Khóa học đã chọn

Lập trình viên Ứng dụng AI

Chương trình Lập trình viên Ứng dụng AI trang bị cho học viên năng lực xây dựng các ứng dụng có tích hợp trí tuệ nhân tạo, từ phân tích bài toán, xử lý dữ liệu đến phát triển sản phẩm AI có thể triển khai và phục vụ người dùng thực tế.
Với lộ trình 5 môn học, học viên được trang bị nền tảng tư duy lập trình và Python, kỹ thuật phát triển ứng dụng AI, xử lý và chuẩn hóa dữ liệu, lập trình trên nền mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), RAG và phát triển ứng dụng web AI. Chương trình chú trọng việc hiểu và kiểm soát quá trình xây dựng sản phẩm thay vì chỉ sử dụng các công cụ AI có sẵn.
Học viên được rèn luyện khả năng đưa dữ liệu thực tế của tổ chức vào ứng dụng, kiểm soát đầu ra của mô hình, đánh giá chất lượng và chi phí sử dụng AI, đồng thời xử lý những yêu cầu đặc thù khi đưa AI vào một ứng dụng phần mềm hoàn chỉnh.
Kết thúc chương trình, học viên có thể xây dựng và triển khai các sản phẩm như ứng dụng xử lý tài liệu, chatbot hỏi đáp trên dữ liệu riêng, hệ thống phân loại định tuyến yêu cầu và ứng dụng web AI; qua đó hình thành năng lực phát triển ứng dụng phù hợp với định hướng AI Developer/GenAI Developer.

Khóa học dành cho

Người bắt đầu học lập trình và muốn xây dựng nền tảng Python để phát triển ứng dụng AI.
Lập trình viên muốn chuyển hướng sang AI/GenAI và tích hợp LLM vào phần mềm hoặc quy trình nghiệp vụ.
Người muốn xây dựng các ứng dụng như xử lý tài liệu, chatbot RAG, phân loại - định tuyến yêu cầu và ứng dụng web AI.
Người cần một lộ trình thực hành có sản phẩm để đưa vào hồ sơ năng lực và tiếp tục học chuyên sâu về AI agent hoặc AI Engineering.

Kết quả đạt được

Sau khi hoàn thành chương trình, học viên có thể:

Xây dựng ứng dụng xử lý tài liệu hàng loạt: bóc tách dữ liệu từ hợp đồng, hóa đơn, hồ sơ và kết xuất thành bảng có thể sử dụng.
Xây dựng chatbot hỏi - đáp trên kho tài liệu nội bộ, có trích dẫn nguồn để người dùng kiểm chứng.
Xây dựng hệ thống phân loại và định tuyến tự động cho email, phiếu hỗ trợ hoặc phản hồi khách hàng.
Chuẩn hóa dữ liệu từ bảng, cơ sở dữ liệu SQL và dữ liệu phi cấu trúc thành pipeline có thể tái sử dụng cho nhiều ứng dụng.
Đo chất lượng đầu ra và chi phí gọi mô hình bằng số liệu thay vì chỉ đánh giá bằng cảm tính.
Đưa sản phẩm lên website có địa chỉ truy cập và bàn giao cho người dùng cuối.

Khoản đầu tư dành cho khóa học

Thời gian: 188 giờ (6 tháng)
Học phí: ~~23.500.000đ~~ - Ưu đãi: 17.900.000đ

Nội dung khóa học

Làm quen với tư duy giải bài toán: xác định dữ liệu đầu vào, các bước xử lý và kết quả đầu ra; sử dụng biến, kiểu dữ liệu và toán tử trong Python.
Diễn đạt logic bằng if/else, for/while; sử dụng hàm để chia nhỏ bài toán, tái sử dụng mã và tổ chức chương trình rõ ràng hơn.
Sử dụng các cấu trúc dữ liệu List, Tuple, Dictionary và Set để lưu trữ, tra cứu và xử lý dữ liệu.
Đọc - ghi tập tin văn bản, CSV và thao tác thư mục; làm quen với lập trình hướng đối tượng, module/package, pip và xử lý ngoại lệ.
Sử dụng chatbot AI để giải thích lỗi, gợi ý mở rộng bài toán và tạo thêm test case; rèn thói quen đọc hiểu và tự kiểm tra kết quả chương trình.

Lập trình cùng AI IDE để hỗ trợ viết mã, phân tích nguyên nhân lỗi và tạo unit test bằng pytest; đồng thời rèn nguyên tắc đọc hiểu và rà soát mã do AI sinh ra.
Quản lý môi trường ảo, thư viện theo từng dự án và mã nguồn với Git/GitHub; hạn chế xung đột phiên bản và duy trì cấu trúc dự án rõ ràng.
Lập trình vector và embedding bằng mảng NumPy; nắm cách phần mềm giao tiếp qua Internet với HTTP, REST, JSON và cách đọc tài liệu API.
Hiểu cách LLM tạo sinh văn bản, tokenization, context window, temperature, top-p, top-k và cách tính chi phí; gọi API mô hình thương mại và mô hình mã nguồn mở.
Lập trình bất đồng bộ với async/await, lập lịch tác vụ; kiểm soát tính bất định của AI bằng tiêu chí đánh giá, structured output và thực hành ứng dụng đa phương thức qua API.

