Bài 1: NLP Fundamentals - Nền Tảng Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên
Tổng quan về NLP, các khái niệm cốt lõi và thực hành pipeline xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản.
Bài 2: Deep Learning trong NLP - Khi Máy Tính "Nhớ" Được Ngữ Cảnh
Tìm hiểu sự trỗi dậy của Deep Learning trong NLP, kiến trúc RNN, LSTM, GRU và thực hành PyTorch.
Bài 3: Transformer & LLMs - Kỷ Nguyên Của Trí Tuệ Nhân Tạo Sinh Tạo
Kiến trúc Transformer, sự bùng nổ của Large Language Models (LLMs) và các khái niệm cốt lõi như Prompting, Context, Token.
Bài 4: RAG (Retrieval-Augmented Generation) - Cấp Cho AI Bộ Não Thứ Hai
Giải phẫu RAG (Retrieval-Augmented Generation), hiểu cách các hệ thống AI tra cứu tài liệu và xây dựng RAG Pipeline.
Bài 5: AI Agents - Trao Quyền Hành Động Cho AI
AI Agent là gì? Cách thức hoạt động và cấu trúc của một Agent thông minh sử dụng Tool để tự động hóa tác vụ.
Bài 6: Triển Khai AI Lên Production - Từ Demo Đến Thực Tế
Cách đưa dự án AI từ Local Jupyter Notebook (Demo) lên Môi trường Thực tế (Production), thiết kế hệ thống và các lưu ý bảo mật.