Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành kỹ năng quan trọng trong mọi lĩnh vực, nhu cầu tìm kiếm giáo trình AI bài bản, dễ hiểu và có thể tự học ngày càng tăng cao. Tuy nhiên, giữa hàng trăm tài liệu rời rạc trên Internet, không phải ai cũng biết đâu là giáo trình AI cơ bản phù hợp với người mới và đâu là tài liệu chuyên sâu để học nâng cao.
Bài viết này sẽ tổng hợp trọn bộ giáo trình học AI từ căn bản đến nâng cao miễn phí và có PDF. Đồng thời, chúng mình sẽ hướng dẫn bạn cách chọn giáo trình tự học AI hiệu quả và xây dựng lộ trình học tối ưu, tiết kiệm thời gian.
5 tiêu chí giúp chọn được giáo trình AI phù hợp
Không phải giáo trình nào cũng phù hợp với tất cả mọi người. Dưới đây là 5 tiêu chí quan trọng giúp bạn chọn đúng giáo trình AI căn bản hoặc nâng cao theo mục tiêu học tập.
1. Phù hợp với trình độ hiện tại
Người mới nên ưu tiên giáo trình AI cơ bản, giải thích rõ các khái niệm như Machine Learning, Deep Learning, Neural Network bằng ngôn ngữ đơn giản. Việc tiếp cận tài liệu quá chuyên sâu khi chưa có nền tảng dễ dẫn đến hiểu sai bản chất vấn đề, nhất là khi tự học không có người giải đáp hoặc mất động lực học.
2. Có cấu trúc logic, đi từ nền tảng đến ứng dụng
Một giáo trình học AI tốt cần có cấu trúc logic, đi từ nền tảng đến ứng dụng. Nội dung nên bắt đầu từ khái niệm AI, sau đó đến các kiến thức nền như toán và Python, tiếp theo là Machine Learning, Deep Learning và cuối cùng là các ứng dụng thực tế. Cách sắp xếp này giúp người học hình dung được bức tranh tổng thể và hiểu rõ mối liên hệ giữa các phần kiến thức.
3. Kết hợp lý thuyết và thực hành
Yếu tố thực hành đóng vai trò rất quan trọng. Giáo trình chỉ toàn lý thuyết học thuật sẽ khiến người học nhanh quên, cảm thấy nhàm chán và khó áp dụng. Vì vậy, bạn nên ưu tiên giáo trình có ví dụ minh họa, bài tập thực hành, case study hoặc hướng dẫn làm project, giúp kiến thức trở nên sống động và dễ ghi nhớ hơn.
4. Có bản PDF dễ lưu trữ và học offline
Định dạng tài liệu cũng là yếu tố cần cân nhắc. Nhiều người lựa chọn giáo trình tự học AI PDF vì dễ lưu trữ, học offline và thuận tiện cho việc ghi chú hoặc in ra học dần. Đây là lựa chọn đặc biệt phù hợp với người đi làm, không có quá nhiều thời gian học liên tục.
5. Nguồn uy tín, được cộng đồng đánh giá cao
Nguồn tài liệu cần đảm bảo uy tín. Các tài liệu về AI được biên soạn bởi trường đại học, tổ chức công nghệ lớn hoặc chuyên gia có kinh nghiệm thực tế thường có nội dung chuẩn xác, cập nhật và đáng tin cậy hơn.
Tổng hợp giáo trình, tài liệu AI chi tiết nhất, có PDF
Trong phần này, VTI Academy sẽ tổng hợp danh sách giáo trình AI theo từng cấp độ, phù hợp cho cả người mới bắt đầu và người học nâng cao.
1. Giáo trình AI cơ bản dành cho người mới bắt đầu
-
Machine Learning – Vũ Hữu Tiệp
Machine Learning của Vũ Hữu Tiệp là một trong những cuốn sách tiếng Việt hiếm hoi tập trung vào lĩnh vực học máy (Machine Learning) từ căn bản đến ứng dụng thực tiễn. Cuốn sách được xuất bản khoảng năm 2020, với mục tiêu cung cấp kiến thức nền tảng và cách tiếp cận thực hành cho người đọc Việt Nam muốn học về AI và học máy.
