Khóa học

Xây dựng Agentic AI – Hệ thống trí tuệ nhân tạo đa tác nhân

Khóa học cung cấp kiến thức toàn diện về Agentic AI, chuyển trọng tâm từ việc chỉ viết prompt sang việc xây dựng các tác nhân AI tự trị có khả năng suy luận, lập kế hoạch và thực hiện nhiệm vụ đa bước. Học viên sẽ làm chủ cách tích hợp LLM với các công cụ bên ngoài, thiết kế quy trình đa tác nhân (Multi-agent) và triển khai hệ thống cấp sản xuất ổn định. Kiến thức này giúp tự động hóa các quy trình doanh nghiệp phức tạp, từ phân tích dữ liệu đến vận hành phần mềm, mang lại hiệu suất vượt trội so với AI truyền thống.

20 Buổi
học Số buổi
40 Giờ
học Thời lượng
Thứ 3-5: 19h30 - 21h30 Khai giảng

• Tại sao chủ đề này quan trọng? Agentic AI đánh dấu một sự thay đổi lớn trong cách hệ thống tự trị suy luận và thực hiện nhiệm vụ. Không giống như việc dùng prompt thông thường, các tác nhân AI có thể sử dụng công cụ, API và cộng tác với nhau để giải quyết các vấn đề thế giới thực mà con người không cần can thiệp trực tiếp.
• Ai nên học? Khóa học dành cho những người đã có nền tảng về AI/Python muốn tiến sâu vào kỷ nguyên tiếp theo của tự động hóa: các kỹ sư phần mềm, chuyên gia AI và kiến trúc sư hệ thống.
• Tóm tắt nội dung: Khóa học đi từ nền tảng Generative AI, các kiến trúc tác nhân (Deliberative, Reactive, Hybrid), đến các kỹ thuật nâng cao như Reflection (Phản hồi), Planning (Lập kế hoạch) và mô hình điều phối Coordinator-Worker-Delegator (CWD). Học viên cũng sẽ học cách đảm bảo an toàn, đạo đức và triển khai hệ thống bằng Docker/Kubernetes.
• Mentor: là các chuyên gia có kinh nghiệm thực chiến với 10 năm kinh nghiệm trong nghiên cứu chuyên sâu về NLP và Computer Vision.

Nội dung

Buổi 1 Buổi 1: Giới thiệu về AI agent và Agentic AI

Buổi 2 Buổi 2: Khái niệm về Agency và Autononmy, quyền tự quản

Buổi 3 Buổi 3: Kiến trúc Tác nhân thông minh

Buổi 4 Buổi 4: Biểu diễn Tri thức (Knowledge Representation)

Buổi 5 Buổi 5: Các cơ chế Suy luận của AI agent (Reasoning)

Buổi 6 Buổi 6: Cơ chế Học tập và Thích nghi

Buổi 7 Buổi 7: Kiến trúc Bộ nhớ (Memory)

Buổi 8 Buổi 8: Mô hình hóa Môi trường và Trạng thái

Buổi 9 Buổi 9: Tool Use và Function Calling

Buổi 10 Buổi 10: Model Context Protocol (MCP)

Buổi 11 Buổi 11: Lập kế hoạch

Buổi 12 Buổi 12: Mô hình Coordinator-Worker-Delegator (CWD)

Buổi 13 Buổi 13: Thiết kế Vai trò và Backstory

Buổi 14 Buổi 14: Mẫu thiết kế Manager Pattern

Buổi 15 Buổi 15: Mẫu thiết kế Decentralized Pattern

Buổi 16 Buổi 16: Reflection và Introspection

Buổi 17 Buổi 17: XAI (Explanable AI)

Buổi 18 Buổi 18: Guardrails và An toàn AI

Buổi 19 Buổi 19: Triển khai Hệ thống ở môi trường production.

Buổi 20 Buổi 20: Tổng kết và Case Study thực tế

Đăng nhập và mua khóa học (hoặc trở thành Hội viên) để xem nội dung chi tiết từng buổi học.

Tìm hiểu gói Hội viên

Mentor

Trần Trọng Minh

Chuyên gia IoT & AI
Thạc sĩ
Securing Cisco Network Devices - SND Course

Với hơn 10 năm kinh nghiệm giảng dạy tại các trường đại học uy tín như Đại học Quốc gia TP.HCM (VNU-HCM), Đại học Quốc Tế – ĐHQG-HCM (IU) và Đại học Greenwich Việt Nam, Mentor Trần Trọng Minh là chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu (Data Science) và Trí tuệ nhân tạo (AI).

Mentor Trần Trọng Minh cũng từng đảm nhiệm vai trò chủ nhiệm các môn Data Science và Introduction to AI, đồng thời trực tiếp biên soạn giáo trình môn Introduction to AI.

Với hơn 8 năm nghiên cứu và phát triển ứng dụng tích hợp AI và Machine Learning, Mentor Trần Trọng Minh đã tham gia cố vấn chiến lược AI cho Paracel Technology Solutions, cũng như là thành viên sáng lập I.A.Lab – Intelligent Agent Laboratory đặt tại Công viên Phần mềm số 2, Đà Nẵng.

Kinh nghiệm chuyên môn sâu rộng cùng khả năng kết nối giữa học thuật và thực tiễn giúp Mentor Trần Trọng Minh mang đến cho học viên những kiến thức cập nhật, ứng dụng cao và định hướng nghề nghiệp rõ ràng trong kỷ nguyên số.