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

AI Engineer Bootcamp 2026: LLMs, RAG, AI Agents & Vector DBs

Thành thạo Kỹ thuật AI & LLM: Hướng dẫn Toàn diện về GenAI và RAG

Thành thạo Kỹ thuật AI & LLM: Hướng dẫn Toàn diện về GenAI và RAG

Từ Nền tảng đến Kỹ thuật AI Nâng cao – Fine-Tuning, RAG, AI Agents, Cơ sở dữ liệu Vector & Dự án Thực tế

4.5
(881 đánh giá)
7,751 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
28.0 giờ video
306 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026
#Ai Engineering #Generative Ai #Large Language Models #Python

Bạn sẽ học được gì

Nắm vững kiến trúc và quy trình làm việc của hệ thống RAG để xử lý dữ liệu PDF và đa phương thức.
Nắm vững Kiến thức Cơ bản về AI, Máy học và Học sâu (Căn bản)
Thành thạo các công cụ, framework và quy trình làm việc của LangChain, bao gồm kỹ thuật embedding và bộ truy xuất.
Fine-tuning mô hình với OpenAI, LoRA và các kỹ thuật khác để tùy chỉnh phản hồi AI.
Phát triển ứng dụng AI với các kỹ thuật RAG nâng cao, tìm kiếm đa phương thức và AI agents cho các trường hợp sử dụng thực tế.

Yêu cầu

Kiến thức Cơ bản về Lập trình - BAO GỒM Python Căn bản

Đối tượng phù hợp

Dành cho Nhà phát triển muốn triển khai tìm kiếm và truy xuất tài liệu hỗ trợ AI.
Dành cho Doanh nhân Công nghệ & Quản lý Sản phẩm muốn xây dựng ứng dụng AI.
Dành cho Sinh viên & Nhà nghiên cứu khám phá ứng dụng thực tế của LLM và tự động hóa AI.

