Khóa học đã chọn

Triển khai AI Agent trong Khoa học dữ liệu từ cơ bản tới chuyên sâu

Khóa học giúp học viên đi từ nền tảng AI Agent đến xây dựng hệ Multi-Agent chuyên cho Data Science.

Học viên trước hết nắm vững cấu trúc cơ bản của Agent; sau đó ứng dụng để xây các Agent chuyên trách cho các khâu trong quy trình phân tích data.

Cuối cùng, phối hợp các agent chuyên trách thành một quy trình Multi-Agent có kiểm soát, đánh giá và triển khai thực tế.

Khóa học dành cho

Người đã có nền tảng lập trình/AI ứng dụng và muốn học AI Agent ứng dụng vào Data Science.
Data Analyst, Data Scientist, AI/ML Engineer muốn ứng dụng Agent để tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu

Kết quả đạt được

Xây dựng được AI Agent có khả năng tự dùng công cụ, xử lý nhiệm vụ nhiều bước và quản lý ngữ cảnh.
Thiết kế các Agent chuyên biệt cho từng giai đoạn của quy trình Data Science.
Tổ chức và kiểm soát phối hợp của hệ Multi-Agent để cùng hoàn thành yêu cầu phân tích
Thiết kế và tích hợp Skill để chuẩn hóa cách Agent thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu
Xây dựng cơ chế đánh giá hệ thống theo Task Success, Routing, Cost, Latency
Đóng gói Agent/Multi-agent thành API để tích hợp vào hệ thống và lập lịch chạy định kỳ.

Khoản đầu tư dành cho khóa học

Thời gian: 72 giờ (10 tuần)
Học phí: ~~9.000.000đ~~- Ưu đãi: 7.200.000đ

Nội dung khóa học

Nội dung chi tiết

Tổng quan và giới thiệu cấu trúc các thành phần của AI Agent.
Giới thiệu LangGraph.
Xây dựng AI Agent với LangGraph thông qua State, Node, Edge, Conditional Edge, Routing, START/END và Streaming node.
Thiết kế và tích hợp Tool Calling để mở rộng khả năng xử lý tác vụ của AI Agent.
Phân tích tác vụ để thiết kế phù hợp cho Agent:
- Mô hình xử lý: tuần tự, song song, có điều kiện hay lặp.
- Chiến lược suy luận: ReAct, Planner-Executor.
- Chiến lược đánh giá Evaluator-Optimizer.
- Cơ chế điều hướng Routing.
Quản lý context, short-term và long-term memory của Agent.
Xây dựng AI Agent hoàn chỉnh xử lý tác vụ theo yêu cầu.

Nội dung chi tiết

Tổng quan về Multi-Agent trong Data Science và giới thiệu các framework hỗ trợ xây dựng Agent/Multi-Agent.
Xây dựng Agent làm sạch dữ liệu với Skill và cơ chế Human-in-the-Loop để kiểm soát các thao tác với dữ liệu.
Xây dựng Agent khám phá và tìm kiếm insight dữ liệu, đề xuất bước phân tích tiếp theo.
Xây dựng Agent tự huấn luyện, đánh giá và so sánh nhiều mô hình khác nhau để phân loại hoặc dự báo xu hướng tương lai.
Xây dựng Agent trực quan hóa kết quả khám phá và insight dữ liệu.
Xây dựng Data Storytelling Agent tạo báo cáo phân tích thành câu chuyện.
Thiết kế chiến lược điều phối Multi-Agent để các Agent chuyên trách phối hợp thực hiện theo yêu cầu.
Triển khai hệ Multi-Agent end-to-end bằng FastAPI, Docker và lập lịch chạy tự động tích hợp vào hệ thống.
Đánh giá và cải thiện chất lượng phân tích của hệ thống Multi-Agent.

Học viên hoàn thành chương trình học với điểm số tất cả các môn đều đạt 5 điểm trở lên sẽ được cấp Chứng nhận Triển khai AI Agent trong Khoa Học Dữ Liệu từ cơ bản tới chuyên sâu bởi Trung tâm Tin học - Trường Đại học Khoa học Tự nhiên.

LỊCH KHAI GIẢNG Xem thêm