AILLM mental model: token, context window, embedding, RAG và fine-tuning
AI Engineer không cần train foundation model từ đầu, nhưng phải hiểu token, context window, embeddings, RAG, fine-tuning và trade-off giữa chúng.
4 noi dung (1 bai viet, 3 series)
AIAI Engineer không cần train foundation model từ đầu, nhưng phải hiểu token, context window, embeddings, RAG, fine-tuning và trade-off giữa chúng.

Khóa học toàn diện về AI Agent Engineering — từ nền tảng Python & ML, NLP & LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, Phi), RAG với Vector DB (FAISS, Milvus, Pinecone), đến xây dựng AI Agent system với LangChain, LlamaIndex, CrewAI, LangGraph. Thực hành Fine-tuning, Prompt Engineering, Tool Calling, Multi-Agent. Triển khai production với FastAPI, Docker, Microservices, MLOps, CI/CD trên AWS/Azure/GCP. Đáp ứng đầy đủ yêu cầu tuyển dụng AI/ML Engineer tại các công ty công nghệ hàng đầu.

Khóa học toàn diện về Fine-tuning Large Language Models — từ khi nào cần fine-tune, chuẩn bị dữ liệu, fine-tune trên Google Gemini/Vertex AI, OpenAI, và open-source (LoRA/QLoRA). So sánh Fine-tuning vs RAG, phương pháp đánh giá model, và triển khai production. Tính toán chi phí thực tế.

Khóa học toàn diện về Trí tuệ Nhân tạo và Large Language Models — từ nền tảng Neural Networks, kiến trúc Transformer, đến Fine-tuning, RAG, AI Agents và triển khai production. Học qua thực hành với Python, PyTorch và các LLM APIs.