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.

01 / What you will be able to do

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 literacy
  • Data literacy
  • Đánh giá kết quả AI
  • Thiết kế prompt
  • Kiểm chứng theo nguồn
  • Sử dụng AI có trách nhiệm
  • Tạo nguyên mẫu ứng dụng AI

02 / Course outline

Course outline

Explore the structure before you begin. Learning activities open in your learner account.

  1. 01

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

    • Bài 1. Nhìn AI qua những việc quen thuộcLesson · Required · 45 min
    • Bài 2. Máy học từ đâu? Dữ liệu, nhãn và các cách họcLesson · Required · 45 min
  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 · 45 min
    • Bài 4. Đúng trên dữ liệu nào? Tách tập và đọc sai sótLesson · Required · 45 min
    • 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 · 45 min
    • Bài 6. Viết prompt rõ và cải tiến bằng bằng chứngLesson · Required · 45 min
    • 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 · 45 min
    • Bài 8. Kiểm chứng câu trả lời bằng nguồn, không bằng cảm giácLesson · Required · 45 min
  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 · 45 min
    • Bài 10. Chọn một vấn đề nhỏ và thiết kế cách giải an toànLesson · Required · 45 min
    • 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 · 45 min
    • Bài 12. Từ prompt tới bản thử nghiệm FAQ có kiểm thửLesson · Required · 45 min
    • 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