Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Đăng nhập
Xem tất cả kết quả
Menu
Đăng nhập Đăng ký miễn phí

No-code AI applications with ChatGPT, OpenAI, Flowise & LLMs

Xây dựng ứng dụng AI không cần code với ChatGPT, OpenAI, Flowise & LLMs

Xây dựng ứng dụng AI không cần code với ChatGPT, OpenAI, Flowise & LLMs

Phát triển ứng dụng ChatGPT và LLM mà không cần kỹ năng lập trình, sử dụng Chatgpt, Flowise, LangChain, Llama, Pinecone...

4.5
(95 đánh giá)
734 học viên
Giảng viên
Data Data
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 1.489.000đ -97%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
6.0 giờ video
93 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026
#Ai Applications #Large Language Models #No Code Development #Openai Chatgpt

Bạn sẽ học được gì

Giới thiệu về Mô hình Ngôn ngữ
Công cụ làm việc với LLM và NLP
Phát triển Ứng dụng AI với ChatGPT và LangChain
Phát triển Ứng dụng với ChatGPT và LLM không cần code
Giới thiệu về Flowise và các thành phần
Phát triển các LLM hiện đại nhất
Huấn luyện Mô hình LLM
Huấn luyện LLM với tài liệu của riêng bạn
Lập luận đa tầng với mô-đun chuỗi
Mô hình Ngôn ngữ Lớn mã nguồn mở (LLMs)
Quản lý thông tin xác thực trong Flowise
Auto-GPT - AI vượt trội hơn ChatGPT

Yêu cầu

Không yêu cầu kiến thức lập trình trước đó

Đối tượng phù hợp

Dành cho mọi chuyên gia muốn tạo ứng dụng dựa trên ChatGPT mà không cần lập trình
Nếu bạn tò mò về thế giới AI và muốn tạo ứng dụng thông minh mà không cần thành thạo lập trình
Nếu bạn là doanh nhân muốn tận dụng lợi thế của AI
Nếu bạn làm việc trong môi trường luôn thay đổi và muốn tích hợp giải pháp ChatGPT vào quy trình mà không cần học lập trình

