Chúng tôi đang phát hành một loạt video dành cho người mới bắt đầu học AI cho đến trình độ chuyên gia.
Hãy luyện tập theo một cấp độ cụ thể, hoặc bắt đầu từ video số 1 đến video số 50 để trở thành một chuyên gia AI thực thụ.
Chúng tôi sẽ liên tục bổ sung các video mới, hướng dẫn chi tiết cho đến cấp độ 50 và hơn thế nữa, giúp bạn thành thạo các công cụ cụ thể.
Cấp độ 1 - Người mới bắt đầu học AI
Tập 1-10: “Tôi hiểu về trí tuệ nhân tạo.”
Xem video từ 1-10 = MỞ KHÓA CẤP ĐỘ: NGƯỜI DÙNG AI 🟢
Cấp độ 2 - Gợi ý
Tập 11–20: “Tôi có thể giao tiếp tốt với trí tuệ nhân tạo.”
Xem video từ 1-20 = MỞ KHÓA CẤP ĐỘ: NGƯỜI DÙNG THÀNH THẠO AI 🔵
Cấp độ 3 - Trí tuệ nhân tạo trong công việc
Tập 21–30: “Tôi có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo cho công việc thực tế.”
Xem video từ 1-30 = MỞ KHÓA CẤP ĐỘ: CHUYÊN GIA AI 🟣
Cấp độ 4 - Người xây dựng AI
Tập 31–40: “Tôi có thể xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo.”
Xem video 1-40: MỞ KHÓA CẤP ĐỘ: NGƯỜI XÂY DỰNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO 🟠
Cấp độ 5 - Chuyên gia AI
Tập 41–50: “Tôi hiểu những gì đang diễn ra bên dưới.”
Xem video từ 1 đến 50: 🎓 AI PRO - Đã tốt nghiệp
CẤP ĐỘ 1 - NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Tập 1-10: “Tôi hiểu về trí tuệ nhân tạo.”
| Tập | Tập phim | Video 5 phút |
|---|---|---|
| 1 | Trí tuệ nhân tạo (AI) thực chất là gì? |
Giải thích về AI, AI tạo sinh và LLM mà không dùng thuật ngữ chuyên ngành. Giải thích rằng nó dự đoán/tạo ra chứ không phải là "biết tất cả mọi thứ" Link đến video khóa học: https://www.youtube.com/watch?v=L2PQyiOh7qE Link đến bài viết đầy đủ: https://www.aiassistantstore.com/blogs/blog/what-actually-is-ai |
| 2 | ChatGPT, Claude, Gemini, v.v. - Sự khác biệt là gì? |
Giải thích sự khác biệt giữa mô hình và ứng dụng AI. So sánh cùng một câu hỏi đơn giản giữa một vài trợ lý ảo. Cho thấy rằng không có một "AI tốt nhất" nào cả Link đến video khóa học: |
| 3 | Lời nhắc AI đầu tiên đúng nghĩa của bạn | Sai: “Hãy viết cho tôi một email.” Sai. Đúng hơn: mục đích + ngữ cảnh + đối tượng + kết quả mong muốn. |
| 4 | 4 phần của một lời nhắc tuyệt vời | Dạy về Nhiệm vụ + Bối cảnh + Ràng buộc + Kết quả. Cung cấp cho người xem một khung sườn đơn giản, có thể tái sử dụng. |
| 5 | Đừng đối xử với AI như Google nữa | Dạy kỹ năng hội thoại và hướng dẫn tiếp theo. Cho thấy cách một câu trả lời ban đầu bình thường trở nên xuất sắc thông qua quá trình lặp lại. |
| 6 | Vì sao trí tuệ nhân tạo đôi khi lại bịa đặt mọi thứ | Ảo giác. Đưa ra những câu trả lời sai nhưng đáng tin. Dạy trẻ "kiểm chứng những thông tin quan trọng" ngay từ ngày đầu tiên. |
| 7 | Kiến thức AI so với tìm kiếm trên Internet | Giải thích khi nào kiến thức hiện có của mô hình là đủ và khi nào cần thiết phải nghiên cứu/tìm kiếm trên web. |
| 8 | Những điều bạn TUYỆT ĐỐI KHÔNG NÊN đưa vào AI | Mật khẩu, thông tin khách hàng bí mật, dữ liệu nhạy cảm về mặt thương mại, thông tin cá nhân. Giới thiệu kiến thức về bảo mật dữ liệu/quyền riêng tư. |
| 9 | Trí tuệ nhân tạo có thể nhìn, nghe và đọc | Giới thiệu AI đa phương thức: hình ảnh, ảnh chụp màn hình, tài liệu, giọng nói và âm thanh. Hãy làm một ví dụ nhanh về ảnh chụp màn hình/hình ảnh. |
| 10 | Thử thách dành cho người mới bắt đầu: Làm cho trí tuệ nhân tạo thực hiện công việc thực tế | Ứng dụng này cung cấp cho bạn một trang ghi chú lộn xộn và nhờ AI biến nó thành bản tóm tắt, email, danh sách việc cần làm và kế hoạch. Tóm tắt các tập 1-9. |
CẤP ĐỘ 2 - GỢI Ý
Tập 11-20: “Tôi có thể giao tiếp tốt với trí tuệ nhân tạo.”
