AI

Phân biệt AI/ML/DL, các kiểu học máy, quy trình ML end-to-end và thuật ngữ nền tảng.

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

Hồi quy tuyến tính/logistic, cây quyết định & rừng ngẫu nhiên, KNN, SVM, và cách đánh giá mô hình.

Nơ-ron nhân tạo, lan truyền xuôi/ngược, hàm kích hoạt, CNN & RNN, và khi nào dùng deep learning.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: tokenization, embeddings, cơ chế attention và kiến trúc Transformer.

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

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

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