Khám Phá AI Trong Thời Đại Công Nghệ Số

Giới thiệu khóa học

Khám phá AI công nghệ tinh vi nhất thế giới

Khóa học dành cho những người muốn hiểu “gốc” của AI trước khi ứng dụng.
Thay vì thao tác công cụ, khóa này đi thẳng vào bản chất lý thuyết: lịch sử phát triển AI, các trường phái (symbolic, machine learning, deep learning, generative), cách mô hình học và suy luận ở mức khái niệm, vai trò của dữ liệu – nhiễu – thiên lệch, cùng khung đánh giá giá trị (độ chính xác, tính hữu ích, rủi ro, chi phí cơ hội). Anh/chị sẽ có ngôn ngữ chung để trao đổi giữa kinh doanh – sản phẩm – kỹ thuật, từ đó lựa chọn lộ trình ứng dụng phù hợp văn hóa và mục tiêu của tổ chức.

Anh/chị sẽ nắm được

• Bức tranh tổng quan có hệ thống: thuật ngữ, phân loại mô hình, chu trình dữ liệu, cách mô hình tạo – dự đoán – tổng hợp.
• Khung ra quyết định cho AI: khi nào dùng, dùng để làm gì, tiêu chí chọn phương án; nhận diện hype vs. giá trị thực.
• Giới hạn & rủi ro: sai số, thiên lệch, ảo giác, quyền riêng tư, an toàn – cùng nguyên tắc kiểm soát.
• Đạo đức & tuân thủ: minh bạch, trách nhiệm, bảo vệ dữ liệu; những chuẩn mực truyền thống cần giữ vững trong thời đại số.
• Đo lường hiệu quả ở mức chiến lược: KPI tư duy (accuracy/utility/risk), cách đọc – hiểu – chất vấn báo cáo AI.

Nội dung tổng quan (thiên về lý thuyết)

1. Bản đồ AI: từ tư duy biểu tượng đến học máy, học sâu, mô hình sinh.
2. Dữ liệu & mô hình: dữ liệu tốt là gì, nhiễu – lệch – overfit/underfit (ở mức khái niệm).
3. Tư duy đánh giá: độ chính xác, độ tin cậy, tính hữu ích, chi phí và rủi ro.
4. LLM & tạo sinh: cơ chế khái niệm, điểm mạnh – điểm yếu, vì sao có “ảo giác”.
5. Đạo đức, quản trị & an toàn: nguyên tắc, phạm vi trách nhiệm, tính minh bạch.
6. Chiến lược ứng dụng: chọn bài toán, đặt mục tiêu, tiêu chí thành công – thất bại.
7. Case study phân tích (mang tính minh họa): marketing, CSKH, vận hành – tập trung lý giải, không thao tác công cụ.
8. Lộ trình học tiếp: từ lý thuyết sang thực hành, nên học gì tiếp theo để triển khai.

Khóa này phù hợp với

• Chủ doanh nghiệp, quản lý, nhà giáo, cố vấn muốn nền tảng học thuật – chiến lược trước khi đầu tư triển khai.
• Marketer/PM/CSKH cần khung tư duy để đánh giá đề xuất AI, đọc hiểu báo cáo và đặt câu hỏi đúng.
• Người mới bắt đầu nhưng ưu tiên hiểu gốc thay vì học mẹo công cụ.

Ranh giới & sự minh bạch

• Đây là khóa lý thuyết: không dạy thao tác công cụ/coding; chỉ có ví dụ minh họa để làm rõ khái niệm.
• Tài liệu đi kèm: Sổ tay thuật ngữ, sơ đồ tư duy, khung đánh giá và danh mục đọc thêm để tự học tiếp.

Lợi ích từ khóa học

• Lợi ích cốt lõi

• Nắm chắc nền tảng & thuật ngữ AI: có ngôn ngữ chung giữa business – product – kỹ thuật để trao đổi mạch lạc, tránh hiểu sai.
• Khung ra quyết định rõ ràng: biết khi nào nên/không nên dùng AI, tiêu chí chọn bài toán, cách đặt mục tiêu & ràng buộc.
• Phân biệt “hype” và giá trị thực: đọc–hiểu–chất vấn báo cáo/đề xuất từ vendor, tránh đầu tư lệch hướng.
• Hiểu dữ liệu ở mức chiến lược: nhận diện nhiễu, thiên lệch, quyền riêng tư; biết đặt yêu cầu thu thập & quản trị dữ liệu.
• Quản trị rủi ro, đạo đức & tuân thủ: nắm nguyên tắc an toàn, minh bạch, phân quyền – nền tảng cho triển khai bền vững.
• Thiết kế KPI cho AI: đánh giá theo accuracy, utility, risk, cost; xây rubric để thẩm định PoC/bài thử nghiệm.
• Lộ trình từ lý thuyết → thực hành: tiêu chí chọn pilot nhỏ, checklist sẵn sàng, cách đo hiệu quả để mở rộng sau.
• Tiết kiệm chi phí sai lầm: giảm rủi ro “đốt ngân sách” vào công cụ không phù hợp, tập trung vào giá trị đo được.
• Nâng năng lực lãnh đạo & thuyết phục: trình bày chiến lược AI mạch lạc, tạo đồng thuận nội bộ, giữ kỷ luật triển khai.