnh và các cân nhắc về đạo đức khi triển khai các mô hình này để giải quyết các vấn đề thực tế.

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

• Hiểu các nguyên lý nền tảng của AI thế hệ mới và các mô hình ngôn ngữ lớn.
• Triển khai và tinh chỉnh LLM cho các ứng dụng kinh doanh cụ thể.
• Vận dụng kỹ thuật thiết kế lệnh để đạt kết quả tối ưu từ mô hình.
• Nhận diện các cân nhắc về đạo đức và quản lý rủi ro trong triển khai LLM.

Khóa học trực tuyến hoặc tại cơ sở do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam hướng đến đối tượng là các chuyên gia trí tuệ nhân tạo có kinh nghiệm ở mức độ trung bình, các chuyên gia đạo đức, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư, cũng như những nhà hoạch định chính sách và bên liên quan mong muốn hiểu rõ và quản lý hiệu quả các vấn đề đạo đức liên quan đến LLM.

Hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Phát hiện các vấn đề và thách thức đạo đức liên quan đến LLM.
• Áp dụng các khung 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.
• Xây dựng các chiến lược phát triển và sử dụng trí tuệ nhân tạo 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.

Khóa học đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại cơ sở) nhằm đến đối tượng là các chuyên gia Machine Learning (ML) và nhà phát triển AI ở mức độ trung cấp, những người muốn tinh chỉnh và triển khai các mô hình trọng lượng mở như LLaMA, Mistral và Qwen cho các ứng dụng kinh doanh hoặc nội bộ cụ thể.

Hoàn thành khóa học này, học viên sẽ có thể:

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

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.

Khóa học đào tạo do giảng viên trực tiếp hướng dẫn, diễn ra tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ), nhằm mục tiêu đến các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư AI ở mức độ trung cấp, những người muốn tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn với chi phí hợp lý hơn và hiệu quả hơn, sử dụng các phương pháp như LoRA, Adapter Tuning và Prefix Tuning.

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

• Hiểu được lý thuyết đằng sau các phương pháp tinh chỉnh hiệu quả tham số.
• Triển khai LoRA, Adapter Tuning và Prefix Tuning bằng thư viện Hugging Face PEFT.
• So sánh các mối đánh đổi giữa hiệu suất và chi phí của các phương pháp PEFT so với việc tinh chỉnh toàn bộ (full fine-tuning).
• Triển khai và mở rộng quy mô các LLM đã được tinh chỉnh với nhu cầu về tài nguyên 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.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ tại Việt Nam, nhắm đến các chuyên gia ở mức độ trung cấp, những người muốn tận dụng sức mạnh của kỹ thuật xây dựng prompt và học ít dữ liệu để tối ưu hóa hiệu suất LLMs cho các ứng dụng thực tế.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của kỹ thuật xây dựng prompt và học ít dữ liệu.
• Thiết kế các prompt hiệu quả cho các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) khác nhau.
• Tận dụng các kỹ thuật ít dữ liệu để thích ứng LLMs với ít dữ liệu.
• Tối ưu hóa hiệu suất LLMs 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.

Khóa đào tạo này do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư, chuyên gia AI và người lãnh đạo định vị ở trình độ cao cấp, những người muốn triển khai hệ thống mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để dịch tự động, đánh giá chất lượng và quản trị doanh nghiệp.

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

• Xây dựng các đường ống định vị LLM cấp doanh nghiệp tích hợp các mô hình mở và độc quyền.
• Triển khai quy trình làm việc kiểm soát chất lượng tự động và các tiêu chí chất lượng cho tính nhất quán trong dịch thuật.
• Thiết lập các khuôn khổ quản trị và phê duyệt cho sản xuất nội dung đa ngôn ngữ.
• Triển khai các hệ thống định vị dựa trên LLM có khả năng mở rộng, kiểm toán được trong môi trường an toàn.

AI cho SQL là ứng dụng của trí tuệ nhân tạo và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) nhằm tự động hóa, tối ưu hóa và nâng cao cách thức sinh, thực thi và giải thích truy vấn SQL trong môi trường dữ liệu doanh nghiệp.

Khóa đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư dữ liệu và người quản lý kỹ thuật ở mức trung cấp, những người muốn tích hợp khả năng AI vào quy trình làm việc SQL để hỗ trợ truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên, tối ưu hóa thông minh và phân tích dữ liệu tự động.

