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

Generative AI for Software Engineers & Developers

Generative AI dành cho Kỹ sư & Nhà phát triển Phần mềm

Generative AI dành cho Kỹ sư & Nhà phát triển Phần mềm

1000+ Câu lệnh GenAI để Tăng tốc Hành trình Kỹ thuật Phần mềm của Bạn

4.3
(671 đánh giá)
2,846 học viên
Giảng viên
Edcorner Learning
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
3.0 giờ video
96 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 28/04/2026
#Artificial Intelligence #Generative Ai #Prompt Engineering #Software Development

Bạn sẽ học được gì

Hiểu các nguyên lý cơ bản của Generative AI, bao gồm Transformers, Diffusion Models và tầm quan trọng của chúng với kỹ thuật phần mềm.
Truy cập bộ sưu tập hơn 1000 câu lệnh chuyên gia được tuyển chọn, thiết kế để tăng tốc các tác vụ kỹ thuật phần mềm: viết mã, kiểm thử, DevOps, kiến trúc và bảo mật.
Phân biệt rõ ràng giữa Predictive AI và Generative AI trong bối cảnh quy trình phát triển phần mềm.
Khám phá các trường hợp sử dụng thực tế của GenAI: tạo mã, sửa lỗi, viết tài liệu, tự động hóa DevOps và thiết kế kiến trúc.
Thành thạo kỹ thuật Prompt Engineering: Zero-shot, Few-shot, Chain of Thought (CoT), Tree of Thought (ToT) và các mẫu câu lệnh tái sử dụng.
Tạo các kiến trúc phần mềm cấp cao, bao gồm sơ đồ ER, sơ đồ tuần tự và phân tích đánh đổi kiến trúc bằng GenAI.
Tự động tạo codebase đa tệp, lớp, module và hàm tuân thủ nguyên tắc SOLID và DRY.
Thực hiện tái cấu trúc mã, cải thiện khả năng đọc, tối ưu hiệu suất và bổ sung tài liệu chuyên nghiệp với sự hỗ trợ của AI.
Tự động hóa phân tích mã tĩnh, phát hiện lỗi, nhận diện anti-pattern và đánh giá pull request thông qua các câu lệnh Generative AI.
Học cách tạo Unit Test, Integration Test, E2E Test, API Test, Fuzz Test và đạt được độ bao phủ mã tốt hơn.
Xây dựng Dockerfile, Kubernetes manifest, Terraform script và tự động hóa pipeline GitHub Actions/GitLab CI/CD bằng GenAI.
Thiết kế hệ thống Infrastructure as Code (IaC) mạnh mẽ và tự động hóa thiết lập giám sát với Prometheus và Grafana bằng quy trình làm việc dựa trên câu lệnh.
Định nghĩa và giám sát Service Level Objectives (SLOs) và Service Level Indicators (SLIs) để duy trì sự xuất sắc trong vận hành.
Tạo runbook tự động và playbook phục hồi thảm họa được điều khiển bởi AI để nâng cao thực hành kỹ thuật độ tin cậy.
Triển khai Secure Code Generation, mô hình hóa mối đe dọa, phát hiện lỗ hổng và tự động hóa bản nháp tuân thủ SOC2, HIPAA, GDPR.
Áp dụng công cụ dựa trên AI cho Static Application Security Testing (SAST) và Dynamic Application Security Testing (DAST).

Yêu cầu

Hiểu biết cơ bản về các khái niệm phát triển phần mềm
Không yêu cầu kinh nghiệm trước về AI hay Machine Learning
Tư duy tò mò, sẵn sàng khám phá Prompt Engineering, Generative AI API và kỹ thuật lập trình mới được hỗ trợ bởi công cụ AI.
Có máy tính xách tay hoặc máy tính để bàn kết nối Internet

Đối tượng phù hợp

Kỹ sư phần mềm muốn tận dụng công cụ Generative AI để viết mã, thiết kế kiến trúc và quy trình DevOps nhanh hơn, thông minh hơn.
Lập trình viên Backend muốn tự động tạo API, cải thiện thiết kế hệ thống, tự động hóa triển khai và tối ưu hiệu suất ứng dụng bằng AI.
Lập trình viên Frontend quan tâm đến việc dùng AI để tăng tốc quy trình UI/UX, tự động tạo component React/Vue và tối ưu hiệu suất frontend.
Kỹ sư DevOps muốn tự động hóa việc tạo hạ tầng, thiết lập giám sát và pipeline CI/CD bằng câu lệnh Generative AI.
Kiến trúc sư Giải pháp muốn dùng AI để tạo sơ đồ kiến trúc, phân tích đánh đổi và đề xuất công nghệ.
Kỹ sư Đảm bảo Chất lượng (QA) và Kỹ sư Tự động hóa Kiểm thử muốn tự động tạo unit test, API test, E2E test và fuzz test bằng GenAI.
Kỹ sư Bảo mật muốn tích hợp tạo mã an toàn, quét lỗ hổng và tự động hóa tuân thủ vào vòng đời phần mềm.
Trưởng nhóm Kỹ thuật và Quản lý Kỹ thuật tìm cách trang bị cho đội ngũ công cụ tăng tốc phát triển và phương pháp hay nhất dựa trên AI.
Sinh viên, Người học và Tân cử nhân ngành Khoa học Máy tính hoặc lĩnh vực liên quan, khao khát học hỏi tương lai của kỹ thuật phần mềm dẫn dắt bởi AI.
Bất kỳ ai tò mò về việc áp dụng Generative AI vào thực tế: viết mã, kiểm thử, kiến trúc và quy trình DevOps.