Hiểu vòng đời dữ liệu từ thu thập, lưu dữ liệu gốc, trích xuất, làm sạch, chuẩn hóa đến kiểm tra và xuất dữ liệu; phân biệt dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc.
Khai thác dữ liệu có cấu trúc bằng SQL với SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN; sử dụng Pandas để làm sạch, lọc, nhóm, tổng hợp và kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
Thu thập dữ liệu từ API, RSS và HTML/DOM; xử lý phân trang, timeout, retry, giới hạn tốc độ, robots.txt và điều khoản sử dụng.
Trích xuất nội dung từ DOCX, PDF và ảnh quét; tiền xử lý ảnh, OCR tiếng Việt, nhận diện lỗi OCR và chuyển bảng biểu thành dữ liệu có cấu trúc.
Chuẩn bị dữ liệu tài liệu cho RAG bằng chunking, xử lý mất ngữ cảnh, embedding và tương đồng ngữ nghĩa; xây dựng pipeline tái sử dụng và tập dữ liệu đánh giá cho môn kế tiếp.

Prompt Engineering ở cấp độ lập trình: phân biệt prompt và system prompt, xây dựng cấu trúc prompt và vận dụng các kỹ thuật viết prompt nâng cao.
Quản lý lịch sử trò chuyện với LLM để tối ưu ngữ cảnh; nhận diện rủi ro bảo mật ở lớp prompt và áp dụng biện pháp phòng tránh.
Xây dựng chatbot RAG trên dữ liệu riêng theo quy trình chuẩn; tổ chức kiểm thử và đánh giá kết quả thay vì chỉ nghiệm thu bằng cảm tính.
Đo chất lượng và chi phí của mô hình; xây dựng cơ chế model routing qua lớp gateway để lựa chọn mô hình phù hợp và tối ưu chi phí.
Kiểm soát đầu ra theo JSON Schema/Pydantic, kết hợp retry và hậu xử lý; sử dụng Function Calling để mô hình lựa chọn công cụ và tham số khi thực hiện tác vụ.

Giới thiệu vibe coding - phương pháp lập trình mới dùng AI làm trợ thủ trong toàn bộ quy trình code, từ sinh code, refactor, debug đến kiểm thử.
Các kỹ thuật Prompt cho lập trình ứng dụng để AI hiểu đúng ý và sinh code chất lượng, đảm bảo đúng logic và không có lỗi tiềm ẩn.
Kiến trúc client-server: hiểu cách frontend, backend và mô hình AI giao tiếp với nhau trong một ứng dụng web.
Lập trình web Frontend với HTML, CSS, JavaScript; xây dựng giao diện chat cho ứng dụng AI trên framework hiện đại như ReactJS, NextJS hoặc VueJS.
Lập trình Backend với FastAPI: thiết kế và kiểm thử RESTful API bằng Postman/cURL; triển khai Session, Cookie, JWT, Authentication & Authorization.
Bảo mật backend cơ bản: phòng chống injection, XSS, CSRF; áp dụng caching và tối ưu hiệu năng.
Kỹ thuật streaming response để hiển thị câu trả lời của AI ra dần theo thời gian thực; quản lý session và lịch sử hội thoại để mô hình trả lời nhất quán qua nhiều lượt.
Xử lý lỗi và giới hạn context của mô hình; xử lý theo hàng đợi và webhook để tối ưu hóa xử lý của ứng dụng.
Giới thiệu Docker và các lệnh cơ bản để đóng gói, triển khai toàn bộ trang web lên hosting.

Học viên hoàn thành chương trình học với điểm số tất cả các môn đều đạt 5 điểm trở lên và hoàn thành trong thời gian tối đa 1 năm sẽ được cấp Chứng nhận Lập trình viên Ứng dụng AI bởi Trung tâm Tin học - Trường Đại học Khoa học Tự nhiên.

LỊCH KHAI GIẢNG Xem thêm

Lập trình viên Ứng dụng AI - 188 giờ

Học phí: ~~23.500.000đ~~ - Ưu đãi: 17.900.000đ khi hoàn tất học phí đến ngày 11/09/2026

Lớp	Thời gian	Ngày khai giảng	Địa điểm học
AI00_316S246	Thứ 2-4-6 (08.00 - 11.00)	16/09/2026	21-23 Nguyễn Biểu, Q.5	Đăng ký
AI00_316T357_ON	Thứ 3-5-7 (18.00 - 21.00)	17/09/2026	Online	Đăng ký
AI00_316C7N	Thứ 7 - Chủ nhật (13.30 - 17.30)	19/09/2026	227 Nguyễn Văn Cừ, Q.5	Đăng ký