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

Crack Databricks Generative AI Engineer Associate Exam

Chinh phục kỳ thi Databricks Generative AI Engineer Associate

Chinh phục kỳ thi Databricks Generative AI Engineer Associate

Thành thạo RAG, LangChain, Vector Search & MLflow để Xây dựng Ứng dụng GenAI và Vượt qua Chứng chỉ Databricks

4.3
(731 đánh giá)
4,499 học viên
Giảng viên
Deepak Goyal
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
5.0 giờ video
83 bài giảng
12 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026
#Data Engineering #Databricks #Generative Ai #Machine Learning

Bạn sẽ học được gì

Tự tin chinh phục chứng chỉ Databricks Generative AI Engineer Associate với các câu hỏi thử nghiệm và bài tập tình huống thực tế.
Thiết kế các ứng dụng Generative AI hoàn chỉnh sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) cùng với Databricks
Tạo prompt hiệu quả bằng các framework thực tế (SALT, RTF, CTF, CoT) để tối ưu hóa phản hồi từ LLM.
Xây dựng pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) sử dụng các công cụ như LangChain, LlamaIndex và Mosaic AI Vector Search.
Chuẩn bị dữ liệu chất lượng cao bằng cách trích xuất, phân đoạn và lưu trữ vào Delta Lake với Unity Catalog để sử dụng LLM ở quy mô lớn.
Lựa chọn và tích hợp đúng mô hình (LLMs, embeddings, công cụ) dựa trên tác vụ, chi phí, độ trễ và ngữ cảnh.
Triển khai các biện pháp bảo vệ an toàn và quản trị dữ liệu bằng cách làm sạch prompt, che giấu thông tin và sử dụng Unity Catalog.
Triển khai và giám sát ứng dụng LLM với MLflow, Model Serving và các công cụ theo dõi suy luận trong Databricks.
Đánh giá hiệu suất LLM với các chỉ số và chiến lược giám sát phù hợp để tối ưu độ chính xác và hiệu quả chi phí.
Thành thạo các công cụ gốc của Databricks như Vector Search, Model Registry, Unity Catalog và AI Functions

Yêu cầu

Lập trình Python cơ bản (hàm, từ điển, vòng lặp, APIs)
Quen thuộc với các khái niệm học máy (tùy chọn, nhưng hữu ích)
Tài khoản Databricks Community Edition hoặc doanh nghiệp

Đối tượng phù hợp

Kỹ sư Dữ liệu & Nhà Khoa học Dữ liệu muốn xây dựng và triển khai ứng dụng GenAI bằng Databricks
Kỹ sư AI/ML muốn thành thạo pipeline RAG, phục vụ mô hình và kỹ thuật đánh giá
Chuyên viên Phân tích & Lập trình viên mong muốn tích hợp LLM và kỹ thuật prompt vào quy trình công việc thực tế
Sinh viên hoặc Người chuyển đổi nghề nghiệp muốn bước vào lĩnh vực GenAI với chứng chỉ thực hành, tập trung vào ngành
Chuyên gia Công nghệ đang chuẩn bị cho kỳ thi Databricks Generative AI Engineer Associate
Nhóm & Quản lý đánh giá cách đưa khả năng GenAI vào hệ sinh thái Databricks của họ
Lập trình viên và Kỹ sư Phần mềm tìm kiếm cơ hội chuyển sang lĩnh vực Generative AI

