1. Giới thiệu khóa học

Ngành Logistics đang đứng trước cơ hội và thách thức lớn trong kỷ nguyên số hóa, với AI trở thành động lực chính thúc đẩy chuyển đổi số. Theo báo cáo của PwC (2021), hơn 50% doanh nghiệp Logistics nhận ra tầm quan trọng của AI và Machine Learning trong việc cải thiện hiệu suất vận hành. Khóa học AI thực chiến cho Ngành Logistics, được thiết kế để giúp các chuyên gia Logistics làm chủ AI, đặc biệt là GitHub Copilot, để tối ưu hóa quy trình vận hành, quản lý chuỗi cung ứng, và nâng cao trải nghiệm khách hàng trong ngành Logistics.

Với 80% thời gian dành cho thực hành thông qua các Codelab, học viên sẽ phát triển các giải pháp Logistics thực tế như hệ thống tối ưu tuyến đường vận chuyển, quản lý kho bãi thông minh, và phân tích dữ liệu khách hàng. Nếu bạn chưa bắt đầu với AI, bạn đang bỏ lỡ cơ hội dẫn đầu trong ngành Logistics. Hãy tham gia ngay để nâng tầm hiệu quả và cạnh tranh trong lĩnh vực Logistics!

2. Đối tượng học viên

Khóa học phù hợp với:

• Chuyên gia Logistics muốn sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình vận hành và chuỗi cung ứng.
• Quản lý Logistics muốn tích hợp AI vào chiến lược kinh doanh và quản lý kho bãi.
• Doanh nghiệp Logistics muốn đào tạo đội ngũ để dẫn đầu trong chuyển đổi số.

3. Mục tiêu khóa học

Khóa học giúp các chuyên gia Logistics:

• Làm chủ GitHub Copilot để hỗ trợ phát triển các giải pháp Logistics như tối ưu tuyến đường và quản lý kho.
• Tăng hiệu quả vận hành và giảm chi phí thông qua các kỹ thuật AI hỗ trợ.
• Phân tích dữ liệu lớn để dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa chuỗi cung ứng trong Logistics.
• Nhận hỗ trợ tư vấn 1-1 để triển khai AI vào các dự án Logistics thực tế.
• Áp dụng AI vào các dự án Logistics, từ vận chuyển đến quản lý tồn kho.

4. Nội dung khóa học

• Khóa học có thời lượng 8 giờ chuyên sâu (4 buổi học, mỗi buổi kéo dài 2h): mỗi buổi tập trung vào một khía cạnh cụ thể của AI trong Sales và Marketing 

• Học online qua Zoom
• Khóa học tập trung vào thực hành (90% thời gian), giúp học viên tạo sản phẩm ngay trong lớp

Phần 1: Nền tảng GitHub Copilot trong Logistics

Giới thiệu và cài đặt GitHub Copilot

• Tổng quan về AI và GitHub Copilot trong ngành Logistics, bao gồm các ứng dụng như tối ưu tuyến đường và quản lý kho bãi.
• Hướng dẫn cài đặt GitHub Copilot trên các môi trường phát triển như VSCode, PyCharm, hoặc các công cụ Logistics chuyên dụng.
• Cấu hình các phím tắt và tính năng để tối ưu hóa trải nghiệm sử dụng trong các dự án Logistics.
• Thực hành (Codelab 1): Cài đặt GitHub Copilot và viết một chương trình đơn giản để phân tích dữ liệu vận chuyển Logistics.

Khám phá GitHub Copilot trong Logistics

• Sử dụng AI để tạo mã nguồn cho các ứng dụng Logistics, như hệ thống theo dõi lô hàng hoặc quản lý tồn kho.
• Tìm hiểu cách GitHub Copilot gợi ý mã nguồn, tự động hoàn thành, và tạo báo cáo phân tích Logistics.
• Thực hành (Codelab 2): Phát triển một ứng dụng theo dõi lô hàng với AI, triển khai trên môi trường đám mây.

Ứng dụng cơ bản trong Logistics

• Viết mã nguồn cho các tác vụ Logistics như phân tích dữ liệu vận chuyển, tối ưu chi phí vận hành, và quản lý đơn hàng.
• Tái cấu trúc mã nguồn (refactor) và viết các unit test để đảm bảo chất lượng trong các dự án Logistics.
• Thực hành (Codelab 3): Xây dựng một ứng dụng Logistics cơ bản và triển khai lên môi trường production.

Phần 2: Tương tác với Copilot trong Logistics

Trò chuyện với Copilot

• Sử dụng GitHub Copilot để hỏi đáp về các dự án Logistics, như tối ưu hóa tuyến đường hoặc phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng.
• Áp dụng các mẫu hội thoại (conversation templates) để thiết kế API, cơ sở dữ liệu, và kiểm tra quy trình vận hành Logistics.
• Thực hành (Codelab 4): Thiết lập quy trình CI/CD cho một ứng dụng quản lý kho Logistics với sự hỗ trợ của AI.