Nội dung khóa học

11 phần • 96 bài giảng
1 Generative AI là gì?
2 Generative AI hoạt động thế nào: Mô hình Transformer, Mô hình Diffusion
3 Sự khác biệt giữa predictive AI và generative AI trong phát triển phần mềm
4 Trường hợp sử dụng: tạo mã, sửa lỗi, tài liệu, DevOps, kiến trúc
5 Ví dụ: GPT-4, Claude 3, Codex, Gemini 1.5, CodeLlama
1 Kiến trúc của LLMs: Mạng Transformer, Cơ chế Self-Attention
2 Token hóa, cửa sổ ngữ cảnh và giới hạn
3 Fine-tuning so với Học trong ngữ cảnh (In-context Learning)
4 Code LLMs chuyên biệt: Codex, StarCoder, CodeGen, AlphaCode
5 Giới thiệu về model API (OpenAI, Hugging Face, Anthropic)
1 Nguyên tắc Thiết kế Câu lệnh Hiệu quả
2 Prompting Zero-shot, One-shot, Few-shot
3 Prompting Chain of Thought (CoT) và Tree of Thought (ToT)
4 Tạo mẫu câu lệnh tái sử dụng
5 Tự động đề xuất mẫu, đoạn mã hoặc kiến trúc microservices
1 Tạo kiến trúc cấp cao từ câu lệnh
2 Microservices so với Monolithic: Khuyến nghị thiết kế từ AI
3 Tạo sơ đồ ER, sơ đồ tuần tự, sơ đồ thành phần
4 Phân tích đánh đổi kiến trúc bởi GenAI
5 Câu lệnh đánh giá Technology Stack
1 Tạo mã đa tệp và cấu trúc thư mục
2 Tự động tạo lớp, module, hàm
3 Tái cấu trúc mã: cải thiện khả năng đọc, hiệu suất và khả năng bảo trì
4 Tuân thủ nguyên tắc SOLID, nguyên tắc DRY
5 Thêm chú thích và tài liệu với GenAI
1 Dùng câu lệnh GenAI để đánh giá Pull Request (PR)
2 Phân tích mã tĩnh với GenAI (bảo mật, hiệu suất, khả năng bảo trì)
3 Phát hiện lỗi, nhận diện anti-pattern
4 Tự động đề xuất cải tiến và tái cấu trúc
1 Tạo Unit Test, Integration Test và E2E Test
2 Viết test case từ chữ ký hàm
3 Tạo API test (ví dụ: bộ sưu tập Postman qua AI)
4 Xây dựng fuzz test và boundary test bằng AI
5 Phân tích độ bao phủ mã với test được tạo bởi GenAI
1 Tạo Dockerfile, Kubernetes manifest, Terraform script
2 Tự động hóa GitHub Actions, GitLab CI/CD pipeline
3 Câu lệnh Infrastructure as Code (IaC)
4 Thiết lập giám sát: Dashboard Prometheus, Grafana bằng câu lệnh
1 Tạo Service Level Objectives (SLOs) và Service Level Indicators (SLIs)
2 Thiết kế dashboard quan sát
3 Tạo runbook tự động cho sự cố
4 Mô phỏng chế độ lỗi và tạo hướng dẫn phục hồi thảm họa
1 Thực hành Tạo mã An toàn (Secure Code Generation)
2 Mô hình hóa mối đe dọa và phát hiện lỗ hổng bằng câu lệnh
3 Tự động hóa tuân thủ: Bản nháp tài liệu SOC2, HIPAA, GDPR
4 AI trong Static Application Security Testing (SAST) và Dynamic Application Security Testing (DAST)
1 Phát triển Backend với REST API
2 Phát triển Frontend với React, Vue, Angular
3 Thiết kế Cơ sở dữ liệu và Tối ưu Truy vấn
4 Lập kế hoạch Kiến trúc Microservices
5 Hệ thống Xác thực (OAuth, JWT, SSO)
6 Mô hình Ủy quyền (RBAC, ABAC)
7 Tự động hóa Pipeline DevOps (GitHub Actions, GitLab CI/CD)
8 Container hóa và Thực hành Tốt nhất với Docker
9 Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi)
10 Phát triển Ứng dụng Serverless (AWS Lambda, Azure Functions)
11 Thiết kế Hạ tầng Đám mây (AWS, Azure, GCP)
12 Thực hành Bảo mật Tốt nhất cho Ứng dụng Web
13 Static Application Security Testing (SAST)
14 Dynamic Application Security Testing (DAST)
15 Tự động hóa Kiểm thử Thâm nhập (OWASP Testing)
16 Phát triển và Củng cố API An toàn
17 Giám sát và Khả năng Quan sát (Prometheus, Grafana)
18 Framework Ghi log và Phân tích Log (ELK Stack, Loki)
19 Lập kế hoạch Phục hồi Thảm họa và Tính sẵn sàng Cao
20 Tự động hóa Ứng phó Sự cố (Runbook, Cảnh báo)
21 Kỹ thuật Tối ưu Hiệu suất
22 Chiến lược Caching (Redis, Tích hợp CDN)
23 Tự động hóa Kiểm thử (Unit, Integration, E2E Test)
24 Tạo Test Case và Phân tích Độ bao phủ
25 Phát triển Di động Đa nền tảng (Flutter, React Native)
26 Mẫu Thiết kế Phần mềm (Factory, Singleton, Adapter)
27 Nguyên tắc Clean Code và Tái cấu trúc
28 Chiến lược Hiện đại hóa Hệ thống Legacy
29 Quản lý API Gateway (Kong, AWS API Gateway)
30 Kiến trúc Hướng sự kiện và Hệ thống Nhắn tin (Kafka, RabbitMQ)
31 Tuân thủ Quyền riêng tư Dữ liệu (GDPR, HIPAA, SOC2)
32 Thực hành Tốt nhất về Kiểm soát Phiên bản (Chiến lược Git Branching)
33 Hệ thống Feature Flag và Quản lý Phát hành
34 Kiến trúc Ứng dụng Đa người thuê (Multi-Tenant)
35 Triển khai Trí tuệ Nhân tạo và Học máy
36 CI/CD cho Pipeline Học máy (MLOps)
37 Hạ tầng Tự phục hồi (Script Tự khắc phục)
38 OpenTelemetry cho Theo dõi Phân tán và Số liệu
39 Thiết kế Cơ sở dữ liệu Đồ thị (Neo4j, Truy vấn Cypher)
40 Prompt Engineering cho Tạo mã
41 Prompt Engineering cho Đánh giá mã và Phân tích Tĩnh
42 Triển khai và Quản lý Đa đám mây
43 Triển khai Mô hình Bảo mật Zero Trust
44 Kiểm thử Tải và Kiểm thử Áp lực API (Locust, k6)
45 Bảo mật Container (Quét, Củng cố, Ký)
46 Thiết kế Hướng Miền (DDD) cho Ứng dụng Doanh nghiệp
47 Thực hành Tốt nhất với Kubernetes cho Triển khai Ứng dụng
48 Giám sát Error Budget và Service Level Objectives (SLOs)
49 Xây dựng Developer Portal và Internal Developer Platform (IDP)
50 Kỹ thuật Hiệu suất và Tối ưu Hệ thống

