Chia Sẻ Khóa Học Generative AI Với AI Agents & MCP Dành Cho Developer [Khóa 6006 A]
Làm chủ Generative AI, Model Context Protocol (MCP) và xây dựng các hệ thống AI Agent tiên tiến với Python và LLM.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Hiểu được những nền tảng của Generative AI và Large Language Models (LLM).
- ✓ Thiết kế và xây dựng các ứng dụng Generative AI dễ mở rộng bằng Kiến trúc ứng dụng Gen AI nâng cao.
- ✓ Làm chủ các kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG) cho các ứng dụng thông minh hơn.
- ✓ Khám phá và tận dụng các orchestration framework như LangChain và LlamaIndex.
- ✓ Có được kinh nghiệm thực tế với LangChain Expression Language (LCEL) và Hệ sinh thái của nó.
- ✓ Phát triển các kỹ năng Prompt Engineering mạnh mẽ để tối ưu hóa các LLM output.
- ✓ Xây dựng các ứng dụng Gen AI toàn diện trên nhiều cấp độ phức tạp (Từ người mới bắt đầu đến chuyên nghiệp).
- ✓ Triển khai các hệ thống AI Agent và Multi-Agent để tự động hóa nâng cao.
- ✓ Tích hợp Multimodal data (text, image, v.v.) vào các ứng dụng Generative AI.
- ✓ Tìm hiểu LLMOps (Large Language Model Operations) để triển khai và quản lý hiệu quả.
- ✓ Deploy các ứng dụng Generative AI vào production bằng cách sử dụng các CI/CD pipeline.
- ✓ Hiểu và triển khai Model Context Protocol (MCP) cho các ứng dụng context-aware.
- ✓ Fine-tune các Large Language Model (LLM) để phù hợp với nhu cầu của dự án tùy chỉnh.
- ✓ Làm việc trên các dự án Generative AI thực tế để củng cố kiến thức thực tế.
Khóa học thực hành này sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng Ứng dụng Generative AI cấp độ chuyên nghiệp, các AI Agent thông minh, tự chủ bằng cách sử dụng MCP (Model Context Protocol) và các LLM framework hiện đại.
Cho dù bạn là một người mới bắt đầu tìm hiểu về AI hay là một nhà phát triển có kinh nghiệm, khóa học này sẽ hướng dẫn bạn từng bước các công cụ, chiến lược và kiến trúc hỗ trợ các ứng dụng GenAI hiện đại.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Giới thiệu về Generative AI và vai trò của nó trong phát triển hiện đại.
- ✓ Giới thiệu về Large Language Models (LLM) và cách chúng hỗ trợ các ứng dụng thông minh.
- ✓ Kiến thức cơ bản về kiến trúc Generative AI – hiểu các core component của một ứng dụng Gen AI.
- ✓ Kiến trúc ứng dụng Gen AI nâng cao cho các hệ thống dễ mở rộng và modular.
- ✓ Cách áp dụng kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG) để tăng cường các phản hồi.
- ✓ Chọn Orchestration Framework phù hợp để xây dựng các ứng dụng LLM-powered app.
- ✓ LangChain – Một framework hiện đại cho LLM orchestration.
- ✓ LangChain Expression Language (LCEL) – Xây dựng các AI flow với cú pháp rõ ràng, khai báo.
- ✓ Đi sâu vào LangChain Ecosystem dành cho các agent, tool, memory và chain.
- ✓ Làm chủ Prompt Engineering – Học cách tạo ra những prompt tối ưu cho LLM.
- ✓ Level 1 Gen AI Application – Các công cụ và trợ lý hỗ trợ AI cơ bản.
- ✓ LlamaIndex – Một giải pháp thay thế cho LangChain để điều phối RAG và LLM app.
- ✓ LLMOps (Large Language Model Operations) – Quản lý và giám sát các ứng dụng LLM.
- ✓ Level 2 Gen AI Application – Xây dựng các hệ thống trung cấp với memory, tool và retrieval.
- ✓ Phát triển các ứng dụng Multimodal Gen AI (tích hợp text, image, audio).
- ✓ Build và deploy các AI Agent và Multi-Agent System bằng cách sử dụng các orchestration framework.
- ✓ Level 3 (Professional) Gen AI Application – Các hệ thống Real-time, Scalable, Production-Ready.
- ✓ CI/CD for Gen AI – Deploy các ứng dụng Gen AI của bạn với các automated pipeline.
- ✓ Hiểu và triển khai MCP (Model Context Protocol).
- ✓ Các Project thực hành – Từ các AI assistant đến các autonomous agent và RAG-powered app.
- ✓ Fine-tuning các LLM cho các domain-specific use case và hiệu suất tốt hơn.
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu về Khóa học.
- ✓ 02. Giới thiệu về Generative AI.
- ✓ 03. Giới thiệu về Large Language Models (LLM).
- ✓ 04. Giới thiệu & Kiến trúc của một Ứng dụng Generative AI.
- ✓ 05. Các LLM & Framework cho Generative AI.
- ✓ 06. Kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- ✓ 07. Lựa chọn các Orchestration Framework cho Application Development.
- ✓ 08. LangChain - Một Orchestration Framework hiện đại.
- ✓ 09. LangChain Expression Language (LCEL).
- ✓ 10. LangChain Ecosystem.
- ✓ 11. Làm chủ Prompt Engineering.
- ✓ 12. Level 1 Application Development.
- ✓ 13. Level 2 Application Development.
- ✓ 14. LlamaIndex - Một giải pháp thay thế cho LangChain.
- ✓ 15. Multimodal Gen AI Application.
- ✓ 16. Level 3 (Professional) Application Development.
- ✓ 17. Deploy các Gen AI Application với CI/CD for Production.
- ✓ 18. LLMOps - Large Language Model Operations.
- ✓ 19. Fine-Tuning Large Language Models sử dụng PEFT.
- ✓ 20. AI Agents.
- ✓ 21. Model Context Protocol (MCP).
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các Developer và software engineer quan tâm đến việc xây dựng các ứng dụng Generative AI.
- ✓ Các Data scientists và machine learning engineer đang tìm cách tích hợp các LLM vào các dự án thực tế.
- ✓ Những người đam mê AI háo hức khám phá các khái niệm tiên tiến như AI Agents, MCP, RAG và LLMOps.
- ✓ Sinh viên và researcher muốn có kinh nghiệm thực tế trong việc phát triển các ứng dụng hỗ trợ AI.
- ✓ Bất kỳ ai tò mò về việc xây dựng các hệ thống Generative AI sẵn sàng cho sản xuất, từ cấp độ cơ bản đến nâng cao.