| Tập | Tập phim | Video 5 phút |
|---|---|---|
| 11 | Ngữ cảnh là siêu năng lực của AI | Ví dụ này minh họa cùng một yêu cầu nhưng gần như không có ngữ cảnh nào so với thông tin nền phong phú. |
| 12 | Đưa ra ví dụ về AI | Dạy cách gợi ý dựa trên ví dụ. “Hãy viết thêm ba bài như thế này nữa.” Cho thấy ví dụ giúp kiểm soát phong cách tốt hơn nhiều so với những chỉ dẫn mơ hồ. |
| 13 | Kiểm soát câu trả lời bằng các ràng buộc | Độ dài, đối tượng độc giả, trình độ đọc hiểu, nội dung loại trừ, giọng văn, thời hạn, ngân sách và các giới hạn khác. |
| 14 | Hãy để AI cung cấp cho bạn chính xác định dạng bạn muốn | Bảng biểu, gạch đầu dòng, danh sách kiểm tra, tiêu đề, mẫu và dữ liệu có cấu trúc. |
| 15 | Hãy cho AI biết đối tượng mục tiêu là ai | Biến tấu cùng một chủ đề kỹ thuật sao cho phù hợp với trẻ em, khách hàng, nhân viên bán hàng, kỹ sư và CEO. |
| 16 | Chia nhỏ các vấn đề lớn thành các vấn đề nhỏ hơn | Thay vì nói "tạo lập chiến lược kinh doanh của tôi", cách diễn đạt này thể hiện quá trình nghiên cứu → ý tưởng → đánh giá → chiến lược → kế hoạch hành động. |
| 17 | Hãy để AI tự cải thiện câu trả lời của chính nó | Hãy yêu cầu nó đánh giá dựa trên các tiêu chí đã định, xác định điểm yếu và tạo ra phiên bản cải tiến. |
| 18 | Bản nháp → Phê bình → Vòng lặp cải tiến | Hãy giới thiệu một trong những kỹ thuật chuyên môn cốt lõi của bạn: tạo ra, xem xét, thách thức, cải tiến, hoàn thiện. |
| 19 | Tạo các câu hỏi gợi ý mà bạn có thể tái sử dụng mãi mãi | Biến một cuộc trò chuyện hiệu quả thành mẫu câu hỏi gợi ý có thể tái sử dụng với [KHÁCH HÀNG], [SẢN PHẨM], [MỤC TIÊU], v.v. |
| 20 | Thử thách gợi ý cuối cùng | Hãy bắt đầu với một yêu cầu ngắn gọn, tệ hại và dần dần biến nó thành một lời nhắc chuyên nghiệp bằng cách sử dụng mọi thứ từ Tập 11–19. |
CẤP ĐỘ 3 - TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG CÔNG VIỆ
Tập 21-30: “Tôi có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo cho công việc thực tế.”
