Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm xa vời chỉ dành cho dân công nghệ. Ngày nay, trí tuệ nhân tạo đang hiện diện trong mọi lĩnh vực của cuộc sống khiến nhu cầu học AI cho người mới bắt đầu tăng mạnh.
Tuy nhiên, nhiều người băn khoăn không biết học AI bắt đầu từ đâu, học sao cho hiệu quả, bài viết sẽ giúp bạn lựa chọn hướng tiếp cận phù hợp và gợi ý lộ trình học AI từ A đến Z.
Hai xu hướng học AI phổ biến nhất hiện nay
Học AI nên bắt đầu từ việc xác định rõ mục tiêu học để làm gì. Khi có được mục đích cụ thể, bạn mới có thể xây dựng lộ trình học phù hợp và hiệu quả. Hiện nay, nhu cầu học AI rất đa dạng với nhiều mục đích khác nhau, nhưng nhìn chung có thể chia thành hai xu hướng học AI chính.
Xu hướng 1: Học AI cho người không code / muốn dùng AI nâng cao công việc
Đây là xu hướng phổ biến nhất hiện nay. Người học không nhất thiết trở thành lập trình viên AI, mà tận dụng AI như một công cụ thông minh để:
- Tăng năng suất làm việc
- Tối ưu marketing, bán hàng, chăm sóc khách hàng
- Hỗ trợ viết nội dung, phân tích dữ liệu, thiết kế, lập kế hoạch
- Với nhóm này, học AI trí tuệ nhân tạo tập trung vào:
- Cách AI hoạt động ở mức khái niệm
Cách sử dụng các công cụ AI (ChatGPT, Gemini, Claude, Midjourney,…)
- Prompt engineering (ra lệnh cho AI hiệu quả)
- Ứng dụng AI vào công việc thực tế
Không cần giỏi toán, không cần biết code nhưng vẫn có thể học AI và thực hành, ứng dụng ngay.
Xu hướng 2: Học AI chuyên sâu (làm AI Engineer, Data Scientist, Researcher)
Xu hướng này dành cho người muốn:
- Làm nghề AI lâu dài
- Phát triển mô hình AI
- Làm việc với dữ liệu lớn, machine learning, deep learning
Lộ trình học AI ở hướng này đòi hỏi:
- Nền tảng toán (đại số tuyến tính, xác suất, thống kê)
- Lập trình (Python là bắt buộc)
- Machine Learning, Deep Learning
- Framework như TensorFlow, PyTorch
Đây là hướng học AI từ A đến Z theo nghĩa kỹ thuật, chuyên sâu, phù hợp với sinh viên CNTT, kỹ sư, người chuyển ngành nghiêm túc.
Lộ trình học AI từ A đến Z cho người mới bắt đầu hiệu quả
Để giúp bạn học AI hiệu quả, tối ưu thời gian, VTI Academy sẽ chia lộ trình dựa trên hai xu hướng trên. Bạn chỉ cần chọn một nhánh phù hợp và theo sát. Thời gian học ước tính từ 1 – 3 tháng cho nhánh 1 (nhanh áp dụng) và 6 – 18 tháng cho nhánh 2 (chuyên sâu).
Lộ trình 1: Dành cho người không code / muốn dùng AI nâng cao công việc (No-code / Prompt-focused)
Mục tiêu: Sử dụng AI như công cụ hàng ngày, tự động hóa công việc, tăng năng suất mà không cần lập trình.
Tuần 1: Hiểu cơ bản và làm quen công cụ
- Bạn có thể bắt đầu bằng việc tìm hiểu AI là gì, sự khác biệt giữa các mô hình (ChatGPT, Gemini, Claude). Sau đó đăng ký tài khoản trí tuệ nhân tạo miễn phí và thử nghiệm.
- Một số kênh Youtube và website bạn nên xem để xây dựng nền tảng:
|
Kênh Youtube
|
Matt Wolfe
|
AI Explained
|
|
Fireship (chọn lọc video AI)
|
|
|
Website
|
OpenAI Blog Cập nhật chính thức về ChatGPT, các tính năng mới |
| DeepLearning.AI – AI for Everyone (Andrew Ng) Khóa học miễn phí, giải thích AI cho người không kỹ thuật |
|
| Futurepedia.io Thư viện công cụ AI theo từng mục đích (viết, marketing, phân tích…) |
Tuần 2 – 6: Làm chủ Prompt Engineering
- Học cách viết prompt hiệu quả: rõ ràng, chi tiết, dùng vai trò (role), ví dụ (few-shot), chain-of-thought.