Nội dung khóa học

21 phần • 93 bài giảng
1 Cách tận dụng tối đa khóa học
1 Giới thiệu về Mô hình Ngôn ngữ
2 Mô hình Ngôn ngữ là gì
3 Các loại Mô hình Ngôn ngữ
1 OpenAI - công ty đứng sau thuật toán ChatGPT
2 Giới thiệu về ChatGPT
3 Ưu điểm của ChatGPT và điểm khác biệt với ChatBot thông thường
4 Hạn chế của ChatGPT
1 Công cụ làm việc với LLM và NLP
2 Open AI API
3 Thực hành: OpenAI API
4 Kiến thức cơ bản về Hugging Face
5 Kiến thức cơ bản về LangChain
6 Các mô hình LLM mã nguồn mở
1 Giới thiệu về LangChain
2 Các loại mô hình LangChain khác nhau và yêu cầu
3 Quản lý đầu vào LLM với Mô-đun Prompts của LangChain
4 Kết hợp LLM với các thành phần khác thông qua chuỗi
5 Cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu bên ngoài thông qua LangChain Indexes
6 Cung cấp khả năng ghi nhớ cho ChatGPT thông qua LangChain Memory
7 Cung cấp quyền truy cập công cụ thông qua mô-đun Agents của LangChain
1 Phát triển các LLM hiện đại nhất
2 Tính năng của Flowise
3 Cài đặt Flowise
4 Bắt đầu với Flowise
1 Các thành phần của Flowise
2 Thành phần Modeling của Flowise
3 Thành phần Prompts của Flowise
4 Vector Stores, Indices, Embeddings và Document Loaders của Flowise
5 Thành phần Memory của Flowise
6 Thành phần Chain của Flowise
7 Agents và Tools của Flowise
1 Bài tập thực hành: Thiết kế trình hướng dẫn tùy chỉnh
2 Giải pháp: Thiết kế trình hướng dẫn tùy chỉnh
3 Bài tập thực hành: Phát triển ChatFlow cơ bản
4 Giải pháp: Phát triển ChatFlow cơ bản
5 Bài tập thực hành: Phát triển Trợ lý
6 Giải pháp: Phát triển Trợ lý
1 Các biến thể LLM khác nhau và cách chọn lựa
2 Quyền riêng tư dữ liệu trong huấn luyện ChatGPT
1 Kiến thức cơ bản về huấn luyện LLM với tài liệu
2 Thực hành: Thêm QA Chain, Vector Store và PDF Loader
3 Thực hành: Thêm Text Splitter và OpenAI Embeddings
1 Giới thiệu về cơ sở dữ liệu vector và tầm quan trọng đối với LLM
2 Đặc điểm của cơ sở dữ liệu vector
3 Các Cơ sở dữ liệu Vector khác nhau
4 Kiến thức cơ bản về Pinecone
5 Thêm Pinecone Vector Estore
6 Tải Embeddings và Indexes từ Pinecone
1 Bài tập thực hành: Phát triển Indexes và Embeddings cho Pinecone
2 Giải pháp: Tạo Vectors và Indexes trong Pinecone
3 Bài tập thực hành: Phát triển LLM tùy chỉnh
4 Giải pháp: Phát triển LLM tùy chỉnh
5 Bài tập thực hành: Đưa vào Sản xuất
6 Giải pháp: Triển khai sản xuất LLM tùy chỉnh
1 Lập luận đa bước
2 Liên kết hai mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
3 Kết nối mô hình ngôn ngữ thứ ba
1 Giới thiệu về Hugging Face và các thành phần
2 Giao diện Hugging Face và lựa chọn mô hình, tập dữ liệu
3 Tokenizer và Mô hình Hugging Face
4 Tập dữ liệu Hugging Face
5 Thực hành: Sử dụng mô hình từ Hugging Face
6 Thực hành: Sử dụng mô hình Hugging Face từ Python
7 Thực hành: Sử dụng mô hình Hugging Face từ Flowise
1 Lợi ích của mô hình LLM mã nguồn mở
2 Các mô hình LLM mã nguồn mở khác nhau và phân tích so sánh
3 Kiến thức cơ bản về mô hình Llama
4 Kiến thức cơ bản về mô hình Alpaca
5 Kiến thức cơ bản về mô hình Vicuña
6 Tải xuống và khởi tạo mô hình với Docker, LocalAI và GPT4All
7 Sử dụng mô hình LLM mã nguồn mở từ Flowise
8 Dự án nâng cao với Local AI LLama2, Faiss và Local AI Embeddings
1 Kiến thức cơ bản về mô hình Falcon
2 Thực hành: Sử dụng mô hình Falcon 7b từ Flowise
3 Thực hành: Sử dụng mô hình Falcon 40b từ Flowise
1 Kiến thức cơ bản về Replicate
2 Sử dụng LLM mã nguồn mở_Llama, Vicuna và Falcon thông qua Replicate
3 Sử dụng mô hình Llama2 của Replicate thông qua Flowise
1 Quản lý thông tin xác thực trong Flowise
1 Giới thiệu về Auto-GPT
2 Các mô hình Auto-GPT, BabyAGI và Jarvis
3 Thực hành: Sử dụng Auto-GPT
4 Thực hành: Kiến thức cơ bản về Auto-GPT trong Flowise
5 Thực hành: Sử dụng Auto-GPT từ Flowise
6 Baby AGI: sự tiến hóa của mô hình AutoGPT
1 Triển khai sản xuất LLM
2 Đưa vào sản xuất thông qua API
3 Thêm thông tin xác thực vào API
4 Truy vấn file PDF sử dụng API Flowise
1 Web Scrapper, Pinecone và Conversational Retrieval QA Chain
2 Cải thiện Web Scrapper và tránh ảo giác mô hình
3 Cấu hình dự án thay thế

Giới thiệu khóa học

In a constantly evolving digital world, Artificial Intelligence has ceased to be a futuristic concept to become an essential tool in various areas of our daily lives. However, the challenge has always been how to make this technology accessible to those who have no programming experience. This is where this course comes to life.


Have you ever wondered how to create intelligent, automated solutions without having to learn to program from scratch? This course is your answer. We offer you a unique opportunity to learn how to develop applications powered by ChatGPT and LLMs without writing a single line of code. Not only do we provide you with access to one of the most revolutionary technologies of the moment, but we give you the ability to design, prototype and launch your own AI-based solutions.


Content Description:

  • Solid Fundamentals: Start with a clear understanding of Language Models and discover the power behind ChatGPT.

  • Tools at your fingertips: Learn about cutting-edge tools like LangChain and Flowise that will allow you to bring your ideas to life.

  • Hands-on projects: Apply your knowledge through practical projects and challenges that guarantee an immersive learning experience.

  • Future of AI and ChatGPT: Discover Auto-GPT and other cutting-edge models that are defining the next horizon of AI.

There are no longer any barriers between you and next-generation AI applications. Take this opportunity to master ChatGPT and other AI tools, all without having to dive into complex lines of code. Are you ready to transform the future with your own intelligent solutions? Start your journey today!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Ai Applications
Hiển thị tất cả khoá học Large Language Models
Hiển thị tất cả khoá học No Code Development
Hiển thị tất cả khoá học Openai Chatgpt
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