Chương Trình Học
Ba chương trình được thiết kế theo mô-đun — có thể học độc lập hoặc kết hợp thành lộ trình phát triển AI hoàn chỉnh.
← Về Trang ChủThiết Kế Theo Nguyên Tắc Kỹ Sư
Mỗi module được thiết kế với câu hỏi: "Kỹ sư sẽ gặp tình huống này trong thực tế như thế nào?" — không phải "Làm sao để dạy khái niệm này cho dễ nghe?"
Học Theo Chu Kỳ Thực Tế
Mỗi chương trình theo chu trình: lý thuyết cốt lõi → thực hành có hướng dẫn → dự án tự triển khai → code review với giảng viên.
Tiêu Chuẩn Chất Lượng Rõ Ràng
Capstone project được đánh giá theo tiêu chí cụ thể: code quality, documentation, deployment readiness, và xử lý edge cases.
Generative AI & LLM Ứng Dụng
Chương trình này dẫn học viên qua toàn bộ vòng đời phát triển ứng dụng AI sinh tạo — từ hiểu kiến trúc transformer đến triển khai hệ thống RAG hoàn chỉnh. Nội dung bao gồm cả phương pháp API-based với dịch vụ thương mại và fine-tuning với mô hình mã nguồn mở.
QUY TRÌNH HỌC
Kiến trúc transformer & cơ chế attention — từ nền tảng đến LLM hiện đại
Prompt engineering có phương pháp — chain-of-thought, few-shot, và structured output
Fine-tuning với LoRA và QLoRA — điều chỉnh mô hình cho domain cụ thể
Thiết kế hệ thống RAG — chunking, embedding, vector store, và retrieval pipeline
Capstone: Xây dựng và deploy trợ lý AI cho domain chuyên ngành
- Phù hợp: Developer, ML practitioner có kiến thức Python
- Thời gian: ~12 tuần, lịch linh hoạt
MLOps & Hạ Tầng AI
Chương trình toàn diện về kỹ thuật vận hành AI ở quy mô sản xuất. Từ xây dựng pipeline tự động đến quản lý GPU cluster và giám sát model trong môi trường thực tế, học viên thiết kế và triển khai một hệ thống MLOps hoàn chỉnh như là dự án capstone.
QUY TRÌNH HỌC
ML pipeline với Airflow và Prefect — orchestration và scheduling
Experiment tracking (MLflow), model versioning (DVC), data lineage
Infrastructure-as-code với Terraform, container deployment với Docker/K8s
GPU cluster management, distributed training, cost optimization
Monitoring model drift, data drift, và alerting trong production
- Phù hợp: Software engineer, data scientist muốn chuyển sang MLOps
- Thời gian: ~16 tuần, lịch linh hoạt
Workshop Đạo Đức AI & Phát Triển Có Trách Nhiệm
Workshop này không phải là bộ quy tắc đạo đức trừu tượng — nó là khung tư duy thực tiễn để xác định, phân tích, và xử lý các vấn đề đạo đức ngay trong quá trình xây dựng hệ thống AI. Học viên phân tích case study thực tế và áp dụng các công cụ fairness, interpretability vào hệ thống cụ thể.
QUY TRÌNH HỌC
Bias trong dữ liệu training — phát hiện và đo lường bằng fairness metrics
Interpretability tools (SHAP, LIME) — hiểu lý do mô hình đưa ra quyết định
Case studies: AI trong y tế, tuyển dụng, tín dụng — khi hệ thống đi sai hướng
Data governance, privacy-preserving ML, và tác động môi trường
Khung pháp lý AI: EU AI Act, quy định tại Việt Nam, và xu hướng quốc tế
- Phù hợp: Tất cả người tham gia vào xây dựng hoặc triển khai AI
- Thời gian: ~6 tuần, workshop format
Chọn Chương Trình Phù Hợp Với Bạn
| Tiêu Chí | Gen AI & LLM | MLOps & AI Infra | AI Ethics WS |
|---|---|---|---|
| Yêu cầu lập trình | Python cơ bản | Python + DevOps | Tùy chọn |
| Thời gian | ~12 tuần | ~16 tuần | ~6 tuần |
| Capstone project | Case analysis | ||
| Cloud/Infrastructure | Một phần | — | |
| LLM fine-tuning | — | — | |
| Học phí (₫) | 15.000.000 | 28.000.000 | 5.500.000 |
HƯỚNG DẪN LỰA CHỌN
Gen AI & LLM — Nếu bạn muốn xây dựng ứng dụng AI với LLM, chatbot, hoặc hệ thống Q&A thông minh.
MLOps — Nếu bạn muốn triển khai và vận hành model AI ở quy mô production với quy trình chuyên nghiệp.
AI Ethics — Nếu bạn muốn phát triển AI với khung tư duy trách nhiệm, hoặc làm việc trong môi trường yêu cầu tuân thủ đạo đức.
Tiêu Chuẩn Chung Cho Tất Cả Chương Trình
Bảo Mật & Quyền Riêng Tư
Dữ liệu học viên được mã hóa và không chia sẻ với bên thứ ba ngoài mục đích vận hành chương trình.
Đánh Giá Dự Án
Tiêu chí đánh giá capstone được công bố ngay từ đầu khóa học — không có bài kiểm tra bất ngờ.
Hỗ Trợ Kỹ Thuật
Câu hỏi kỹ thuật được phản hồi trong 48 giờ làm việc trong suốt thời gian khóa học và 30 ngày sau.
Cập Nhật Nội Dung
Học viên đang học được hưởng các cập nhật nội dung trong quý đang học mà không phát sinh chi phí.
Chưa Chắc Chắn Nên Bắt Đầu Từ Đâu?
Liên hệ với chúng tôi — đội ngũ Tư Trí sẽ giúp bạn đánh giá nền tảng hiện có và xác định chương trình phù hợp nhất.
Gửi Yêu Cầu Tư Vấn