Nội dung khóa học

16 phần • 80 bài giảng
1 Thông tin về kỳ thi Databricks Generative AI Engineer Associate
2 Kế hoạch ôn thi chứng chỉ
1 Generative AI là gì?
2 Các loại ứng dụng, trường hợp sử dụng & LLM của Generative AI
3 Cách hoạt động của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs)
4 Generative AI trên Databricks: Các tính năng chính/ Cách thiết lập tài khoản
1 Hướng dẫn chi tiết nền tảng Databricks
2 Truy cập Mô hình bằng Databricks
1 Học Kỹ thuật Prompt & Các Framework
2 Thực hiện Kỹ thuật Prompt trong Databricks
3 Tệp mã nguồn
1 Giới thiệu về RAG
2 Tệp dữ liệu
3 Các thành phần của RAG
4 RAG trong Databricks
1 Hiểu Unity Catalog từ Góc độ GenAI
2 Demo Unity Catalog
1 Phát biểu vấn đề
2 Đoạn mã
1 Trích xuất dữ liệu
2 Demo trích xuất dữ liệu
3 Đoạn mã
4 Biến đổi dữ liệu
1 Phân đoạn dữ liệu và Chiến lược phân đoạn
2 Demo phân đoạn
3 Đoạn mã phân đoạn
4 Ghi dữ liệu đã phân đoạn vào Bảng Delta trong Unity Catalog
5 Đoạn mã
1 Vector Embeddings
2 Mô hình Embedding
3 Cơ sở dữ liệu Vector
4 Vector Search trong Databricks
5 Chỉ mục Vector Search
6 Liệt kê Vector Search Endpoint, Index
7 Tìm kiếm tương tự
8 Demo tìm kiếm tương tự
9 Đoạn mã
10 Bộ xếp hạng lại
11 Tạo phản hồi phù hợp: Gọi LLM
1 Langchain
2 Gọi LLM bằng ChatDatabricks
3 Đoạn mã
4 Bộ truy xuất
5 Demo bộ truy xuất
6 Đoạn mã
7 Cài đặt cấu hình
8 Đoạn mã
9 Hình thành ngữ cảnh
10 Đoạn mã
11 Mẫu Prompt
12 Demo mẫu Prompt
13 Đoạn mã
14 Xây dựng chuỗi
15 Đoạn mã
16 Tổng kết RAG
1 Tại sao cần đánh giá LLM
2 So sánh Đánh giá ML truyền thống và Đánh giá LLM
3 Đánh giá thành phần dữ liệu
4 Đánh giá thành phần mô hình
5 Chỉ số đánh giá mô hình nền tảng, BLUE, ROUGE
6 Đánh giá mô hình: Sử dụng LLM làm Giám khảo
7 Đánh giá RAG
1 Vòng đời dự án GenAI
2 MLFLow
3 Chiến lược triển khai mô hình
4 Triển khai theo lô
5 Triển khai thời gian thực
6 Phục vụ mô hình
7 Giám sát hệ thống AI
8 Bảng suy luận
9 Demo triển khai theo lô
10 Đoạn mã
11 Demo triển khai thời gian thực
12 Đoạn mã
1 Giới thiệu Agentic AI
2 Agentic AI trên Databricks
3 Sử dụng Unity Catalog và Agent Brick để xây dựng AI Agent
4 Agent Giám sát
5 Đánh giá Agent
1 Thách thức, Rủi ro, Biện pháp giảm thiểu và Lưu ý về AI

Giới thiệu khóa học

Are you ready to crack the Databricks Certified Generative AI Engineer Associate Exam and take your Generative AI skills to the next level?

This hands on course is designed to help you master Databricks tools and frameworks used to build real-world LLM applications  and prepare you thoroughly for the official Databricks GenAI certification.

Whether you're a data engineer, ML developer, cloud professional, or AI enthusiast, this course will equip you with the skills and confidence to design, develop, deploy, and monitor end-to-end LLM-powered apps using Databricks.


What You’ll Learn:

  • The fundamentals of Generative AI, LLMs, and Prompt Engineering

  • How to build RAG (Retrieval-Augmented Generation) applications using LangChain and Mosaic AI Vector Search

  • Strategies for chunking and preparing data using Delta Lake and Unity Catalog

  • How to deploy GenAI apps using MLflow, Model Serving, and Inference APIs

  • Setting up guardrails, masking, and governance to keep your models safe and compliant

  • How to monitor GenAI pipelines using MLflow metrics, inference logs, and evaluation tools

  • How to crack the Databricks Generative AI Engineer certification with real-world examples, mapped exam topics, and practice questions

    Why This Course?

    100% aligned with the official Databricks exam guide
    Practical demos, hands-on projects, and real-world case studies
    Covers tools like LangChain, MLflow, Vector Search, Unity Catalog, LLM APIs
    Includes mock questions and exam preparation tips
    No prior GenAI experience needed — beginner-friendly!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Engineering
Hiển thị tất cả khoá học Databricks
Hiển thị tất cả khoá học Generative Ai
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