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

• Tích hợp các mô hình LLMs như GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen và Mistral vào môi trường SQL.
• Xây dựng đường ống chuyển đổi từ ngôn ngữ tự nhiên sang SQL để truy cập dữ liệu theo kiểu trò chuyện.
• Thực hiện tối ưu hóa và phát hiện lỗi truy vấn dựa trên AI.
• Thiết kế quy trình làm việc AI-SQL an toàn, có thể kiểm toán cho sử dụng doanh nghiệp.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trên 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.

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 quy trình làm việc của LLM đa phương thức, tích hợp dữ liệu văn bản, âm thanh và hình ảnh vào một quy trình xử lý duy nhất. Với khả năng hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh dài và các tham số của Gemini API, hệ thống này cho phép phát triển các ứng dụng tiên tiến trong lập kế hoạch, suy luận và trí tuệ đa phương thức.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này (thực hiện trực tuyến hoặc tại nơi làm việc) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn thiết kế, xây dựng và tối ưu hóa các quy trình làm việc AI đa phương thức trên nền tảng Vertex AI.

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

• Ứng dụng các mô hình Gemini để xử lý dữ liệu đầu vào và đầu ra đa phương thức.
• Triển khai các quy trình làm việc ngữ cảnh dài nhằm phục vụ cho các bài toán suy luận phức tạp.
• Thiết kế các quy trình xử lý tích hợp phân tích văn bản, âm thanh và hình ảnh.
• Tối ưu hóa các tham số Gemini API để nâng cao hiệu suất và tiết kiệm chi phí.

Hình thức khóa học

• Học tương tác và thảo luận nhóm.
• Thực hành trực tiếp với các quy trình làm việc đa phương thức.
• Bài tập dựa trên dự án nhằm áp dụng các trường hợp sử dụng thực tế về đa phương thức.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa học được tùy chỉnh riêng 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.

Chương trình này do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, dành cho các nhà phát triển AI và kỹ sư địa phương hóa trung cấp mong muốn thiết kế các dòng chuyển đổi tự động có khả năng mở rộng bằng cách sử dụng cả LLMs bản quyền và mã nguồn mở.

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

• Thiết kế và triển khai các quy trình chuyển đổi sử dụng các framework và API LLM hiện đại.
• Tích hợp các mô hình mã nguồn mở và thương mại vào các hệ thống chuyển đổi có khả năng mở rộng.
• Tối ưu hóa chất lượng chuyển đổi thông qua fine-tuning, kỹ thuật prompt và tự động hóa.
• Triển khai cơ sở hạ tầng chuyển đổi hiệu quả về chi phí và tuân thủ cho môi trường doanh nghiệp.

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 (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà phát triển trình độ trung cấp mong muốn học cách sử dụng AI sinh thành với LLMs cho các nhiệm vụ và lĩnh vực khác nhau.

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

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

LLMs và các khung tác nhân tự động như AutoGen và CrewAI đang định hình lại cách các nhóm DevOps tự động hóa các tác vụ như theo dõi thay đổi, tạo kiểm thử và phân loại cảnh báo bằng cách mô phỏng sự cộng tác và ra quyết định giống con người.

Khóa đào tạo do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư cấp cao muốn thiết kế và triển khai các quy trình tự động hóa DevOps dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và hệ thống đa tác nhân.

Hoàn thành khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Tích hợp các tác nhân dựa trên LLM vào quy trình CI/CD để tự động hóa thông minh.
• Tự động hóa việc tạo kiểm thử, phân tích commit và tóm tắt thay đổi thông qua tác nhân.
• Phối hợp nhiều tác nhân để phân loại cảnh báo, tạo phản hồi và đưa ra các đề xuất DevOps.
• Xây dựng các quy trình hoạt động bền vững và dễ bảo trì dựa trên tác nhân sử dụng các khung mã nguồn mở.

Định dạng Khóa học

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

Postgres là một hệ quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ nguồn mở tiên tiến, có thể làm nền tảng cho các hệ thống được hỗ trợ bởi AI và các ứng dụng trí tuệ dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các chuyên gia cơ sở dữ liệu và nhà phát triển ở mức trung cấp, những người muốn tích hợp, quản lý và tối ưu hóa khả năng AI ngay trong Postgres.

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

• Cài đặt và cấu hình các tiện ích mở rộng của Postgres cho các tác vụ AI.
• Thực hiện các phép nhúng (embeddings) và tìm kiếm tương đồng bằng pgvector.
• Tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) nguồn mở và độc quyền với Postgres để có được thông tin tức thì.
• Tối ưu hóa Postgres cho việc xử lý các truy vấn và quy trình dựa trên AI.