Tác giả Vũ Hữu Tiệp là một chuyên gia trong lĩnh vực học máy và thị giác máy tính, với kinh nghiệm học tập và làm việc tại nước ngoài. Cuốn sách được xem là nỗ lực đáng kể giúp giảm rào cản ngôn ngữ cho những ai không thành thạo tiếng Anh – vốn là ngôn ngữ chính của hầu hết tài liệu kỹ thuật về AI.
Đặc điểm nổi bật
- Trình bày logic từ cơ bản tới nâng cao: Sách bắt đầu với các khái niệm nền tảng như Machine Learning là gì rồi dần đi sâu vào các thuật toán cổ điển (hồi quy tuyến tính, phân loại, clustering) trước khi giới thiệu các mô hình phức tạp hơn như Neural Networks hay deep learning. Cách xây dựng nội dung theo từng bước giúp người học dễ theo dõi và hệ thống hoá kiến thức.
- Tập trung vào hiểu bản chất thuật toán: Một điểm mạnh đáng giá của cuốn sách là hướng dẫn người đọc hiểu bản chất thuật toán chứ không chỉ dừng ở việc sử dụng thư viện. Sách khuyến khích người học tự viết lại các thuật toán từ đầu để thực sự nắm bắt cách chúng hoạt động – một kỹ năng quan trọng để phát triển tư duy giải quyết bài toán dữ liệu.
- Viết bằng tiếng Việt rõ ràng: Trong bối cảnh tài liệu tiếng Việt về Machine Learning còn rất hạn chế, cuốn sách này là nguồn tài nguyên quý, giúp người học tiếp cận lĩnh vực bằng ngôn ngữ quen thuộc, giảm rào cản ngôn ngữ.
Hạn chế
- Độ sâu kỹ thuật còn hạn chế với người nâng cao: Mặc dù thuận tiện cho người mới, sách có thể chưa đủ sâu để đáp ứng nhu cầu của người đã có kinh nghiệm và muốn nghiên cứu chuyên sâu về các mô hình học máy hiện đại hoặc các kỹ thuật tối ưu hoá phức tạp hơn. Điều này dẫn đến nhu cầu phải bổ sung thêm tài liệu tiếng Anh chuyên ngành sau khi đã nắm được nền tảng.
- Chưa cập nhật các chủ đề mới nhất: Lĩnh vực học máy và học sâu phát triển rất nhanh, và sách có thể thiếu các chủ đề mới như transformer, large-scale deep learning, hoặc các kỹ thuật tiên tiến trong NLP và học không giám sát. Vì vậy, cần kết hợp đọc thêm nguồn tài liệu cập nhật khác.
Đối tượng phù hợp
- Người mới bắt đầu học Machine Learning
- Sinh viên công nghệ thông tin / khoa học dữ liệu
- Developer muốn chuyển sang AI / Data Science
- Người cần tài liệu tiếng Việt chất lượng
Link tải sách TẠI ĐÂY
-
CheatSheet LLM – CheatSheet
Large Language Model (LLM) Cheat Sheet là tài liệu tổng hợp ngắn gọn các kiến thức cốt lõi liên quan đến mô hình ngôn ngữ lớn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Tài liệu được xây dựng với mục tiêu giúp người học nhanh chóng nắm được bức tranh tổng thể về LLM, từ khái niệm nền tảng, cách hoạt động cho đến các kiến trúc và công cụ phổ biến hiện nay. Với định dạng một trang, LLM Cheat Sheet đóng vai trò như một tài liệu tham khảo nhanh, phù hợp cho cả học tập và làm việc thực tế.
Đặc điểm nổi bật
Điểm nổi bật nhất của LLM Cheat Sheet nằm ở nội dung cô đọng, tập trung đúng trọng tâm. Tài liệu bao quát các chủ đề quan trọng như language modeling, preprocessing, tokenization, word embedding, kiến trúc Transformer và GPT, cùng các bước huấn luyện và fine-tuning mô hình. Các khái niệm được trình bày ngắn gọn, rõ ràng, giúp người đọc dễ ghi nhớ và tra cứu nhanh.
Bên cạnh đó, tài liệu còn đề cập đến các tác vụ NLP phổ biến như tạo văn bản, dịch máy, phân tích cảm xúc và giới thiệu những công cụ, thư viện quen thuộc như TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers hay GPT. Nhờ vậy, người học không chỉ hiểu lý thuyết mà còn hình dung được cách LLM được ứng dụng trong thực tế.
