AI trong môi trường sản xuất và thiết kế đội ngũ kỹ thuật: Các khóa đào tạo cấp chứng chỉ tháng 11 của InfoQ

Trang chủ InfoQ Tin tức AI trong môi trường vận hành thực tế và Thiết kế đội ngũ kỹ thuật: Các khóa cấp chứng chỉ tháng 11 của InfoQ AI, ML & Kỹ thuật dữ liệu AI trong môi trường vận hành thực tế và Thiết kế đội ngũ kỹ thuật: Các khóa cấp chứng chỉ tháng 11 của InfoQ Ngày 26/10/2026 2 phút đọc Tác giả: Artenisa Chatziou Theo dõi trên YouTube 232.000 người theo dõi LinkedIn 26.000 người theo dõi Instagram Mới RSS 19.000 độc giả X 57.100 người theo dõi Facebook 21.000 lượt thích Bluesky Mới Nghe bài viết này - 0:00 Âm thanh đã sẵn sàng phát Trình duyệt không hỗ trợ phần tử âm thanh này. 0:00 0:00 Chuẩn 1,25x 1,5x Thích Danh sách đọc InfoQ đã công bố thông tin chi tiết về ba khóa đào tạo cấp chứng chỉ trực tuyến, dự kiến khai giảng vào tháng 11/2026: Kỹ thuật AI (AI Engineering) cùng Adi Polak vào ngày 12/11 (múi giờ PST), Kỹ thuật AI cùng Lan Chu vào ngày 13/11 (múi giờ CET), và Đội ngũ hiệu suất cao (High-Performing Teams) cùng Olimpiu Pop vào ngày 17/11. Các chương trình này đi sâu vào nhiều khía cạnh chuyên môn kỹ thuật, từ truy xuất dữ liệu tin cậy và điều phối tác tử (agent orchestration) đến các yếu tố phụ thuộc khi bàn giao, trách nhiệm phối hợp giữa con người và AI, cùng các thước đo hiệu suất làm việc nhóm. AI trong môi trường vận hành: Truy xuất, Tác tử và Dữ liệu thực nghiệm vận hành Việc ứng dụng AI đòi hỏi nhiều yêu cầu phức tạp hơn ngoài khâu lựa chọn mô hình. Hoạt động truy xuất có thể mang lại dữ liệu ngữ cảnh lỗi thời hoặc thiếu sót; các tác tử có mức độ tự chủ cao đòi hỏi phải có quyết định rõ ràng về cơ chế kiểm soát và xác minh; trong khi hạ tầng AI dùng chung làm phát sinh các vấn đề về quyền sở hữu và chi phí suy luận (inference costs). Chương trình Chứng chỉ Kỹ thuật AI của InfoQ giải quyết các vấn đề này thông qua nội dung về tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG), quy trình xử lý ngữ cảnh và bộ nhớ, thiết kế tác tử, hạ tầng AI, cùng các phương pháp đánh giá và độ tin cậy. Bà Adi Polak, tác giả cuốn sách "Scaling Machine Learning with Spark", chuyên gia lãnh đạo kỹ thuật từng xây dựng các hệ thống máy học và luồng truyền dữ liệu thời gian thực, sẽ phụ trách khóa học ngày 12/11. Giáo trình của bà sử dụng các tài liệu từ QCon về kỹ thuật ngữ cảnh (context engineering) để so sánh phương pháp truy xuất vector với Graph RAG, đồng thời phân tích cách các tác tử chia sẻ trạng thái và ngữ cảnh. Các tuần học tiếp theo sẽ tập trung vào công tác điều phối, kiểm soát, cổng suy luận (inference gateways) và đánh giá mức độ sẵn sàng triển khai thực tế. Bà Lan Chu, kỹ sư trưởng với hơn 7 năm kinh nghiệm xây dựng các hệ thống dữ liệu vận hành và máy học, sẽ phụ trách khóa học ngày 13/11. Giáo trình của bà dựa trên nghiên cứu điển hình tại QCon London về một hệ thống RAG xây dựng trên cơ sở dữ liệu hơn 10.000 tài liệu và phục vụ hơn 300 người dùng. Khóa học bao gồm việc theo dõi các quyết định truy xuất và lập chỉ mục, so sánh truy xuất vector với Graph RAG, đánh giá thiết kế đơn tác tử (single-agent) so với đa tác tử (multi-agent), và lựa chọn các bước kiểm tra mức độ sẵn sàng đưa vào vận hành. Mỗi khóa học đều bám sát giáo trình riêng đã công bố của từng giảng viên, không áp dụng một bộ bài tập chung. Thiết kế đội ngũ khi AI làm thay đổi quy trình làm việc Việc gia tăng tốc độ tạo mã nguồn không đồng nghĩa với việc rút ngắn thời gian bàn giao sản phẩm. Khâu rà soát, phê duyệt, mức độ phụ thuộc hạ tầng hoặc việc phải chỉnh sửa lại có thể trở thành những điểm nghẽn hạn chế tiến độ. Việc đưa các tác tử AI vào vận hành cũng làm thay đổi phân công nhân sự trong việc chuẩn bị ngữ cảnh, đánh giá kết quả đầu ra và chịu trách nhiệm đối với các quyết định. Chương trình Chứng chỉ Đội ngũ hiệu suất cao của InfoQ sẽ phân tích các mối tương tác này như một thể thống nhất trong mô hình vận hành nhóm. Khóa học ngày 17/11 do ông Olimpiu Pop phụ trách. Ông là người đồng dẫn chương trình InfoQ Podcast, có 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực kiến trúc phần mềm, quản lý kỹ thuật và lãnh đạo công nghệ. Các học viên sẽ phân tích ranh giới đội ngũ và quy trình bàn giao, xác định các mắt xích phụ thuộc, đánh giá các nhiệm vụ giao cho AI song song với vai trò phán đoán của con người, đồng thời xem xét liệu các chỉ số đánh giá đầu ra truyền thống có còn giữ nguyên giá trị hay không. Dự án tốt nghiệp theo nhóm sẽ xây dựng và trình bày một mô hình vận hành mục tiêu, kết nối giữa trách nhiệm, quy trình bàn giao, vai trò của AI và phương pháp đo lường. Đưa ra quyết định cùng các chuyên gia thực hành từ các doanh nghiệp khác Các khóa học quy tụ các kỹ sư cao cấp và kiến trúc sư hệ thống từ nhiều doanh nghiệp nhằm áp dụng các tài liệu từ các buổi hội thảo QCon vào những quyết định kỹ thuật thực tế hiện nay. Học viên sẽ làm việc trực tiếp với giảng viên trong các phiên học trực tuyến, thảo luận về những rào cản đằng sau các phương pháp tiếp cận khác nhau và chia sẻ lại kết quả thực tế khi áp dụng nội dung bài học. Các buổi học sẽ không được ghi hình lại. Mỗi khóa học bao gồm bốn giờ học trực tiếp ... mỗi tuần, cùng tối đa hai giờ làm việc độc lập. Việc cấp chứng chỉ phụ thuộc vào mức độ tham gia và việc hoàn thành đạt yêu cầu đồ án tốt nghiệp tương ứng; các bài làm được lựa chọn có thể được xem xét xuất bản trên InfoQ, song việc xuất bản không mang tính tự động. Thời gian cụ thể, giáo trình riêng của từng người hướng dẫn và thông tin chi tiết về việc tham gia được đăng tải đầy đủ trên trang thông tin điện tử InfoQ Online Certification Programs. Về tác giả Artenisa Chatziou Xem thêmThu gọn Đánh giá bài viết này Mức độ ứng dụng Văn phong Đã liên hệ với tác giả Nội dung này thuộc chuyên mục AI, ML & Data Engineering Chủ đề liên quan: Kiến trúc & Thiết kế Văn hóa & Phương pháp AI, ML & Data Engineering Machine Learning Chương trình Chứng chỉ InfoQ Kiến trúc AI Chứng chỉ Kỹ thuật AI Trí tuệ nhân tạo (AI) Chứng chỉ AI Bài viết chuyên đề liên quan Đơn vị tài trợ liên quan Được quan tâm trên InfoQ Google tối ưu hóa 200.000 dòng mã nguồn Python của Agent Development Kit chỉ sau một đêm nhờ Gemini 4 Argon Lập trình viên đứng sau AI-Bu