Khóa học Generative AI thực chiến
Dành cho CxO, Giám Đốc, chủ doanh nghiệp

CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO, Đào tạo doanh nghiệp, DỊCH VỤ

KHÓA HỌC CHATGPT CHO LẬP TRÌNH VIÊN – ỨNG DỤNG AI

1. Những nội dung sẽ đào tạo

  • Kỹ thuật sử dụng Prompt hiệu quả với Chat GPT trong phát triển phần mềm.
  • Ứng dụng Chat GPT trong toàn bộ quy trình phát triển:
    • Phân tích yêu cầu (requirement).
    • Thiết kế kiến trúc hệ thống.
    • Thiết kế API và cơ sở dữ liệu (DB).
    • Xây dựng và tổ chức codebase.
    • Triển khai tính năng (feature implementation).
    • Debug và xử lý lỗi.
    • Viết unit test.
    • Code review.
    • Viết tài liệu kỹ thuật.
  • Tập trung vào các kỹ năng quan trọng:
    • Prompt Engineering.
    • Refactor code.
    • Clean code.
    • Secure code.
    • Function và module design.
    • Debugging.
    • Testing.
    • Code review.
  • Sử dụng Chat GPT để:
    • Phân tích codebase.
    • Giải thích code.
    • Chuyển requirement thành technical specification.
    • Sinh và cải thiện code.
    • Phân tích lỗi.
    • Đề xuất giải pháp kỹ thuật.
  • Hướng dẫn xây dựng quy trình tự động hóa và AI-assisted workflow:
    • Báo cáo tự động.
    • Xử lý ticket.
    • Phân tích log.
    • Documentation.
    • Hỗ trợ quy trình phát triển phần mềm.

2. CHI TIẾT CHƯƠNG TRÌNH

PHẦN 1: Giới thiệu Chat GPT và Cài đặt

Chat GPT trong phát triển phần mềm

  • Chat GPT là gì?
  • Vai trò của Chat GPT trong Software Development Life Cycle.
  • Những công việc developer có thể hỗ trợ bằng AI.
  • Các hình thức sử dụng Chat GPT trong công việc:
    • Hỏi đáp kỹ thuật.
    • Sinh code.
    • Phân tích code.
    • Debug.
    • Review.
    • Viết tài liệu.
  • Cách cung cấp context cho Chat GPT.
  • Cách mô tả một bài toán kỹ thuật rõ ràng.
  • Thiết lập môi trường làm việc với Chat GPT.
  • Kết hợp Chat GPT với môi trường lập trình và các công cụ hỗ trợ.

Codelab 1

  • Làm quen với Chat GPT thông qua một project mẫu.
  • Thử nghiệm nhiều loại prompt.
  • Yêu cầu Chat GPT phân tích một requirement.
  • Yêu cầu AI đề xuất hướng triển khai.
  • Thử thách: Viết prompt cho chức năng đăng nhập.

PHẦN 2: Bước đầu với Chat GPT

Từ ý tưởng đến đoạn code đầu tiên

  • Đưa code có sẵn vào Chat GPT để phân tích.
  • Giải thích code và luồng xử lý.
  • Sinh function từ yêu cầu.
  • Hoàn thiện đoạn code chưa hoàn chỉnh.
  • Phân tích input và output.
  • Phát hiện lỗi logic.
  • Viết unit test.
  • Debug dựa trên error message.
  • Yêu cầu Chat GPT giải thích nguyên nhân lỗi.
  • Kiểm tra và xác thực code do AI tạo ra.

Codelab 2

  • Tiếp tục với ứng dụng Máy tính, Memory hoặc một app mẫu.
  • Viết thêm function.
  • Sinh unit test.
  • Cố tình tạo lỗi trong code.
  • Đưa lỗi và context cho Chat GPT.
  • Sửa lỗi và chạy lại test.

PHẦN 3: Khám phá Chat GPT trong phát triển phần mềm

Từ code đơn lẻ đến toàn bộ module

  • Prompt Chat GPT để viết code từ đầu.
  • Xây dựng ứng dụng Pokemon hoặc CRUD Todo.
  • Phân tích cấu trúc codebase.
  • Sinh function và module.
  • Xây dựng một feature hoàn chỉnh.
  • Yêu cầu Chat GPT phân chia một feature thành nhiều task.
  • Refactor code:
    • Tách function.
    • Tách module.
    • Loại bỏ code lặp.
    • Cải thiện khả năng bảo trì.
  • Phát hiện vấn đề trong code.
  • Code review.
  • Kiểm tra các vấn đề bảo mật.
  • Đề xuất hướng cải thiện.

