5 khóa học miễn phí để trở thành kỹ sư AI (AI Engineer)

AI Engineering là lĩnh vực nằm ở giao điểm giữa Software Engineering, Machine Learning và Generative AI.

Là một AI Engineer (kỹ sư AI), bạn thường không phải huấn luyện một mô hình nền tảng từ con số 0. Thay vào đó, phần lớn thời gian bạn sẽ sử dụng các mô hình có sẵn và tìm cách biến chúng thành các ứng dụng hữu ích cũng như hệ thống tự động hóa.

Công việc này có thể bao gồm việc làm việc với các API mô hình, embedding, cơ sở dữ liệu vector, kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation - tạo nội dung có tham chiếu dữ liệu bên ngoài), các AI agent, multi-agent workflow, hệ thống đánh giá, cũng như triển khai, giám sát và vận hành mô hình. Bạn có thể xây dựng các agent biết sử dụng công cụ, phối hợp với các agent khác, tự động hóa quy trình nội bộ hoặc xử lý một phần của quy trình kinh doanh lớn hơn.

Một điểm thuận lợi là bạn không cần tham gia các khóa đào tạo cấp tốc đắt đỏ để học những kiến ​​thức này. Một số khóa học AI engineering tốt hoàn toàn miễn phí và là mã nguồn mở, cung cấp đầy đủ bài giảng, notebook, bài tập và dự án trực tuyến.

5 khóa học dưới đây được sắp xếp theo thứ tự từ dễ đến khó để bạn có thể theo dõi như một lộ trình học tập và dần dần phát triển kỹ năng của mình.

1. Khóa học về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) của Hugging Face

• Độ khó: Từ cơ bản đến trung cấp
• Nội dung học: Transformers, tokenization, tập dữ liệu (dataset), tinh chỉnh mô hình và quy trình làm việc hiện đại với LLM
• Phù hợp nhất để: Xây dựng nền tảng vững chắc về LLM và hệ sinh thái Hugging Face

Nếu mới bắt đầu tìm hiểu về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bạn nên bắt đầu với khóa học LLM của Hugging Face.

Khóa học bắt đầu với các kiến ​​thức nền tảng về Transformer và dần đi sâu vào hệ sinh thái Hugging Face, bao gồm Transformers, Datasets, Tokenizers, Accelerate và Hugging Face Hub. Bạn cũng sẽ học cách tinh chỉnh mô hình, xây dựng bản demo, chọn lọc và xử lý tập dữ liệu, cũng như làm việc với các mô hình có khả năng suy luận.

Nội dung khóa học bao gồm:

• Các mô hình Transformer
• Sử dụng thư viện Hugging Face Transformers
  Tinh chỉnh các mô hình đã được huấn luyện trước
• Tập dữ liệu (Dataset) và Tokenizer
• Các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) truyền thống
• Xây dựng và chia sẻ bản demo
• Chọn lọc và xử lý tập dữ liệu
• Tinh chỉnh LLM
• Các mô hình suy luận

Khóa học hoàn toàn miễn phí và yêu cầu kiến ​​thức tốt về Python. Kinh nghiệm sử dụng PyTorch hoặc TensorFlow trước đó sẽ là lợi thế nhưng không bắt buộc.

Điểm khiến khóa học này trở thành điểm khởi đầu lý tưởng là bạn sẽ hiểu cách thức hoạt động thực tế của LLM trước khi chuyển sang các lĩnh vực nâng cao hơn như RAG và AI agent.

📌 Link khóa học: https://huggingface.co/learn/llm-course/

2. AI Engineer Notebooks

• Độ khó: Trung cấp
• Nội dung học: RAG, agent, đánh giá, gọi công cụ, LLMOps, tinh chỉnh mô hình và AI engineering thực tế
• Phù hợp nhất với: Các lập trình viên muốn rèn luyện kỹ năng thực tế cho vai trò Kỹ sư AI hoặc Kỹ sư triển khai thực địa

Nếu muốn một lộ trình nhập môn mang tính thực tiễn cao về AI Engineering, bạn nên tham khảo repository AI Engineer Notebooks.

Đây là tập hợp các notebook trên Google Colab tập trung vào kỹ năng thực tế cho các vai trò Kỹ sư AI (AI Engineer) và Kỹ sư triển khai thực địa (Forward Deployed Engineer). Thay vì phụ thuộc quá nhiều vào các framework, những notebook này hướng dẫn bạn cách xây dựng hệ thống cốt lõi trực tiếp thông qua các API của mô hình.

Chương trình bao gồm:

• API mô hình và đầu ra có cấu trúc
• Gọi công cụ
• RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Đánh giá LLM
• AI agent
• Tinh chỉnh mô hình (Fine-tuning) và LoRA
• Tấn công Prompt injection và bảo mật
• LLMOps và độ tin cậy của hệ thống
• Triển khai và suy luận mô hình
• Thiết kế hệ thống Machine Learning
• Các nghiên cứu tình huống điển hình (case study) và dự án tổng kết 

Một trong những điểm mạnh nhất của khóa học là thiết kế không phụ thuộc vào framework cụ thể nào. Bạn sẽ tự xây dựng agent loop, quy trình RAG và hệ thống đánh giá từ các lệnh gọi API cơ bản trước; điều này giúp bạn hiểu rõ hơn về những gì các framework cấp cao thực hiện ở phía sau.

Các notebook được thiết kế để chạy chủ yếu với API Groq miễn phí, trong khi những chủ đề đòi hỏi nhiều tài nguyên GPU (như tinh chỉnh LoRA và tự triển khai suy luận) có đi kèm các bài tập tùy chọn sử dụng GPU trên Colab. Dự án này cũng là mã nguồn mở theo Giấy phép MIT.

