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:
- Cơ bản về ChatBot AI và LLM
- Áp dụng AI vào công việc hàng ngày
- Sử dụng ChatGPT ở máy Local
- 👨💻 Kiến thức về LLM cho Developer
- 👨💻 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:
- Giới thiệu các tool tạo ảnh AI thường dùng
- Giải thích các khái niệm về Stable Diffusion và Diffusion Models (SD1.5, SDXL)
- Hướng dẫn cài đặt và sử dụng Stable Diffusion (txt2img, img2img, inpainting, Lora, controlnet)
- 👨💻 Kiến thức về Diffusion Model và Diffuser cho Developer
- 👨💻 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:
- Cơ bản về Embedding và VectorDB
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Function calling và ứng dụng
- Deploy LLM trên production với Runpod/AWS
- 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
Cách Tokenizer hoạt động
Tokenizer hoạt động ra sao?
Character Level (19 tokens)
Word Level (4 tokens)
Subword Level (5 tokens)
Cách ứng dụng build prompt để đưa vào LLM
Prompts
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
🚀 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!
Chào mừng bạn đến với HocCodeAI 👋
Hãy ghé thăm trang chủ hoccodeai.com để khám phá thêm nhiều bài viết hữu ích.
Nhớ xem thử khóa học Generative AI của bọn mình để nâng cao kỹ năng của bạn nhé!