Ad copy

🔴Combo Generative AI, AI Agents & MLOps: Xây RAG/Agent, triển khai chuẩn MLOps, vận hành ổn định và đo lường được - Nếu chỉ dừng ở 'gọi API LLM' thì chưa phải kỹ sư AI - Xu hướng doanh nghiệp hiện nay cần người biết chuẩn hóa dữ liệu, thiết kế RAG đáng tin cậy, dựng agent tự động hóa quy trình, đóng gói – triển khai – giám sát như một dịch vụ phần mềm thực thụ. --> CyberSoft thiết kế 𝗖𝗼𝗺𝗯𝗼 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗔𝗜, 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀 & 𝗠𝗟𝗢𝗽𝘀 bám sát Lộ trình doanh nghiệp cần --------------- 𝟭. Ai nên học? - Backend/Full-stack muốn nâng cấp lên LLM/RAG/Agent mà vẫn giữ tư duy kiến trúc hệ thống - MLE/Data Scientist cần chuẩn hóa pipeline, đánh giá chất lượng và giảm chi phí inference. - DevOps/SRE/Cloud muốn trở thành MLOps Engineer để vận hành các dịch vụ AI quy mô lớn. - Sinh viên định hướng AI Engineer: cần lộ trình có dự án thực chiến, không lý thuyết suông. 𝟮. Áp dụng trong mô hình nào? - RAG kém ổn định, trả lời sai, khó đo lường: thiếu vector search đúng chuẩn, không có bộ tiêu chí đánh giá (precision/faithfulness/latency) và observability. - Agent 'demo cho vui': workflow rời rạc, không kiểm soát tool-use, không có retry/timeout/guardrail, khó vận hành ở môi trường thật - Triển khai chắp vá: Chạy thử trên laptop thì được, đưa lên server lại 'vỡ' vì không có versioning, CI/CD, monitoring, rollback. - Đội ngũ thiếu 'chiều ngang + chiều sâu': người làm Machine Learning chưa rành DevOps; Dev giỏi cloud nhưng không nắm quy trình ML/DL/LLM. ---> 𝗖𝗼𝗺𝗯𝗼 𝗚𝗲𝗻 𝗔𝗜, 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀 & 𝗠𝗟𝗢𝗽𝘀 của CyberSoft trang bị kỹ năng để AI Engineer có thể thiết kế – triển khai – vận hành một hệ GenAI/Agent từ A→Z. 3. Công nghệ trong khóa học 🔻Lập trình & Dữ liệu Python • NumPy • Pandas • Excel/OpenPyXL • Matplotlib/Seaborn • Streamlit • API • Automation → Làm sạch/biến đổi dữ liệu, dựng dashboard thử nghiệm, xuất báo cáo nhanh. 🔻Machine Learning scikit-learn • XGBoost/LightGBM • Feature Engineering • Regularization • Overfitting control • Regression/Classification/Clustering → Xây “baseline mạnh” để so sánh với LLM, không thần thánh hóa LLM cho mọi bài toán. 🔻Deep Learning & NLP nền tảng TensorFlow/PyTorch/Keras • CNN/RNN/LSTM • spaCy • Preprocessing • Fine-tuning → Hiểu cơ chế biểu diễn & fine-tuning trước khi bước vào LLM hiện đại. 🔻Generative AI & LLMs GPT-4 • Llama • T5/BART • Transformer • HuggingFace • LoRA/QLoRA • FAISS • Zero-shot/Semantic Search → Làm RAG đúng nghĩa: chunking, embedding, indexing, re-ranking, caching, evaluation. 🔻AI Agents & Automation Agentic pattern • Tool-use • Planning/Memory • Chatbot • FastAPI integration → Thiết kế multi-tool agent có guardrail, có backoff/retry, có logging/tracing. 🔻MLOps & Vận hành MLflow • DVC • Apache Airflow • Data Pipeline • Model Registry • CI/CD • Deployment • Monitoring/Alerting → Version hóa – Triển khai – Giám sát như một dịch vụ cloud: reproducible & observable. - Kết nối hoàn chỉnh từ data → model → LLM/RAG/Agents → deployment → monitoring. Liên hệ ngay để được giải đáp mọi thắc mắc và tư vấn lộ trình học phù hợp nhất 👇 ------------------------------------------------------ 🔴 CyberSoft: Hệ sinh thái cung cấp Giải pháp học Lập trình & Công nghệ toàn diện: Thực chiến qua Dự án - Kết nối việc làm trọn đời - Hệ thống sửa CV độc quyền & luyện phỏng vấn, đảm bảo kỹ năng ra nghề đi làm sớm với thời gian & chi phí học tập tối ưu 🔘 CyberSoft TP.HCM 🚩 Cơ sở 1: Tầng 5, tòa nhà Xuri, 112 Cao Thắng, Quận 3, TP.HCM 🚩 Cơ sở 2: Tầng 1, tòa nhà Zeta, 15 Trần Khắc Chân, Phường Tân Định Quận 1 🚩 Cơ sở 3: P3-00.05 Chung cư Cityland Park Hills, Phường 10, Quận Gò Vấp, TP.HCM 🚩 Cơ sở 4: 6C Đường số 8, Linh Tây, Thủ Đức, TP.HCM 🔘 CyberSoft Đà Nẵng 🚩 Cơ sở 5: 103 Nguyễn Hữu Dật, Hải Châu, Đà Nẵng ☎️ Hotline/Zalo: 096 105 1014 #AI_Engineer #NLP #GenAI #AIAgents #MLOps