Giới thiệu khóa học

The "Generative AI for Software Engineers & Developers" course is designed to empower modern developers with the skills to integrate cutting-edge AI tools into the software development lifecycle. Beginning with a solid foundation, the course explains What is Generative AI through real-world examples, followed by an exploration of how GenAI works, covering Transformer and Diffusion models. Learners will clearly differentiate predictive AI from generative AI in software contexts, understanding how GenAI transforms tasks like code generation, bug fixing, documentation, DevOps automation, and architecture design. Practical examples include working with GPT-4, Claude 3, Codex, Gemini 1.5, and CodeLlama.

A deep dive into the architecture of LLMs explains Transformer Networks and Self-Attention, alongside concepts like tokenization, context windows, and model limitations. Learners will compare fine-tuning vs in-context learning and study specialized code LLMs like Codex, StarCoder, CodeGen, and AlphaCode. Hands-on sessions introduce accessing model APIs via OpenAI, Hugging Face, and Anthropic. The course also builds expertise in prompt engineering covering effective principles, zero-shot, one-shot, few-shot prompting, Chain of Thought (CoT) and Tree of Thought (ToT) techniques, and creating reusable prompt templates.

Moving into application design, learners will explore AI-suggested architecture patterns, generate ER diagrams, sequence diagrams, conduct architectural trade-off analyses, and evaluate technology stacks. Practical coding modules teach multi-file code generation, class/module/function creation, code refactoring using SOLID/DRY principles, adding documentation, and GenAI-driven PR reviews. Further sections focus on static analysis, bug detection, unit/integration testing, Dockerfile/Kubernetes manifest generation, IaC scripting, and monitoring setup using Prometheus and Grafana.

Security is integrated through secure code generation, threat modeling prompts, compliance automation (SOC2, HIPAA, GDPR), and AI in SAST/DAST. Finally, learners receive access to a curated 1000+ prompts specifically designed for boosting software engineering productivity with Generative AI.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Generative Ai
Hiển thị tất cả khoá học Prompt Engineering
Hiển thị tất cả khoá học Software Development
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