AI thực chiến: xây dựng hệ thống AI production từ A-Z

10 TUẦN

online

“Full Stack AI Backend & Production Deployment” là khóa học chuyên sâu được thiết kế dành cho học viên mong muốn xây dựng và triển khai hệ thống trí tuệ nhân tạo ở quy mô sản xuất, từ thiết kế backend, tối ưu inference cho đến vận hành và giám sát hệ thống trong môi trường thực tế.

Khóa học kết hợp nền tảng kiến trúc hệ thống AI, thực hành lập trình chuyên sâu và các bài toán triển khai thực tế, giúp người học làm chủ quy trình xây dựng API AI, quản lý dữ liệu, bảo mật, CI/CD, monitoring và đưa mô hình AI vào vận hành hiệu quả trong doanh nghiệp.

5.000.000đ8.000.000đ

Hướng dẫn bởi

Đào Việt Anh

Giảng viên

Tổng quan học khóa học AI thực chiến: xây dựng hệ thống AI production từ A-Z

1. Tập trung vào AI ở mức production, không chỉ dừng ở mô hình

Khóa học không chỉ hướng đến việc xây dựng hoặc thử nghiệm mô hình AI, mà tập trung vào toàn bộ vòng đời của một hệ thống AI trong sản xuất, từ thiết kế kiến trúc backend, triển khai inference cho đến vận hành, giám sát và bảo trì hệ thống.

2. Kết hợp chặt chẽ giữa lý thuyết và thực hành chuyên sâu

Nội dung khóa học được xây dựng dựa trên các nguyên lý kiến trúc hệ thống AI và được triển khai thông qua các bài thực hành, lab và tình huống thực tế, giúp học viên củng cố kiến thức nền tảng và áp dụng trực tiếp vào các bài toán thực tiễn.

3. Nội dung bám sát nhu cầu doanh nghiệp và thị trường lao động

Chương trình đào tạo phản ánh các yêu cầu phổ biến trong các vị trí AI Engineer, Backend AI và MLOps Engineer, giúp học viên phát triển các kỹ năng có tính ứng dụng cao và phù hợp với môi trường làm việc thực tế.

4. Phát triển tư duy kiến trúc hệ thống AI

Khóa học chú trọng rèn luyện tư duy thiết kế và đánh giá kiến trúc hệ thống, giúp người học hiểu rõ các lựa chọn công nghệ, các đánh đổi kỹ thuật và cách xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng, bảo mật và vận hành ổn định.

5. Sản phẩm cuối khóa có giá trị thực tiễn cao

Kết thúc khóa học, học viên hoàn thiện một dự án AI Full Stack hoàn chỉnh, có thể triển khai, vận hành và mở rộng như một sản phẩm thực tế, phù hợp để sử dụng trong portfolio học tập hoặc ứng dụng trong môi trường doanh nghiệp.

6. Hỗ trợ định hướng nghề nghiệp và phát triển năng lực dài hạn

Khóa học không chỉ cung cấp kiến thức kỹ thuật, mà còn hỗ trợ học viên định hình lộ trình phát triển nghề nghiệp trong các lĩnh vực AI Engineer, MLOps và Backend AI, thông qua hoạt động tổng kết, đánh giá và góp ý dự án cuối khóa.

Kết quả đạt được sau khóa học

Xây dựng kiến trúc backend cho ứng dụng AI bao gồm API, model inference, cơ sở dữ liệu, lưu trữ và hạ tầng triển khai, đáp ứng yêu cầu vận hành trong môi trường thực tế.

Thiết kế và triển khai API inference, quản lý luồng dữ liệu, tối ưu hiệu năng và độ trễ cho các bài toán AI real-time và batch.

Thiết kế và sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ, lưu trữ dữ liệu đầu vào, kết quả inference, lịch sử truy vấn và vector embedding phục vụ tìm kiếm và RAG.

Ứng dụng embedding, vector search và Retrieval-Augmented Generation (RAG) cho các bài toán tìm kiếm và truy vấn thông tin dựa trên dữ liệu hình ảnh hoặc đa phương thức.

Áp dụng các cơ chế xác thực, phân quyền, rate limiting và các nguyên tắc bảo mật phổ biến nhằm bảo vệ hệ thống AI trong môi trường production.

Đóng gói hệ thống bằng container, xây dựng pipeline CI/CD, giám sát hiệu năng, theo dõi log, phát hiện và xử lý sự cố trong quá trình vận hành.

Hoàn thành sản phẩm AI có thể triển khai, vận hành và mở rộng, đủ tiêu chuẩn sử dụng làm portfolio cá nhân hoặc ứng dụng trong doanh nghiệp.

Nhóm học viên phù hợp

Sinh viên năm cuối

Những học viên mong muốn xây dựng nền tảng vững chắc về hệ thống AI end-to-end, sở hữu dự án thực tế để phục vụ học tập, nghiên cứu.

Kỹ sư trẻ định hướng AI & MLOps

Những học viên mong muốn xây dựng nền tảng vững chắc về hệ thống AI end-to-end để phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực AI Engineering và MLOps.

AI Engineer / Machine Learning Engineer

Những học viên đã có nền tảng về AI hoặc Machine Learning và mong muốn nâng cao năng lực triển khai mô hình vào môi trường production, thay vì chỉ dừng ở giai đoạn huấn luyện và thử nghiệm.