Khoá học

Generative AI cho người mới bắt đầu (Microsoft)

Giáo trình

Bài 1
Giới thiệu AI tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn
AI tạo sinh là gì, từ đâu mà có, LLM hoạt động bên trong ra sao và có thể dùng vào những việc gì.
Bài 2
Khám phá và so sánh các LLM
Các cách phân loại LLM, cách thử nghiệm và so sánh model trên Azure, và các hướng cải thiện kết quả từ prompt, RAG đến fine-tuning.
Bài 3
Dùng AI tạo sinh có trách nhiệm
Các nguyên tắc AI có trách nhiệm, những rủi ro như ảo giác, nội dung độc hại, thiếu công bằng, và các bước đo lường, giảm thiểu, vận hành.
Bài 4
Nền tảng prompt engineering
Prompt engineering là gì, vì sao cần, cách cấu trúc prompt (chỉ dẫn, nội dung chính, nội dung hỗ trợ) và các best practice khi viết prompt.
Bài 5
Kỹ thuật prompt nâng cao
Các kỹ thuật zero-shot, few-shot, chain-of-thought, generated knowledge, least-to-most, self-refine, maieutic và cách dùng temperature để điều chỉnh độ đa dạng của đầu ra.
Bài 6
Xây ứng dụng sinh văn bản
Dùng thư viện openai và Responses API để xây một ứng dụng sinh văn bản (công thức nấu ăn), cấu hình token, temperature và tách secret khỏi code.
Bài 7
Xây ứng dụng chat dùng AI tạo sinh
Phân biệt chatbot và ứng dụng chat dùng AI tạo sinh, tận dụng SDK/API, thiết kế UX, tuỳ biến bằng model chuyên ngành hoặc fine-tuning, và các chỉ số giám sát chất lượng.
Bài 8
Xây ứng dụng tìm kiếm
Tìm kiếm ngữ nghĩa khác tìm kiếm từ khoá thế nào, text embedding là gì, cách tạo chỉ mục embedding và tìm bằng cosine similarity.
Bài 9
Tích hợp function calling
Function calling là gì, giải quyết vấn đề định dạng câu trả lời và dữ liệu ngoài ra sao, cách định nghĩa function, gọi Responses API và tích hợp vào ứng dụng.
Bài 10
Bảo mật ứng dụng AI tạo sinh
Các mối đe doạ với hệ thống AI như data poisoning, prompt injection, phụ thuộc quá mức; các phương pháp kiểm thử bảo mật, bảo vệ dữ liệu và AI red teaming.
Bài 11
RAG và cơ sở dữ liệu vector
Retrieval Augmented Generation hoạt động thế nào, vì sao dùng, cách tạo kho tri thức bằng cơ sở dữ liệu vector, chia đoạn, embedding, truy xuất, re-ranking và đánh giá ứng dụng.
Bài 12
Model mã nguồn mở
Thế nào là model mã nguồn mở (open model), lợi ích về tuỳ biến, chi phí, linh hoạt, một số model tiêu biểu như Llama 2, Mistral, Falcon và cách chọn model.