| Tập | Tập phim | Video 5 phút |
|---|---|---|
| 21 | Trao đổi với các tệp PDF và tài liệu | Tải lên một tài liệu, đặt câu hỏi về tài liệu đó, trích xuất thông tin quan trọng và xác định các hành động cần thực hiện. |
| 22 | Tóm tắt mà không bỏ sót những nội dung quan trọng | Tóm tắt tổng quan so với tóm tắt chi tiết so với các hành động so với rủi ro. Hãy chỉ ra lý do tại sao yêu cầu "tóm tắt điều này" thường không hiệu quả. |
| 23 | Trích xuất thông tin từ các tài liệu lộn xộn | Chuyển đổi hóa đơn, báo cáo, ghi chú hoặc tệp PDF thành bảng/thông tin có cấu trúc. |
| 24 | Làm thế nào để tiến hành nghiên cứu AI đúng cách | Câu hỏi → kế hoạch nghiên cứu → nguồn → kết quả → xác minh → báo cáo. Giới thiệu các công cụ nghiên cứu chuyên sâu. |
| 25 | Đừng bao giờ tin tưởng chỉ một nguồn thông tin | So sánh các tuyên bố, ngày tháng và nguồn thông tin. Chỉ ra những thông tin mâu thuẫn và cách điều tra chúng. |
| 26 | Sử dụng trí tuệ nhân tạo để học mọi thứ nhanh hơn | Tạo gia sư cá nhân hóa, kế hoạch học tập, bài kiểm tra và buổi giải thích riêng. |
| 27 | Trí tuệ nhân tạo + Bảng tính và Dữ liệu | Tải lên/lấy mẫu dữ liệu, tìm xu hướng, đặt câu hỏi, tính toán tóm tắt và đề xuất hình ảnh trực quan. |
| 28 | Viết báo cáo, email và bài thuyết trình | Lấy một tập hợp thông tin và biến nó thành một email dành cho cấp quản lý, một báo cáo đầy đủ và một dàn ý bài thuyết trình. |
| 29 | Tạo hình ảnh bằng AI | Gợi ý về chủ đề, bố cục, ánh sáng, máy quay/phong cách và tỷ lệ khung hình. Thể hiện quá trình lặp đi lặp lại thay vì chỉ tạo ra một sản phẩm duy nhất. |
| 30 | AI Giọng nói, Âm thanh và Video | Giải thích về tạo giọng nói, phiên âm, âm nhạc/âm thanh và video AI. Tạo một quy trình làm việc đa phương tiện nhỏ gọn thay vì đi sâu vào từng thương hiệu cụ thể. |
CẤP ĐỘ 4 - NGƯỜI XÂY DỰNG TRÍ TUỆ NH
Tập 31-40: “Tôi có thể xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo.”
Đây là điểm chuyển biến của loạt phim, từ việc sử dụng trí tuệ nhân tạo sang xây dựng bằng trí tuệ nhân tạo.
| Tập | Tập phim | Video 5 phút |
|---|---|---|
| 31 | Ngừng tạo các cuộc trò chuyện mới - Xây dựng không gian làm việc AI | Giải thích về dự án/không gian làm việc: các tệp tin lưu trữ lâu dài, ngữ cảnh, hội thoại và hướng dẫn. Các sản phẩm hiện nay ngày càng hỗ trợ mô hình này. |
| 32 | Tự xây dựng trợ lý AI chuyên dụng của riêng bạn | Giao cho AI một công việc, hành vi, kiến thức và quy tắc đầu ra. Giới thiệu các trợ lý/Gems/v.v. tùy chỉnh. Ví dụ, Gemini hiện mô tả Gems là các phiên bản tùy chỉnh có thể tái sử dụng của Gemini. |
| 33 | Tự động hóa bằng ngôn ngữ dễ hiểu | Kích hoạt → điều kiện → hành động. Ví dụ: yêu cầu mới → phân tích → phân loại → soạn thảo phản hồi → CRM. |
| 34 | Tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hệ thống tự động hóa | Minh họa khả năng của AI trong việc phân loại, trích xuất, tóm tắt và tạo nội dung trong một quy trình làm việc. |
| 35 | Xây dựng quy trình làm việc AI không cần lập trình đầu tiên của bạn | Tự động hóa toàn diện từ đầu đến cuối bằng cách sử dụng các công cụ như Zapier/Make/n8n. |
| 36 | Trí tuệ nhân tạo (AI Agent) là gì? | So sánh trợ lý ảo với quy trình làm việc ảo và tác nhân. Bài viết giải thích về mục tiêu, lý luận, công cụ, hành động, bộ nhớ và quyền tự chủ. |
| 37 | Cung cấp công cụ cho tác nhân AI | Tìm kiếm, email, lịch, CRM, cơ sở dữ liệu, tệp và API. Giải thích về quyền hạn trước khi trao quyền tự chủ. |
| 38 | Hãy trao cho AI kiến thức của riêng bạn | Giới thiệu cơ sở tri thức và RAG một cách đơn giản: truy xuất thông tin liên quan của công ty trước khi tạo ra câu trả lời. |
| 39 | Lập trình với AI ngay cả khi bạn không biết lập trình | Tạo một ứng dụng web/script nhỏ. Sau đó giải thích về gỡ lỗi, kiểm thử và lý do tại sao việc chạy mã được tạo ra một cách mù quáng lại nguy hiểm. |
| 40 | XÂY DỰNG NÓ: Nhân viên AI đầu tiên của bạn | Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng một trợ lý tra cứu đơn giản, có chức năng nhận thông tin, nghiên cứu/phân loại thông tin, tạo ra kết quả và cần sự phê duyệt của con người. |
CẤP ĐỘ 5 - CHUYÊN GIA AI
Tập 41–50: “Tôi hiểu những gì đang diễn ra bên dưới.”
