Worklog Tuần 8

Mục tiêu tuần 8:

  • Hiểu các khái niệm cốt lõi về AI, Machine Learning, Deep Learning và Generative AI.
  • Tìm hiểu cách sử dụng foundation models được quản lý với Amazon Bedrock.
  • Tìm hiểu Machine Learning lifecycle với Amazon SageMaker AI.
  • Khám phá các dịch vụ AI được quản lý để phân tích hình ảnh, tài liệu và văn bản.
  • So sánh các dịch vụ AI/ML của AWS và lựa chọn dịch vụ phù hợp cho từng use case.

Các công việc thực hiện trong tuần này:

NgàyNội dung thực hiệnNgày bắt đầuNgày kết thúcTài liệu tham khảo
1Tìm hiểu AI/ML Concepts trên AWS
- Tìm hiểu Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning và Generative AI.
- Tìm hiểu dataset, training, inference, model và endpoint.
- So sánh managed AI services với ML platform.
- Ôn lại các use case phổ biến của AWS AI/ML.		08/06/202608/06/2026AWS Machine Learning
AWS AI Services
2Tìm hiểu Amazon Bedrock
- Tìm hiểu foundation model, model provider, inference, prompt và model parameters.
- Tìm hiểu Amazon Bedrock Agents và Knowledge Bases.
- Ôn lại security, IAM permissions và responsible use của Generative AI.
- So sánh model dựa trên quality, latency và cost.		09/06/202609/06/2026Amazon Bedrock
Amazon Bedrock là gì?
3Tìm hiểu Amazon SageMaker AI
- Tìm hiểu Machine Learning lifecycle từ chuẩn bị dữ liệu đến triển khai model.
- Tìm hiểu dataset, training job, model, endpoint và inference.
- Ôn lại built-in algorithms và các ML framework được hỗ trợ.
- So sánh Amazon SageMaker AI với Amazon Bedrock.		10/06/202610/06/2026Amazon SageMaker AI
Amazon SageMaker AI là gì?
4Tìm hiểu các AWS Managed AI Services
- Tìm hiểu phân tích hình ảnh và video với Amazon Rekognition.
- Tìm hiểu trích xuất text, forms và tables với Amazon Textract.
- Tìm hiểu phân tích ngôn ngữ tự nhiên và văn bản với Amazon Comprehend.
- So sánh API-based AI services với việc tự phát triển ML model.		11/06/202611/06/2026Amazon Rekognition
Amazon Textract
Amazon Comprehend
5So sánh AWS AI/ML Services và đánh giá lựa chọn kiến trúc
- So sánh Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI, Rekognition, Textract và Comprehend.
- Xác định dịch vụ phù hợp cho Generative AI, image analysis, document processing, NLP và custom ML model.
- Đánh giá security, privacy, latency, scalability và cost.
- Ghi lại tiêu chí lựa chọn dịch vụ và các quyết định kiến trúc AI/ML.
- Ôn lại responsible AI và các giới hạn của model.		12/06/202612/06/2026Amazon Bedrock hoặc Amazon SageMaker AI
AWS Responsible AI
6Cải thiện AWS Architecture Diagram của nhóm
- Tìm hiểu các công cụ draw.io cơ bản và AWS architecture icons.
- Rà soát sơ đồ cũ của nhóm và xác định các thành phần, kết nối chưa chính xác.
- Chỉnh sửa, cải thiện sơ đồ để kiến trúc và luồng dữ liệu rõ ràng hơn.
- Chuẩn bị sơ đồ đã cập nhật cho tài liệu kỹ thuật.		13/06/202613/06/2026draw.io
AWS Architecture Icons

Kết quả đạt được trong tuần:

  • Hiểu các khái niệm cốt lõi về AI, Machine Learning, Deep Learning và Generative AI.
  • Hiểu vai trò của Amazon Bedrock trong việc xây dựng ứng dụng Generative AI với foundation models.
  • Hiểu Machine Learning lifecycle và các khái niệm triển khai của Amazon SageMaker AI.
  • Phân biệt được use case của Amazon Rekognition, Amazon Textract và Amazon Comprehend.
  • So sánh các dịch vụ AWS AI/ML dựa trên use case, khả năng tùy chỉnh model, security, latency, scalability và cost.
  • Ghi nhận các yếu tố responsible AI và giới hạn của model khi lựa chọn dịch vụ AI/ML.
  • Chỉnh sửa và cải thiện AWS architecture diagram của nhóm bằng draw.io.