AWS Certified AI Practitioner
Làm chủ AI & GenAI trên AWS – Sẵn sàng chinh phục chứng chỉ quốc tế AWS Certified AI Practitioner chỉ sau 10 buổi học.
Sau khóa học AWS Certified AI Practitioner, học viên nắm vững nền tảng AI, ML, Generative AI trên AWS; thành thạo Amazon Bedrock, AI Services, Prompt Engineering và RAG. Bạn có thể tự xây dựng ứng dụng AI an toàn, lựa chọn đúng dịch vụ AWS cho bài toán thực tế và tự tin chinh phục chứng chỉ AIF-C01.
03 LÝ DO NÊN CHỌN KHÓA HỌC NÀY
1
Học liệu bản quyền từ AWS và Đơn vị đào tạo là đối tác AWS
2
Tiết kiệm thời gian – Khóa học rút ngắn chỉ trong 10 buổi học
3
Hình thức và thời gian linh hoạt theo lịch trình của học viên
KHOÁ HỌC phù hợp với:
- Lập trình viên (Backend/Fullstack/Mobile)
- Technical Leads / Engineering Managers
- Kỹ sư hệ thống (System Ops / DevOps)
- Sinh viên CNTT & Người mới bắt đầu
Các chuyên gia phi kỹ thuật (Non-tech roles)
Điều kiện tham gia:
-
Có kiến thức lập trình cơ bản, tư duy logic (ưu tiên Python, Java, C#, Node.js; không yêu cầu trình độ nâng cao).
-
Không yêu cầu kiến thức nền tảng về AWS, phù hợp cho người bắt đầu.
-
Không cần kiến thức Toán học chuyên sâu như giải tích, thống kê phức tạp.
-
Có tư duy mở, sẵn sàng tiếp cận Generative AI và Prompt Engineering.
SAU KHI HOÀN THÀNH KHÓA HỌC, HỌC VIÊN CÓ THỂ:
- Phân biệt rõ các khái niệm cốt lõi: AI, ML, Deep Learning và Generative AI.
- Hiểu cách vận hành Foundation Models, Tokens, Embeddings, Vectors và kiến trúc Transformer.
- Biết phân tích bài toán để lựa chọn đúng mô hình AI và dịch vụ AWS phù hợp.
- Thành thạo Amazon Bedrock, tích hợp các mô hình AI hàng đầu qua API.
- Áp dụng hiệu quả Prompt Engineering từ cơ bản đến nâng cao.
- Xây dựng ứng dụng RAG (Trợ lý ảo) tra cứu dữ liệu nội bộ.
- Triển khai và bảo mật ứng dụng AI an toàn trên AWS.
- Kiểm soát rủi ro, lọc nội dung và giảm hallucinations với Guardrails.
- Áp dụng các nguyên tắc Responsible AI: công bằng, minh bạch, riêng tư.
- Sẵn sàng chinh phục kỳ thi AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01).
NỘI DUNG KHÓA HỌC
1. Khởi động: AWS Cloud & Tư duy AI
- Tổng quan hạ tầng AWS (Regions, AZs) và dịch vụ cốt lõi (S3, IAM).
- Phân biệt AI, ML, Deep Learning, Neural Networks.
- Hiểu các loại dữ liệu AI và phương pháp học phổ biến.
- Thực hành: Cấu hình AWS CLI, IAM User, kết nối Python với Amazon S3.
2. AI Services: Ứng dụng AI không cần training
-
Nhận diện use case AI phù hợp trong thực tế.
-
Sử dụng AWS AI Services: Rekognition, Polly, Transcribe, Translate, Lex.
-
Phân biệt Batch và Real-time inferencing.
-
Thực hành: Tích hợp Translate & Rekognition bằng Python.
3. GenAI Core & Amazon Bedrock
-
Nắm vững nền tảng Generative AI và LLMs.
-
Hiểu Amazon Bedrock và lợi ích serverless, đa mô hình.
-
Biết cách lựa chọn mô hình GenAI phù hợp.
-
Thực hành: Gọi API Bedrock với Claude/Titan.
4. Kỹ thuật Prompt Engineering
-
Hiểu cấu trúc và thành phần của prompt.
-
Áp dụng các kỹ thuật prompting từ cơ bản đến nâng cao.
-
Hiểu ảnh hưởng của các tham số suy luận (inference parameters).
-
Thực hành: Tối ưu prompt, xuất output JSON chuẩn, xây dựng template tóm tắt văn bản.
5. RAG: Chat với dữ liệu riêng (Phần 1)
-
Hiểu RAG và ứng dụng trong doanh nghiệp.
-
Làm việc với Embeddings và Vector Databases trên AWS.
-
So sánh RAG với các phương pháp tùy chỉnh mô hình khác.
-
Thực hành: Chuyển tài liệu thành embeddings và lưu Vector Store.
6. RAG & Agents: Chat với dữ liệu riêng (Phần 2)
-
Triển khai Knowledge Bases for Amazon Bedrock.
-
Sử dụng Agents cho các tác vụ AI đa bước.
-
Đánh giá chất lượng mô hình bằng các chỉ số phổ biến.
-
Thực hành: Hoàn thiện tính năng Chat với tài liệu nội bộ.
7. Quy trình ML & Amazon SageMaker
-
Hiểu các bước trong ML pipeline.
-
Nhận diện dịch vụ AWS cho từng giai đoạn ML.
-
Tiếp cận mô hình có sẵn với SageMaker JumpStart.
-
Thực hành: Triển khai một endpoint từ SageMaker JumpStart để hiểu quy trình deploy model.
8. Responsible AI & Security
-
Hiểu các nguyên tắc AI có trách nhiệm.
-
Sử dụng Guardrails để kiểm soát nội dung AI.
-
Áp dụng các biện pháp bảo mật AI trên AWS.
- Mô hình chia sẻ trách nhiệm trong ngữ cảnh AI.
-
Thực hành: Cấu hình Guardrails cho Trợ lý ảo.
9. Luyện thi: Chiến thuật giải đề Kỹ thuật
-
Ôn tập Domain 1–3 theo chuẩn đề thi AIF-C01.
-
Phân tích các dạng câu hỏi trong kỳ thi.
-
Luyện giải bài tập tình huống thực tế.
-
Thực hành: Làm đề thi thử kỹ thuật.
10. Luyện thi: Bảo mật, Tuân thủ & Tổng kết
- Ôn tập Domain 4–5: Responsible AI & Security.
- Làm quen các dịch vụ quản trị, tuân thủ của AWS: Config, Audit Manager, CloudTrail, Amazon Inspector.
- Tính minh bạch và giải thích được của mô hình (Explainability) với Amazon SageMaker Model Card.
- Thực hành: Mock Exam, đánh giá điểm số dự kiến & hướng dẫn đăng ký thi.
THÔNG TIN CHI TIẾT
Lịch học
Thời lượng: 10 ngày (20 giờ)
Thời gian linh hoạt theo lịch trình của học viên
Hình thức
Đào tạo từ xa (online)
Tài liệu học
Hệ thống các dịch vụ của AWS
Bộ tài liệu ôn tập AWS (bản quyền)
ĐỘI NGŨ GIẢNG VIÊN VÀ CHUYÊN GIA UY TÍN
Đội ngũ chuyên gia tư vấn có kinh nghiệm đa dạng trong lĩnh vực CNTT ở nhiều thị trường khác nhau
VỀ CODEGYM
- Hệ thống đào tạo lập trình hiện đại với +15.000 học viên, +80 giảng viên, +300 đối tác
- Đối tác đào tạo của AWS tại Việt Nam
- Đạt Giải thưởng Sao Khuê 2021 về lĩnh vực đào tạo CNTT
- Top 50 Edtech Đông Nam Á năm 2025
