Chia Sẻ Khóa Học AI Từ A Đến Z (2026) - Agentic AI, Gen AI, Prompt Engineering & RL [Update 6/2026] [Khóa 5243 A]
Kết hợp sức mạnh của Agentic AI, Generative AI, Prompt Engineering và Deep RL để xây dựng các hệ thống AI mạnh mẽ với AWS và Python.
Những điều bạn sẽ học:
- ✓ Hiểu rõ lý thuyết đằng sau Trí tuệ nhân tạo.
- ✓ Xây dựng 12 AI khác nhau cho 12 ứng dụng khác nhau.
- ✓ Nắm vững các mô hình AI tiên tiến nhất.
- ✓ Giải quyết các vấn đề thực tế với AI.
- ✓ Prompt Engineering.
- ✓ Generative AI.
- ✓ Image Generation.
- ✓ Foundation Models Fine-Tuning.
- ✓ Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- ✓ Agentic AI.
- ✓ Q-Learning.
- ✓ Deep Q-Learning.
- ✓ Deep Convolutional Q-Learning.
- ✓ A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic).
- ✓ PPO (Proximal Policy Optimization).
- ✓ SAC (Soft Actor-Critic).
- ✓ LLM.
- ✓ Transformer.
- ✓ Low-Rank Adaptation (LoRA) & Quantization (QLoRA).
- ✓ Responsible AI.
Chào mừng đến với Trí tuệ Nhân tạo từ A đến Z!
Khóa học này được cấu trúc thành 10 phần:
Phần 1. Prompt Engineering: Prompt Engineering & Prompt Template, Các kỹ thuật Prompt Engineering, 4 yếu tố của một prompt (tốt), Inference Parameter.
Phần 2. Generative AI: Các nền tảng của Generative AI, Image Generation, Tổng quan về các Foundation Model, Foundation Models Lifecycle, Data Selection, Foundation Models Selection, Training vs. Inference, Context Window, Tokens & Embeddings, Transformers, Foundation Models Training, Foundation Models Fine-Tuning, Foundation Models Evaluation, Retrieval-Augmented Generation (RAG) cho Cooking Assistance.
Phần 3. Agentic AI: Các AI Agent, Xây dựng một AI Agent dựa trên Cloud cho Business Assistance.
Phần 4. Các nền tảng về Reinforcement Learning: Q-Learning Intuition, Q-Learning Implementation.
Phần 5. Deep Q-Learning: Deep Q-Learning Intuition, Deep Q-Learning Implementation cho Moon Landing.
Phần 6. Deep Convolutional Q-Learning: Deep Convolutional Q-Learning Intuition, Deep Convolutional Q-Learning Implementation cho Pac-Man.
Phần 7. A3C: A3C Intuition, A3C Implementation cho Kung Fu.
Phần 8. PPO & SAC: Proximal Policy Optimization, Soft Actor-Critic, Build & Train các PPO & SAC model cho Self-Driving Car.
Phần 9. LLM: Các thành phần của một LLM, Ai đã phát minh ra LLM, Cách các LLM generate text, Hiểu rõ những gì bên trong của một LLM, Các LLM Parameter, LLM Context Window, Cách Fine-Tune các LLM cho Medical Assistance.
Phần 10. Responsible AI: Các tính năng của Responsible AI, Guardrails trong Generative AI, Rủi ro pháp lý của Generative AI, các AWS Tool cho Responsible AI, Amazon SageMaker Clarify & Monitor, Amazon Augmented AI [Amazon A2I], Interpretability vs. Explainability, SageMaker Model Card.
Trong suốt hành trình này, bạn sẽ học các khái niệm quan trọng về AI thông qua các bài giảng trực quan để nhanh chóng nắm bắt mọi thứ về AI và thực hành chúng bằng cách xây dựng 12 AI khác nhau:
- ✓ 1. Build một ChatBot App nói chuyện giống Master Yoda chỉ trong 5 phút.
- ✓ 2. Build một Movie Script Generator bằng cách tận dụng Prompt Engineering nâng cao.
- ✓ 3. Xây dựng LLM tùy chỉnh của bạn với Amazon Bedrock, Databricks và Hugging Face.
- ✓ 4. Xây dựng một ứng dụng TGenerative AI dựa trên RAG với Amazon Bedrock và Knowledge Bases.
- ✓ 5. Build một AI Agent với một Foundation Model (LLM) cho Business Assistance, tất cả đều được vận hành trên Cloud.
- ✓ 6. Build một AI sử dụng một mô hình Q-Learning và train nó để tối ưu hóa các warehouse flow trong một Process Optimization case study.
- ✓ 7. Build một AI với một Deep Q-Learning model và train nó để đáp xuống mặt trăng.
- ✓ 8. Build một AI với một Deep Convolutional Q-Learning model và train nó để chơi game Pac-Man.
- ✓ 9. Build một AI với một A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) model và train nó để chiến đấu bằng Kung Fu.
- ✓ 10. Build một AI với một PPO (Proximal Policy Optimization) model và train nó cho một Self-Driving.
- ✓ 11. Build một AI với một SAC (Soft Actor-Critic) và train nó cho một Self-Driving.
- ✓ 12. Build một AI bằng cách fine-tuning một LLM (Llama by Meta) mạnh mẽ đã được huấn luyện trước với Hugging Face và re-train nó để chat với bạn về các thuật ngữ y khoa. Nói một cách đơn giản, chúng ta xây dựng ở đây một AI Doctor Chatbot.
Một số hệ thống AI này sẽ được xây dựng trên AWS, và số còn lại sẽ được xây dựng bằng Python và PyTorch.
