Skip to main content
Back to the catalog

COURSE OVERVIEW

AI for Beginners — Hiểu, dùng và thử xây AI

Khóa nhập môn tiếng Việt gồm 6 chương, 12 bài học, 120 câu luyện tập, 10 câu kiểm tra cuối khóa, 3 bài thực hành có rubric và 1 dự án tổng kết. Không yêu cầu lập trình hoặc tài khoản AI trả phí.

FoundationBeginner

AI & Emerging Technology

Estimated time: 780 min
Continue to course

01

What you will be able to do

  • 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.

Skills you will develop

AI literacyData literacyĐánh giá kết quả AIThiết kế promptKiểm chứng theo nguồnSử dụng AI có trách nhiệmTạo nguyên mẫu ứng dụng AI

02

Course outline

  1. 01

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

    • Bài 1. Nhìn AI qua những việc quen thuộcLesson· Required
    • Bài 2. Máy học từ đâu? Dữ liệu, nhãn và các cách họcLesson· Required
  2. 02

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

    • Bài 3. Dữ liệu tốt không chỉ là dữ liệu nhiềuLesson· Required
    • Bài 4. Đúng trên dữ liệu nào? Tách tập và đọc sai sótLesson· Required
    • Bài thực hành 1. Hồ sơ dữ liệu và đọc kết quả mô hìnhAssignment· Required
  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?Lesson· Required
    • Bài 6. Viết prompt rõ và cải tiến bằng bằng chứngLesson· Required
    • Bài thực hành 2. Hồ sơ cải tiến prompt theo nguồnAssignment· Required
  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 họcLesson· Required
    • Bài 8. Kiểm chứng câu trả lời bằng nguồn, không bằng cảm giácLesson· Required
  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 AILesson· Required
    • Bài 10. Chọn một vấn đề nhỏ và thiết kế cách giải an toànLesson· Required
    • Bài thực hành 3. Đánh giá an toàn một trợ lý câu lạc bộAssignment· Required
  6. 06

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

    • Bài 11. Phòng thực hành: tự học một mô hình ngưỡng nhỏLesson· Required
    • Bài 12. Từ prompt tới bản thử nghiệm FAQ có kiểm thửLesson· Required
    • Kiểm tra cuối khóa — Vận dụng AI cơ bảnExam· Required
    • Dự án cuối khóa. Trợ lý FAQ theo nguồn và hồ sơ kiểm thửAssignment· Required