Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

GenAI Application Architecture: Scalable & Secure AI Design

Kiến trúc Ứng dụng GenAI: Thiết kế AI Có thể Mở rộng & Bảo mật

Kiến trúc Ứng dụng GenAI: Thiết kế AI Có thể Mở rộng & Bảo mật

Xây dựng ứng dụng GenAI có thể mở rộng, bảo mật và hiệu quả với AWS, MLOps, giám sát và kiến trúc cloud-native

4.4
(327 đánh giá)
1,852 học viên
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
2.0 giờ video
45 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 28/07/2026

Bạn sẽ học được gì

Thiết kế Ứng dụng GenAI Có thể Mở rộng: Học cách kiến trúc và xây dựng ứng dụng GenAI có thể mở rộng bằng kiến trúc LGPL, tập trung vào Layer, Gate, Pipes
Triển khai Khả năng Phục hồi và Xử lý Lỗi: Hiểu cách tích hợp xử lý lỗi, giám sát, ghi nhật ký và phục hồi thảm họa để tạo ra các ứng dụng GenAI kiên cường
Đảm bảo Bảo mật và Hiệu quả Chi phí: Phát triển các giải pháp GenAI an toàn và tiết kiệm chi phí bằng cách tận dụng các dịch vụ bảo mật AWS, container hóa
Tự động hóa và Tối ưu hóa với MLOps & CI/CD: Học cách triển khai MLOps, CI/CD và Explainable AI (XAI) để đơn giản hóa việc triển khai và tương lai hóa các ứng dụng GenAI

Yêu cầu

Kiến thức Cơ bản về AI và Học máy: Hiểu các khái niệm cơ bản về AI và học máy.
Quen thuộc với AWS: Có kinh nghiệm với các dịch vụ AWS như Lambda, S3 và DynamoDB là một lợi thế.
Kỹ năng Lập trình: Kiến thức Python ở trình độ trung cấp là cần thiết.
Hiểu biết Cơ bản về Kiến trúc Phần mềm: Quen thuộc với các nguyên tắc kiến trúc phần mềm như khả năng mở rộng, cân bằng tải và xử lý lỗi.

Đối tượng phù hợp

Nhà phát triển và Kỹ sư AI: Những người muốn xây dựng ứng dụng GenAI có thể mở rộng, bảo mật và hiệu quả chi phí.
Kiến trúc sư Đám mây: Chuyên gia làm việc với AWS muốn triển khai kiến trúc GenAI sử dụng các phương pháp tốt nhất.
Người đam mê Học máy: Cá nhân có hiểu biết nền tảng về học máy và lập trình muốn mở rộng sang phát triển GenAI.
Kỹ sư Phần mềm: Kỹ sư muốn tích hợp AI vào ứng dụng cloud-native và triển khai pipeline MLOps