📌 Link khóa học: https://github.com/calmrocks/ai-engineer-notebooks

3. DataTalksClub LLM Zoomcamp

• Độ khó: Trung cấp
• Những gì bạn sẽ học: RAG, agent, tìm kiếm vector, đánh giá, giám sát và hệ thống LLM triển khai thực tế
• Phù hợp nhất cho: Xây dựng các ứng dụng LLM thực tế, hoàn chỉnh từ đầu đến cuối

Nếu muốn học cách xây dựng các ứng dụng LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn) ở cấp độ triển khai thực tế, bạn nên tham gia khóa học LLM Zoomcamp của DataTalksClub.

Đây là một khóa học miễn phí, chú trọng thực hành và tập trung vào việc xây dựng các hệ thống LLM hoàn chỉnh thay vì chỉ học lý thuyết về mô hình. Chương trình học năm 2026 bao gồm các nội dung: Agentic RAG, tìm kiếm vector, điều phối hệ thống, đánh giá, giám sát và dự án cuối khóa.

Khóa học bao gồm các nội dung:

• Agentic RAG
• Tìm kiếm vector và embedding
• Điều phối LLM
• Đánh giá RAG và agent
• Giám sát
• Các phương pháp hay nhất khi triển khai thực tế
• Dự án cuối khóa

Điểm hữu ích của khóa học này là bạn sẽ xây dựng ứng dụng theo từng bước và hiểu cách các thành phần như truy xuất dữ liệu, agent, đánh giá và giám sát kết hợp với nhau trong một hệ thống thực tế. Khóa học cũng đề cập đến các kỹ thuật nâng cao hơn như gọi hàm, tìm kiếm lai (hybrid search) và xếp hạng lại kết quả.

📌 Link khóa học: https://github.com/DataTalksClub/llm-zoomcamp

4. MLOps Zoomcamp

• Độ khó: Trung cấp
• Nội dung học: Cách triển khai, giám sát, tự động hóa và bảo trì các hệ thống Machine Learning trong môi trường thực tế (production)
• Phù hợp với: Các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư Machine Learning muốn chuyển hướng sang triển khai Machine Learning thực tế

Nếu muốn hiểu những gì diễn ra sau khi mô hình Machine Learning đã được huấn luyện, bạn nên tham gia khóa học MLOps Zoomcamp của DataTalksClub.

Khóa học miễn phí này tập trung vào việc đưa các mô hình Machine Learning từ giai đoạn thử nghiệm sang triển khai thực tế. Bạn sẽ học cách theo dõi các thử nghiệm, quản lý mô hình, xây dựng quy trình xử lý, triển khai mô hình, giám sát mô hình và tự động hóa cơ sở hạ tầng liên quan.

Chương trình học bao gồm:

• Theo dõi thử nghiệm với MLflow
• Quản lý mô hình
• Điều phối workflow
• Quy trình xử lý Machine Learning
• Triển khai trực tuyến (online) và hàng loạt
• Giám sát mô hình
• Kiểm thử và CI/CD
• Cơ sở hạ tầng dưới dạng code (Infrastructure as Code)
• Dự án MLOps hoàn chỉnh

Khóa học yêu cầu người học đã có kinh nghiệm trước đó về Python, Docker, các công cụ dòng lệnh và kiến ​​thức cơ bản về Machine Learning. Hiện tại, khóa học đã có sẵn toàn bộ nội dung để bạn tự học theo tốc độ riêng, và DataTalksClub cho biết họ không có kế hoạch tổ chức lớp học trực tuyến theo nhóm cho năm 2026.

📌 Link khóa học: https://github.com/DataTalksClub/mlops-zoomcamp

5. Khóa học về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) của Maxime Labonne

• Độ khó: Từ Trung cấp đến Nâng cao
• Nội dung học: Tinh chỉnh, lượng tử hóa, hợp nhất mô hình, suy luận và kỹ thuật LLM mã nguồn mở
• Phù hợp với: Những ai muốn tìm hiểu sâu về cách huấn luyện và tối ưu hóa các LLM mã nguồn mở

Nếu muốn tìm hiểu sâu hơn về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở, kỹ thuật tinh chỉnh và tối ưu hóa mô hình, bạn nên tham khảo khóa học LLM của Maxime Labonne.

Khóa học được chia thành ba lộ trình: Kiến ​​thức nền tảng về LLM (tùy chọn), lộ trình Nhà khoa học LLM (tập trung vào xây dựng và cải tiến mô hình), và lộ trình Kỹ sư LLM (tập trung vào tạo và triển khai các ứng dụng LLM).

Khóa học bao gồm các chủ đề như:

• Kiến thức nền tảng về LLM
• Tinh chỉnh (Fine-tuning) và QLoRA
• DPO và ORPO
• Lượng tử hóa (Quantization)
• GGUF và llama.cpp
• Hợp nhất mô hình (Model merging)
• Tối ưu hóa suy luận (Inference optimization)
• Ứng dụng và triển khai LLM

Repository này cũng cung cấp các notebook thực hành để tinh chỉnh mô hình bằng những công cụ như Unsloth và Axolotl, lượng tử hóa mô hình sang các định dạng như GGUF, GPTQ, AWQ và EXL2, cũng như thử nghiệm hợp nhất mô hình.

Điểm nổi bật của khóa học này là sự chú trọng mạnh mẽ vào các mô hình mã nguồn mở cùng các kỹ thuật được sử dụng để huấn luyện, nén, tối ưu hóa và vận hành chúng một cách hiệu quả.

📌 Link khóa học: https://github.com/mlabonne/llm-course