Nội dung khóa học

25 phần • 306 bài giảng
1 Giới thiệu
2 DEMO - Những gì bạn sẽ xây dựng trong khóa học này
3 Cấu trúc Khóa học
4 Cách Tận dụng Tối đa Khóa học này
1 Tổng quan Thiết lập Môi trường Phát triển
2 Cài đặt Python trên Windows - Dành cho NGƯỜI DÙNG WINDOWS
3 Cài đặt Python trên MAC - Dành cho NGƯỜI DÙNG MAC
4 Tải xuống Visual Studio Code
5 Cài đặt Python Extension Pack cho VS Code
6 Chạy Chương trình Python Đầu tiên trong VS Code
1 Tải Mã nguồn và Slide
1 Tìm hiểu Sâu về Python - Giới thiệu và Tổng quan
1 Python là gì và được dùng ở đâu?
2 Quá trình Biên dịch & Thông dịch Python
3 Tải mã nguồn Python Căn bản
4 Khai báo Biến trong Python
5 Kiểu dữ liệu
6 Python f-Strings
7 Số - Số nguyên và Số thực
8 Giới thiệu về Danh sách (List) - Truy cập và Sửa đổi
9 f-Strings & Lấy Giá trị Cá nhân từ Danh sách
10 Sắp xếp Danh sách và Lấy Độ dài Danh sách
11 Danh sách và Vòng lặp - Lặp qua Danh sách
12 Tạo Danh sách Số bằng Vòng lặp và Hàm Range
13 Hàm Thống kê cho Số
14 Tạo Số Chẵn với Danh sách và Range
15 Lưu ý quan trọng: Tổ chức Mã nguồn
16 List Comprehension
17 Tuple
18 Rẽ nhánh - Câu lệnh If và Boolean
19 Từ khóa Elif và in
20 Thực hành - Sử dụng Toán tử Logic AND và OR
21 Toán tử Logic AND và OR
22 Kiểm tra Bất đẳng thức
23 Thực hành - Câu lệnh If lồng nhau
24 Cấu trúc Dữ liệu - Từ điển (Dictionary) - Giới thiệu, Khai báo và Truy cập Giá trị
25 Sửa đổi Từ điển
26 Lặp qua Từ điển
27 Từ điển Lồng nhau và Lặp qua Chúng
28 Lặp qua Từ điển chứa Danh sách bên trong
29 Đầu vào Người dùng và Vòng lặp While - Giới thiệu Đầu vào Người dùng
30 Thực hành - Số Chẵn hay Lẻ
31 Vòng lặp While & Chương trình Thoát Đơn giản
32 Thực hành - Trò chơi Đố vui
33 Xóa tất cả Phiên bản của Giá trị Cụ thể khỏi Danh sách
34 Thực hành Chương trình Lịch trình Du lịch Mơ ước - Điền Từ điển với Đầu vào Người dùng
35 Hàm - Giới thiệu
36 Truyền Thông tin cho Hàm (tham số)
37 Đối số Vị trí và Đối số Đặt tên
38 Giá trị Mặc định - Tham số
39 Giá trị Trả về từ Hàm
40 Thực hành - Trả về một Số nguyên & Giới thiệu DocString
41 Hàm - Truyền Danh sách làm Đối số
42 Truyền Số lượng Đối số Tùy ý cho Hàm
43 Giới thiệu về Module - Nhập hàm Cụ thể từ một Module
44 Sử dụng "as" làm Bí danh
45 Lớp và OOP - Lập trình Hướng đối tượng - Phương thức "__init__" và "__str__"
46 Thêm nhiều Phương thức vào Lớp
47 Đặt Giá trị Mặc định cho Thuộc tính
48 Sửa đổi Thuộc tính Lớp - Trực tiếp và bằng Phương thức
49 Kế thừa - Tạo một Ebook - Lớp Con
50 Ghi đè Phương thức
51 Tạo và Nhập từ một Module
52 Tổng quan về Lớp Object
53 Thư viện Chuẩn Python
54 Module Random - Thực hành Chọn Trái cây Ngẫu nhiên
55 Thực hành - Trái cây Ngẫu nhiên với Phương thức Choice của Module
56 Sử dụng Module Datetime