Định dạng 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.

Khóa đào tạo trực tiếp do chuyên gia hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm đến đối tượng là các nhà phát triển AI, kiến trúc sư và quản lý sản phẩm ở mức độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn xác định và giảm thiểu các rủi ro liên quan đến các ứng dụng dựa trên LLM, bao gồm tiêm nhập lời nhắc (prompt injection), rò rỉ dữ liệu và đầu ra không được kiểm duyệt, đồng thời tích hợp các biện pháp kiểm soát an ninh như xác thực đầu vào, giám sát có sự tham gia của con người và hàng rào an toàn cho đầu ra.

Hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu các lỗ hổng cốt lõi của các hệ thống dựa trên LLM.
• Áp dụng các nguyên tắc thiết kế an toàn vào kiến trúc ứng dụng LLM.
• Sử dụng các công cụ như Guardrails AI và LangChain để xác thực, lọc dữ liệu và đảm bảo an toàn.
• Tích hợp các kỹ thuật như cô lập môi trường (sandboxing), tấn công có chủ đích (red teaming) và xem xét có sự tham gia của con người vào các quy trình sản xuất.

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.

Khóa học trực tiếp có hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này tại Việt Nam nhắm đến các chuyên gia ở mức độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn tùy chỉnh các mô hình đã huấn luyện trước cho các nhiệm vụ và bộ dữ liệu cụ thể.

Hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu các nguyên lý của việc fine-tuning và các ứng dụng của nó.
• Chuẩn bị bộ dữ liệu để fine-tuning các mô hình đã huấn luyện trước.
• Fine-tuning các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cho các nhiệm vụ NLP.
• Tối ưu hóa hiệu suất mô hình và giải quyết các thách thức thường gặp.

LangGraph là một framework để thiết kế các quy trình làm việc của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có cấu trúc đồ thị, hỗ trợ phân nhánh, sử dụng công cụ, bộ nhớ và kiểm soát thực thi.

Chương trình đào tạo trực tiếp do chuyên gia hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm đến các kỹ sư có kinh nghiệm ở mức độ trung bình và đội ngũ sản phẩm muốn kết hợp logic đồ thị của LangGraph với vòng lặp tác nhân LLM để xây dựng các ứng dụng động, nhận biết ngữ cảnh như trợ lý hỗ trợ khách hàng, cây quyết định và hệ thống truy xuất thông tin.

Hoàn thành khóa học này, học viên sẽ có thể:

• Thiết kế các quy trình dựa trên đồ thị để phối hợp tác nhân LLM, công cụ và bộ nhớ.
• Các tuyến đường điều kiện, lần chạy thử lại và các biện pháp dự phòng cho quá trình thực thi vững chắc.
• Tích hợp truy xuất, API và kết quả có cấu trúc vào vòng lặp tác nhân.
• Đánh giá, giám sát và tăng cường bảo mật hành vi của tác nhân để đảm bảo độ tin cậy và an toàn.

Format của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận được hướng dẫn.
• Laboratory được hướng dẫn và duyệt qua mã trong môi trường sandbox.
• Bài tập thiết kế dựa trên kịch bản và đánh giá giữa các nhóm.

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.

LLMs cho Hiểu mã, Tái cấu trúc và Tài liệu hóa là một khóa học kỹ thuật tập trung vào việc áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để nâng cao chất lượng mã, giảm nợ kỹ thuật và tự động hóa các nhiệm vụ tài liệu hóa cho các nhóm phần mềm.

Khóa đào tạo có hướng dẫn, diễn ra trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ), hướng đến các chuyên gia phần mềm ở mức độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn sử dụng LLMs như GPT để phân tích, tái cấu trúc và tài liệu hóa các cơ sở mã phức tạp hoặc di sản một cách hiệu quả hơn.

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

• Sử dụng LLMs để giải thích mã, các phụ thuộc và logic trong các kho lưu trữ chưa quen thuộc.
• Xác định và tái cấu trúc các mẫu thiết kế xấu (anti-patterns), cải thiện độ đọc hiểu của mã.
• Tự động tạo và duy trì các nhận xét trong dòng mã (inline comments), tệp README và tài liệu API.
• Tích hợp các insights do LLMs cung cấp vào các quy trình CI/CD và rà soát mã hiện có.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hành triển khai trong môi trường phòng 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 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 công tác để xây dựng các ứng dụng LLM có cấu trúc đồ thị, hỗ trợ lập kế hoạch, phân nhánh, sử dụng công cụ, bộ nhớ và điều khiển quá trình thực thi.