Nhưng đó chưa phải là tất cả... Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ nhận được thêm 3 AI: DDPG, Full World Model và các Evolution Strategy & Genetic Algorithm. Chúng tôi xây dựng các AI này với ChatGPT cho ứng dụng Self-Driving Car và Humanoid. Với mỗi AI bổ sung này, bạn sẽ nhận được một bài giảng video dài giải thích cách triển khai, một file PDF nhỏ và code Python.
Ngoài ra, bạn sẽ nhận được một khóa học bổ sung miễn phí 3 giờ về Generative AI và LLM với Cloud Computing như một phần thưởng khi hoàn thành khóa học.
Và cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, đây là những gì bạn sẽ nhận được khi tham gia khóa học này:
1. Từ kỹ năng AI cơ bản đến chuyên gia: Học cách code self-improving AI cho nhiều mục đích khác nhau. Trên thực tế, chúng ta sẽ cùng nhau code. Mỗi bài hướng dẫn đều bắt đầu với một trang trắng và chúng ta sẽ viết code từ đầu. Bằng cách này, bạn có thể theo dõi và hiểu chính xác cách code được kết hợp với nhau và ý nghĩa của từng dòng.
2. Hassle-Free Coding & Code template: Chúng ta sẽ xây dựng tất cả các AI trong Google Colab, điều này có nghĩa là chúng ta sẽ hoàn toàn KHÔNG gặp rắc rối khi cài đặt thư viện hoặc package vì mọi thứ đã được cài đặt sẵn trong Google Colab notebook. Thêm vào đó, bạn sẽ nhận được các Python code template có thể tải xuống (ở định dạng .py và .ipynb) cho mỗi AI bạn xây dựng trong khóa học. Điều này giúp việc xây dựng một AI thực sự độc đáo trở nên đơn giản như thay đổi một vài dòng code. Nếu bạn phát huy trí tưởng tượng của mình, tiềm năng là vô hạn.
3. Hướng dẫn trực quan: Trong khi hầu hết các khóa học chỉ đơn thuần nhồi nhét cho bạn lý thuyết phức tạp và hướng dẫn bạn từng bước, chúng tôi tin tưởng vào việc phát triển sự hiểu biết sâu sắc không chỉ về những gì bạn đang làm, mà còn cả lý do tại sao bạn làm điều đó. Đó là lý do tại sao chúng tôi không đưa ra những kiến thức toán học phức tạp, mà tập trung vào việc xây dựng trực giác của bạn trong lĩnh vực AI để đạt được kết quả tốt hơn trong tương lai.
4. Các giải pháp thực tế: Bạn sẽ đạt được mục tiêu của mình không chỉ với một mô hình AI mà là 5 mô hình. Mỗi module bao gồm các cấu trúc và độ khó khác nhau, có nghĩa là bạn sẽ đủ kỹ năng để xây dựng AI thích ứng với bất kỳ môi trường nào trong thực tế, chứ không chỉ đơn thuần là vượt qua một bài test "ghi nhớ rồi quên" như hầu hết các khóa học khác. Thực hành quả thực tạo nên sự hoàn hảo.
5. Hỗ trợ trong suốt khóa học: Chúng tôi cam kết biến đây trở thành khóa học AI dễ tiếp cận và hiệu quả nhất trên thế giới. Điều này đòi hỏi chúng tôi phải luôn có mặt khi bạn cần trợ giúp. Đó là lý do tại sao chúng tôi đã tập hợp một team các nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp để hỗ trợ bạn trong suốt hành trình học tập, có nghĩa là bạn sẽ nhận được phản hồi từ chúng tôi trong vòng tối đa 48 giờ.
Vậy, bạn đã sẵn sàng khám phá thế giới đầy thú vị của AI chưa?
Hãy tham gia cùng chúng tôi, đừng bao giờ ngừng học hỏi, và cho đến lúc đó, hãy tận hưởng AI!
Mục lục:
- ✓ 01. Chào mừng bạn đến với khóa học!
- ✓ 02. Phần 1. Prompt Engineering.
- ✓ 03. Phần 2. Generative AI.
- ✓ 04. Phần 3. Agentic AI.
- ✓ 05. Phần 4. Nền tảng về Reinforcement Learning.
- ✓ 06. Q-Learning Intuition.
- ✓ 07. Triển khai Q-Learning.
- ✓ 08. Phần 5. Deep Q-Learning.
- ✓ 09. Deep Q-Learning Intuition.
- ✓ 10. Triển khai Deep Q-Learning.
- ✓ 11. Phần 6. Deep Convolutional Q-Learning.
- ✓ 12. Deep Convolutional Q-Learning Intuition.
- ✓ 13. Triển khai Deep Convolutional Q-Learning.
- ✓ 14. Phần 7. A3C.
- ✓ 15. A3C Intuition.
- ✓ 16. Triển khai A3C.
- ✓ 17. Phần 8. PPO & SAC.
- ✓ 18. Phần 9. Large Language Model (LLM).
- ✓ 19. LLM Intuition.
- ✓ 20. Triển khai LLM.
- ✓ 21. Phần 10. Responsible AI.
- ✓ 22. Thank You!
- ✓ 23. Phụ lục 1. Artificial Neural Networks.
- ✓ 24. Phụ lục 2. Convolutional Neural Networks.
- ✓ 25. Chúc mừng!! Đừng quên phần thưởng của bạn nhé!
Khóa học này dành cho:
- ✓ Bất cứ ai quan tâm đến AI, Machine Learning hoặc Deep Learning.