Về hình thức, LLM Cheat Sheet có bố cục trực quan, dễ theo dõi, phù hợp để in ra, lưu offline hoặc mở nhanh khi cần ôn tập kiến thức.
Hạn chế
Do được thiết kế dưới dạng cheat sheet, tài liệu không đi sâu vào chi tiết kỹ thuật, không có nhiều ví dụ minh họa hay hướng dẫn triển khai cụ thể. Với những người đã có nền tảng vững hoặc đang xây dựng mô hình LLM thực tế, nội dung có thể chưa đủ sâu để áp dụng trực tiếp. Ngoài ra, tài liệu mang tính tổng quan nên chưa đề cập nhiều đến các xu hướng mới như AI Agent, multimodal LLM hay các vấn đề đạo đức và pháp lý liên quan đến AI.
Đối tượng phù hợp
LLM Cheat Sheet đặc biệt phù hợp với:
- Người mới bắt đầu học NLP và AI, cần tài liệu tổng quan dễ hiểu
- Sinh viên ngành công nghệ thông tin, khoa học dữ liệu
- Người tự học AI muốn hệ thống hóa kiến thức nền tảng
- Lập trình viên, kỹ sư NLP cần tài liệu tra cứu nhanh trong quá trình làm việc
- Giảng viên sử dụng làm tài liệu giới thiệu hoặc hỗ trợ giảng dạy
Link tải sách TẠI ĐÂY
-
Machine Learning Yearning – Prof. Andrew Ng
Đây là tài liệu kinh điển được phát triển dựa trên khóa học Machine Learning của Andrew Ng – một trong những giáo sư nổi tiếng nhất trong lĩnh vực AI. Giáo trình phù hợp cho bạn khi đã có nền tảng toán và lập trình cơ bản.
Nội dung của sách đi sâu vào các thuật toán Machine Learning: Linear Regression, Logistic Regression, Neural Networks, SVM, Clustering, PCA,… và cách tối ưu hóa chúng. Các chương đều giải thích rõ công thức, cách tối ưu và lý do tại sao thuật toán hoạt động như vậy.
Ưu điểm lớn là cách trình bày rất logic, dễ theo dõi, và có nhiều bài tập thực tế để bạn tự giải. Tuy nhiên, đây không phải là tài liệu hoàn toàn phù hợp cho người mới bắt đầu, vì cần hiểu thuật toán ở mức toán học cơ bản. Những người muốn học Machine Learning bài bản, đặc biệt nếu hướng đến vai trò ML Engineer hoặc Data Scientist thì đây là cuốn sách bạn nên tham khảo.
Link tải sách TẠI ĐÂY
2. Nguồn học AI nâng cao
-
Full Stack LLM Bootcamp
Full Stack LLM Bootcamp là chương trình đào tạo chuyên sâu do Full Stack Deep Learning (FSDL) tổ chức, tập trung vào việc xây dựng ứng dụng thực tế dựa trên Large Language Models (LLMs). Khác với các khóa học AI truyền thống nặng về lý thuyết hay huấn luyện mô hình từ đầu, bootcamp này hướng tới cách tận dụng LLM đã được huấn luyện sẵn để nhanh chóng tạo ra sản phẩm có thể triển khai cho người dùng.
Chương trình bao quát toàn bộ quy trình full stack của một ứng dụng LLM, từ prompt engineering, LLMOps, thiết kế UX cho giao diện ngôn ngữ, đến triển khai và mở rộng trong môi trường production. Nội dung được xây dựng dựa trên các nghiên cứu mới nhất và kinh nghiệm triển khai thực tế từ đội ngũ giảng viên là các tiến sĩ UC Berkeley và cựu thành viên OpenAI.
Ưu điểm nổi bật
Tính thực tiễn rất cao: Bootcamp tập trung vào “làm được việc”, không sa đà vào toán học hay huấn luyện mô hình phức tạp. Người học được tiếp cận cách xây dựng MVP LLM trong thời gian ngắn, phù hợp với nhu cầu startup và doanh nghiệp hiện nay.
Tiếp cận tư duy full stack LLM hiện đại: Khóa học không chỉ dạy cách gọi API hay viết prompt, mà còn đề cập đến các khía cạnh quan trọng như:
- LLMOps (triển khai, giám sát, cải tiến mô hình trong production)
- UX cho ứng dụng ngôn ngữ
- Augmented / Retrieval-based LLMs (Đây là những chủ đề mà nhiều khóa học AI khác còn bỏ ngỏ.)
