Học AI từ con số 0: Lộ trình đơn giản cho người mới bắt đầu

Trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence) là một lĩnh vực công nghệ giúp máy móc có khả năng “suy nghĩ” và “hành động” giống con người. Tuy nhiên, AI thường bị xem là thứ gì đó “quá phức tạp” và “khó học”. Bài viết này BAC sẽ giúp bạn nhìn thấy toàn cảnh lộ trình học AI từ con số 0.

1. Phần 1: Làm quen với các công cụ AI từ việc dùng trước khi học

Bước đầu tiên để học AI, bạn chưa cần học lập trình hay hiểu thuật toán. Tất cả những gì bạn cần làm là trải nghiệm các công cụ AI có sẵn. Qua đó, bạn sẽ cảm nhận khả năng của AI và hiểu cách nó hỗ trợ con người trong công việc, học tập và sáng tạo.

Các công cụ như ChatGPT đều cung cấp một phiên bản miễn phí

Một số công cụ AI thân thiện và dễ sử dụng như:

• ChatGPT, Google Gemini, Claude: Viết bài, dịch, tóm tắt, tạo nội dung marketing...
• Canva AI, Microsoft Designer: Thiết kế hình ảnh tự động, gợi ý bố cục, chỉnh sửa nhanh.
• Notion AI: Viết tài liệu, soạn email, quản lý công việc.
• CapCut AI, Runway ML: Hỗ trợ dựng video, chỉnh hiệu ứng, tạo video bằng văn bản.

Mục tiêu ở giai đoạn này của bạn là biết được AI có thể làm gì. Thay vì phải học nhiều lý thuyết lan man, bạn sẽ dần nhận ra mình muốn học AI để làm gì. Các hoạt động cụ thể như tạo nội dung, phân tích dữ liệu, tự động hóa,…. Một mục tiêu khác cũng rất quan trọng là kỹ năng “prompt” hay cách đặt câu hỏi và yêu cầu để AI phản hồi hiệu quả.

Tại bước này, bạn có thể thử thách bản thân mỗi ngày một tác vụ nhỏ với AI, như viết email hay tóm tắt bài viết. Những câu lệnh đơn giản như: “Viết lại email theo cách lịch sự hơn” hay “tóm tắt bài viết 1000 từ thành 3 gạch đầu dòng”.

2. Phần 2: Học kiến thức nền tảng hiểu AI vận hành ra sao

Tại giai đoạn này, nếu bạn muốn hiểu sâu hơn hoặc tự tạo ra công cụ AI cho riêng mình, thì nên bước vào giai đoạn học nền tảng.

Hai mảng nền tảng chính bạn cần làm quen:

2.1. Kiến thức cơ bản về lập trình và tư duy logic

Bắt đầu với ngôn ngữ Python, đơn giản, dễ học và được dùng phổ biến trong AI. Bạn chỉ cần nắm những kiến thức cơ bản như cách khai báo biến, viết hàm, sử dụng vòng lặp, câu lệnh điều kiện và cách làm việc với danh sách. Sau đó, bạn sẽ dần làm quen với việc xử lý dữ liệu bằng Python, như đọc file CSV, phân tích số liệu đơn giản bằng thư viện pandas, và trực quan hóa dữ liệu với matplotlib. Đây là những kỹ năng nền tảng trước khi bạn tiếp cận các mô hình học máy hay thuật toán AI phức tạp.

3. Phần 3: Bắt đầu với toán học

Đây là phần không thể thiếu nếu bạn muốn hiểu cách AI hoạt động từ bên trong chứ không chỉ “xài công cụ cho nhanh”. Một số khái niệm toán học nền tảng bạn nên làm quen gồm: Đại số tuyến tính: ma trận, vector, phép nhân ma trận – đây là "ngôn ngữ" của các mô hình học máy. Xác suất và thống kê: giúp bạn hiểu rõ hơn về cách các mô hình dự đoán, đo độ tin cậy, tính toán xác suất xảy ra,.... Giải tích (calculus): đặc biệt là đạo hàm – rất quan trọng để hiểu cách các mô hình học và tối ưu hóa sai số.

Bạn không cần học sâu như sinh viên toán đâu, chỉ cần nắm được bản chất ứng dụng trong AI là đủ. Có rất nhiều tài liệu và video dạy toán cho dân không chuyên theo hướng ứng dụng AI rất dễ hiểu.

Các khóa học gợi ý: Google’s AI for Everyone (Coursera), không cần biết lập trình, [Python for Everybody (Coursera)], học Python dễ hiểu, thực hành từng bước và[Khan Academy], học toán nền tảng lại từ đầu, cực kỳ dễ tiếp cận.

Coursera mang đến nhiều khóa học chất lượng

Mục tiêu của giai đoạn này là giúp bạn có nền tảng vững chắc để bắt đầu với các mô hình AI thật sự.