57 Ghi & Đọc Tệp - Thực hiện Tác vụ Hữu ích với Python - Làm những điều tuyệt vời
58 Lớp Path & Đọc Tệp Văn bản
59 Giải quyết Đường dẫn - Đọc từ Thư mục Con với Path
60 Tổng quan về Thuộc tính Path
61 Ghi vào Tệp văn bản với Path
62 Đọc và Ghi Tệp bằng Từ khóa "with"
63 Xử lý Ngoại lệ
64 Các Loại Ngoại lệ "FileNotFound" và "IndexError"
65 Tạo và Xử lý Ngoại lệ Tùy chỉnh
66 JSON - Đọc và Ghi vào Tệp JSON
67 Thực hành - Ghi và Đọc - Các Quốc gia vào Tệp JSON
68 Thực hành - Công cụ Sắp xếp Tệp
69 Môi trường Ảo Python và PIP
70 Thiết lập Môi trường Ảo và Cài đặt Gói
71 Thực hành Công cụ Đóng dấu nước bằng Python
72 Xây dựng Công cụ Đóng dấu nước Ảnh trong Python - Phần 1
73 Tạo Ảnh có Đóng dấu nước
74 Đọc Tệp CSV - Giới thiệu
75 Lấy Vị trí Tiêu đề CSV
76 Đọc Dữ liệu từ Cột CSV
77 Vẽ Biểu đồ với Dữ liệu CSV
1 Tổng quan và Phân tích Tìm hiểu Sâu về Học sâu và Máy học
2 Các Khía cạnh Chính của Học sâu
3 Phân tích Mạng Nơ-ron Sâu - Tìm hiểu Toàn diện với Phép loại suy
4 Tính toán Nơ-ron Đơn - Tìm hiểu Sâu
5 Trọng số - Tìm hiểu Sâu
6 Hàm Kích hoạt - Tìm hiểu Sâu với Phép loại suy
7 Tóm tắt Học sâu
8 Giới thiệu Máy học - Máy học vs. Học sâu
9 Các Loại Học - Phép loại suy Hệ thống Giáo dục
10 Khả năng So sánh Học sâu, Máy học và AI - Tóm tắt
1 Giới thiệu GenAI và Tổng quan Kiến trúc
2 Công nghệ Chính của GenAI - Hạn chế và thách thức
3 Tổng quan và Tóm tắt Các Thành phần Chính của GenAI
1 Tổng quan về LLM
2 Kiến trúc Transformer - Kiến thức Cơ bản
3 Cơ chế Tự Chú Ý - Phép loại suy
4 Thư viện Transformers - Tìm hiểu Sâu
5 THỰC HÀNH - Tạo một LLM Đơn giản từ Thư viện Transformers - Đơn giản
6 THỰC HÀNH - LLM Transformers Nâng cao Thực hành
7 Tổng quan về Mô hình Mã nguồn Mở vs. Mã nguồn Đóng
1 Thiết lập Tài khoản OpenAI và Khóa API
2 Sử dụng API Hiệu quả trong Dự án AI
3 THỰC HÀNH - Thực hiện Cuộc gọi Đầu tiên đến Mô hình OpenAI
1 Giới thiệu Kỹ thuật Prompt
2 Kỹ thuật Prompt và Các Loại - Tại sao Nó Quan trọng
3 THỰC HÀNH - Ví dụ Prompt Đơn giản
4 Kỹ thuật Prompt Nâng cao và Thách thức
5 THỰC HÀNH - Prompt Few-shot
6 THỰC HÀNH - Prompt Zero-shot
7 THỰC HÀNH - Prompt Chain-of-Thought
8 THỰC HÀNH - Prompt Hướng dẫn
9 THỰC HÀNH - Prompt Nhập vai và Mở
10 Nhiệt độ (Temperature) và Lấy mẫu Top-p
11 THỰC HÀNH - Kết hợp Kỹ thuật Prompt và Streaming
12 Tóm tắt và Điểm rút ra về Kỹ thuật Prompt
1 Ollama - Giới thiệu
2 Tải Mã nguồn và Tài nguyên
3 Tìm hiểu Sâu về Ollama - Tổng quan Ollama - Ollama là gì và Ưu điểm
4 Tính năng Chính và Trường hợp Sử dụng Ollama
5 Yêu cầu Hệ thống & Thiết lập Ollama - Tổng quan
6 THỰC HÀNH - Tải xuống và Thiết lập Ollama và Mô hình Llama3.2
7 Trang Mô hình Ollama - Tổng quan
8 Tìm hiểu Sâu về Tham số Mô hình Ollama
9 Hiểu Tham số, Dung lượng Đĩa và Tài nguyên Tính toán Cần thiết
10 Lệnh CLI Ollama - Kéo và Kiểm tra Mô hình
11 Kéo Mô hình Đa phương thức Llava và Tạo Chú thích Ảnh
12 Tóm tắt và Phân tích Cảm xúc & Tùy chỉnh Mô hình của Chúng ta
13 Ollama REST API - Điểm cuối Generate và Chat
14 Ollama REST API - Chế độ JSON Yêu cầu
15 Tóm tắt - Mô hình Ollama Hỗ trợ Các tác vụ Khác nhau
16 Các Cách Khác nhau để Tương tác với Mô hình Ollama
17 Mô hình Ollama Chạy dưới Ứng dụng Msty
18 Ollama Python SDK để Xây dựng Ứng dụng LLM Cục bộ
19 THỰC HÀNH - Tương tác với Llama3 trong Python Sử dụng Ollama REST API
20 Thư viện Python Ollama - Trò chuyện với Mô hình
21 Ví dụ Trò chuyện với Streaming
22 Sử dụng Hàm Show của Ollama
23 Tạo Mô hình Tùy chỉnh trong Mã
1 THỰC HÀNH - Tổng quan Quản lý Ngữ cảnh và Bộ nhớ
2 Quản lý Ngữ cảnh và Bộ nhớ là gì - Tìm hiểu Sâu
3 THỰC HÀNH - Thêm Bộ nhớ và Ngữ cảnh vào Hộp thoại Chat
4 Tóm tắt
1 Ghi nhật ký - Giới thiệu - Cái gì và Tại sao
2 Ghi nhật ký trong Ứng dụng LLM và Vòng đời Ghi nhật ký
3 THỰC HÀNH - Chatbot với Ghi nhật ký
4 Tóm tắt
1 Giới thiệu RAG - Nó là gì?
2 Các Thành phần Chính của RAG - Bộ ba RAG
3 RAG vs. Mô hình GenAI Thuần túy
4 Tìm hiểu Sâu về RAG - Hướng dẫn Toàn diện qua Sơ đồ
5 Lợi ích và Ứng dụng Thực tế của RAG
6 Thách thức của RAG
7 Kiến thức Cơ bản về RAG - Điểm rút ra - Tóm tắt
1 Giới thiệu về Cơ sở dữ liệu Vector và Embedding cho Quy trình RAG
2 Tải mã nguồn
3 Giới thiệu về Cơ sở dữ liệu Vector - Tổng quan Toàn diện
4 Tại sao cần Cơ sở dữ liệu Vector
5 Cơ sở dữ liệu Vector - Lợi ích và Ưu điểm
6 Cơ sở dữ liệu Truyền thống vs. Vector - Hạn chế và thách thức
7 Cơ sở dữ liệu Vector & Embedding - Tổng quan
8 Embeddings vs. Vectors - Differences
9 Vector Databases - How They Work and Advantages
10 Vector Databases Use Cases
11 Vector and Traditional Databases - Summary
12 The Top 5 Vector Databases - Overview
13 Xây dựng Cơ sở dữ liệu Vector - Thiết lập Môi trường Phát triển
14 Cài đặt VS-Code, Python và Khóa API OpenAI
15 Quy trình làm việc với Cơ sở dữ liệu Chroma
16 Tạo ChromaDB, Thêm Tài liệu và Truy vấn
17 Lặp qua Kết quả & Hiển thị Kết quả Tìm kiếm Tương đồng
18 Hàm Embedding Mặc định của Chroma
19 Cơ sở dữ liệu Vector Chroma - Lưu trữ và Lưu Dữ liệu
20 Tạo Embeddings OpenAI - Trực tiếp không dùng Chroma
21 Sử dụng API Embedding của OpenAI để Tạo Embedding trong ChromaDB
22 Các Chỉ số và Cấu trúc Dữ liệu của Cơ sở dữ liệu Vector
23 Tổng kết
24 Tìm hiểu sâu về Độ tương đồng Vector - Cosine Similarity
25 Khoảng cách Euclid - Chuẩn L2
26 Tích vô hướng (Dot Product)
27 Tổng kết
28 Cơ sở dữ liệu Vector và LLM - Tìm hiểu sâu
29 Tải tất cả Tài liệu
30 Tạo Embeddings từ Tài liệu và Chèn vào Cơ sở dữ liệu Vector
31 Lấy các Đoạn văn bản Liên quan khi có Truy vấn
32 Sử dụng LLM của OpenAI để Tạo Phản hồi - Quy trình Đầy đủ
33 Tổng kết