Kỹ thuật prompt trong Logistics

• Sử dụng các kỹ thuật prompt để tạo mã nguồn cho các ứng dụng Logistics, như hệ thống quản lý đơn hàng hoặc dự đoán nhu cầu khách hàng.
• Áp dụng prompt để phân tích dữ liệu lớn và tối ưu hóa quy trình Logistics.
• Thực hành (Codelab 5): Xây dựng backend cho một ứng dụng quản lý chuỗi cung ứng Logistics.

Phần 3: Nâng cao vận hành Logistics với Copilot

Ứng dụng đa ngôn ngữ trong Logistics

• Sử dụng GitHub Copilot với các ngôn ngữ lập trình khác nhau để phát triển các giải pháp Logistics đa dạng.
• Chuyển đổi linh hoạt giữa các framework để xây dựng hệ thống Logistics phức tạp.
• Thực hành (Codelab 6): Phát triển frontend cho một ứng dụng quản lý kho Logistics.

Tăng năng suất trong Logistics

• Tự động hóa các tác vụ lặp lại trong Logistics, như lập kế hoạch vận chuyển hoặc báo cáo tồn kho, với AI.
• Tối ưu hóa quy trình vận hành để giảm chi phí và tăng hiệu quả trong chuỗi cung ứng Logistics.
• Thực hành (Codelab 7): Tự động hóa quy trình báo cáo tồn kho với GitHub Copilot.

Học hỏi mới trong Logistics

• Sử dụng AI để phát triển các ứng dụng Logistics sáng tạo, như hệ thống dự đoán thời gian giao hàng.
• Thử thách: Xây dựng một ứng dụng Logistics trong 2 giờ.
• Thực hành (Codelab 8): Phát triển một ứng dụng di động để theo dõi đơn hàng Logistics.

Phần 4: Ứng dụng nâng cao của Copilot trong Logistics

Copilot cho tài liệu và báo cáo Logistics

• Tạo tài liệu kỹ thuật và báo cáo vận hành Logistics chất lượng cao với AI.
• Tự động hóa báo cáo như thống kê hiệu suất vận chuyển và chi phí chuỗi cung ứng.
• Thực hành (Codelab 9): Tài liệu hóa quy trình vận hành Logistics và viết báo cáo hiệu suất.

Ứng dụng sáng tạo trong Logistics

• Tạo prototype nhanh cho các dự án Logistics, như hệ thống tối ưu tuyến đường thông minh.
• Sử dụng AI để khám phá các giải pháp sáng tạo, như dự đoán nhu cầu thị trường Logistics.
• Thực hành (Codelab 10): Xây dựng một prototype cho hệ thống quản lý kho thông minh với GitHub Copilot.

5. Lợi ích sau khóa học

Sau khóa học, học viên sẽ:

• Làm chủ GitHub Copilot để hỗ trợ phát triển các giải pháp Logistics như tối ưu tuyến đường và quản lý kho.
• Tăng hiệu quả vận hành và giảm chi phí trong các quy trình Logistics.
• Tạo lợi thế cạnh tranh với các chiến lược AI-driven trong ngành Logistics.
• Áp dụng AI vào các dự án Logistics, từ vận chuyển đến quản lý chuỗi cung ứng.

6. Yêu cầu tiên quyết

• Kiến thức cơ bản về quản lý Logistics hoặc phát triển phần mềm.
• Quan tâm đến công nghệ AI và sẵn sàng học hỏi.
• Laptop, kết nối internet 4G/5G, tài khoản Gmail, và trình duyệt phụ (Cốc Cốc/Firefox).

7. Giảng viên

Anh Bùi Quang Hiếu: 

• Giảng viên ĐH FPT / ĐH Funix / FSB 
• CEO Hệ thống Đào Tạo Trí Tuệ Nhân Tạo
• CEO HVCG Software
• CEO Học Với Chuyên Gia
• CEO Lập Trình KID

8. Cam kết

• Hỗ trợ tư vấn miễn phí về ứng dụng AI trong Logistics sau khóa học.
• Đảm bảo học viên có thể áp dụng AI ngay vào các quy trình Logistics thực tế.
• Tạo ra sản phẩm Logistics thực tế trong lớp học.

9. Lý do chọn khóa học này

• Tính thực chiến cao: 80% thời gian thực hành, học viên sẽ xây dựng các giải pháp Logistics như tối ưu tuyến đường và quản lý kho bãi.
• Phù hợp xu hướng ngành: AI đang định hình tương lai Logistics, với 95% doanh nghiệp hàng đầu sử dụng AI để tối ưu hóa chuỗi cung ứng

10. Bảng tóm tắt nội dung khóa học