Combo 2 Khóa Học Toàn Diện Về Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên & Ứng Dụng AI Thực Tiễn Trong Lập Trình Cùng ProtonX

Share Combo Bộ Khóa Học AI & NLP Cùng Protonx

Share Combo Bộ Khóa Học AI & NLP Cùng Protonx giúp bạn nắm vững các kiến thức nền tảng và ứng dụng thực tế của Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP) và Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) dành cho lập trình viên. Các khóa học được thiết kế chi tiết, hướng dẫn qua các dự án thực tế, giúp bạn nâng cao kỹ năng và tự tin trong công việc.

Những Ai Nên Tham Gia Combo Khóa Học AI & NLP Cùng Protonx

✅ Bạn muốn hiểu rõ về Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP) và AI.

✅ Bạn là lập trình viên muốn ứng dụng AI vào các dự án thực tế.

✅ Bạn muốn tìm hiểu cách xây dựng chatbot, phân tích ngôn ngữ và AI trong thực tế.

✅ Bạn đang tìm kiếm một khóa học AI chuyên sâu với hướng dẫn chi tiết.

✅ Bạn mong muốn tạo ra các ứng dụng AI tối ưu và nâng cao kỹ năng lập trình.

Nội Dung Full Combo Khóa Học AI & NLP Cùng Protonx

Khóa 1: Khóa Học Nền Tảng Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (nlp) 01 Cùng Protonx

Mục tiêu khóa học

Hiểu rõ cách vận hành của các kỹ thuật NLP tiên tiến như Word2Vec, Transformer, BERT, GPT.

Có khả năng tự xây dựng ứng dụng NLP cá nhân.

Nhận chứng chỉ từ ProtonX sau khi hoàn thành bài tập và dự án cuối khóa.

Lộ trình khóa học

Regular Expressions và Edit Distance

Vector Semantics và Embeddings

Word2Vec, Glove

Mô hình ngôn ngữ

RNN và LSTM

Bài toán dịch máy

Mô hình Transformer

Mô hình BERT và ứng dụng

NER - Nhận diện thực thể có tên

GPT và ứng dụng

Bài toán hỏi đáp - Question Answering

Question Answering với Open Domain - Dense Passage Retrieval

Prompt Engineering

Bổ trợ - Hidden Markov Models

Nâng cao - Mô hình Wave2Vec cho bài toán nhận diện giọng nói

Khóa 2: Khóa Học Ứng Dụng Các Mô Hình AI Cho Lập Trình Viên

Mục tiêu khóa học

Biết cách sử dụng các mô hình AI có sẵn trên HuggingFace như Gemma 2 và LLAMA 3.

Hiểu và triển khai công nghệ RAGs + LLMs để xây dựng chatbot thông minh.

Ứng dụng các API liên quan đến hình ảnh như DALL-E, Midjourney và Stability AI.

Triển khai ứng dụng AI bằng Docker và trên nền tảng Cloud.

Lộ trình khóa học

Sử dụng API liên quan tới văn bản: Thành thạo các API của ChatGPT (GPT 3.5 Turbo, GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4o), API Gemini của Google và API các mô hình mã nguồn mở như LLAMA thông qua Together AI.

Kỹ thuật Prompt Engineering: Giới thiệu kỹ thuật Prompt Engineering và thiết lập client giao tiếp với Backend.

Sử dụng API liên quan tới hình ảnh: Sử dụng các API như DALL-E, Midjourney và Stability AI để tạo và chỉnh sửa hình ảnh.

Ứng dụng từ phác thảo chuyển thành ảnh: Tạo hình ảnh từ bản vẽ phác thảo.

Ứng dụng thay thế đồ vật trong ảnh: Sử dụng AI để thay đổi các đối tượng trong hình ảnh.

Ứng dụng phân đoạn hình ảnh và thay thế đồ vật: Phân tích và chỉnh sửa các phần cụ thể trong ảnh.

Xây dựng chatbot với RAGs + LLMs: Phát triển chatbot thông minh sử dụng công nghệ tiên tiến, truy xuất thông tin từ các nguồn dữ liệu cụ thể và điều chỉnh văn phong linh hoạt.

GraphRAG: Sử dụng công nghệ tiên tiến để xây dựng cơ sở truy vấn hiệu quả bằng đồ thị.

Giao diện ChatBot: Thiết kế và triển khai giao diện người dùng cho chatbot.

ChatBot với thư viện LangChain: Sử dụng LangChain để code chatbot nhanh hơn, cho phép client gửi session ID tương ứng với người dùng thay vì phải gửi toàn bộ context.

Ứng dụng sinh ảnh: Tạo hình ảnh mới bằng cách sử dụng các mô hình AI tiên tiến.

Ứng dụng sinh video: Tạo video từ hình ảnh hoặc nội dung khác.

Ứng dụng từ ảnh thành video: Chuyển đổi hình ảnh thành video động.

Ứng dụng sinh âm thanh: Tạo âm thanh hoặc giọng nói từ văn bản hoặc dữ liệu khác.

Ứng dụng sinh code: Sử dụng AI để tạo mã nguồn dựa trên yêu cầu cụ thể.

Tùy biến mô hình AI: Sử dụng Google Colab và Ngrok để tạo endpoint cho API và làm việc với các mô hình mã nguồn mở trên HuggingFace.

Triển khai ứng dụng với Docker và Cloud: Cài đặt và xây dựng Docker Image, chạy Docker Container và triển khai trên nền tảng đám mây.

Xây dựng hệ thống chatbot hiện đại với RAG và Graph: Tạo Synthetic Dataset cho RAG, sử dụng Semantic Router, Reflection và Graph trong RAG.

Thực hành với LangChain và LLAMA Index: Tích hợp Ollama để chạy mô hình và sử dụng LangChain để xây dựng quy trình truy xuất thông tin.

Ứng dụng API liên quan đến âm thanh và video: Chuyển văn bản thành giọng nói, giọng nói thành văn bản và xử lý video.

Lập trình giao diện: Sử dụng Gradio và Streamlit để tạo giao diện nhanh chóng, lập trình giao diện bằng ReactJS/NextJS và kết nối với API.

Thực hành đào tạo mô hình riêng: Đào tạo mô hình GPT và LLAMA riêng, tối ưu hóa hiệu suất bằng đào tạo phân tán.

Dự án thực tế: Thực hiện dự án trong 2 tuần để áp dụng kiến thức đã học.