Generative AI Engineering: Building LLM, RAG, and Agentic Systems (bằng tiếng Anh). — PickAClass
⏱ 3 giờ 📚 30 bài 🎧 Phiên bản âm thanh

Generative AI Engineering: Building LLM, RAG, and Agentic Systems (bằng tiếng Anh).

Học cách thiết kế, xây dựng và triển khai các ứng dụng AI hiện đại sử dụng LangChain, LangGraph và thế hệ tăng cường truy cập thông qua các bài học viết có cấu trúc.

  • 💬 Giảng viên AI
    Hỏi về bất kỳ bài học nào và nhận câu trả lời rõ ràng ngay lập tức, mọi lúc.
  • 🕐 Bắt đầu bất cứ lúc nào
    Không lịch trình hay hạn chót — học theo nhịp của bạn, bất cứ khi nào.
  • 🌐 Bằng tiếng Việt
    Bài học, bài tập và chứng chỉ — tất cả hoàn toàn bằng ngôn ngữ của bạn.

Về khóa học này

Trí tuệ nhân tạo sinh sản đang chuyển từ các yêu cầu đơn giản sang các đường ống kỹ thuật phức tạp cung cấp năng lượng cho các ứng dụng tự động. Trong cuốn hướng dẫn đầy đủ này, bạn sẽ chuyển từ người mới bắt đầu sang một người thực hành AI có khả năng, hiểu cách thiết kế, xây dựng và phối hợp các công việc AI phức tạp. Bạn sẽ học được cơ chế đằng sau các hệ thống lấy dữ liệu hiện đại và cài đặt đa tác nhân, cho phép bạn xây dựng các ứng dụng có thể suy luận, lên kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản LLM, các cơ sở kỹ thuật nhanh chóng, và thuật ngữ cốt lõi. - Thiết kế hệ thống Thế hệ tìm kiếm tăng cường (RAG) để kết nối các mô hình với cơ sở dữ liệu vector riêng. - Xây dựng dàn nhạc và các luồng công việc có cấu trúc sử dụng LangChain và LangGraph. - Cấu hình hệ thống đa nhân tố hợp tác để giải quyết các vấn đề phức tạp, đa bước. - Apply Model Context Protocol (MCP) để tích hợp các mô hình AI với các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài. - Tìm hiểu các nền tảng của mô hình điều chỉnh chính xác để thích nghi với các mô hình cho các nhiệm vụ cụ thể. Chương trình bắt đầu với các khái niệm và thuật ngữ cơ bản trước khi hướng dẫn bạn từng bước qua cơ sở dữ liệu vectơ, khung agentic, và tích hợp công cụ tiên tiến. Bạn sẽ đọc các lời giải thích rõ ràng và phân tích các đoạn mã được thiết kế để xây dựng hiểu biết thực tế của bạn về kiến trúc AI. Chương trình này được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm, quản lý sản phẩm kỹ thuật, và những người đam mê công nghệ mới đến với kỹ sư AI và muốn có một nền tảng vững chắc, khái niệm và thực tế mà không cần kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng thế hệ đầu tiên của hệ thống nhân viên thông minh của bạn.

Bạn sẽ nhận được

  • 📜 Chứng chỉ hoàn thành
    Thêm vào hồ sơ LinkedIn
  • 💬 Gia sư AI cá nhân
    Bí ở một bài học? Hỏi gia sư tích hợp của bạn bất cứ điều gì, bất cứ lúc nào.
  • 🎧 Bao gồm phiên bản âm thanh
    Học mọi lúc mọi nơi — không cần màn hình
  • ♾️ Truy cập trọn đời
    Quay lại bất cứ lúc nào, không hết hạn
  • 📱 Điện thoại hoặc máy tính
    Hoạt động mọi nơi, mọi thiết bị
  • 💸 Hoàn tiền 14 ngày
    Không cần lý do
  • Ngắn gọn, đi vào trọng tâm
    3 giờ nội dung thực hành

Chứng chỉ hoàn thành

Mỗi khóa bạn hoàn thành trên PickAClass cấp một chứng chỉ như thế này — nguyên bản, có mã riêng, xác minh được qua URL và chi tiết về điều thực sự được thể hiện.

P
PickAClass
Hồ sơ kỹ năng · xác minh được
Tài liệu
Chứng nhận Thành thạo
Chứng nhận rằng
Họ và Tên
đã chứng minh thành công sự thành thạo về
Generative AI Engineering: Building LLM, RAG, and Agentic Systems (bằng tiếng Anh).
Kỹ năng đã thể hiện
Phân tích mô hình hành vi
Nền tảng
1.2 giờ
Khung kiến trúc quyết định
Thành thạo
1.4 giờ
Thiết kế kiểm tra A/B
Thành thạo
1.7 giờ
Viết quảng cáo hành vi
Nâng cao
1.9 giờ
P
PickAClass — Họ và Tên
Generative AI Engineering: Building LLM, RAG, and Agentic Systems (bằng tiếng Anh).
Trang 2/2
Chi tiết hiệu suất
Tóm tắt bài học
Bài học hoàn thành 14 / 14
Câu hỏi luyện tập 26 / 28
Bài tập đã nộp 4 (TB 4,5 / 5)
Dự án capstone Đã đánh giá — 4,6 / 5
Tổng luyện tập 6.2 giờ
Mốc hiệu suất
Hạng trong nhóm Top 12% trong 1,625
Thời gian hoàn thành 11 ngày (trung vị: 22)
Điểm thành thạo 91 / 100
Điểm câu hỏi luyện tập 94%
Xác minh kỹ năng Lộ trình Kỹ năng đã xác minh
Xác minh chứng chỉ này
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Cấp theo chuẩn học thuật của PickAClass. Cấp độ kỹ năng phản ánh hiệu suất được đánh giá theo khung năng lực của khóa. Đây là chứng chỉ gốc của nền tảng này.

Đánh giá

Chưa có đánh giá — hãy là người đầu tiên chia sẻ.

Viết đánh giá

Sau khi gửi, chúng tôi sẽ yêu cầu đăng nhập — bản nháp được lưu.

Học viên cũng học

Câu hỏi thường gặp

Tôi cần gì để học khóa này? +

Chỉ cần điện thoại hoặc máy tính có kết nối internet. Không cần cài đặt hay thiết bị đặc biệt.

Tôi thanh toán bằng cách nào? +

Bằng thẻ qua Stripe. Chúng tôi không lưu thông tin thẻ — Stripe xử lý an toàn.

Tôi có thể được hoàn tiền không? +

Có — hoàn tiền đầy đủ trong 14 ngày, không cần lý do.

Tôi sẽ có quyền truy cập trong bao lâu? +

Mãi mãi. Sau khi mua, khóa học là của bạn để xem lại bất cứ lúc nào.

Tôi có nhận được chứng chỉ không? +

Có. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được chứng chỉ và có thể thêm vào hồ sơ LinkedIn.

Dành cho người học trong
Công nghệ Thiết kế Tài chính Marketing Y tế Giáo dục Khách sạn-Dịch vụ Sản xuất