01
Thuộc hệ sinh thái VTI Group
Tập đoàn CNTT hàng đầu VN với 20+ năm kinh nghiệm, 3.000+ kỹ sư và mạng lưới đối tác quốc tế.
Cá nhânAI EngineeringNâng cao
C05
Kỹ sư Ứng dụng AI
LangChain/LlamaIndex, Vector DB, RAG & Agent — xây app AI thực tế
- Thời lượng
- 38 giờ
- Số khóa học
- 6 khóa học
- Cấp độ
- Nâng cao
Giới thiệu chương trình
GIỚI THIỆU CHUNG
Capstone: 1 app AI
Chương trình dành cho
ĐỐI TƯỢNG THAM GIA
- Developer đã có nền Python muốn chuyển sang AI application engineering (LLM app, vector DB, agent)
Điều kiện đầu vào
Kiến thức đầu vào
Chương trình không yêu cầu kiến thức đầu vào từ bên ngoài. Danh sách dưới đây là thứ tự học giữa các khóa trong chương trình.
- 1Kỹ thuật Prompt & Context
Cần trước: Nền tảng AI & LLM(trong chương trình)
- 2Nền tảng Kỹ thuật Ứng dụng AI
Cần trước: Nền tảng AI & LLM(trong chương trình), Kỹ thuật Prompt & Context(trong chương trình)
- 3Phát triển Ứng dụng LLM
Cần trước: Nền tảng Kỹ thuật Ứng dụng AI(trong chương trình)
- 4Kỹ thuật Hệ thống RAG
Cần trước: Nền tảng Kỹ thuật Ứng dụng AI(trong chương trình)
- 5Kỹ thuật AI Agent
Cần trước: Kỹ thuật Hệ thống RAG(trong chương trình)
Cam kết chất lượng
LÝ DO LỰA CHỌN VTI ACADEMY AI
02
Thực chiến 100% — Lab dữ liệu thật
Mỗi buổi học có hands-on lab trên dataset thực tế từ doanh nghiệp, không dùng dữ liệu giả.
03
Giảng viên AI chuyên gia thực chiến
Đội ngũ instructor đang làm việc tại các tech company, hỗ trợ học viên 24/7.
04
Dự án thực tế xuyên suốt khóa
Rời lớp với portfolio & capstone project có thể dùng ngay trong công việc.
05
Cam kết hỗ trợ career sau khóa
Alumni network, job referral, update nội dung miễn phí khi AI landscape thay đổi.
Kết quả đầu ra
GIÁ TRỊ NHẬN ĐƯỢC SAU KHÓA HỌC
- 1Mini-harness (model+tool+memory)
- 21 app AI (LLM + Vector DB) có UI
Nội dung khóa học
LỘ TRÌNH KHÓA HỌC
01
Chặng 1
Nền tảng AI & LLM
Chọn đúng model; viết prompt cơ bản; nhận diện rủi ro
- AI Landscape & Cách LLM Hoạt động
- Model Taxonomy by Purpose — Chọn Đúng Model
- Tokens, Context & Caching — Tối ưu Chi phí
- +1 units...
02
Chặng 2
Kỹ thuật Prompt & Context
Thiết kế ngữ cảnh động; thư viện prompt tái dùng
- Advanced Prompt Engineering — Few-shot, CoT & Structured Output
- Context Engineering — Quản trị Thông tin Model Tiếp cận
- Harness & Loop Engineering (Nhập môn) — Agent = Model + Harness + Loop
- +1 units...
03
Chặng 3
Nền tảng Kỹ thuật Ứng dụng AI
Mini-harness (model+tool+memory)
- API, SDK & Môi trường
- Structured Output & Context-in-code
- Harness Primitives
04
Chặng 4
Phát triển Ứng dụng LLM
1 app AI (LLM + Vector DB) có UI
- Framework LLM & Chains
- Vector & Memory
- Tool, Agent & Packaging
05
Chặng 5
Kỹ thuật Hệ thống RAG
Secure RAG nội bộ + báo cáo eval/bảo mật
- Kiến trúc RAG & Khi nào dùng
- Ingestion, Chunking & Embeddings
- Retrieval & Orchestration
- +2 units...
06
Chặng 6
Kỹ thuật AI Agent
Hệ multi-agent end-to-end
- Agentic Patterns & Harness
- Tool Use & Function Calling
- Multi-agent Orchestration
- +1 units...
Capstone Project
1 app AI
Roadmap năng lực
Nội dung chương trình
Chỉ hiển thị khung Course, Unit và Topic đã được duyệt công khai.
1
Năng lực chung
2 khóa học2
Nền tảng
1 khóa học3
Chuyên sâu
3 khóa họcPhản hồi học viên
HỌC VIÊN NÓI GÌ VỀ CHÚNG TÔI?
Sau khóa C02, mình tự động hóa toàn bộ quy trình sàng lọc CV. Tiết kiệm 15 giờ/tuần và tỷ lệ phỏng vấn đúng người tăng 40%.
C03 thay đổi hoàn toàn cách team mình làm content. Từ 3 ngày/bài xuống 4 tiếng — chất lượng tốt hơn nhiều.
VBC giúp mình ship MVP đầu tiên sau 6 tuần. Không có background sản phẩm, chỉ ý tưởng và AI — giờ đã có paying users!
Cần xác nhận chương trình có phù hợp?
Trao đổi mục tiêu, nền tảng hiện tại và nhu cầu triển khai với đội ngũ tư vấn.
Khám phá thêm
Chương trình liên quan
Giải đáp thắc mắc