1 Xây dựng Pipeline RAG - Tổng quan
2 Sơ đồ Kiến trúc Quy trình RAG Đầu tiên
3 Thiết lập Lớp Mô hình Embedding
4 THỰC HÀNH - Xây dựng và Trình diễn Quy trình RAG
5 THỰC HÀNH - Quy trình RAG với Giao diện Người dùng - Streamlit
6 Tổng kết Pipeline RAG Đầu tiên
1 Quy trình RAG PDF - Tổng quan Kiến trúc
2 Xử lý PDF, Chia đoạn và Chồng lấp Đoạn - Tìm hiểu sâu
3 Thiết lập Lớp SimpleRAGSystem và các Phương thức
4 Kiểm tra Hệ thống RAG PDF
5 Tổng kết Quy trình RAG PDF Đơn giản
1 Giới thiệu Framework LLM - Nguyên lý Cơ bản LangChain
2 LangChain là gì và các Thành phần Chính
3 Cài đặt LangChain và ChatModel
4 Thực hành - LangChain ChatPromptTemplates
5 Tổng quan về Index, Retriever và Chuẩn bị Dữ liệu
6 Thực hành - LangChain TextLoaders
7 Thực hành: Tách và Làm sạch Văn bản
8 Thực hành: Embeddings và Retriever với FAISS VectorStore
9 LangChain TextSplitter - Tìm hiểu sâu
10 LangChain DirectoryLoader
11 LangChain PDFLoader
12 Thực hành: LangChain Chains
13 Thực hành - Hệ thống RAG Đơn giản với Chat và LangChain Chains
14 Thực hành: Hệ thống RAG Đầy đủ - Chatbot Hỏi Đáp dùng LangChain
1 Ứng dụng LLM - Tổng hợp Tin tức - Tổng quan Kiến trúc
2 Tổng hợp Tin tức - Triển khai Đầy đủ
3 Ứng dụng LLM - Tổng hợp Video Youtube - Tổng quan Kiến trúc
4 Tổng hợp Video Youtube & Hỏi Đáp - Cài đặt Phụ thuộc
5 Thiết lập Lớp Tổng hợp Video Youtube và Hướng dẫn Chi tiết
6 Hỏi Đáp Tổng hợp Video Youtube - Kiểm tra Quy trình
7 Ứng dụng LLM - Hệ thống RAG Trợ lý Giọng nói - Tổng quan Kiến trúc
8 Hệ thống RAG Trợ lý Giọng nói - Demo
9 Hệ thống RAG Trợ lý Giọng nói - Hướng dẫn và Demo
1 RAG và Bộ ba RAG - Tổng quan và Ôn tập Nhanh
2 RAG là gì và Tổng quan RAG Cơ bản cùng Hạn chế - Động lực Cải tiến
3 Phân tích sâu từng Nhược điểm của RAG Cơ bản
4 Kỹ thuật RAG Nâng cao - Mở rộng Truy vấn với Nhiều Câu hỏi - Tổng quan
5 Thực hành - Mở rộng Truy vấn với Nhiều Câu hỏi - Tạo Nhiều Truy vấn
6 Sơ đồ Kiến trúc Quy trình Mở rộng Truy vấn
7 Thực hành - Thiết lập Quy trình và Hướng dẫn Mã nguồn
8 Quy trình RAG Đầy đủ với Mở rộng Truy vấn
9 Nhược điểm & Tổng kết Mở rộng Truy vấn với Nhiều Câu hỏi
10 Tổng quan về Sắp xếp lại Kết quả (Re-Ranking), Cross-encoder và Bi-encoder
11 Kiến trúc Quy trình Hệ thống RAG với Kỹ thuật Sắp xếp lại
12 Thiết lập Khóa API Cohere Rerank
13 Thực hành - Triển khai Sắp xếp lại với Cohere - Triển khai Đầy đủ
14 Tổng kết Kỹ thuật Sắp xếp lại
1 Mã nguồn RAG Đa phương thức
2 RAG & RAG Đa phương thức - Ôn tập và Tổng quan
3 Lợi ích và Ứng dụng Thực tế của RAG
4 RAG Đa phương thức - Tổng quan, Động lực và Lợi ích - Cách hoạt động
5 Cách Tích hợp Tìm kiếm vào Hệ thống RAG Đa phương thức - Quy trình Đầy đủ
6 Tại sao Tìm kiếm Đa phương thức Lại Mạnh mẽ
7 Giải thích Trực quan Tại sao Tìm kiếm Đa phương thức Mạnh mẽ
