AID301c - Thiết kế sản phẩm TTNT là môn 3 tín chỉ bậc cử nhân của Đại học FPT, học sau SWE201c và AIL303m. Môn xử lý khoảng cách giữa một mô hình chạy tốt trong sổ tay thử nghiệm và một sản phẩm trí tuệ nhân tạo mà doanh nghiệp dùng được mỗi ngày. Nhiều dự án AI không hỏng ở thuật toán: chúng hỏng vì bài toán kinh doanh đặt mơ hồ, vì dữ liệu đổ vào không ổn định, hoặc vì mô hình lặng lẽ xuống cấp sau khi lên hệ thống thật mà không ai hay. Do đó việc làm AI được xem như một vòng khép kín, mở bằng câu hỏi kinh doanh và đóng bằng dữ liệu vận hành quay về chất vấn chính câu hỏi ấy. Đầu cuối của vòng là phần dễ bị xem nhẹ: giám sát mô hình đang chạy, nhận ra độ trôi của dữ liệu đầu vào và của chất lượng dự đoán, rồi dựng vòng phản hồi để biết lúc nào phải huấn luyện lại. Ở đầu kia, ưu tiên kinh doanh được dịch thành giả thuyết đo được, và dữ liệu từ nhiều nguồn rời rạc được gom qua đường ống thu nhận chạy lặp lại thay vì nhặt tay một lần. Chặng chuẩn bị dữ liệu đi qua biến đổi và tạo đặc trưng, việc soát thiên lệch trong dữ liệu lẫn trong kết quả mô hình, và trước đó là phân tích khám phá kèm kiểm định giả thuyết thống kê để tách khác biệt có thật khỏi nhiễu. Ở khâu triển khai, mô hình trở thành dịch vụ: đóng gói trong container Docker, xử lý dữ liệu lớn bằng Apache Spark, chạy và mở rộng trên cụm Kubernetes. Ở khâu mô hình, trọng tâm là chọn thước đo đánh giá khớp với cái giá của từng loại sai, so học máy truyền thống với học sâu, và hai lớp ứng dụng riêng là nhận dạng hình ảnh với xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Học xong, người học dựng được một dịch vụ dự đoán có giám sát đủ để bàn giao cho người vận hành, biện hộ được cho lựa chọn mô hình bằng thước đo gắn với thiệt hại thật thay vì một con số chính xác chung chung, và trước cả hai việc đó, đọc được một yêu cầu kinh doanh để chỉ ra dữ liệu nào còn thiếu trước khi viết dòng mã đầu tiên. Môn cũng rèn thói quen nghi ngờ kết quả của chính mình: một mô hình đạt điểm cao trên tập kiểm tra vẫn có thể sai có hệ thống với một nhóm khách hàng, hoặc mất giá trị sau vài tháng khi hành vi người dùng đổi, và phải có số đo liên tục mới thấy được điều đó.