Khóa học huấn luyện do giảng viên trực tiếp hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở cấp độ người mới bắt đầu, kỹ sư prompt và chuyên gia dữ liệu muốn thiết kế và xây dựng các quy trình xử lý LLM đa bước đáng tin cậy bằng LangGraph.

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

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

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận có hướng dẫn.
• Phòng lab có hướng dẫn và trình bày mã nguồn trong môi trường sandbox.
• Bài tập dựa trên tình huống về thiết kế, kiểm thử và đánh giá.

Tùy chọn cá nhân hóa khóa học

• Để yêu cầu khóa học được cá nhân hóa, 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.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm đến các kỹ sư và kiến trúc sư ở trình độ trung cấp, những người mong muốn sử dụng Tencent Hunyuan để triển khai các mô hình quy mô lớn và MoE với độ trễ thấp hơn, thông lượng mạnh hơn và kiểm soát chi phí tốt hơn.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng: giải thích các mô hình triển khai Hunyuan trong môi trường sản xuất, tối ưu hóa hiệu suất suy luận, thực hiện các chiến lược gộp nhóm và lượng tử hóa, cũng như lập kế hoạch cho các hoạt động phục vụ có khả năng mở rộng.

Khóa đào tạo trực tiếp có giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) hướng đến các nhà phát triển ở trình độ trung cấp, nhóm sản phẩm kỹ thuật và những người thực hành AI mong muốn sử dụng các mô hình Hunyuan để tạo ra các ứng dụng đa phương thức cho việc tạo ra và cung cấp hình ảnh, nội dung 3D và video.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham dự sẽ có khả năng: xây dựng các quy trình làm việc dựa trên lệnh nhắc, tạo ra và xem xét các tài sản đa phương thức, cung cấp đầu ra thông qua các ứng dụng hoặc API, cũng như kết nối các khả năng của Hunyuan với các bộ sản phẩm doanh nghiệp.

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 ở trình độ cơ bản / trung cấp / nâng cao, những người mong muốn sử dụng MCP để kết nối trợ lý AI với các công cụ bên ngoài, dữ liệu và dịch vụ doanh nghiệp.

Vào cuối khóa đào tạo, người tham dự sẽ có khả năng: giải thích các khái niệm của MCP, xác định các thành phần kiến trúc chính, thiết lập một tích hợp cơ bản và áp dụng các phương pháp thực hành tốt về bảo mật.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kiến trúc sư doanh nghiệp ở trình độ trung cấp, những người mong muốn sử dụng Giao thức Ngữ cảnh Mô hình để thiết kế các nền tảng tích hợp tác nhân an toàn, có khả năng mở rộng và dễ quản trị cho môi trường doanh nghiệp.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, học viên sẽ có khả năng: giải thích kiến trúc MCP và các mẫu doanh nghiệp, thiết kế nền tảng tích hợp an toàn, áp dụng quản trị và kiểm soát truy cập, cũng như đánh giá các tùy chọn triển khai và mở rộng quy mô.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm đến các nhà phát triển, kiến trúc sư và kỹ sư nền tảng ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng MCP để xây dựng các máy chủ và máy khách đáng tin cậy cho triển khai và vận hành doanh nghiệp.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng: giải thích kiến trúc MCP trong thực tế, xây dựng các tích hợp sẵn sàng cho sản phẩm, triển khai và quan sát các dịch vụ MCP, đồng thời áp dụng các mẫu quản lý phiên bản, khả năng phục hồi và hỗ trợ.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm đến các nhà lãnh đạo CNTT cấp trung, chuyên viên tuân thủ, đội ngũ an ninh và kiến trúc sư doanh nghiệp mong muốn áp dụng các nguyên tắc AI chủ quyền và các thực hành quản trị để thiết kế các môi trường AI bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, đáp ứng các yêu cầu về địa phương hóa và giảm thiểu sự phụ thuộc vào nhà cung cấp.

Vào cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng: giải thích các khái niệm AI chủ quyền, đánh giá các lựa chọn về lưu trữ và quản trị, xác định các biện pháp kiểm soát đối với lời nhắc và nhật ký, đồng thời xây dựng một lộ trình áp dụng thực tế.