AI for Beginners — Hiểu, dùng và thử xây AI

01

Bạn sẽ làm được gì

• Phân biệt AI, machine learning, deep learning và AI tạo sinh bằng ví dụ có căn cứ.
• Xác định đầu vào, đầu ra, đặc trưng và nhãn của một bài toán học có giám sát.
• Phân biệt học có giám sát, không giám sát, tăng cường và tự giám sát ở mức nhập môn.
• Nhận diện dữ liệu thiếu, nhãn không nhất quán, dữ liệu không đại diện và rò rỉ train–test.
• Tính accuracy, nhận biết false positive và false negative, giải thích vì sao một chỉ số chưa đủ.
• Giải thích token, ngữ cảnh, giới hạn của mô hình ngôn ngữ và sự khác biệt giữa sinh nội dung với tra cứu.
• Viết và cải tiến prompt có nhiệm vụ, dữ liệu, ràng buộc, định dạng và cách xử lý khi thiếu thông tin.
• Dùng AI để luyện tập mà vẫn tự làm, kiểm tra và tuân thủ yêu cầu của người dạy.
• Đối chiếu câu trả lời với nguồn, phân biệt điều được nguồn hỗ trợ với điều chưa biết.
• Bảo vệ dữ liệu cá nhân, nhận diện thiên lệch và giữ quyền quyết định của con người.
• Thử một bộ phân loại ngưỡng đơn giản bằng dữ liệu giả lập và báo cáo đúng giới hạn kết quả.
• Thiết kế trợ lý FAQ theo nguồn, có bộ kiểm thử, nhật ký sửa đổi, phương án không AI và điểm dừng an toàn.

02

Nội dung khoá học

1. 01

   Chương 1. AI là gì, và không phải là gì?

   • Bài 1. Nhìn AI qua những việc quen thuộcBài học· Bắt buộc
   • Bài 2. Máy học từ đâu? Dữ liệu, nhãn và các cách họcBài học· Bắt buộc
2. 02

   Chương 2. Dữ liệu và cách biết mô hình có làm tốt

   • Bài 3. Dữ liệu tốt không chỉ là dữ liệu nhiềuBài học· Bắt buộc
   • Bài 4. Đúng trên dữ liệu nào? Tách tập và đọc sai sótBài học· Bắt buộc
   • Bài thực hành 1. Hồ sơ dữ liệu và đọc kết quả mô hìnhBài tập· Bắt buộc
3. 03

   Chương 3. AI tạo sinh và giao tiếp bằng prompt

   • Bài 5. Vì sao AI viết trôi chảy mà vẫn có thể sai?Bài học· Bắt buộc
   • Bài 6. Viết prompt rõ và cải tiến bằng bằng chứngBài học· Bắt buộc
   • Bài thực hành 2. Hồ sơ cải tiến prompt theo nguồnBài tập· Bắt buộc
4. 04

   Chương 4. Học cùng AI nhưng không giao việc học cho AI

   • Bài 7. Dùng AI làm bạn luyện tập, không làm thay việc họcBài học· Bắt buộc
   • Bài 8. Kiểm chứng câu trả lời bằng nguồn, không bằng cảm giácBài học· Bắt buộc
5. 05

   Chương 5. AI có trách nhiệm và bài toán đáng giải quyết

   • Bài 9. Riêng tư, thiên lệch và trách nhiệm khi dùng AIBài học· Bắt buộc
   • Bài 10. Chọn một vấn đề nhỏ và thiết kế cách giải an toànBài học· Bắt buộc
   • Bài thực hành 3. Đánh giá an toàn một trợ lý câu lạc bộBài tập· Bắt buộc
6. 06

   Chương 6. Thử mô hình nhỏ và hoàn thiện dự án

   • Bài 11. Phòng thực hành: tự học một mô hình ngưỡng nhỏBài học· Bắt buộc
   • Bài 12. Từ prompt tới bản thử nghiệm FAQ có kiểm thửBài học· Bắt buộc
   • Kiểm tra cuối khóa — Vận dụng AI cơ bảnBài thi· Bắt buộc
   • Dự án cuối khóa. Trợ lý FAQ theo nguồn và hồ sơ kiểm thửBài tập· Bắt buộc