- Thực hành hàng ngày: viết 10 prompt/ngày cho công việc thực tế (soạn email, ý tưởng content, tóm tắt tài liệu).
- Một số kênh và website chia sẻ về cách viết prompt hữu ích.
|
Kênh Youtube chuyên về Prompt
|
AI Advantage
|
All About AI
|
|
Ben AI
|
|
|
Website/Tài nguyên học Prompt
|
LearnPrompting.org Website học prompt miễn phí, có lộ trình rõ ràng |
| PromptHero Thư viện prompt mẫu cho nhiều ngành nghề |
|
| FlowGPT Cộng đồng chia sẻ prompt thực tế, dễ học theo |
Tháng 2 – 3: Áp dụng vào tự động hóa và công cụ no-code
- Học dùng Zapier/Make.com kết nối AI (tự động hóa workflow), Notion AI, Google Sheets + AI add-ons, Canva Magic Studio.
- Xây dựng mini-project: chatbot hỗ trợ khách hàng, tự động tạo báo cáo hàng tuần, phân tích dữ liệu Excel bằng AI.
|
Kênh Youtube chuyên về Prompt
|
Automate All the Things
|
Nate Herk
|
|
Canva
|
|
|
Website/Tài nguyên học Prompt
|
Zapier Blog / Make.com Tutorials Hướng dẫn chi tiết các workflow AI |
Notion AI Help Center
|
|
| AI cho Sheets, Docs, Gmail: Link cài đặt Mini-project gợi ý:
|
Liên tục thực hành hàng ngày
- Tham gia group Facebook “Bình Dân Học AI“
- Reddit r/PromptEngineering và ghi lại các case dùng AI tiết kiệm thời gian.
Lộ trình này giúp bạn học AI nhanh chóng, áp dụng được ngay vào công việc mà không cần biết quá nhiều kiến thức về code.
Lộ trình 2: Dành cho học AI chuyên sâu (AI Engineer / Data Scientist)
Mục tiêu: Xây dựng mô hình AI, làm việc trong công ty công nghệ hoặc nghiên cứu – kỹ thuật chuyên sâu.
Tháng 1 – 2: Nền tảng cơ bản Học Python (Codecademy, freeCodeCamp)
- Làm quen Python phục vụ cho AI
- Hiểu toán nền tảng: đại số tuyến tính, xác suất, thống kê
- Không cần học quá sâu ngay, ưu tiên hiểu để ứng dụng
- Một số kênh YouTube nên xem và website bổ trợ
|
Kênh Youtube chuyên về Prompt
|
freeCodeCamp.org (Python cơ bản cho người mới) |
| 3Blue1Brown (Giải thích trực quan đại số tuyến tính) | |
| StatQuest with Josh Starmer (Thống kê & ML cực dễ hiểu) | |
|
Website/Tài nguyên học Prompt
|
Codecademy (Python cơ bản) |
| Khan Academy (Toán cho AI) | |
| W3Schools (tra cứu Python nhanh) |
Tháng 3 – 5: Machine Learning cơ bản
- Hiểu cách máy học từ dữ liệu
- Nắm các thuật toán cốt lõi: regression, classification, clustering
- Biết cách huấn luyện và đánh giá mô hình
- Các kên Youtube và website hữu ích dùng để tham khảo
|
Kênh Youtube chuyên về Prompt
|
Series Machine Learning của Andrew Ng (Giải thích Machine Learning nền tảng) |
| StatQuest (Phân tích từng thuật toán ML) | |
| Data School (ML thực tế, dễ tiếp cận) | |
|
Website/Tài nguyên học Prompt
|
Scikit-learn Documentation (Thư viện ML phổ biến nhất, học cách triển khai thuật toán thực tế) |
|
https://www.kaggle.com/learnKaggle Learn (ML cơ bản có thực hành) |
|
| Kaggle Datasets (Titanic, House Prices) |
Tháng 6 – 9: Deep Learning và AI hiện đại
- Hiểu và xây dựng neural networks
- Làm việc với CNN, RNN, Transformer
- Tiếp cận LLM và fine-tune mô hình
|
Kênh Youtube chuyên về Prompt
|
DeepLearningAI (Nội dung chính thống, giải thích bài bản về Deep Learning và AI hiện đại)
|
|
Sentdex (Hướng dẫn thực hành Deep Learning với Python, tập trung vào code và dự án)
|
|
|
