Lớp học ứng dụng AI cho lập trình viên 02 - AI for devs 02

Slide Crawler

Slide MongoDB

Code Crawler cập nhật

Tài liệu trên lớp

[MLEs] Khi lữu trữ dữ liệu nên?

[MLEs] Nếu lưu HTML khả năng nào nguy hiểm sẽ xảy ra.

Quizz

Video trên lớp

Crawl tiêu đề và văn bản.mp4

Kiến trúc của Scrapy.mp4

Giới thiệu về MongoDB.mp4

MongoDB atlas.mp4

MongoShell

Một số cú pháp MongoDB.mp4

Video bổ sung

<ul><li>Hướng dẫn Crawl dữ liệu từ trang Web bất kỳ</li><li>Hướng dẫn sử dụng MongoDB</li></ul>

[Bổ trợ thêm] MongoDB + Crawl dữ liệu

Cách chạy các Demo

Sử dụng thành thục các API của ChatGPT<ul><li>GPT 3.5 Turbo</li><li>GPT-4 and GPT-4 Turbo</li><li>GPT-4o</li></ul>Sử dụng thành thục các API AI của Google<ul><li>API Gemini</li></ul>API các mô hình Open Source<ul><li>API LLAMA thông qua Together AI</li></ul>

Sử dụng API liên quan tới văn bản

<ul><li>Giới thiệu kỹ thuật Prompt Engineering</li><li>Setup client giao tiếp với Backend</li></ul>

Kỹ thuật Prompt Engineering

API<ul><li>DALL E</li><li>Midjourney</li><li>Stability AI<ul><li>Ứng dụng Edit đối tượng trong ảnh</li><li>Ứng dụng chuyển phác thảo thành ảnh</li><li>Ứng dụng Sinh ảnh</li></ul></li></ul>

Sử dụng API liên quan tới hình ảnh

<ul><li>Docker là gì?</li><li>Phân biệt image và container</li><li>Cài đặt Docker</li><li>Xây dựng Docker Image và chạy docker Container</li><li>Docker container</li></ul>

Docker + Cloud

Xem kỹ hướng dẫn <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://docs.google.com/presentation/d/1LH4eYQVe5wVYat3O5dTfdE39q5qlsWqyf-5RP6W8YUc/edit?usp=sharing">tại đây</a>.Trong bài có 4 TODO mỗi TODO 40 điểm

Bài tập 2 - Xây dựng ứng dụng phân đoạn hình ảnh với SAM 2

<ul><li>Hướng dẫn sử dụng Colab + Ngrok để tạo Endpoint cho API</li><li>Cách sử dụng mô hình có sẵn trên HuggingFace: Mô hình Gemma 2 + LLAMA 3</li><li>Training model đơn giản phân loại với Pytorch</li><li>Đóng gói mô hình phân loại với Docker</li></ul>

Sử dụng mô hình có sẵn

Deploy riêng mô hình với Docker + Cloud

<ul><li>Generating Synthetic Dataset cho RAG</li><li>Semantinc Router</li><li>Reflection</li><li>Graph trong RAG</li><li>Đọc paper GraphRAG</li><li>Xây dựng Graph bằng Neo4J và thiết kế RAG dựa trên Graph này</li></ul>

RAG và xây dựng hệ thống Chatbot hiện đại

<ul><li>Thực hành Langchain + LLAMA Index</li><li>Xây dựng hệ thống RAG hoàn toàn Open Source</li><li>Các công cụ xây dựng:<ul><li>Ollama để chạy mô hình</li><li>Langchain để xây quy trình truy xuất thông tin</li></ul></li><li>Học sâu về Chunking hiệu quả</li><li>Đo lường hệ thống retrieval</li></ul>

Thực hành Langchain + LLAMA Index + Học sâu về Chunking

4 TODO = 40 điểm<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://docs.google.com/presentation/d/1lYXAraE_O5bvDZkLd7PQgRUXmqjo7Fh-RcNfhdpRRqY/edit?usp=sharing">https://docs.google.com/presentation/d/1lYXAraE_O5bvDZkLd7PQgRUXmqjo7Fh-RcNfhdpRRqY/edit?usp=sharing</a>

Bài tập 4 - Lập trình LLMs Playground

<ul><li>Công cụ Gradio/StreamLit</li><li>Lập trình giao diện mẫu bằng ReactJS/NextJS</li><li>Kết nối giao diện với API</li><li>Streaming Data từ API lên giao diện</li><li>Các giao diện mẫu<ul><li>Giao diện Chatbot</li><li>Giao diện sinh ảnh</li></ul></li></ul>

Lập trình giao diện 

<ul><li>API Tech to Speech</li><li>API Speech to Text</li><li>API video</li></ul>

Sử dụng API liên quan tới âm thanh + Video

<ul><li>Tự đào tạo mô hình GPT</li><li>Tự đào tạo mô hình LLAMA</li><li>Cách đào tạo phân tán</li></ul>

[Bổ trợ thêm] MongoDB + Crawl dữ liệu

1. Tài liệu trên lớp

1.1. Slide Crawler

1.2. Slide MongoDB

1.3. Code Crawler cập nhật

2. Quizz

2.1. [MLEs] Khi lữu trữ dữ liệu nên?

2.2. [MLEs] Nếu lưu HTML khả năng nào nguy hiểm sẽ xảy ra.

3. Video trên lớp

3.1. Video trên lớp

4. Video bổ sung

4.1. Crawl tiêu đề và văn bản.mp4

4.2. Kiến trúc của Scrapy.mp4

4.3. Giới thiệu về MongoDB.mp4

4.4. MongoDB atlas.mp4

4.5. MongoShell

4.6. Một số cú pháp MongoDB.mp4