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

Generative AI Skillpath: Zero to Hero in Generative AI

Lộ trình Kỹ năng AI Sinh tạo: Từ con số 0 đến chuyên gia trong lĩnh vực AI Sinh tạo

Lộ trình Kỹ năng AI Sinh tạo: Từ con số 0 đến chuyên gia trong lĩnh vực AI Sinh tạo

Khóa học toàn diện về AI Sinh tạo: Kỹ thuật Viết lệnh (Prompting), Chạy LLM cục bộ (Ollama), Xây dựng ứng dụng AI với LangChain

4.5
(76 đánh giá)
4,659 học viên
Giảng viên
Start-Tech Academy
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
11.5 giờ video
98 bài giảng
1 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Thiết kế và xây dựng các lệnh hiệu quả bằng các khuôn mẫu đã được chứng minh như Chain-of-Thought, Step-Back và Role prompting.
Điều chỉnh và kiểm soát hành vi của LLM bằng cách tinh chỉnh các siêu tham số như temperature, top-p, max tokens và các thông số phạt.
Chạy và tùy chỉnh các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) cục bộ bằng Ollama và tích hợp chúng với các ứng dụng Python.
Xây dựng quy trình làm việc AI Sinh tạo hoàn chỉnh bằng LangChain, bao gồm mẫu lệnh, chuỗi xử lý, bộ nhớ và định tuyến động.
Phát triển hệ thống Tạo lập Tăng cường Truy xuất (RAG) kết hợp LLM với cơ sở dữ liệu vector để có câu trả lời chính xác, dựa trên dữ liệu thực tế.
Thiết kế giao diện AI thân thiện với người dùng bằng Streamlit và khám phá triển khai AI Trên Thiết bị với Qualcomm AI Hub.

Yêu cầu

Không yêu cầu kinh nghiệm lập trình hay AI trước đó — chỉ cần tư duy tò mò, kỹ năng máy tính cơ bản và một máy tính có kết nối internet.

Đối tượng phù hợp

Dành cho người mới bắt đầu và những người đam mê công nghệ muốn hiểu và xây dựng ứng dụng AI Sinh tạo thực tế từ đầu.
Nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và người học AI mong muốn thành thạo kỹ thuật viết lệnh, LangChain và Tạo lập Tăng cường Truy xuất (RAG).
Chuyên gia AI và quản lý sản phẩm muốn chạy, tùy chỉnh và triển khai LLM cục bộ hoặc trên thiết bị vì lý do hiệu suất và quyền riêng tư.
Lập trình viên Python và nhà đổi mới muốn tạo ứng dụng GenAI tương tác bằng LangChain, Streamlit và Qualcomm AI Hub.
Sinh viên và nhà nghiên cứu quan tâm đến việc tìm hiểu cách hoạt động bên trong của Mô hình Ngôn ngữ Lớn và cách tinh chỉnh hành vi của chúng.

