Khóa học kỹ thuật AI này dành cho ai và không dành cho ai?
Khóa học dành cho chuyên viên phân tích, quản lý sản phẩm kỹ thuật, tư vấn viên, người làm việc với dữ liệu và lập trình viên mới vào nghề có thể viết Python cơ bản và muốn thêm các tính năng AI vào công cụ nội bộ: trợ lý hỏi đáp dựa trên tài liệu, công cụ phân loại thư hỗ trợ hoặc công cụ tóm tắt trả về dữ liệu mà bảng tính có thể sử dụng.
Đây không phải chương trình đào tạo cấp tốc toàn thời gian, chương trình cấp bằng về học máy hay cam kết việc làm. Bạn không huấn luyện hay tinh chỉnh mô hình và không học về toán học của mạng nơ-ron. Trọng tâm là các khía cạnh kỹ thuật xoay quanh mô hình: đầu vào, đầu ra, chi phí, chất lượng, an toàn và quyền riêng tư.
Tôi sẽ học được gì khi xây dựng ứng dụng AI trong khóa học này?
Sáu học phần, mỗi học phần tạo ra một phần có thể chạy được của một ứng dụng lớn hơn. Phần mô tả tính năng của các nhà cung cấp tuân theo tài liệu dành cho nhà phát triển của chính họ, và tính năng ở mỗi nhà cung cấp có sự khác biệt.
1. Cách API AI hoạt động
Gửi yêu cầu đến API của mô hình từ Python, đọc phản hồi và lưu khóa API trong biến môi trường, không lưu trong mã.
2. Chọn mô hình và quản lý chi phí
So sánh các mô hình về chất lượng, tốc độ và giá cho cùng một tác vụ, sử dụng trang giá của từng nhà cung cấp và ước tính chi phí mỗi lần sử dụng một tính năng.
3. Đầu ra có cấu trúc
Nhận JSON đáng tin cậy. Tài liệu của OpenAI mô tả Structured Outputs là tính năng giúp phản hồi tuân thủ JSON Schema do bạn cung cấp; bạn vẫn phải xác thực mọi phản hồi bằng mã.
4. Biểu diễn nhúng và tạo sinh tăng cường truy xuất
Biểu diễn nhúng đo lường mức độ liên quan giữa các đoạn văn bản. Bạn dùng chúng để tìm các đoạn phù hợp, rồi xây dựng RAG: trả lời dựa trên tài liệu của chính bạn, kèm trích dẫn.
5. Đánh giá
Viết các tiêu chí thành công cụ thể, đo lường được và một bộ kiểm thử phản ánh công việc thực tế, bao gồm cả các trường hợp biên, sau đó tự động chấm điểm đầu ra khi có thể.
6. An toàn, quyền riêng tư và giám sát
Phòng chống tấn công chèn chỉ dẫn, không để dữ liệu người dùng xuất hiện trong nhật ký, bổ sung kiểm tra đầu vào và giới hạn tần suất, đồng thời theo dõi lỗi, chi phí và chất lượng sau khi phát hành.
Tôi có cần kinh nghiệm trước khi tham gia khóa học về mô hình ngôn ngữ lớn này không?
Có. Điều kiện tiên quyết là hoàn thành khóa học Python của Tosheo.ai hoặc có kiến thức tương đương: bạn cần biết viết hàm, sử dụng danh sách và từ điển, đọc và ghi tệp, cài đặt gói trong môi trường ảo và gọi API web. Nếu bài kiểm tra đầu vào phát hiện kiến thức còn thiếu, các bài học Python tương ứng sẽ được thêm vào đầu lộ trình thay vì để bạn phải tự xoay xở. Bạn không cần có kiến thức nền tảng về học máy.
Lộ trình cá nhân hóa điều chỉnh như thế nào cho phù hợp với tôi?
Bài kiểm tra đầu vào yêu cầu bạn đọc một đoạn mã ngắn gọi API mô hình và cho biết điều gì sẽ xảy ra khi phản hồi không phải là JSON hợp lệ. Bài kiểm tra cũng hỏi bạn muốn xây dựng gì. Người muốn xây dựng tính năng tìm kiếm tài liệu sẽ dành nhiều thời gian hơn cho biểu diễn nhúng và RAG; người xây dựng bộ phân loại sẽ học sâu hơn về đầu ra có cấu trúc và đánh giá.
Nếu bạn đã biết gọi API, học phần đầu tiên sẽ được rút gọn thành một bài kiểm tra nhanh, và bạn sẽ bắt đầu từ phần chi phí và lựa chọn mô hình.
Tôi thực hành những gì?
Mỗi tác vụ là một đoạn mã bạn chạy qua API của một mô hình thực, sử dụng dữ liệu giả lập. Một ví dụ trong học phần bốn: Kestrel Lettings, một công ty quản lý bất động sản hư cấu, có mười lăm tài liệu chính sách giả lập dành cho chủ nhà. Bạn xây dựng một trợ lý RAG nhỏ để trả lời những câu hỏi như cần báo trước bao lâu khi kiểm tra bất động sản, kèm trích dẫn đoạn văn đã dùng.
Bạn có thể xem bảng tiêu chí chấm điểm trước khi bắt đầu. Bảng này kiểm tra xem mỗi câu trả lời có trích dẫn một đoạn thực sự chứa câu trả lời hay không, trợ lý có nói rằng mình không biết khi tài liệu không đề cập hay không, bạn đã thử ít nhất mười câu hỏi, trong đó có ba câu không có câu trả lời trong tài liệu hay chưa, và bạn đã ghi lại chi phí của lần chạy thử hay chưa.
Khóa học kỹ thuật AI kéo dài bao lâu?
Mỗi bài học kéo dài 10 đến 15 phút, với phần mã đủ ngắn để hoàn thành trong một lần học. Số bài học trong lộ trình phụ thuộc vào kết quả đánh giá đầu vào, đặc biệt là kỹ năng Python, và tốc độ học của bạn, nên chúng tôi không đưa ra tổng số giờ.
Tôi nhận được gì khi hoàn thành?
Bài đánh giá thực hành cuối khóa là một tính năng AI nhỏ mà bạn tự xây dựng, đánh giá và viết tài liệu. Nếu đạt, bạn sẽ nhận được chứng chỉ được công nhận. Đây không phải là văn bằng được kiểm định và không do bất kỳ nhà cung cấp mô hình nào cấp hoặc bảo chứng.
Học phí khóa học kỹ thuật AI là bao nhiêu?
Gói Cá nhân của Tosheo.ai, bao gồm khóa học này, có giá USD 79 mỗi tháng hoặc USD 790 mỗi năm. Gói Nhóm có giá USD 189 mỗi tháng hoặc USD 1,890 mỗi năm cho tối đa 3 thành viên; mỗi thành viên bổ sung có giá USD 49 mỗi tháng hoặc USD 490 mỗi năm, và nhóm từ 25 thành viên trở lên được áp dụng mức giá theo số lượng. Các nhà cung cấp mô hình tính phí sử dụng API riêng, và khóa học hướng dẫn bạn giữ quy mô chạy thử ở mức nhỏ. Hãy thử trước với 7 ngày dùng thử miễn phí, không cần thẻ tín dụng.
Nguồn và phạm vi
Tài liệu API của OpenAI, Đầu ra có cấu trúc, kiểm tra ngày 19 October 2026 ↗
Tài liệu API của OpenAI, Biểu diễn nhúng, kiểm tra ngày 19 October 2026 ↗
Tài liệu Claude, Giảm ảo giác, đã kiểm tra ngày 19 tháng 10 năm 2026 ↗