Xem trước Giới thiệu Khóa học

1.1 Giới thiệu về AI và Ứng dụng của Nó
1.2 Tổng quan về Điện toán Đám mây và Lợi ích của Nó
1.3 Lợi ích và Thách thức của Tích hợp AI-Đám mây

2.1 Các Khái niệm và Nguyên tắc Cơ bản của AI
2.2 Học máy và Các Ứng dụng của Nó
2.3 Tổng quan về Các Thuật toán AI Phổ biến
2.4 Giới thiệu về Lập trình Python cho AI

3.1 Các Mô hình Dịch vụ Đám mây
3.2 Các Mô hình Triển khai Đám mây
3.3 Các Nhà cung cấp và Ưu đãi Đám mây Chính (AWS, Azure, Google Cloud)

4.1 Tích hợp Các Dịch vụ AI trong Nền tảng Đám mây
4.2 Làm việc với Các Mô hình Học máy Được xây dựng Sẵn
4.3 Giới thiệu về các công cụ AI dựa trên đám mây

5.1 Xây dựng và Đào tạo Các Mô hình Học máy
5.2 Tối ưu hóa và Đánh giá Mô hình
5.3 Phát triển AI Hợp tác trong Môi trường Đám mây

6.1 Thiết lập và Cấu hình Tài nguyên Đám mây
6.2 Các Cân nhắc về Khả năng Mở rộng và Hiệu suất
6.3 Lưu trữ và Quản lý Dữ liệu trong Đám mây

7.1 Các Chiến lược Triển khai Các Mô hình AI trong Đám mây
7.2 Tích hợp Các Giải pháp AI với Các Ứng dụng Dựa trên Đám mây Hiện có
7.3 Sử dụng và Cân nhắc API

8.1 Giới thiệu về Các Xu hướng Tương lai
8.2 Các Xu hướng AI Tác động đến Tích hợp Đám mây

9.1 Áp dụng Các Khái niệm AI và Đám mây để Giải quyết Vấn đề Thực tế

1. Tìm hiểu về AI Agents
2. Nghiên cứu điển hình
3. Thực hành với AI Agents