Nội dung khóa học

21 phần • 96 bài giảng
1 Giới thiệu và tài nguyên khóa học
2 Tình hình Gen AI - Các tính năng đột phá mới ra mắt gần đây
3 Thiết lập và Chạy đoạn mã Gen AI đầu tiên của bạn
1 Giới thiệu về Kỹ thuật Viết lệnh
2 Xây dựng Lệnh Hiệu quả: Hãy Chi tiết và Cụ thể
3 Các Thực hành Tốt nhất khi Viết lệnh
4 Sử dụng Mẫu Lệnh để Đảm bảo Tính nhất quán
5 Khuôn mẫu Viết lệnh: Tư duy Chuỗi (Chain of Thought)
6 Khuôn mẫu Viết lệnh: Lập luận Lùi bước (Step-Back Reasoning)
7 Khuôn mẫu Viết lệnh: Gán Vai trò (Role Prompting)
8 Khuôn mẫu Viết lệnh: Tính Tự nhất quán (Self-Consistency)
9 Khuôn mẫu Viết lệnh: Chuỗi Mật độ (Chain-of-Density)
10 Cấu trúc Tư duy: Tư duy Dạng Cây (Tree-of-Thought Prompting)
11 Cấu trúc Tư duy: Tư duy Khung xương (Skeleton-of-Thought Prompting)
12 Cấu trúc Tư duy: Tư duy Dạng Chương trình (Program-of-Thought Prompting)
1 Hiểu về Siêu tham số Lệnh
2 Temperature & Top-p: Kiểm soát Tính ngẫu nhiên
3 Max Tokens & Stop Sequences: Quản lý Độ dài Đầu ra
4 Presence & Frequency Penalties: Thêm Sự đa dạng
5 Điều chỉnh Tham số Lệnh để có Kết quả Tối ưu
1 Ba Phương pháp Đánh giá Chất lượng Lệnh
2 Tiến hành Kiểm tra A/B cho Lệnh
3 Đánh giá Lệnh với PromptFoo
1 Tại sao nên chạy mô hình cục bộ và tại sao dùng Ollama?
2 Tải xuống và Cài đặt Ollama
3 Cấu hình Ollama và tải xuống các mô hình
4 Tùy chỉnh Mô hình qua Dòng lệnh hoặc Terminal
5 Xây dựng, Lưu và Triển khai một Mô hình Ollama Tùy chỉnh
1 Cấu hình Môi trường Python
2 Làm việc với Thư viện Ollama trong Python
3 Gọi Mô hình qua REST API của Ollama
1 Hiểu về LangChain: Mục tiêu và Lợi ích Cốt lõi
2 Kiến thức Cơ bản LangChain: Mẫu Lệnh và Mô hình LLM
3 Kiến thức Cơ bản LangChain: Định dạng Đầu ra
1 Hiểu về Runnables: Nền tảng Lý thuyết
2 Các Loại Runnable: Song song, Truyền thẳng và Lambda
3 Ví dụ: Quản lý Luồng Thực thi với LCEL
4 Hiểu về Định tuyến Động trong LangChain
5 Triển khai Định tuyến Động trong LCEL
1 Tổng quan về Bộ nhớ trong LangChain
2 Hiểu về Bộ nhớ Đệm Hội thoại (Conversation Buffer Memory)
3 Tùy chỉnh Bộ nhớ: Sử dụng Khóa Bộ nhớ và Thêm Thông điệp
4 Triển khai Chuỗi Hội thoại
5 Làm việc với Bộ nhớ Cửa sổ Đệm Hội thoại (Conversation Buffer Window Memory)
6 Hiểu về Bộ nhớ Tóm tắt Hội thoại (Conversation Summary Memory)
7 Sử dụng Runnables với Lịch sử Thông điệp
8 Về phần đóng vai sắp tới
1 Các Khái niệm về Tạo lập Tăng cường Truy xuất
2 Bước 1: Đọc Tài liệu trong Quy trình RAG
3 Bước 2: Tạo các Phân đoạn (Chunks) trong Quá trình RAG
4 Bước 3: Tạo Embeddings trong Quy trình RAG
5 Bước 4: Lưu trữ Embeddings trong Cơ sở dữ liệu Vector
6 Xây dựng Ứng dụng RAG Từ đầu đến cuối
1 Tổng quan về Công cụ và Tác tử trong LangChain
2 Phát triển Công cụ Tùy chỉnh với LangChain
3 Công cụ Tích hợp sẵn của LangChain: Tìm kiếm DuckDuckGo và Wikipedia
4 Làm việc với Tác tử trong LangChain
5 Xây dựng một Tác tử có Bộ nhớ trong LangChain
1 Hiểu về MCP
1 Tổng quan về LangSmith và Khả năng của nó
2 Chạy và Giám sát Ứng dụng bằng LangSmith
1 Giới thiệu về Streamlit
2 Xây dựng GUI cho Ứng dụng GenAI của Bạn bằng Streamlit
1 Giới thiệu về AI Sinh tạo và Các trường hợp Sử dụng của nó
2 Ứng dụng AI Sinh tạo cho Lập trình và Phát triển
3 Tự động hóa Quy trình làm việc với Công cụ Hỗ trợ AI
4 Thực hiện Nghiên cứu Chuyên sâu bằng AI Sinh tạo
5 Khám phá AI Đa phương thức – Văn bản, Hình ảnh và hơn thế
1 Điểm mạnh và Hạn chế của AI Sinh tạo
2 AI Sinh tạo: Phép màu đằng sau Cơ chế
3 Hiểu Cách AI Học
4 Sự Tiến hóa từ Hồi quy Tuyến tính đến Mạng nơ-ron
5 Hiểu về Token và Embedding
6 Bên trong Kiến trúc Transformer — Kiến trúc Cốt lõi của LLM
7 Cách Mô hình Ngôn ngữ Tạo ra Dự đoán
8 Tiền Huấn luyện vs Tinh chỉnh — Cách Mô hình Tiến hóa
9 Khám phá các LLM Mã nguồn Mở
1 AI Trên Thiết bị là gì?
2 Khám phá Qualcomm AI Hub
3 Thiết lập và Đăng nhập vào Qualcomm AI Hub
1 Hiểu các Bước Triển khai Mô hình Trên Thiết bị
2 Giai đoạn Huấn luyện Mô hình – Khái niệm & Quy trình làm việc
3 Thực hành Huấn luyện Mô hình
1 Biên dịch Mô hình – Khái niệm và Quy trình
2 Thực hành Biên dịch Mô hình
3 Phân tích Hồ sơ Mô hình – Lý thuyết & Thông tin Hiệu suất
4 Bài tập Thực hành Phân tích Hồ sơ Mô hình
1 Chạy Suy luận Mô hình trên Thiết bị
2 Xuất và Tải xuống Mô hình của Bạn
3 Tổng quan về Lượng tử hóa (Quantization)
4 Giải thích Lượng tử hóa Đối xứng
5 Giải thích Lượng tử hóa Bất đối xứng
6 Áp dụng Kỹ thuật Lượng tử hóa – Thực hành
7 Các Tính năng AI Mới trong AI Sinh tạo (Các Cập nhật Mới nhất Bạn Phải Biết)
1 Về chứng chỉ của bạn
2 Bài giảng bổ sung

