Giải mã bản chất LLM, Token, RAG, Reasoning models và AI Agent bằng ngôn ngữ trực quan, dễ hiểu cho người mới.
Học theo phương pháp làm dự án (Project-Based Learning) — Đi từ các sản phẩm con từng bài đến đóng gói hoàn chỉnh sản phẩm cuối khóa.
"Học công nghệ để tự giải phóng bản thân và triển khai nhanh ở cấp độ cá nhân; nhưng khi bước lên quy mô doanh nghiệp, sức mạnh nằm ở sự thấu hiểu kiến trúc và khả năng phối hợp cùng đồng đội. Không ai có thể một mình giỏi hết mọi khâu — biết giới hạn của bản thân và biết cách dùng người mới là đỉnh cao của quản trị tinh gọn."
Trước khi mở công cụ, học viên được trang bị: (1) Vượt qua nỗi sợ và tâm lý kháng cự AI, (2) Khung 3 Tầng năng lực nghề nghiệp, (3) Vẽ luồng quy trình tinh gọn 1 trang, và (4) Chốt chặn an toàn dữ liệu Human-in-the-loop.
Cụm Multi-Agent Enterprise Production:
Hệ thống phối hợp nhiều Agent tự điều phối liên hoàn: Herdr Fleet Dashboard, Firecrawl RAG và Honcho Long-term Memory trọn đời.
Đi tuần tự từng bước nhỏ để người đi làm lâu năm dễ dàng tiếp thu và làm ra kết quả.
Hiểu đúng bức tranh toàn cảnh: Phân biệt AI truyền thống, Machine Learning, Deep Learning và GenAI.
Hiểu cách LLM tư duy dưới dạng Token, cơ chế đoán từ tiếp theo và các thông số kỹ thuật cốt lõi.
Nắm vững bản đồ các nhà cung cấp AI: Closed API, Mô hình mã nguồn mở và Mô hình nhỏ chạy cục bộ.
Khám phá bước nhảy vọt của các Reasoning Models và cách bẻ khóa tư duy suy luận logic từng bước.
Hiểu cách kết nối AI với dữ liệu nội bộ riêng tư mà không cần huấn luyện lại toàn bộ mô hình.
Hiểu bước tiến hóa từ AI biết nói sang AI biết làm việc: Tool Use, Function Calling và Model Context Protocol.
Trang bị la bàn định hướng: Cách đánh giá công cụ mới và phương pháp học không bị ngợp thông tin.
Tổng hợp sơ đồ tư duy toàn bộ khóa học, cẩm nang tra cứu nhanh và định hướng 4 lộ trình chuyên sâu.
Bắt đầu: chọn việc và chuẩn bị dữ liệu: thực hành với dữ liệu mẫu và tự kiểm tra đầu ra.
Giao việc cho AI: viết yêu cầu có thể kiểm tra: thực hành với dữ liệu mẫu và tự kiểm tra đầu ra.
Nền tảng: kiểm chứng và tái sử dụng kết quả: thực hành với dữ liệu mẫu và tự kiểm tra đầu ra.