Codelab 3

  • Tiếp tục xây dựng ứng dụng.
  • Phân tích một module bằng Chat GPT.
  • Refactor code.
  • Viết unit test.
  • Kiểm tra kết quả sau refactor.
  • Triển khai ứng dụng lên môi trường dev hoặc production.

PHẦN 4: Trò chuyện với Chat GPT

Biến Chat GPT thành trợ lý kỹ thuật

  • Đặt câu hỏi kỹ thuật hiệu quả.
  • Phân tích requirement bằng hội thoại.
  • Chuyển requirement thành technical specification.
  • Thiết kế kiến trúc hệ thống.
  • Thiết kế API.
  • Thiết kế database.
  • Xây dựng flow xử lý.
  • Yêu cầu Chat GPT đưa ra nhiều phương án.
  • Phân tích ưu và nhược điểm của từng phương án.
  • Tinh chỉnh kết quả thông qua hội thoại.
  • Cải thiện unit test.
  • Kiểm tra coding convention.
  • Debug bằng hội thoại.
  • Review code trước khi merge.

Codelab 4

  • Tiếp tục với Pokémon hoặc CRUD Todo.
  • Sử dụng Chat GPT để thiết kế API và DB.
  • Phân tích một requirement thực tế.
  • Xây dựng feature.
  • Viết test.
  • Review code.
  • Hoàn thiện feature từ requirement → code → test → review.

PHẦN 5: Kỹ thuật Prompt với Chat GPT

Prompt Engineering cho Developer

  • Tư duy Prompt Engineering.
  • Cấu trúc một prompt hiệu quả:
    • Role.
    • Context.
    • Task.
    • Constraints.
    • Input.
    • Expected output.
  • Prompt cho coding.
  • Prompt cho debugging.
  • Prompt cho refactoring.
  • Prompt cho code review.
  • Prompt cho testing.
  • Prompt cho documentation.
  • Prompt cho system design.
  • Chia bài toán lớn thành nhiều bước.
  • Cách cung cấp context phù hợp.
  • Cách yêu cầu AI giải thích trước khi viết code.
  • Cách yêu cầu AI tự kiểm tra kết quả.
  • Xây dựng thư viện prompt cá nhân.
  • Các lỗi thường gặp khi prompt cho coding.

Codelab 5

  • Tiếp tục xây dựng backend cho ứng dụng Quản lý dự án.
  • Viết prompt cho requirement.
  • Thiết kế API.
  • Thiết kế DB.
  • Sinh code.
  • Viết unit test.
  • Debug.
  • Review và cải thiện code.

PHẦN 6: Làm việc đa ngôn ngữ và đa framework

Chat GPT trong môi trường phát triển đa công nghệ

  • Sử dụng Chat GPT với nhiều ngôn ngữ lập trình.
  • Phân tích sự khác biệt giữa các ngôn ngữ.
  • Chuyển đổi code giữa các ngôn ngữ.
  • Chuyển đổi framework.
  • Chuyển đổi một ứng dụng sang kiến trúc khác.
  • Phân tích tính tương thích.
  • Refactor sau khi chuyển đổi.
  • Viết lại unit test.
  • Debug các vấn đề phát sinh.

Codelab 6

  • Tiếp tục frontend cho ứng dụng Quản lý dự án.
  • Chuyển đổi một thành phần sang framework hoặc ngôn ngữ khác.
  • Yêu cầu Chat GPT giải thích sự khác biệt.
  • Sửa các lỗi phát sinh.
  • Kiểm tra lại bằng unit test.

PHẦN 7: Tăng năng suất làm việc

AI-assisted Development với Chat GPT

  • Xử lý các tác vụ lập trình lặp lại.
  • Sinh boilerplate code.
  • Sinh function và module.
  • Tạo unit test.
  • Viết comment.
  • Tạo documentation.
  • Phân tích log.
  • Debug.
  • Tóm tắt codebase.
  • Tóm tắt thay đổi trong project.
  • Chuẩn bị nội dung code review.
  • Tạo checklist trước khi merge.
  • Tối ưu quy trình phát triển phần mềm.

Codelab 7

  • Tiếp tục frontend ứng dụng Quản lý dự án.
  • Sử dụng ChatGPT để xử lý một nhóm task lặp lại.
  • Tạo unit test.
  • Phân tích log.
  • Debug lỗi.
  • Review và tối ưu code.

PHẦN 8: Học điều mới cùng Chat GPT

Chat GPT như một trợ lý học tập kỹ thuật

  • Tìm hiểu một ngôn ngữ hoặc framework mới.
  • Giải thích khái niệm kỹ thuật theo nhiều mức độ.
  • Phân tích documentation.
  • So sánh các công nghệ.
  • Xây dựng roadmap học tập.
  • Học thông qua project.
  • Yêu cầu Chat GPT đặt câu hỏi kiểm tra kiến thức.
  • Thực hành debugging như một bài tập.
  • Xây dựng prototype để học công nghệ mới.
  • Kiểm tra lại kiến thức và kết quả học tập.