Giới thiệu khóa học

If you are a developer, data scientist, analyst, researcher, or simply someone passionate about mastering the next wave of artificial intelligence, this course is your complete roadmap. Have you ever wondered how ChatGPT, Claude, or Gemini actually work behind the scenes? Or perhaps you’ve asked yourself, “How can I build my own AI apps or run large language models locally?” This course will take you from curiosity to complete mastery—step by step.

“Generative AI Skillpath: Zero to Hero in Generative AI” is not just another theory-heavy course. It’s a hands-on, end-to-end journey into the world of large language models (LLMs), prompt engineering, LangChain, RAG, AI agents, Streamlit interfaces, and even On-Device AI using Qualcomm AI Hub. You’ll learn how to design, evaluate, and build AI applications from scratch—powered by real-world tools and frameworks that professionals use every day.

In this course, you will:

  • Master the art of prompting — from basic prompt crafting to advanced frameworks like Chain-of-Thought, Step-Back, and Role prompting.

  • Understand and fine-tune hyperparameters such as temperature, top-p, and penalties to control the tone, creativity, and consistency of AI outputs.

  • Run powerful LLMs locally using Ollama and seamlessly integrate them with Python for custom applications.

  • Build AI-powered workflows using LangChain — from creating prompt templates and chains to integrating memory and dynamic routing.

  • Develop complete Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems, connecting your AI models to private or local data sources for grounded, factual responses.

  • Design intelligent agents that can search the web, use tools, and maintain memory using LangChain’s Agent framework.

  • Monitor and optimize your applications with LangSmith to ensure reliability and traceability.

  • Create sleek user interfaces for your AI apps using Streamlit, and explore the future of On-Device AI deployment on Qualcomm’s platform.

Why take this course now?

Generative AI is reshaping industries—from content creation and analytics to software development and research. But to truly harness its potential, you must go beyond using tools—you must understand, build, and innovate with them. This course equips you with not just knowledge, but the technical fluency and practical experience to design your own intelligent systems.

Throughout the course, you will:

  • Design and test prompt frameworks with measurable improvements in AI output quality.

  • Run and customize open-source LLMs on your PC without relying on cloud APIs.

  • Build your own AI chatbots, assistants, and RAG applications using LangChain and Python.

  • Optimize and deploy models on-device for privacy, speed, and offline use.

  • Gain real-world project experience that bridges the gap between AI theory and implementation.

This course stands apart with its complete lifecycle coverage—from prompt design to application development and on-device deployment. Whether your goal is to become an AI engineer, product innovator, or simply stay ahead in the AI revolution, this course will take you from zero to full mastery.

Don’t just use AI—build it, understand it, and lead with it. Enroll today and become a creator in the age of 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 Langchain
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