8 THỰC HÀNH: Thiết lập Hệ thống Tìm kiếm Đa phương thức - Tạo Embeddings từ Hình ảnh
9 Hoàn thiện Hệ thống Tìm kiếm Đa phương thức
10 THỰC HÀNH - Hệ thống Đề xuất Đa phương thức - Tổng quan
11 Lấy Bộ dữ liệu từ HuggingFace & Hiển thị Số lượng Dòng
12 Lưu Embeddings Hình ảnh vào Cơ sở dữ liệu Vector
13 Kiểm tra Hệ thống Đề xuất Đa phương thức - Lấy đúng Hình ảnh
14 Thiết lập Quy trình RAG
15 Kết hợp Tất cả và Kiểm tra Hệ thống Đề xuất RAG Đa phương thức
16 Thêm Giao diện Streamlit vào Hệ thống Đề xuất Đa phương thức
1 Tìm hiểu sâu về Tác nhân AI - Tổng quan Đầy đủ
2 Đặc điểm và Trường hợp Sử dụng của Tác nhân
3 Tải Mã nguồn cho Phần Tác nhân AI
4 Xây dựng Tác nhân AI Đầu tiên - Thiết lập Dự án (OpenAI API)
5 Xây dựng Tác nhân AI Đầu tiên - Tạo Lớp Tác nhân và Prompt
6 Tác nhân AI Đầu tiên - Chạy và Xem Kết quả
7 Truyền Truy vấn Phức tạp qua Tác nhân
8 Tác nhân Đầu tiên - Sử dụng Vòng lặp để Tự động hóa Tác nhân
9 Thêm Tính tương tác cho Tác nhân - Ứng dụng Console
10 Giới thiệu Tác nhân - Tổng kết Phần
11 LangGraph - Tổng quan & Khái niệm Chính
12 LangGraph - Cách nó Hỗ trợ Xây dựng Tác nhân AI
13 Khái niệm Cốt lõi LangGraph - Sơ đồ Luồng Đơn giản
14 LangGraph - Dữ liệu và Trạng thái - Tổng quan
15 Xây dựng Tác nhân Đơn giản với LangChain
16 LangGraph Simple Bot - Truyền Giá trị theo Luồng - Ứng dụng Console
17 Thêm Công cụ vào Tác nhân LangGraph Cơ bản
18 Thêm công cụ vào Tác nhân - Phần 1
19 Thêm Công cụ vào Tác nhân - Sử dụng Công cụ Tích hợp sẵn - Phần 2
20 Thêm Bộ nhớ vào Trạng thái Tác nhân
21 Thêm Con người trong Vòng lặp (Human-in-the-loop) vào Tác nhân AI
22 Xây dựng Tác nhân AI với LangChain - Tổng kết Phần
23 Thực hành - Xây dựng Tác nhân AI Viết Báo cáo Tài chính
24 Thiết lập Trạng thái và Prompt cho Tác nhân
25 Tạo tất cả các Node - Hàm
26 Thêm Node, Cạnh và Chạy Tác nhân
27 Thêm Giao diện Người dùng vào Tác nhân với Streamlit
28 Tổng quan về Kỹ thuật Tối ưu hóa
29 Tác nhân AI Viết Báo cáo Tài chính - Tổng kết Khóa học
1 Giới thiệu Tinh chỉnh - Tổng quan
2 Tổng quan về Kỹ thuật Tinh chỉnh
3 So sánh các Kỹ thuật Tinh chỉnh
4 Tổng quan Quy trình Tinh chỉnh Chung
5 Chi phí Tinh chỉnh Mô hình OpenAI
6 Token và Công cụ Tokenizer của OpenAI
7 THỰC HÀNH - Tinh chỉnh Mô hình OpenAI - Hướng dẫn Đầy đủ
8 Tạo Chatbot với Mô hình đã Tinh chỉnh và Kiểm tra
1 Giới thiệu LoRA - Lợi ích
2 Phân tích sâu về LoRA
3 Quy trình Chiến lược Triển khai LoRA
4 Thực hành - Huấn luyện Mô hình - LoRA và PEFT
5 Chạy Tinh chỉnh Mô hình LoRA và Kiểm tra
6 Tạo Dịch vụ API để Giao tiếp với Mô hình đã Tinh chỉnh
7 Kiểm tra Điểm cuối API của Mô hình LoRA
8 Trò chuyện với Mô hình đã Tinh chỉnh bằng LoRA
9 Quy trình LoRA Đầy đủ - Huấn luyện và Trò chuyện với Mô hình Tinh chỉnh
1 Kết thúc và Bước tiếp theo