Giảng viên uy tín, nội dung cập nhật: Đội ngũ giảng viên có nền tảng nghiên cứu vững chắc và kinh nghiệm triển khai sản phẩm AI thực tế. Nội dung phản ánh đúng xu hướng mới nhất của hệ sinh thái LLM, giúp người học “bắt nhịp” nhanh với ngành.
Tài liệu miễn phí, dễ tiếp cận: Toàn bộ bài giảng được phát hành miễn phí dưới dạng video và tài liệu, giúp người học chủ động về thời gian và tốc độ học.
Hạn chế
Không phù hợp cho người hoàn toàn mới lập trình: Bootcamp yêu cầu người học có sẵn nền tảng Python và tư duy kỹ thuật cơ bản. Nếu chưa từng lập trình hoặc chưa quen với backend/frontend, người học có thể gặp khó khăn.
Ít đi sâu vào lý thuyết ML cốt lõi: Khóa học không tập trung giải thích chi tiết các thuật toán machine learning hay kiến trúc mô hình từ gốc. Với những ai muốn hiểu sâu về mặt học thuật (toán, tối ưu, huấn luyện mô hình), tài liệu này có thể chưa đáp ứng đủ.
Thiếu bài tập hướng dẫn chi tiết cho người tự học: Do được thiết kế như một bootcamp trực tiếp, phần thực hành tự học có thể chưa đủ cầm tay chỉ việc với những người thích học theo lộ trình bài tập cụ thể.
Nội dung giảng dạy chưa có dịch tiếng Việt: Toàn bộ video, slide và tài liệu của Full Stack LLM Bootcamp đều sử dụng tiếng Anh chuyên ngành. Điều này có thể gây khó khăn cho người học chưa quen với thuật ngữ AI/ML tiếng Anh hoặc có khả năng nghe – đọc tiếng Anh ở mức trung bình.
Đối tượng phù hợp
- Lập trình viên, kỹ sư phần mềm muốn xây dựng ứng dụng AI/LLM nhanh chóng
- ML Engineer / Data Scientist muốn chuyển sang hướng phát triển sản phẩm LLM thực tế
- Startup founder, Product Manager kỹ thuật cần hiểu cách triển khai LLM cho sản phẩm
- Người đã có nền tảng AI/IT và muốn cập nhật xu hướng LLM hiện đại
Link xem tài liệu TẠI ĐÂY
-
LangChain: Chat with Your Data
LangChain: Chat With Your Data là khóa học ngắn nhưng cô đọng, được giảng dạy trực tiếp bởi Harrison Chase – nhà sáng lập và CEO của LangChain. Khóa học tập trung vào cách xây dựng các ứng dụng LLM thực tế, đặc biệt là chatbot và hệ thống hỏi – đáp dựa trên dữ liệu riêng thông qua kiến trúc Retrieval Augmented Generation (RAG).
Thay vì đi sâu vào lý thuyết phức tạp, khóa học hướng người học tiếp cận LangChain theo góc nhìn thực hành/ứng dụng, giúp nhanh chóng triển khai các sản phẩm LLM có khả năng thực hành với tài liệu nội bộ, PDF, website hay cơ sở dữ liệu.
Ưu điểm nổi bật
Học trực tiếp từ người tạo ra LangChain: Việc được học từ chính Harrison Chase mang lại giá trị lớn, vì nội dung phản ánh đúng tư duy thiết kế, triết lý kiến trúc và các best practices mới nhất của LangChain – điều mà tài liệu rời rạc trên internet khó truyền tải đầy đủ.
Tập trung vào RAG – ứng dụng cốt lõi của LLM hiện nay: Khóa học đi thẳng vào một trong những use case phổ biến nhất của LLM trong doanh nghiệp, đó là truy xuất dữ liệu và tạo câu trả lời theo ngữ cảnh. Người học hiểu rõ cách kết hợp embeddings, vector store và retrieval để giảm hallucination và tăng độ chính xác.
Nội dung ngắn gọn, thực hành rõ ràng: Với thời lượng chỉ hơn 1 giờ, mỗi bài học đều đi kèm ví dụ code cụ thể, giúp người học có thể áp dụng ngay vào dự án cá nhân hoặc công việc thực tế.
