Khóa học giúp học viên làm chủ hệ thống AI toàn diện (Full AI stack), từ việc tìm hiểu kiến trúc AI, Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đến mạng nơ-ron. Trọng tâm của khóa học là tính ứng dụng thực tế thông qua việc hướng dẫn thiết kế, triển khai các hệ thống AI có khả năng mở rộng, quản lý quy trình giao tiếp, và sử dụng các công cụ nâng cao như Hugging Face hay thiết kế giao diện (GUI). Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ được cấp chứng nhận của Cecomtech và có đủ nền tảng để thi lấy chứng chỉ Quốc tế “AT-330” do AICERT cấp.

Khóa học diễn ra trong 40 giờ (5 ngày).

Khóa học được thiết kế dành cho các Kỹ sư phần mềm và Chuyên viên kiến trúc và thiết kế ứng dụng. Để tham gia khóa học hiệu quả, học viên cần đáp ứng các điều kiện sau:

• Có kiến thức về AI + Developer hoặc tương đương (khuyến nghị đã hoàn thành khóa học AI + Data™ hoặc AI+ Developer™).
• Yêu cầu có hiểu biết cơ bản về lập trình Python, quen thuộc với đại số cấp trung học và thống kê cơ bản.
• Nắm vững các khái niệm lập trình cốt lõi như biến, hàm, vòng lặp và cấu trúc dữ liệu (danh sách, từ điển).

Chương trình học bao gồm phần Tổng quan, Xem trước giới thiệu khóa học, 10 Module chính và 1 Module tùy chọn:

• Module 1: Nền tảng của Trí tuệ Nhân tạo: Tìm hiểu khái niệm, kỹ thuật cốt lõi và các cân nhắc về đạo đức trong AI.
• Module 2: Giới thiệu về Kiến trúc AI: Tổng quan về các ứng dụng, tìm hiểu vòng đời phát triển AI và thực hành thiết lập môi trường AI cơ bản.
• Module 3: Các Nguyên tắc Cơ bản của Mạng Nơ-ron: Khám phá khái niệm cơ bản, hàm kích hoạt, thuật toán lan truyền ngược và thực hành xây dựng mạng nơ-ron đơn giản.
• Module 4: Ứng dụng của Mạng Nơ-ron: Phân tích ứng dụng trong xử lý ảnh, dữ liệu tuần tự và cách triển khai thực tế.
• Module 5: Tầm quan trọng của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM): Khám phá các LLM phổ biến và thực hành tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ để phân loại văn bản.
• Module 6: Ứng dụng của AI Tạo sinh: Tìm hiểu mạng GAN, VAE, cách tạo dữ liệu thực tế và thực hành tổng hợp ảnh.
• Module 7: Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP): Ứng dụng NLP trong thực tế, cơ chế chú ý của Transformer, tìm hiểu sâu về BERT và xây dựng đường ống NLP.
• Module 8: Chuyển giao Học tập với Hugging Face: Tìm hiểu các chiến lược, kỹ thuật và thực hành triển khai chuyển giao học tập với các mô hình Hugging Face.
• Module 9: Tạo GUI Tinh vi cho các Giải pháp AI: Xây dựng các ứng dụng AI dựa trên giao diện người dùng bằng các khung Web và Ứng dụng máy tính để bàn.
• Module 10: Đường ống Triển khai và Giao tiếp AI: Kỹ năng truyền đạt kết quả cho người không có chuyên môn, xây dựng đường ống triển khai và phát triển nguyên mẫu theo yêu cầu.
• Module Tùy chọn: AI Agents cho Kỹ thuật: Tìm hiểu, nghiên cứu điển hình và thực hành với AI Agents.