Tôi đã chuyển sang Kỹ thuật AI 2 năm trước! Đó là quyết định nghề nghiệp tốt nhất mà tôi từng thực hiện. Nếu bạn muốn bắt đầu ngay hôm nay, đây là lộ trình:

1️⃣ Làm chủ Python Trong khi nhiều người đang bận rộn với việc lập trình theo cảm hứng, những người có nền tảng lập trình vững chắc sẽ luôn nổi bật. Python là ngôn ngữ mà cộng đồng AI sử dụng, và CS50p của Harvard là nơi tốt nhất để học nó. 🔗

2️⃣ AI với Python Khi bạn đã nắm vững các kiến thức cơ bản, đây là thời điểm thích hợp để hiểu cách Python được sử dụng trong AI. Khóa học 4 giờ này của Andrew Ng là một điểm khởi đầu tuyệt vời. 🔗

3️⃣ Hiểu về LLMs Ba video này của @3Blue1Brown có thể nói là những video giải thích hình ảnh tốt nhất về LLMs và cách hoạt động bên trong của chúng. 1. Cách LLMs hoạt động 2. Khám phá sâu về Transformers 3. Sự chú ý trong transformers 4. Cách LLMs lưu trữ thông tin 🔗

4️⃣ Nghiên cứu LLM Bây giờ bạn đã hiểu LLM là gì, đã đến lúc học cách xây dựng chúng cho chính mình. Đây là loạt bài tuyệt vời nhất của người thầy vĩ đại nhất thế giới. Mạng nơ-ron từ con số không đến anh hùng bởi Andrej Karpathy 🔗

5️⃣ Đại lý AI Trước khi nhảy vào cơn sốt đại lý AI, mọi người nên đọc hướng dẫn của Anthropic AI về việc xây dựng các đại lý hiệu quả. "Để xây dựng một đại lý, bạn không cần các khung hoặc thư viện phức tạp, mà cần các mẫu có thể kết hợp lại với nhau" 🔗

6️⃣ AI ứng dụng Tôi không khuyên bạn nên theo đuổi các khung công tác, nhưng tôi đã tham gia khóa học này trên CrewAI khi tôi bắt đầu. Nó rõ ràng, thực tiễn và dạy bạn cách nghĩ về các tác nhân như những con người làm việc cùng nhau. Hơn nữa, người sáng lập @joaomdmoura là một giáo viên xuất sắc. 🔗

7️⃣ Giao thức AI (MCP) Bây giờ bạn đã hiểu các tác nhân là gì, đã đến lúc kết nối chúng với các công cụ bên ngoài, API và cơ sở dữ liệu. Người đồng sáng lập của tôi và tôi đã xuất bản hướng dẫn thực hành này về MCP với hơn 10 dự án. Nó miễn phí và đã được tải xuống hơn 40.000 lần. 🔗

7️⃣ Học tập dựa trên dự án Kho GitHub này chứa hơn 75 dự án về Kỹ thuật AI. Mọi thứ đều hoàn toàn mã nguồn mở, bao gồm • LLMs và RAGs • Ứng dụng AI thực tế • Ví dụ để triển khai, điều chỉnh và mở rộng trong các dự án của bạn 🔗

7️⃣ Sách Mỗi kỹ sư AI xây dựng ứng dụng thực tế nên đọc cuốn sách này. @chipro là một giáo viên xuất sắc và cuốn sách của cô ấy là một trong những cuốn hay nhất về Kỹ thuật AI. Vì vậy, bạn không cần phải đọc 10 cuốn sách, cuốn này sẽ hoàn thành công việc!

Tóm tắt lại, đây là những gì chúng ta đã đề cập: - Lập trình (Python) - Các nguyên tắc cơ bản về LLM - Xây dựng LLM/ Nghiên cứu LLM - Các tác nhân AI và AI ứng dụng - Các giao thức AI - Các dự án kỹ thuật AI - Sách(s) Đừng bao giờ theo đuổi các khung công tác - chúng đến rồi đi. Hãy làm chủ các nguyên tắc cơ bản.

Nếu bạn thấy nội dung này hữu ích, hãy chia sẻ lại với mạng lưới của bạn. Tìm tôi → @akshay_pachaar ✔️ Để biết thêm thông tin chi tiết và hướng dẫn về LLMs, AI Agents, và Machine Learning!