Giới thiệu hệ sinh thái LangChain khá toàn diện: Khóa học giúp người học làm quen với các thành phần quan trọng như document loaders, document splitting, vector stores, embeddings, retrieval và chat memory – tạo nền tảng vững chắc để tiếp tục học sâu hơn.
Hạn chế
Không phù hợp cho người hoàn toàn mới lập trình: Khóa học giả định người học đã quen với Python và có kiến thức cơ bản về lập trình. Người mới hoàn toàn có thể gặp khó khăn khi theo dõi code và các khái niệm liên quan.
Thời lượng ngắn, chưa đi sâu vào các tình huống phức tạp: Do giới hạn thời gian, khóa học chưa đề cập nhiều đến các vấn đề nâng cao như tối ưu chi phí, đánh giá chất lượng RAG, bảo mật dữ liệu hay triển khai ở quy mô lớn.
Nội dung giảng dạy hoàn toàn bằng tiếng Anh: Toàn bộ bài giảng, slide và ví dụ đều sử dụng tiếng Anh và thuật ngữ kỹ thuật. Điều này có thể là rào cản với người học chưa quen đọc – nghe tài liệu AI/ML bằng tiếng Anh.
Phụ thuộc nhiều vào LangChain: Khóa học tập trung hoàn toàn vào LangChain, nên chưa cung cấp góc nhìn so sánh với các framework khác hoặc cách triển khai RAG thuần không dùng LangChain.
Đối tượng phù hợp
- Lập trình viên Python muốn nhanh chóng xây dựng ứng dụng LLM thực tế
- AI Engineer / ML Engineer mới tiếp cận LangChain và RAG
- Startup, Product Engineer cần tạo MVP chatbot hoặc hệ thống hỏi – đáp từ dữ liệu nội bộ
- Người đã hiểu cơ bản về LLM và muốn triển khai nhanh ứng dụng ChatGPT cho dữ liệu riêng
Link xem tài liệu TẠI ĐÂY
-
Generation with LLMs
Generation with LLMs là tài liệu hướng dẫn chính thức của Hugging Face, giúp người dùng hiểu và triển khai text generation với các mô hình ngôn ngữ lớn thông qua thư viện Transformers. Tài liệu tập trung vào API generate () – công cụ cốt lõi để sinh văn bản trong hầu hết các ứng dụng LLM hiện nay như chatbot, viết nội dung, tóm tắt, dịch máy hay code generation.
Không đi theo dạng khóa học truyền thống, tài liệu này đóng vai trò như một reference + practical guide, giúp người đọc vừa hiểu cơ chế sinh văn bản, vừa áp dụng trực tiếp vào code.
Ưu điểm
Tài liệu chính thống, cập nhật liên tục: Đây là documentation do chính Hugging Face xây dựng và duy trì, luôn bám sát các phiên bản mới nhất của Transformers và các mô hình LLM phổ biến.
Giải thích rõ cách LLM sinh văn bản trong thực tế: Tài liệu còn giải thích rõ về decoding strategy là gì, sampling khác greedy ở đâu, khi nào nên dùng beam search giúp người học tránh dùng LLM theo cách mơ hồ.
Ví dụ code chi tiết, có thể chạy ngay: Các ví dụ đều dùng Python, có thể mở trực tiếp trên Google Colab hoặc Studio Lab, rất thuận tiện để thử nghiệm.
Chỉ ra các lỗi phổ biến khi dùng LLM: Phần “Pitfalls” là điểm cộng lớn, giúp người dùng tránh các lỗi rất hay gặp như output bị lặp, sinh văn bản quá ngắn, padding sai làm kết quả bị lỗi
Mở rộng sang hệ sinh thái LLM production: Tài liệu còn dẫn sang các công cụ production-ready như Text Generation Inference, Optimum, rất hữu ích cho người làm sản phẩm thực tế.
Hạn chế
Không dành cho người mới học AI vì sẽ khá ngợp kiến thức nếu đọc từ đầu.
Toàn bộ tài liệu, thuật ngữ và ví dụ đều dùng tiếng Anh chuyên ngành, có thể gây khó khăn cho người chưa quen đọc docs kỹ thuật.
