Với hơn một năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phát triển Trí tuệ Nhân tạo, tôi đã tham gia vào nhiều dự án như phát triển chatbot thông minh và triển khai các mô hình AI vào ứng dụng thực tế. Tôi làm việc tốt trong môi trường nhóm và luôn nỗ lực học hỏi để cập nhật những công nghệ AI mới nhất.

• Mục tiêu ngắn hạn: Tìm kiếm một vị trí AI Developer để áp dụng những kiến thức và kỹ năng của mình trong việc phát triển mô hình AI, xử lý dữ liệu và tối ưu hóa hệ thống, đóng góp vào các dự án quan trọng.

• Mục tiêu dài hạn: Trở thành chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo, thúc đẩy sự đổi mới và tiến bộ để nâng cao hiệu quả và khả năng của doanh nghiệp và xã hội.

MekongAI

• Phát triển và tích hợp APIs:

• • Thiết kế và phát triển APIs để kết nối frontend với các dịch vụ AI backend.
• • Đảm bảo các APIs hoạt động an toàn, hiệu quả và có hiệu suất cao.

• Quản lý cơ sở dữ liệu:

• • Thiết kế và quản lý cơ sở dữ liệu để lưu trữ dữ liệu huấn luyện và kết quả mô hình AI.
• • Tối ưu hóa hiệu suất truy xuất và lưu trữ dữ liệu, cải thiện thời gian phản hồi truy vấn lên 30%.

• Xử lý dữ liệu:

• • Thu thập, làm sạch và tiền xử lý dữ liệu từ các nguồn khác nhau cho việc huấn luyện mô hình AI.
• • Xử lý dữ liệu thời gian thực cho các ứng dụng cần phản hồi ngay lập tức, tăng hiệu suất xử lý lên 25%.

• Huấn luyện và triển khai mô hình AI:

• • Xây dựng pipeline cho việc huấn luyện mô hình AI, bao gồm lựa chọn mô hình, huấn luyện và đánh giá.
• • Triển khai các mô hình AI trên máy chủ hoặc dịch vụ đám mây cho các ứng dụng thực tế, đóng góp vào việc tăng 15% mức độ tương tác của người dùng.

• Nghiên cứu Công nghệ và Thuật toán:

• • Nghiên cứu các cơ sở dữ liệu vector như Faiss và Milvus để lưu trữ và truy vấn các vector embeddings từ văn bản hoặc hình ảnh.
• • Triển khai các mô hình Retrieval-Augmented Generation (RAG) kết hợp với GPT-4 hoặc LLMs địa phương để tạo ra các phản hồi chính xác từ tập dữ liệu lớn, tăng sự hài lòng của khách hàng lên 20%.
• • Sử dụng Knowledge Graphs với Neo4j hoặc Apache Jena để biểu diễn mối quan hệ giữa các thực thể và khái niệm, cung cấp cơ sở tri thức mạnh mẽ cho chatbots và các ứng dụng AI khác.
• • Áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-4 hoặc Llama-3 để cải thiện chất lượng phản hồi của chatbot.
• • Sử dụng các kỹ thuật embedding như Word2Vec, GloVe hoặc BERT để biến đổi văn bản thành các vector số cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiệu quả.

• Phát triển chatbot thông minh:

• • Tạo chatbot sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-4 và Llama-3 để hỗ trợ khách hàng và bán hàng.
• • Tích hợp các kỹ thuật tiên tiến như Retrieval-Augmented Generation (RAG) để nâng cao chất lượng phản hồi.
• • Tối ưu hóa quy trình hỗ trợ khách hàng và bán hàng để tiết kiệm thời gian và tài nguyên cho doanh nghiệp, dẫn đến tăng 10% tỉ lệ chuyển đổi bán hàng.
• • Tích hợp chatbots với trang web của công ty để cung cấp giải pháp hỗ trợ khách hàng và bán hàng tự động.
• • Xử lý dữ liệu từ các định dạng tệp khác nhau (PDF, DOCX, CSV, v.v.) để cung cấp thông tin cho chatbots.
• • Triển khai trí nhớ hội thoại để duy trì ngữ cảnh và cải thiện tương tác với khách hàng.

• Công nghệ xử lý hình ảnh:

• • Sử dụng ComfyUI để tạo và quản lý các workflow xử lý hình ảnh, từ tải dữ liệu đến tiền xử lý, phân tích và lưu trữ kết quả.
• • Nghiên cứu các workflow cho các chức năng khác nhau như tạo hình ảnh (hình ảnh do AI tạo ra), thay đổi khuôn mặt, thay đổi trang phục và phục hồi hình ảnh.
• • Tích hợp workflow của ComfyUI để tạo hình ảnh từ các prompt hoặc thay đổi khuôn mặt.
• • Kết hợp DALL-E và CLIP để tạo hình ảnh từ văn bản và đảm bảo hình ảnh chính xác với mô tả.
• • Sử dụng OpenCV và dlib cho các kỹ thuật nhận dạng và thay đổi khuôn mặt trong các workflow của ComfyUI.
• • Áp dụng các kỹ thuật DeepFake để thay đổi khuôn mặt trong video, tạo ra các video giả nhưng thực tế.
• • Sử dụng công nghệ Thử Đồ Ảo (VTO) như VITON để thay đổi trang phục trong hình ảnh, cho phép người dùng thử đồ trực tuyến.