Codelab 8

  • Lựa chọn một công nghệ hoặc framework mới.
  • Sử dụng Chat GPT xây dựng prototype.
  • Yêu cầu AI giải thích từng thành phần.
  • Thử thách hoàn thành ứng dụng trong 2 giờ.
  • Tự kiểm tra kiến thức thông qua các câu hỏi do Chat GPT tạo ra.

PHẦN 9: Chat GPT cho Tài liệu và Báo cáo

Tự động hóa documentation

  • Sinh documentation từ code.
  • Viết comment cho function.
  • Viết README.
  • Viết tài liệu API.
  • Viết tài liệu kiến trúc.
  • Viết tài liệu test case.
  • Tạo checklist kỹ thuật.
  • Tóm tắt Pull Request.
  • Viết release note.
  • Phân tích log hệ thống.
  • Tổng hợp dữ liệu thành báo cáo.
  • Chuyển nội dung kỹ thuật thành tài liệu dễ hiểu cho các nhóm khác.

Codelab 9

  • Viết documentation cho toàn bộ function.
  • Viết tài liệu API.
  • Viết tài liệu test case.
  • Tạo README.
  • Tạo release note.
  • Tổng hợp kết quả test và tạo báo cáo.

PHẦN 10: Ứng dụng sáng tạo và Thử nghiệm cùng Chat GPT

Xây dựng quy trình AI-assisted Software Development

  • Dùng Chat GPT biến ý tưởng thành prototype.
  • Phân tích requirement.
  • Thiết kế kiến trúc.
  • Thiết kế API và DB.
  • Xây dựng feature.
  • Testing.
  • Debugging.
  • Code review.
  • Documentation.
  • Xây dựng quy trình phát triển phần mềm kết hợp AI.
  • Kết hợp Chat GPT với các công cụ và workflow khác.
  • Thử nghiệm các cách sử dụng AI mới trong công việc.
  • Xây dựng quy trình cá nhân hóa cách làm việc với AI.

Codelab 10

  • Dùng Chat GPT phát triển một ý tưởng thành prototype.
  • Phân tích requirement.
  • Đề xuất kiến trúc.
  • Thiết kế API và DB.
  • Xây dựng một feature.
  • Viết unit test.
  • Debug.
  • Review code.
  • Viết documentation.
  • Đánh giá toàn bộ sản phẩm và đề xuất hướng cải thiện.

3. GIẢNG VIÊN

Bùi Quang Hiếu

  • Giảng viên ĐH FPT
  • CEO HVCG Software
  • CEO Global AI

Phan Tích Hoàng

  • Solution Architect CMC
  • Giảng viên ĐH FPT/Funix

4. TRỢ GIẢNG

  • Nguyễn Thanh Thư
  • Ngô Thùy Dương
  • Đỗ Quang Minh
  • Nguyễn Khánh Ly

5. THỜI GIAN ĐÀO TẠO

  • 2 ngày – 12 giờ đào tạo
  • 80% thời gian là thực hành.
  • Học viên trực tiếp xây dựng sản phẩm và giải quyết các bài toán thực tế ngay trên lớp.

6. CAM KẾT KHÓA HỌC

  • Học viên tạo được sản phẩm thực tế ngay trong lớp.
  • Biết ứng dụng Chat GPT trong toàn bộ quy trình phát triển phần mềm.
  • Biết sử dụng Prompt Engineering để nâng cao chất lượng kết quả AI.
  • Biết ứng dụng AI vào requirement, system design, coding, testing, debugging, code review và documentation.
  • Biết xây dựng quy trình AI-assisted development phù hợp với công việc.
  • Hỗ trợ giải đáp thắc mắc và tư vấn ứng dụng AI trong doanh nghiệp sau khóa học.
  • 80% thời gian tập trung vào thực hành.

7. YÊU CẦU CHUẨN BỊ

  • 100% học viên mang laptop để học và thực hành.
  • Chuẩn bị điện thoại có kết nối 4G/5G đề phòng Wi-Fi không ổn định.
  • Đăng nhập sẵn 1 tài khoản Gmail trên trình duyệt.
  • Cài sẵn một trình duyệt phụ như Cốc Cốc hoặc Firefox.
  • Chuẩn bị tài khoản Chat GPT theo hướng dẫn của khóa học.
  • Cài sẵn VS Code hoặc IDE phù hợp.
  • Chuẩn bị môi trường lập trình theo hướng dẫn trước khóa học.
  • Chuẩn bị project/codebase mẫu để thực hành.