Tài liệu thiên về kỹ thuật, ít bàn về sản phẩm. Tài liệu tập trung vào how to generate, chưa nói nhiều đến: UX chatbot, đánh giá chất lượng output và triển khai end-to-end hệ thống LLM
Đối tượng phù hợp
- Lập trình viên Python đang làm việc với LLM
- AI / ML Engineer dùng Hugging Face Transformers
- Người xây dựng chatbot, text generation, RAG system
- Người muốn hiểu sâu cách generate() hoạt động thực sự
Link xem tài liệu TẠI ĐÂY
3. Các nguồn thực hành ứng dụng AI
-
Build Gemini – Google
Build Gemini là chuỗi tài liệu và workshop thực hành do Google cung cấp, hướng dẫn cách xây dựng ứng dụng AI dựa trên mô hình Gemini thông qua API chính thức. Nội dung sát thực tế sản phẩm, cập nhật nhanh theo hệ sinh thái Google, phù hợp để làm quen với LLM của Google và triển khai thử nghiệm chatbot, AI assistant. Tuy nhiên, tài liệu chủ yếu bằng tiếng Anh và yêu cầu đã có nền tảng lập trình.
Link xem tài liệu TẠI ĐÂY
-
Hands-on LLM – GitHub
Hands-on LLM là tập hợp tài liệu và notebook trên GitHub, hướng dẫn thực hành các khái niệm cốt lõi của LLM thông qua code với tính thực hành cao, có thể clone về chạy ngay, phù hợp cho người thích “vừa đọc vừa code”. Điểm hạn chế là không có lộ trình học rõ ràng, cần tự tìm hiểu thêm.
Link xem tài liệu TẠI ĐÂY
-
Chạy local LLM trên Mac / Windows / Linux – LM Studio
LM Studio là công cụ cho phép chạy các mô hình LLM local trên máy cá nhân mà không cần setup phức tạp. Bạn có thể cài đặt đơn giản, giao diện trực quan, phù hợp để thử nghiệm prompt và model khác nhau. Tuy nhiên, bị giới hạn bởi cấu hình phần cứng cá nhân. Phù hợp với người mới làm quen LLM, muốn test model offline, không cần code nhiều.
Link xem tài liệu TẠI ĐÂY
Lộ trình học hiệu quả với bộ giáo trình AI
Sau khi đã có trong tay danh sách giáo trình AI phù hợp, vấn đề tiếp theo mà nhiều người học gặp phải là nên học tài liệu nào trước, tài liệu nào sau, và học trong bao lâu để không bị quá tải. Một lộ trình học rõ ràng sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian, tránh học lan man và duy trì được động lực trong suốt quá trình tự học AI.
Giai đoạn 1: Xây nền tảng AI & Machine Learning (Beginner)
Mục tiêu:
Hiểu AI là gì, Machine Learning hoạt động ra sao, nắm được tư duy thuật toán và khái niệm cốt lõi.
Tài liệu nên học:
- Machine Learning – Vũ Hữu Tiệp
- Machine Learning Yearning – Andrew Ng (đọc song song hoặc sau)
Cách học hiệu quả:
-
Bắt đầu với sách Machine Learning – Vũ Hữu Tiệp để:
-
Hiểu khái niệm bằng tiếng Việt
-
Nắm được các thuật toán ML cơ bản: hồi quy, phân loại, clustering
-
Hình thành tư duy “hiểu bản chất, không chỉ dùng thư viện”
-
-
Sau khi có nền tảng, đọc Machine Learning Yearning để:
-
Học cách tư duy xây dựng hệ thống ML
-
Hiểu cách debug, cải thiện model trong thực tế
-
Kết quả đạt được sau giai đoạn này:
- Hiểu rõ AI / ML khác gì rule-based
- Có nền tảng để học Deep Learning và LLM
- Không bị mơ hồ về thuật ngữ khi đọc tài liệu nâng cao
Giai đoạn 2: Hiểu tổng quan LLM & NLP hiện đại (Foundation LLM)
Mục tiêu:
Nắm được bức tranh tổng thể về Large Language Models, Transformer, GPT, NLP trước khi đi sâu vào code.
Tài liệu nên học:
- LLM Cheat Sheet
- Generation with LLMs – Hugging Face (đọc chọn lọc)
Cách học hiệu quả
-
Dùng LLM Cheat Sheet để:
- Nắm nhanh các khái niệm: Transformer, tokenization, embeddings, fine-tuning
- Có “bản đồ tư duy” về LLM
-
Đọc Generation with LLMs để:
- Hiểu cách LLM thực sự sinh văn bản
- Phân biệt greedy, sampling, beam search
- Tránh các lỗi phổ biến khi dùng LLM
Kết quả đạt được:
- Hiểu rõ LLM tại sao có model trả lời như vậy.