Nội dung khóa học

12 phần • 44 bài giảng
1 Giới thiệu & Điều kiện tiên quyết của Khóa học
2 LƯU Ý QUAN TRỌNG và Cấu trúc Khóa học
1 Lấy Mã nguồn Khóa học
1 Tìm hiểu Sâu về GenAI - Nó là gì và Ví dụ về GenAI - Ứng dụng Thực tế
2 Sự Phát triển của Kiến trúc AI - Từ Truyền thống đến Generative AI - Tổng quan
3 Khái niệm Chính của GenAI: Variational Autoencoders và Generative Adversarial Networks
4 Variational Autoencoders (VAEs) và Generative Adversarial Networks (LLM)
5 Lợi ích và Thách thức khi Xây dựng Ứng dụng GenAI
1 Kiểm tra
2 Tìm hiểu Sâu về Kiến trúc LGPL - Tại sao Kiến trúc Ứng dụng GenAI là Bắt buộc
3 Gates
4 Kiến trúc LGPL và Các Lớp (Layers) - Tổng quan
5 Pipes
6 Vòng lặp (Loops) và Tổng hợp Tất cả - Tổng quan Toàn bộ Kiến trúc LPGL
7 Thực hành - Mô phỏng Gates Đơn giản - Chương trình Python Console
8 Thực hành - Mô phỏng Vòng lặp Phản hồi
9 Thực hành - Mô phỏng Đầy đủ Bao gồm Tất cả các Lớp Kiến trúc
1 Xây dựng Ứng dụng GenAI Có thể Mở rộng - Giới thiệu & Lựa chọn Cơ sở hạ tầng
2 Container hóa & Khóa học Cấp tốc về Docker
3 Kiến trúc Microservices vs Monolith
4 Cân bằng Tải và Khả năng Chịu lỗi Hoạt động Cùng nhau - Tổng quan Đầy đủ
5 Cân bằng Tải và Khả năng Chịu lỗi - Tổng quan Đầy đủ
1 Tận dụng Đám mây cho Ứng dụng GenAI Có thể Mở rộng - Giới thiệu
2 Lợi thế của Đám mây cho Ứng dụng GenAI
1 Xây dựng Ứng dụng GenAI Kiên cường - Xử lý Lỗi & Quản lý Ngoại lệ
2 Ghi nhật ký Lỗi - Ngăn ngừa Sự cố Dây chuyền & Logic Thử lại cho Hành động Khắc phục
3 Giám sát, Ghi nhật ký và Cảnh báo
4 Sơ đồ cho Giám sát - Xử lý Nhật ký và Hệ thống Cảnh báo
1 Chiến lược Phục hồi Thảm họa và Tính sẵn sàng Cao - Giới thiệu về DR
2 Tính sẵn sàng Cao và Phục hồi Thảm họa trong Thực tế - Hỗ trợ của AWS cho DR và HA
3 Nghiên cứu Tình huống 1 - Hệ thống Giao dịch Thời gian thực - Kiến trúc Ứng dụng GenAI Đầy đủ
4 Nghiên cứu Tình huống 2 - Đến lượt Bạn - Hệ thống GenAI cho Hệ thống Đề xuất Chẩn đoán
1 Mối đe dọa Bảo mật trong Ứng dụng GenAI - Chiếm quyền Điều khiển Mô hình và Rò rỉ Quyền riêng tư
2 Deepfakes - Tấn công Lẩn tránh - Mối đe dọa Nội bộ - Tấn công Đối kháng
3 Giải pháp cho Tấn công Đối kháng - XAI (Explainable AI)
1 Tối ưu hóa Chi phí Ứng dụng GenAI - Định cỡ Đúng & Spot Instances & Container
2 Một số Kỹ thuật Giảm Chi phí
3 Chọn Nền tảng Đám mây Phù hợp và Tóm tắt Tối ưu hóa Định giá
1 Chủ đề Nâng cao trong Kiến trúc Ứng dụng GenAI - Tổng quan Đầy đủ về XAI
2 Tổng quan Đầy đủ và Tầm quan trọng của MLOps và CI/CD
3 AI Có trách nhiệm và Cân nhắc Đạo đức cho Ứng dụng GenAI
4 Xu hướng Mới nổi - Tổng quan Đầy đủ
1 Các bước Tiếp theo
2 Bài giảng Bổ sung

Giới thiệu khóa học

Master the essential techniques and best practices for designing and architecting scalable, secure, and cost-effective Generative AI (GenAI) applications.

In this course, you’ll explore the principles of the LGPL architecture (Layers, Gates, Pipes, and Loops) and how they apply to building GenAI systems using modern cloud services like AWS.

 

We’ll cover critical topics such as load balancing, containerization, error handling, monitoring, logging, and disaster recovery. This course is ideal for those looking to understand GenAI architecture, ensuring applications are resilient, secure, and efficient.

 

What You'll Learn:

  • Architect scalable and secure GenAI applications using the LGPL model.

  • Understand core concepts such as containerization, load balancing, and disaster recovery.

  • Learn best practices for monitoring, logging, and error handling in GenAI systems.

  • Explore MLOps, CI/CD, and security strategies for future-proofing AI applications.

This course focuses on the architecture and principles behind building robust GenAI systems, providing the knowledge needed to design effective AI solutions.

 

Enroll now to transform your GenAI Application Architecture skills to the next level.  Master GenAI Application Architecture - the core best practices and techniques for building secure, efficient, scalable GenAI Applications.

 

Ready to take your skills to the next level?  Join me, and let's get started. 

See you inside the course!

 

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Ai Engineering
Hiển thị tất cả khoá học Application Security
Hiển thị tất cả khoá học Cloud Architecture
Hiển thị tất cả khoá học Generative Ai
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