Lộ trình học Generative AI cùng Code Dạo

Code Dạo
generative ai
llm
chatbot
project
Lộ trình học Generative AI cùng Code Dạo

📓 Tóm tắt lộ trình học

Khóa học bao gồm 3 module chính.

1. Cơ bản về AI Chatbot và LLM

Đây là module giới thiệu tổng quan về chatbot AI và Large Language Model (LLM) cũng như cách áp dụng chúng vào công việc.

Các bạn sẽ được học về:

  1. Cơ bản về ChatBot AI và LLM
  2. Áp dụng AI vào công việc hàng ngày
  3. Sử dụng ChatGPT ở máy Local
  4. 👨‍💻 Kiến thức về LLM cho Developer
  5. 👨‍💻 Thực hành qua các dự án

2. Cơ bản về tạo ảnh bằng AI

Đây là module giới thiệu tổng quan về tạo ảnh bằng AI với Stable Diffusion và Diffusion Models.

Các bạn sẽ được học về:

  1. Giới thiệu các tool tạo ảnh AI thường dùng
  2. Giải thích các khái niệm về Stable Diffusion và Diffusion Models (SD1.5, SDXL)
  3. Hướng dẫn cài đặt và sử dụng Stable Diffusion (txt2img, img2img, inpainting, Lora, controlnet)
  4. 👨‍💻 Kiến thức về Diffusion Model và Diffuser cho Developer
  5. 👨‍💻 Thực hành qua các dự án

Bonus: 10 ứng dụng siêu hay của tạo ảnh bằng AI

👨‍💻 3. LLM in Production. Chạy LLM trong dự án thực tế

Đây là module nâng cao cho developer/engineer. Các bạn sẽ học cách viết app, sử dụng LLM trong dự án thực tế chứ không chỉ chạy local.

Các bạn sẽ được học về:

  1. Cơ bản về Embedding và VectorDB
  2. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  3. Function calling và ứng dụng
  4. Deploy LLM trên production với Runpod/AWS
  5. Thực hành qua các dự án

AI là một mảng rộng và phát triển khá nhanh, những kiến thức nền về AI trong khóa này sẽ giúp bạn tự tìm hiểu thêm và update cộng nghệ mới một cách nhanh chóng. Bọn mình cũng sẽ update khóa học mỗi 3-6 tháng để cập nhật công nghệ, phù hợp với xu thế.

Tương tác trực tiếp trong bài giảng

Bạn có thể tương tác trực tiếp trong bài giảng để hiểu hơn về các khái niệm khó hiểu.

Cách LLM dự đoán từ tiếp theo

LLM Sampling Decoding Demo

Độ "sáng tạo" và ngẫu nhiên của từ được chọn. Càng cao thì kết quả càng "sáng tạo", càng thấp thì càng "chính xác"

Lựa chọn k tokens có xác xuất cao nhất để loại bỏ những từ xác suất thấp

Token và xác suất

nice
75.00%
dog
23.00%
car
2.00%
woman
60.00%
guy
20.00%
house
20.00%
man
15.00%
people
12.00%
big
10.00%
cat
8.00%

Cách Tokenizer hoạt động

Tokenizer hoạt động ra sao?

Character Level (19 tokens)

This is tokenizing.

Word Level (4 tokens)

Thisistokenizing.

Subword Level (5 tokens)

This is tokenizing.

Cách ứng dụng build prompt để đưa vào LLM

Prompts

system
user
assistant

Format Selection

Formatted Prompt

{
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You're a smart assistant!"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello babe?"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "Hello there, I missed you to babe!"
    }
  ]
}

Quy trình Stable Diffusion tạo ảnh

Quá trình khử nhiễu của Diffusion

Diffusion step 0
Noise
Final
Step: 0

🚀 Các dự án sẽ thực hiện

Khóa Developer & Engineer 👨🏻‍💻

Nhận diện hình ảnh - Viết ứng dụng AI nhận diện hình ảnh với Gradio

Gradio + OpenAI - Viết chatbot local như ChatGPT với Gradio

Diffusers + Gradio - Viết ứng dụng AI tạo ảnh đơn giản với Diffusers và Gradio

RestAPI + DiffusionPipeline - Viết RestAPI với FastAPI để tạo ảnh với DiffusionPipeline

Độc quyền cho khóa Engineer 👨🏻‍💻⭐

React + OpenAI - Viết chatbot local như ChatGPT với React

Telegram Bot - Trợ lý ảo/bạn trai/bạn gái ảo trên Telegram

ChatGPT + Stable Diffusion - Viết chatbot biết vẽ hình với ChatGPT và Stable Diffusion

VectorDB - Dùng Vector DB để lưu trữ và tìm kiếm. Viết bot cho phép tóm tắt, chat và dịch thuật tài liệu, docs, PDF thông qua RAG và VectorDB

Một số dự án khác sẽ được bổ sung và update thêm sau nhé!

Facebook Messenger

fb.com/toidicodedao

Email Support

[email protected]

Telegram

t.me/hoccodeai