Phần này chính là điểm khác biệt giữa chương trình của bạn và hàng ngàn khóa học khác chỉ dừng lại ở việc "đây là 10 câu hỏi gợi ý ChatGPT hay".
| Tập | Tập phim | Video 5 phút |
|---|---|---|
| 41 | API là gì? | Giải thích API của SAN như là phần mềm giao tiếp với phần mềm. Thực hiện một yêu cầu API AI cơ bản về mặt khái niệm/trên màn hình. |
| 42 | Mã thông báo, Cửa sổ ngữ cảnh và Bộ nhớ AI | Giải thích về token, giới hạn ngữ cảnh, lịch sử hội thoại và lý do tại sao nhiều ngữ cảnh hơn không tự động tốt hơn. |
| 43 | Kết quả đầu ra có cấu trúc | Giúp AI trả về dữ liệu/trường dữ liệu một cách đáng tin cậy thay vì chỉ là văn bản. Giới thiệu lược đồ/JSON và lý do tại sao máy móc cần đầu ra có thể dự đoán được. |
| 44 | Cách trí tuệ nhân tạo sử dụng các công cụ / Gọi hàm | Người dùng đặt câu hỏi → Trí tuệ nhân tạo (AI) quyết định công cụ → công cụ chạy → kết quả trả về → AI phản hồi. Đây là điều rất quan trọng để hiểu về các tác nhân tự động. |
| 45 | Kết nối trí tuệ nhân tạo với thế giới bên ngoài | Giải thích về mặt khái niệm các bộ kết nối, tích hợp và giao thức như MCP: Trí tuệ nhân tạo (AI) giành được quyền truy cập có kiểm soát vào các công cụ và dữ liệu. |
| 46 | Lựa chọn mô hình AI phù hợp | Tốc độ so với trí thông minh so với chi phí so với bối cảnh so với khả năng đa phương thức so với các mô hình chuyên biệt. Dạy về sự lựa chọn hơn là lòng trung thành với thương hiệu. |
| 47 | Các chuyên gia kiểm tra AI như thế nào? | Giới thiệu các bước đánh giá: tạo câu hỏi kiểm tra, hành vi mong đợi, trường hợp lỗi và điểm số trước khi triển khai quy trình làm việc của AI. |
| 48 | Bảo mật AI: Tấn công chèn mã độc và rò rỉ dữ liệu | Bài viết này chỉ ra lý do tại sao trí tuệ nhân tạo (AI) kết nối với hệ thống kinh doanh lại tạo ra những rủi ro mới. Các vấn đề bao gồm: quyền hạn, nội dung không đáng tin cậy, phê duyệt và quyền truy cập tối thiểu. |
| 49 | Sự kết hợp giữa con người và trí tuệ nhân tạo vượt trội hơn so với tự động hóa mù quáng | Các hệ thống có sự tham gia của con người, ngưỡng tin cậy, leo thang vấn đề, nhật ký kiểm toán, trách nhiệm và khi nào trí tuệ nhân tạo không nên đưa ra quyết định. |
| 50 | XÂY DỰNG HỆ ĐIỀU HÀNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO CỦA BẠN | Đồ án cuối khóa: xác định một quy trình thực tế → lựa chọn mô hình → tạo bối cảnh/kiến thức → gợi ý → công cụ → tự động hóa → xác minh → phê duyệt của con người → đo lường kết quả. |
QUÁ TRÌNH HUẤN LUYỆN CỦA BẠN CHỈ MỚI BẮT ĐẦU.
Sẽ có thêm các tập tiếp theo sau tập 50...