Giới thiệu khóa học

Become an AI Engineer and master Large Language Models (LLMs), Generative AI, Retrieval-Augmented Generation (RAG), AI agents, and vector databases in this comprehensive hands-on course.

Whether a beginner or an experienced developer, this course will take you from zero to hero in building real-world AI-powered applications.

This course combines deep theoretical insights with hands-on projects, ensuring you understand AI model architectures, development and optimization strategies, and practical applications.


What You’ll Learn:

  • Deep Learning & Machine Learning Foundations

    • Understand neural networks, activation functions, transformers, and the evolution of AI.

    • Learn how modern AI models are trained, optimized, and deployed in real-world applications.

  • Master Large Language Models (LLMs) & Transformer-Based AI

    • Deep dive into OpenAI models, and open-source AI frameworks.

    • Build and deploy custom LLM-powered applications from scratch.

  • Retrieval-Augmented Generation (RAG) & AI-Powered Search

    • Learn how AI retrieves knowledge using vector embeddings, FAISS, and ChromaDB.

    • Implement scalable RAG systems for AI-powered document search and retrieval.

  • LangChain & AI Agent Workflows

    • Build AI agents that autonomously retrieve, process, and generate information.


  • Fine-Tuning LLMs & Open-Source AI Models

    • Fine-tune OpenAI, and LoRA models for custom applications.

    • Learn how to optimize LLMs for better accuracy, efficiency, and scalability.

  • Vector Databases & AI-Driven Knowledge Retrieval

    • Work with FAISS, ChromaDB, and vector-based AI search workflows.

    • Develop AI systems that retrieve and process structured & unstructured data.

  • Hands-on with AI Deployment & Real-World Applications

    • Build AI-powered chatbots, multimodal RAG applications, and AI automation tools.


Who Should Take This Course?

  • Aspiring AI Engineers & Data Scientists – Looking to master LLMs, AI retrieval, and search systems.

  • Developers & Software Engineers – Who want to integrate AI into their applications.

  • Machine Learning Enthusiasts – Seeking a deep dive into AI, GenAI, and AI-powered search.

  • Tech Entrepreneurs & Product Managers – Wanting to build AI-driven SaaS products.

  • Students & AI Beginners – Who need a structured, step-by-step path from beginner to expert.

Course Requirements

  • No prior AI experience required – the course takes you from beginner to expert.

  • Basic Python knowledge (recommended but not required - Python Fundamentals Included in the course).

  • Familiarity with APIs & JSON is helpful but not mandatory.

  • A computer with internet access for hands-on development.

Why Take This Course?

  • Comprehensive AI Training: Covers LLMs, RAG, AI Agents, Vector Databases, Fine-Tuning.

  • Hands-On Projects: Every concept is reinforced with real-world AI applications.

  • Up-to-Date & Practical: Learn cutting-edge AI techniques & tools used in top tech companies.

  • Zero to Hero Approach: Designed for absolute beginners & experienced developers alike.

Master AI Engineering and become an expert in GenAI, LLMs, and RAG today.

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 Generative Ai
Hiển thị tất cả khoá học Large Language Models
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