- Có cái nhìn tổng thể, khái quát trước khi bước vào code & framework
Giai đoạn 3: Làm việc trực tiếp với LLM (Intermediate – Technical)
Mục tiêu:
Biết cách sử dụng, cấu hình và kiểm soát LLM thông qua code, không dùng LLM một cách “mù mờ”.
Tài liệu nên học:
- Generation with LLMs – Hugging Face
- Hands-on LLM – GitHub
Cách học hiệu quả:
-
Học Generation with LLMs để:
- Hiểu generate() thực sự hoạt động thế nào
- Biết khi nào dùng sampling, beam search, temperature
- Tránh các lỗi phổ biến khi sinh văn bản (hallucination, lặp output…)
-
Song song, clone Hands-on LLM repo để:
- Chạy code thật
- Test model thật
- Hình thành thói quen học bằng thực hành
Kết quả đạt được:
- Biết cách dùng LLM đúng và hiệu quả
- Không chỉ dùng API, mà hiểu vì sao output như vậy
- Sẵn sàng xây dựng ứng dụng LLM
Giai đoạn 4: Xây dựng ứng dụng AI & LLM thực tế (Advanced – Application)
Mục tiêu:
Triển khai ứng dụng LLM hoàn chỉnh, từ MVP (để test ý tưởng) đến production (để phục vụ người dùng thật). Đồng thời bến kiến thức thành kỹ năng thông qua thực hành liên tục.
Tài liệu nên học:
- Full Stack LLM Bootcamp
- LangChain: Chat With Your Data – Harrison Chase
- Build Gemini – Google
- LM Studio (chạy local LLM)
Cách học hiệu quả:
-
Bắt đầu với LangChain: Chat With Your Data để:
- Hiểu RAG (Retrieval Augmented Generation)
- Xây chatbot hỏi – đáp từ dữ liệu riêng
-
Tiếp theo học Full Stack LLM Bootcamp để:
- Hiểu toàn bộ pipeline LLM production
- Học tư duy full stack LLM (LLMOps, UX, evaluation)
-
Song song:
- Dùng Build Gemini: Làm quen với LLM của Google và xây trợ lý AI, chatbot đơn giản
- Dùng Hands-on LLM: Thực hành code trực tiếp và hiểu sâu cách triển khai từng thành phần
- Dùng LM Studio: Test model local và hiểu giới hạn phần cứng & inference
Kết quả đạt được:
- Có thể tự build chatbot AI, RAG system
- Hiểu cách triển khai LLM cho sản phẩm thật
- Sẵn sàng làm việc với vai trò như: Kỹ sư trí tuệ nhân tạo (AI Engineer), kỹ sư học máy (ML Engineer), kỹ sư mô hình ngôn ngữ lớn (LLM Engineer), kỹ sư Sản phẩm AI (Product Engineer AI)
Học AI hiệu quả không nằm ở số lượng tài liệu mà ở chất lượng. Việc lựa chọn đúng giáo trình AI và xây dựng lộ trình học phù hợp sẽ giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian, tránh học lan man và mất đi động lực. Với tài liệu và lộ trình trên, bạn hoàn toàn có thể tự học AI từ cơ bản đến nâng cao một cách bài bản.
Đối với doanh nghiệp, giá trị thực sự của AI không nằm ở việc hiểu hay thử nghiệm mà đến từ việc áp dụng đúng chỗ để tạo ra giá trị thực tế với kết quả đo lường được. Nếu đang quan tâm đến các lĩnh vực như:
- Đào tạo AI, Data, Machine Learning, LLM cho đội ngũ nội bộ
- Xây dựng lộ trình AI phù hợp với từng phòng ban (IT, Data, Product, Operations…)
- Ứng dụng AI vào tối ưu quy trình, phân tích dữ liệu, tự động hóa, chatbot nội bộ
Bạn có thể tham khảo các chương trình đào tạo AI & công nghệ thông tin cho doanh nghiệp tại VTI Academy và liên hệ để được tư vấn giải pháp phù hợp với quy mô và mục tiêu phát triển.