AI Engineer Master Course
Khoá học chi tiết, có cấu trúc rõ ràng, dành cho Backend Developer (PHP/Laravel) muốn chuyển hướng sang AI Engineer. Lộ trình được sắp xếp theo mức độ ưu tiên thực tế của thị trường AI ứng dụng năm 2026–2027 — tập trung vào kỹ năng hệ thống (RAG, Agents, MCP, Production AI) thay vì lý thuyết suông.
🎯 Mục tiêu nghề nghiệp — 4 mốc
AI-enabled Backend Engineer
Dùng AI để tăng năng suất phát triển, tích hợp tính năng AI đơn giản vào hệ thống sẵn có.
AI Engineer
Tự thiết kế và triển khai hệ thống RAG, Agent, MCP và AI Applications hoàn chỉnh.
Senior AI Engineer
Thiết kế và vận hành Production AI Systems quy mô lớn: bảo mật, chi phí, độ tin cậy.
AI Architect / AI Platform Engineer
Thiết kế nền tảng AI dùng chung cho cả tổ chức: model gateway, eval, chính sách chi phí.
📘 17 Module học tập
Nhấp vào từng module để xem nội dung chi tiết, bài tập thực hành, và tài nguyên học tập.
🎯 Mục tiêu nghề nghiệp
Xác định 4 mốc sự nghiệp AI Engineer và bạn đang ở đâu trong lộ trình.
✓🧱 Kiến thức nền tảng bắt buộc
Python hiện đại (OOP, AsyncIO, Type Hint), Git/Docker/Linux, HTTP/REST/WebSocket, SQL nâng cao.
✓📊 Data Fundamentals
Data Modeling, ETL/ELT, Pandas/NumPy, Data Quality, Analytics cơ bản — nền tảng để làm RAG và fine-tuning đúng cách.
✓🧠 AI Foundations
LLM Architecture, Tokens, Embeddings, Context Windows, Model Selection, Prompt Design — nền tảng bắt buộc trước khi build gì cũng vậy.
✓🛠️ Building AI Applications
OpenAI API, Claude API, Gemini API, Structured Outputs, Tool Calling, Streaming Responses.
✓🔍 RAG Mastery
Chunking Strategies, Embeddings, Vector Databases, Hybrid Search, Reranking, Multi-source Retrieval.
✓🗂️ Vector Databases
pgvector, Qdrant, Pinecone, Weaviate, Indexing Strategies — chọn đúng công cụ lưu trữ vector cho từng quy mô.
✓🤖 AI Agents
Agent Design Patterns, LangGraph, Workflow Orchestration, Multi-agent Systems, Tool Ecosystems.
✓🔌 MCP (Model Context Protocol)
MCP Concepts, MCP Servers, Custom Tools, Database Integration, GitHub/Slack Integrations.
✓🏭 Production AI Systems
Caching, Rate Limiting, Security, Prompt Injection Defense, Cost Optimization, Latency Optimization.
✓📈 Evaluation & Observability
LLM Evaluation, Golden Datasets, Regression Testing, Tracing, Monitoring, Hallucination Tracking.
✓🛤️ Data Engineering for AI
Airflow, Spark, Databricks, Batch Pipelines, Streaming Pipelines — hạ tầng dữ liệu quy mô lớn cho AI.
✓☁️ Cloud & Deployment
AWS, Azure, GCP, Kubernetes, CI/CD — đưa hệ thống AI từ máy cá nhân lên production thật.
✓💼 Portfolio Projects
5 dự án thực chiến để chứng minh năng lực: AI Chatbot with RAG, AI Review Assistant, AI Banner Generator, AI Agent with MCP, Knowledge Management Assistant.
✓🎤 Interview Preparation
System Design, RAG Architecture, Agent Architecture, Scaling AI Systems, Cost Estimation.
✓🚫 Những thứ không nên đầu tư quá nhiều thời gian
Prompt Engineering đơn thuần, ChatGPT Wrapper Apps, Fine-tuning mọi bài toán, Tự train LLM từ đầu khi chưa có nhu cầu thực tế.
✓🧰 Phụ lục: Công cụ & Thư viện tham khảo
Tổng hợp toàn bộ tool/thư viện dùng xuyên suốt khoá học kèm link tài liệu, ghi chú hiệu năng, và cấu hình máy đề xuất — dùng làm trang tra cứu nhanh.
🗓️ Lộ trình 12 tháng đề xuất
Dành cho người xuất phát từ PHP/Laravel, học song song lý thuyết và thực hành mỗi tháng.
Nền tảng: Python + SQL nâng cao + FastAPI
Thành thạo Python bất đồng bộ, container hoá bằng Docker, xây REST/streaming API bằng FastAPI, SQL nâng cao trên PostgreSQL.
LLM APIs + Embeddings
Hiểu sâu LLM/token/embedding, gọi thành thạo OpenAI/Claude/Gemini API với structured output và tool calling.
RAG + pgvector
Xây pipeline RAG hoàn chỉnh: chunking, hybrid search, reranking, đánh giá bằng golden dataset.
LangGraph + Agents
Thiết kế agent workflow, multi-agent system, làm chủ các pattern ReAct/Plan-and-Execute/Orchestrator-Worker.
MCP (Model Context Protocol)
Tự viết MCP server, kết nối database/GitHub/Slack, chuẩn hoá tool ecosystem dùng chung.
Evaluation
Xây golden dataset, metric đánh giá, quy trình regression testing cho hệ thống AI.
Observability
Triển khai tracing, monitoring, theo dõi & giảm thiểu hallucination ở quy mô production.
Production AI
Caching nhiều tầng, rate limiting, bảo mật & phòng chống prompt injection, tối ưu chi phí/độ trễ.
Databricks + Data Engineering
Điều phối pipeline bằng Airflow, xử lý phân tán với Spark, lakehouse với Databricks.
Cloud Deployment
Triển khai lên AWS/Azure/GCP, Kubernetes cho AI workload, CI/CD có regression eval.
💰 Mục tiêu thu nhập tham khảo theo cấp độ
AI-enabled Backend Engineer
Tận dụng AI để tăng năng suất phát triển — tích hợp tính năng AI đơn giản vào hệ thống sẵn có.
AI Engineer
Xây dựng hệ thống RAG, Agent, MCP và AI Applications hoàn chỉnh, tự chủ từ thiết kế đến triển khai.
Senior AI Engineer
Thiết kế và vận hành Production AI Systems quy mô lớn: bảo mật, chi phí, độ tin cậy, observability.
📖 Cách sử dụng khoá học này
Đừng học tuần tự hết lý thuyết rồi mới thực hành. Mỗi module đều có phần Bài tập thực hành — hãy làm ngay sau khi đọc xong phần lý thuyết của module đó. Tiến độ được lưu tự động trên trình duyệt này (localStorage) khi bạn nhấn "Đánh dấu đã hoàn thành" ở cuối mỗi trang. Bắt đầu từ Module 1 để tự xác định vị trí xuất phát của bạn.
🔗 Khoá học liên quan
🧱 Databricks for Data & AI Engineers
Đào sâu Data Engineering (nối tiếp Module 12) và triển khai RAG/Agent trên nền tảng lakehouse thống nhất (Lakehouse, Delta Lake, Spark, Unity Catalog, Mosaic AI) thay vì tự ghép nhiều dịch vụ rời rạc. Xem khoá học →
🧬 Fine-tuning & Model Customization
Khi prompt/RAG không đủ (Module 16): LoRA/QLoRA, SFT, DPO/RLHF, quantization, model merging, và triển khai model tự huấn luyện production. Xem khoá học →
🐳 Docker for Backend & AI Engineers
Nền tảng hạ tầng dùng chung cho cả 3 khoá học: container hoá FastAPI/Laravel, Compose, networking, bảo mật image, CI/CD, và bước đệm sang Kubernetes. Xem khoá học →