Tìm hiểu các mô hình SDLC bao gồm Waterfall, Agile và DevOps. Học về các giai đoạn cốt lõi và cách chọn phương pháp phù hợp cho dự án của bạn.

Làm chủ các kỹ thuật khai thác yêu cầu, tiêu chuẩn tài liệu (BRD/SRS) và chiến lược quản lý scope creep hiệu quả.

Đi sâu vào nguyên lý SOLID, các design patterns (Creational, Structural, Behavioral) và các mẫu kiến trúc từ Monolithic đến Microservices.

Khám phá ACID vs BASE, định lý CAP, cơ sở dữ liệu SQL vs NoSQL, kỹ thuật chuẩn hóa và chiến lược indexing để tối ưu hiệu suất.

Học chuẩn thiết kế RESTful, GraphQL và gRPC. Làm chủ xác thực (OAuth, JWT), tính idempotency, versioning và chiến lược rate limiting.

Nguyên lý clean code, nhận diện code smells, kỹ thuật refactoring, phân tích tĩnh và hiểu về hệ thống kiểu dữ liệu.

Làm chủ kim tự tháp testing, phương pháp TDD/BDD, black-box vs white-box testing và các metrics chất lượng chính như code coverage.

Hiểu Git internals (DAG), chiến lược branching (GitFlow, Trunk-based), thực hành code review và nguyên lý CI/CD.

Hướng dẫn toàn diện về học có giám sát, không giám sát và học tăng cường. Hiểu về bias-variance tradeoff, overfitting và các thuật toán cốt lõi.

Làm chủ các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu bao gồm xử lý dữ liệu thiếu, feature scaling, phương pháp encoding và xử lý tập dữ liệu mất cân bằng.

Đi sâu vào các metrics phân loại (Precision, Recall, F1, ROC-AUC) và metrics hồi quy (MSE, RMSE, MAE, R). Học các kỹ thuật cross-validation.

Khám phá kiến trúc mạng neural, backpropagation, thuật toán tối ưu (Adam, RMSprop), hàm kích hoạt và kỹ thuật regularization.

Hiểu về phép tính convolution, kiến trúc CNN (ResNet, VGG, Inception) và các khái niệm phát hiện đối tượng bao gồm anchor boxes và NMS.

Học quản lý vòng đời ML, đảm bảo khả năng tái tạo, theo dõi thí nghiệm và các khái niệm model registry cho hệ thống ML production.

Đi sâu vào cơ chế attention, kiến trúc encoder-decoder (BERT, GPT, T5), phương pháp tokenization và các quy luật scaling.

Làm chủ in-context learning, kỹ thuật zero-shot/few-shot, Chain-of-Thought prompting, giới hạn context window và rủi ro prompt injection.

Hiểu về dense vectors, embedding models, metrics tương đồng (cosine, euclidean) và thuật toán vector search (k-NN, ANN, HNSW).

Khám phá chiến lược chunking, hybrid search (BM25 + semantic), kỹ thuật re-ranking, query expansion và phương pháp decomposition.

Học các lớp trừu tượng trong ứng dụng LLM (Chains, Routers), quản lý memory và so sánh kiến trúc LangChain vs LlamaIndex.

Hiểu full fine-tuning vs kỹ thuật PEFT (LoRA, QLoRA), ngăn chặn catastrophic forgetting và chuẩn bị dataset cho instruction tuning.

Giải quyết vấn đề hallucination, học kỹ thuật RLHF và DPO, hiểu tiêu chí HHH và khám phá frameworks đánh giá LLM.

Khám phá kiến trúc AI agent (ReAct, Plan-and-Solve), sử dụng công cụ, function calling và các mẫu cộng tác multi-agent.

Học ảo hóa vs containerization, kiến trúc Docker (images, containers, daemon) và cơ bản Kubernetes (Pods, Services, Deployments).

Hiểu batch vs online inference, serialization model (ONNX, TensorRT), kỹ thuật quantization và serverless vs dedicated instances.

Khám phá các cấp độ trưởng thành MLOps, quản lý data/concept drift, kiến trúc feature store và pipelines tái huấn luyện tự động.

Làm chủ horizontal vs vertical scaling, load balancing, mẫu caching cho ứng dụng AI và xử lý bất đồng bộ với message queues.

Học tính toán chi phí token, đánh đổi latency-throughput, kỹ thuật request batching và chiến lược model distillation.

Hiểu ba trụ cột (Logs, Metrics, Traces), distributed tracing, chiến lược alerting và xử lý lỗi với retry logic.

Làm chủ framework Scrum, quản lý technical debt và kỹ thuật ước lượng (story points, planning poker) cho dự án AI.

Học cấu trúc tài liệu kỹ thuật, giải thích khái niệm phức tạp cho stakeholders phi kỹ thuật và nuôi dưỡng văn hóa code review mang tính xây dựng.

Khám phá phát triển skill matrix từ Junior đến Principal level, tư duy T-shaped skills và chiến lược học tập liên tục trong công nghệ.