Generative AI Engineering with Databricks

Khóa học DATB-GAIE: Generative AI Engineering with Databricks dành cho Data Scientist, Machine Learning Engineer và các chuyên gia AI/ML mong muốn xây dựng và triển khai ứng dụng Generative AI trên nền tảng Databricks.

Khóa học tập trung vào toàn bộ vòng đời phát triển ứng dụng GenAI, từ thiết kế giải pháp RAG, xây dựng ứng dụng LLM, đến đánh giá, quản trị, triển khai và giám sát hệ thống AI trong môi trường sản xuất.

Chương trình gồm 4 mô-đun chính trong thời lượng 2 ngày.

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên có thể:

• Hiểu và xây dựng kiến trúc Generative AI dựa trên RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• Thiết kế và phát triển ứng dụng LLM sử dụng LangChain và Hugging Face

• Xây dựng hệ thống vector database và vector search với Databricks Mosaic AI

• Phát triển các AI agent và multi-stage reasoning systems

• Đánh giá chất lượng, hiệu năng và chi phí của ứng dụng GenAI

• Áp dụng các phương pháp governance và responsible AI

• Triển khai và giám sát ứng dụng GenAI trong môi trường production

Khóa học phù hợp với:

• Data Scientist, Machine Learning Engineer và AI Engineer

• Chuyên gia xây dựng ứng dụng Generative AI trên nền tảng Databricks

• Người phát triển hệ thống RAG, vector search và LLM pipelines

• Kỹ sư AI làm việc với LangChain, Hugging Face và mô hình ngôn ngữ lớn

• Đội ngũ chuyển đổi từ prototype AI sang hệ thống production-ready

• Người muốn mở rộng sang lĩnh vực LLMOps, AI governance và AI system monitoring

Học viên nên có:

• Kiến thức nền tảng về Generative AI và NLP

• Hiểu về prompt engineering và best practices

• Kinh nghiệm sử dụng Databricks Data Intelligence Platform

• Hiểu các khái niệm RAG: embedding, vectors, vector databases

• Kinh nghiệm xây dựng ứng dụng LLM với multi-stage reasoning hoặc AI agents

• Kiến thức cơ bản về Python và Machine Learning

Module 1: Generative AI Solution Development

• Giới thiệu kiến trúc RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• Chuẩn bị dữ liệu cho giải pháp RAG

• Vector Search và Vector Database

• Xây dựng và đánh giá ứng dụng RAG

• Sử dụng Mosaic AI Playground

Module 2: Generative AI Application Development

• Tổng quan về Compound AI Systems

• Xây dựng multi-stage reasoning chains

• Phát triển AI agents và cognitive architectures

• Sử dụng LangChain và Hugging Face Transformers

• Thiết kế luồng xử lý LLM nâng cao

Module 3: Evaluation & Governance cho GenAI

• Tầm quan trọng của đánh giá ứng dụng GenAI

• Bảo mật và quản trị hệ thống AI

• Các kỹ thuật đánh giá mô hình GenAI

• Đánh giá end-to-end hệ thống AI

• Kiểm soát chất lượng, hiệu suất và chi phí

Module 4: Deployment & Monitoring ứng dụng GenAI

• Nguyên lý triển khai mô hình AI

• Triển khai batch và real-time

• Sử dụng Model Serving trong Databricks

• Giám sát hệ thống AI với Lakehouse Monitoring

• Tổng quan LLMOps và best practices vận hành hệ thống AI