Trong khoá học này, chúng tôi giúp bạn xây dựng nền tảng kiến thức về trí tuệ nhân tạo (AI) để thêm các tính năng vào trang web và ứng dụng web của bạn. Có thể bạn đã sử dụng AI ở một mức độ nào đó, chẳng hạn như đưa ra câu lệnh trong giao diện của Gemini hoặc ChatGPT, đọc nội dung tóm tắt do AI tạo trong Google Tìm kiếm hoặc sử dụng các công cụ như Antigravity để tạo mã nguồn theo cảm hứng. Tại đây, bạn sẽ tìm hiểu các khung quyết định để thiết kế và tích hợp AI vào các ứng dụng của mình.
Nếu bạn đã quen thuộc với các khoá học trên web.dev Learn, chẳng hạn như HTML, Khả năng tiếp cận và Quyền riêng tư, thì có thể bạn sẽ thấy khoá học này hơi khác biệt. Chúng tôi biết rằng vai trò của kỹ sư đang thay đổi và sẽ tiếp tục thay đổi. Mặc dù việc đọc và viết mã vẫn là một phần quan trọng trong công việc của nhà phát triển web, nhưng vai trò quan trọng nhất của bạn với AI là lập kế hoạch cho hệ thống của mình.
Không thể viết khoá học này và vẫn giữ được tính phù hợp nếu chúng tôi tập trung rõ ràng vào bất kỳ công cụ hoặc mô hình nào. Ngoài ra, đó là mục đích của tài liệu. Thay vào đó, khoá học này tập trung vào những kỹ năng thiết yếu hơn.
Chúng tôi muốn giúp bạn trả lời các câu hỏi sau:
- Bạn đang xây dựng tính năng nào và tại sao bạn lại xây dựng tính năng đó?
- AI có phải là công cụ phù hợp để tạo ra tính năng này hay công cụ phù hợp để giúp bạn tạo ra ứng dụng không?
- Điều gì quyết định liệu tính năng của bạn có thành công hay không?
Các kỹ sư cấp cao biết rằng bạn luôn phải lập kế hoạch cho một hệ thống trước khi xây dựng để đảm bảo bạn đáp ứng một bộ kỳ vọng đã được xác định trước. Điều này có thể bao gồm sự an toàn của hệ thống, khả năng hỗ trợ tiếp cận, tính đơn giản (nếu có thể) và khả năng mở rộng. Giờ đây, mọi người đều phải suy nghĩ về cấu trúc ứng dụng trước khi bắt đầu xây dựng.
Khi AI phát triển, bạn có nhiều khả năng trở thành một kiến trúc sư hệ thống. Thay vì bắt tay ngay vào việc xây dựng, bạn cần phải xây dựng cách thức xây dựng một thứ gì đó, ghi lại các yêu cầu của bạn và xác định vị trí cũng như cách thức mà AI thuộc về. AI có thể là một tính năng trong ứng dụng của bạn hoặc có thể viết mã và hỗ trợ quy trình phát triển của bạn. Cuối cùng, bạn sẽ xác định được những gì hiệu quả, cách giảm thiểu vấn đề và cách đáp ứng kỳ vọng của người dùng cuối.
Dù được thúc đẩy bởi các quy định bắt buộc của công ty hay sự nhiệt tình, việc sử dụng AI chỉ vì mục đích sử dụng AI là không hữu ích. Những tính năng tốt nhất đều xuất phát từ nhu cầu của người dùng và được đo lường bằng giá trị mà chúng mang lại.
Bạn sẽ tìm hiểu cách suy nghĩ về việc xây dựng các ứng dụng web bằng một hệ thống AI có trách nhiệm, hữu ích và có giá trị, để ứng dụng của bạn thực hiện đúng lời hứa của công nghệ này.
Giới thiệu AI cho nhà phát triển web
Giới thiệu các nguyên tắc cơ bản và mô hình tư duy để giúp bạn suy nghĩ về các trường hợp sử dụng và giải pháp AI của riêng mình.
Khám phá các trường hợp sử dụng AI
Bạn không nên tạo các tính năng AI chỉ vì chúng mới lạ hoặc ấn tượng, mà nên tạo vì chúng thực sự giúp cuộc sống của người dùng trở nên dễ dàng, nhanh chóng hoặc thú vị hơn. Mô-đun này mô tả một phương pháp có cấu trúc, lặp đi lặp lại để lên ý tưởng, chỉ định và tạo mẫu các trường hợp sử dụng AI trong sản phẩm của bạn.
AI dự đoán
Tìm hiểu về AI dự đoán, cách hoạt động của AI dự đoán và cách sử dụng AI dự đoán trong quá trình phát triển web.
AI tạo sinh
Xác định xem bạn có cần mô hình AI tạo sinh cho ứng dụng web của mình hay không.
Xây dựng một cách có trách nhiệm bằng AI
Trong mô-đun này, chúng ta sẽ tìm hiểu về quyền riêng tư, tính công bằng và độ tin cậy. Các quyết định thiết kế của bạn sẽ trực tiếp định hình trách nhiệm và sự an toàn của hệ thống AI.
Chọn nền tảng
Lựa chọn của bạn sẽ ảnh hưởng đến tốc độ, chi phí, khả năng mở rộng và độ tin cậy của hệ thống AI.
Chọn một thư viện phía máy khách
Tìm hiểu các lựa chọn về AI phía máy khách, những hạn chế cần lưu ý và cách xử lý các ràng buộc cụ thể của ứng dụng.
Thiết kế câu lệnh
Tìm hiểu cách các thành phần câu lệnh được phân phối trong một hệ thống, các kỹ thuật cơ bản và những tình huống cần áp dụng các thành phần đó.
Phát triển dựa trên đánh giá
Dựa trên phương pháp phát triển dựa trên kiểm thử, hãy sử dụng khung phát triển này để cân bằng giữa tính ngắn gọn và hiệu quả trong các ứng dụng AI của bạn.
Mẫu trải nghiệm người dùng cho AI trên web
Khám phá các phương pháp hay nhất để thiết kế trải nghiệm người dùng cho các mẫu AI ở chế độ nền, bị hạn chế và có phạm vi mở.
Bảng thuật ngữ
Nhiều thuật ngữ và khái niệm chính trong khoá học này.
Vậy bạn đã sẵn sàng học về AI chưa? Hãy bắt đầu nào.