HIGH-PERFORMANCE SYSTEM ARCHITECTURE & ENTERPRISE AI

Khóa học “Xây dựng hệ thống hiệu năng cao & tích hợp nghiệp vụ AI cho doanh nghiệp” dành cho người đã có nền tảng lập trình và muốn tiến lên các bài toán hệ thống nâng cao.

Nội dung tập trung vào kiến trúc phần mềm, cơ sở dữ liệu hiệu năng cao, Back-End tích hợp AI, Enterprise AI, ứng dụng di động đa nền tảng và DevOps/MLOps.

Học viên không chỉ xây chức năng mà còn học cách thiết kế hệ thống có khả năng mở rộng, vận hành ổn định và kiểm soát chất lượng AI trong môi trường doanh nghiệp.

Lộ trình đào tạo

NHÓM KIẾN THỨC 1

KIẾN TRÚC HỆ THỐNG & CƠ SỞ DỮ LIỆU HIỆU NĂNG CAO

• Thiết kế kiến trúc phần mềm
• Chia hệ thống thành các dịch vụ và mô-đun rõ ràng
• Quy ước giao tiếp giữa các dịch vụ qua API
• Xác định yêu cầu chất lượng: hiệu năng, bảo mật, độ tin cậy
• Đo lường và tối ưu hiệu năng hệ thống
• Tăng khả năng mở rộng
• Cải thiện độ tin cậy của cơ sở dữ liệu

NHÓM KIẾN THỨC 2

BACK-END TÍCH HỢP AI & AI DOANH NGHIỆP

• Tích hợp mô hình AI qua API
• Thiết lập hàng rào an toàn và đánh giá đầu ra AI
• Chuẩn bị phương án dự phòng và giám sát
• Thu thập và đưa dữ liệu vào hệ thống AI
• Biểu diễn dữ liệu bằng embeddings
• Tìm kiếm dữ liệu bằng vector
• Xây quy trình RAG/AI Agent và quản trị dữ liệu

NHÓM KIẾN THỨC 3

ỨNG DỤNG DI ĐỘNG ĐA NỀN TẢNG

• Tổ chức kiến trúc ứng dụng di động
• Điều hướng giữa các màn hình
• Quản lý trạng thái ứng dụng
• Kết nối dữ liệu qua API
• Kiểm thử ứng dụng
• Đảm bảo trải nghiệm ổn định trên nhiều nền tảng

NHÓM KIẾN THỨC 4

DEVOPS, MLOPS & VẬN HÀNH TIN CẬY

• Đóng gói ứng dụng bằng container
• Tự động hóa build và triển khai bằng CI/CD
• Quản lý thông tin bí mật (secrets)
• Theo dõi trạng thái hệ thống (observability)
• Giám sát hoạt động hệ thống và mô hình AI
• Phục hồi khi xảy ra sự cố
• Quay lại phiên bản ổn định (rollback) khi cần