4. Chọn hướng đi chuyên sâu, xác định bạn học AI để làm gì?

Sau khi đã có kiến thức nền, đây là lúc bạn cần xác định bản thân học AI để làm gì?. Mỗi người có một mục tiêu khác nhau và điều quan trọng là chọn đúng hướng đi phù hợp.

Lĩnh vực AI có nhiều hướng để bạn theo đuổi

Dưới đây là một số hướng học phổ biến và ứng dụng tương ứng:

4.1. AI cho xử lý ngôn ngữ (NLP – Natural Language Processing)

Đây là lĩnh vực giúp máy hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên giống con người. NLP được ứng dụng trong việc tạo chatbot, viết bài tự động, phân tích cảm xúc khách hàng, dịch ngôn ngữ và tóm tắt văn bản. Người học cần làm quen với các công cụ như ChatGPT API, Hugging Face, spaCy hoặc NLTK. Kiến thức cần thiết bao gồm cách xử lý văn bản thô, biến ngữ liệu thành vector số và hiểu các mô hình ngôn ngữ hiện đại.

4.2. AI cho hình ảnh & video (Computer Vision)

Computer Vision giúp máy “nhìn thấy” và hiểu nội dung trong ảnh hoặc video. Một số ứng dụng tiêu biểu gồm nhận diện khuôn mặt, phân loại ảnh, hỗ trợ xe tự lái hoặc xử lý video tự động. Các công cụ thường dùng gồm OpenCV, TensorFlow/Keras và YOLO. Bạn sẽ cần học cách xử lý ảnh, xây dựng mạng CNN, cũng như áp dụng kỹ thuật tăng cường dữ liệu (augmentation) để huấn luyện mô hình hiệu quả hơn.

4.3. AI cho dữ liệu (Data Science / Machine Learning)

Đây là hướng phổ biến dành cho những ai thích làm việc với dữ liệu. Ứng dụng trải rộng từ dự đoán doanh thu, phân tích hành vi người dùng đến chấm điểm tín dụng hoặc xây dựng hệ thống đề xuất. Các công cụ hữu ích gồm pandas, scikit-learn, XGBoost và matplotlib. Người học cần nắm vững kỹ năng tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn mô hình phù hợp và đánh giá hiệu quả mô hình sau huấn luyện.

4.4. AI theo lĩnh vực chuyên môn

Nếu bạn đang làm trong các ngành như marketing, tài chính, giáo dục hay sản xuất, hãy học AI theo hướng ứng dụng thực tế. Ví dụ, người làm marketing có thể dùng AI để viết nội dung, chạy A/B testing và phân tích hành vi khách hàng. Trong tài chính, AI hỗ trợ dự đoán biến động thị trường và đánh giá rủi ro. Còn với giáo viên, AI giúp tạo nội dung giảng dạy, đề thi và chấm điểm tự động. Những việc này giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả.

Bạn không cần học hết mọi thứ mà hãy chọn một hướng chính, đi sâu vừa đủ là đã có thể áp dụng.

5. Làm dự án thực tế để biến kiến thức thành kỹ năng

Sau khi đã có nền tảng và chọn được hướng đi, bước tiếp theo chính là làm dự án thực tế.

Làm dự án thực tế là bước quan trọng giúp bạn kết nối giữa kiến thức và ứng dụng. Việc thực hành không chỉ giúp ôn lại và củng cố những gì đã học, mà còn giúp bạn tạo ra sản phẩm cụ thể để đưa vào CV, portfolio hoặc chia sẻ với nhà tuyển dụng, khách hàng. Quan trọng hơn, quá trình làm dự án sẽ rèn luyện cho bạn tư duy giải quyết vấn đề.

Bạn có thể bắt đầu với những dự án nhỏ và đơn giản. Ví dụ như xây một chatbot sử dụng ChatGPT API để hỗ trợ khách hàng, phân tích dữ liệu từ Kaggle để dự đoán giá nhà hoặc hành vi người dùng, tạo công cụ viết bài hay dịch thuật tự động,... Mỗi dự án sẽ cho bạn một góc nhìn khác nhau về cách AI hoạt động trong thực tế.

Khi làm dự án, đừng chờ đến khi “hiểu hết mọi thứ” mới bắt đầu. Hãy chọn một ý tưởng vừa sức và tiến hành từng bước một. Trong quá trình đó, bạn nên ghi chú lại những gì đã học, các lỗi gặp phải và cách giải quyết. Nếu có thể, hãy đăng dự án lên GitHub hoặc viết blog chia sẻ, điều này sẽ giúp bạn xây dựng thương hiệu cá nhân và kết nối với cộng đồng.

Học AI không phải là điều gì quá xa vời, quan trọng là bạn bắt đầu đúng chỗ và đi theo một lộ trình phù hợp. Nếu bạn là người mới, hãy bắt đầu bằng một hành động nhỏ, mở ChatGPT lên và đặt một câu hỏi bạn thật sự quan tâm. Đừng quên đón xem tất cả các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
Internet

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp