Kiến thức về Data, Banking & Engineering

Retrieval-Augmented Generation, vector database, tool calling, agent và MCP để xây ứng dụng LLM thực tế.

Nền tảng kỹ thuật CV: biểu diễn ảnh (pixel/kênh/tensor), tiền xử lý & augmentation, đặc trưng thủ công vs học đặc trưng, kiến trúc CNN (convolution, pooling, ResNet) và transfer learning để fine-tune model nhận dạng giấy tờ khi ít dữ liệu nhãn trong ngân hàng.

Đưa mô hình ra production: phục vụ, giám sát, model/data drift, versioning, và AI có trách nhiệm.

Mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động ra sao, token, context window, tham số sinh, và kỹ thuật viết prompt.

Chất lượng dữ liệu, xử lý thiếu/ngoại lai, mã hoá, chuẩn hoá, tạo đặc trưng và tránh data leakage.

Bài mở đầu series thị giác máy tính: ảnh là dữ liệu số (pixel, kênh RGB, tensor), các bài toán CV chính (phân loại, phát hiện, phân vùng, OCR, nhận diện khuôn mặt), pipeline điển hình, vì sao deep learning cách mạng hoá CV, và bản đồ ứng dụng ngân hàng Việt Nam: eKYC, Document AI, giám sát, chống gian lận giấy tờ — cùng lựa chọn build vs buy và các thách thức.