Yannic Kilcher (Phân tích các nghiên cứu và paper AI mới, phù hợp người muốn hiểu sâu hơn)
|
|
|
Website/Tài nguyên học Prompt
|
PyTorch Documentation (Tài liệu chính thức để xây dựng, huấn luyện và tinh chỉnh mô hình Deep Learning)
|
|
TensorFlow Documentation (Framework phổ biến trong triển khai mô hình AI vào sản phẩm thực tế)
|
|
|
Hugging Face (Docs & Hub) (Làm việc với Transformer, LLM và fine-tuning mô hình có sẵn)
|
Tháng 10+: Dự án thực tế và nâng cao
- Xây dựng portfolio AI cá nhân có dự án thật
- Triển khai mô hình AI thành ứng dụng có thể sử dụng
- Làm quen với MLOps, deployment và vận hành mô hình
- Một số kênh Youtube, tài nguyên hữu ích
|
Kênh Youtube chuyên về Prompt
|
Krish Naik (Định hướng AI Engineer, hướng dẫn xây dựng dự án AI thực tế và chia sẻ kinh nghiệm nghề nghiệp)
|
| AssemblyAI (Ứng dụng AI, LLM, chatbot, speech-to-text trong sản phẩm thực tế) | |
| DataCamp (Thực hành Data Science & AI theo từng kỹ năng cụ thể) | |
|
Website/Tài nguyên học Prompt
|
GitHub (Lưu trữ mã nguồn, quản lý dự án và thể hiện năng lực AI cho nhà tuyển dụng) |
| MLflow (Theo dõi thí nghiệm, quản lý phiên bản mô hình trong quy trình MLOps) | |
|
Google Colab (Chạy thử nghiệm AI nhanh trên cloud, không cần cấu hình máy mạnh)
|
Lộ trình này đảm bảo học AI từ A đến Z vững chắc, phù hợp cho những bạn theo nghề lâu dài.
Giải đáp một số câu hỏi liên quan về việc học AI
Trong hành trình chinh phục trí tuệ nhân tạo, hầu hết người mới bắt đầu đều có nhiều băn khoăn, bối rối. Dưới đây là các câu trả lời rõ ràng, dựa trên kinh nghiệm thực tế từ cộng đồng và các chuyên gia, giúp bạn tự tin hơn khi bước vào lĩnh vực này.
Học AI có cần giỏi toán không?
Để học được AI không nhất thiết phải giỏi toán từ đầu, nhưng toán là nền tảng quan trọng để nâng cao kiến thức về AI chuyên sâu. Đối với xu hướng sử dụng AI cho công việc văn phòng, bạn chỉ cần nắm được một số kiến thức toán cơ bản. Nhưng với lập trình AI, người học cần hiểu rõ đại số tuyến tính và giải tích,…
Người không biết code có học AI được không?
Không biết code vẫn có thể học được AI để ứng dụng trong các công việc văn phòng, đơn giản hàng ngày. Tuy nhiên, nếu muốn theo hướng chuyên sâu về kỹ thuật, học để tạo được nhiều ứng dụng hữu ích với AI, việc học code sẽ mở rộng cơ hội cho bạn.
Học AI ở đâu tốt nhất?
Việc tìm chỗ học AI ở đâu sẽ tuỳ vào mục tiêu của bạn, bạn có thể:
- Học online qua khóa học AI ứng dụng
- Tự học qua tài liệu, cộng đồng
- Học chương trình chuyên sâu nếu muốn làm nghề AI
Lương lập trình viên AI khoảng bao nhiêu?
Theo VietnamWorks và các nguồn 2025 – 2026, lương khởi điểm cho AI Engineer ở Việt Nam khoảng 15 – 30 triệu VND/tháng, tăng lên 50-120 triệu VND với kinh nghiệm 3 – 5 năm. Ở nước ngoài, con số có thể lên 120.000-200.000 USD/năm. Yếu tố quyết định mức thu nhập của lập trình viên AI là kỹ năng, portfolio dự án, vì vây bạn nên tập trung xây dựng chúng để tăng giá trị bản thân.
Như vậy học AI trí tuệ nhân tạo là hành trình thú vị và đầy tiềm năng. Nếu còn bất kỳ thắc mắc nào về lộ trình, tài nguyên học, cách áp dụng AI vào công việc cụ thể, hay thậm chí là xây dựng portfolio, hãy comment bên dưới để VTI Academy giải đáp nhanh chóng cho bạn nhé!