Lộ trình Kỹ thuật Nhắc lệnh & AI

Giai đoạn	Chủ đề chính	Nội dung & Hoạt động học tập	Mục tiêu & Sản phẩm
1. Nền tảng	Toán học & Lập trình cho AI	Ôn tập các khái niệm cốt lõi: Đại số tuyến tính, Giải tích, Xác suất & Thống kê. Học Lập trình Python: Cú pháp cơ bản, cấu trúc dữ liệu, và các thư viện chính (NumPy, Pandas). Hiểu các khái niệm cơ bản về Khoa học dữ liệu và quy trình làm việc.	Thiết lập môi trường phát triển Python cho AI. Viết các kịch bản để xử lý và phân tích dữ liệu cơ bản.
2. Học máy Căn bản	Các thuật toán & Mô hình Cốt lõi	Tìm hiểu về Học có giám sát (Hồi quy, Phân loại) và Học không giám sát (Phân cụm). Thực hành với các thư viện như Scikit-Learn để xây dựng các mô hình dự đoán. Hiểu về các kỹ thuật đánh giá mô hình và kỹ thuật lựa chọn đặc trưng.	Xây dựng và đánh giá các mô hình học máy đơn giản. Giải quyết các bài toán dự đoán cơ bản.
3. Giới thiệu về LLMs & Kỹ thuật Prompt	Hiểu và Tương tác với LLMs	Tìm hiểu về các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs), kiến trúc Transformer, và cơ chế chú ý. Các khái niệm cơ bản về Kỹ thuật Prompt: Zero-shot, One-shot, và Few-shot prompting. Thực hành viết các câu lệnh (prompt) rõ ràng và hiệu quả cho các nhiệm vụ khác nhau. Khám phá các mô hình như GPT, Claude và các nền tảng tương tác.	Tạo ra các kết quả mong muốn từ LLMs thông qua các câu lệnh cơ bản. Hiểu được khả năng và giới hạn của các mô hình hiện tại.
4. Kỹ thuật Prompt Nâng cao	Các Kỹ thuật Tinh vi	Chuỗi suy nghĩ (Chain-of-Thought) để giải quyết các bài toán phức tạp. Kỹ thuật Prompt theo vai trò (Role-playing) và định dạng đầu ra. Tự nhất quán (Self-consistency) để cải thiện độ tin cậy của câu trả lời. Tìm hiểu về Retrieval-Augmented Generation (RAG) để cung cấp kiến thức bên ngoài cho LLMs.	Thiết kế các câu lệnh phức tạp để giải quyết các vấn đề đa bước. Nâng cao đáng kể chất lượng và độ chính xác của các phản hồi từ AI.
5. AI Tạo sinh & Ứng dụng	Xây dựng với AI	Giới thiệu về AI Tạo sinh (Generative AI) ngoài văn bản: tạo hình ảnh, mã nguồn, âm nhạc. Sử dụng các API của LLM (ví dụ: OpenAI API) để tích hợp vào các ứng dụng. Xây dựng các ứng dụng đơn giản sử dụng LLMs làm nòng cốt. Tìm hiểu về đạo đức AI, các thành kiến và các biện pháp giảm thiểu.	Phát triển các ứng dụng dựa trên AI có khả năng tương tác. Áp dụng các nguyên tắc đạo đức trong các dự án AI.
6. Tối ưu hóa & Triển khai	Từ Thử nghiệm đến Sản xuất	Các kỹ thuật để đánh giá và kiểm thử các câu lệnh một cách có hệ thống. Tinh chỉnh (Fine-tuning) các mô hình nhỏ hơn cho các nhiệm vụ cụ thể. Hiểu về MLOps và các phương pháp tốt nhất để triển khai các hệ thống dựa trên LLM. Tối ưu hóa chi phí và độ trễ khi sử dụng các API.	Tạo ra một bộ các câu lệnh hiệu quả và đã được kiểm thử. Hiểu được vòng đời của một ứng dụng AI tạo sinh.
7. Dự án Cuối khóa	Xây dựng Ứng dụng AI Toàn diện	Áp dụng tất cả các khái niệm đã học vào một dự án thực tế. Ý tưởng: Xây dựng chatbot chuyên ngành, công cụ tóm tắt tài liệu, trình tạo nội dung sáng tạo. Tài liệu hóa quy trình thiết kế và đánh giá câu lệnh của bạn.	Hoàn thành một ứng dụng AI tạo sinh để củng cố kiến thức. Sẵn sàng cho các chủ đề nâng cao và các vai trò công việc trong lĩnh vực AI.

Tư duy Cốt lõi để Thành công

1. Trở thành Nhà thám hiểm (Thử nghiệm Lặp đi lặp lại)

Kỹ thuật prompt thiên về nghệ thuật hơn là khoa học. Đừng mong đợi kết quả hoàn hảo ngay lần đầu tiên. Hãy thử nghiệm với từ ngữ, cấu trúc và bối cảnh. Kết quả tốt nhất đến từ sự lặp lại.

2. Tư duy Phản biện, không phải Phép thuật

AI là một công cụ mạnh mẽ, không phải là một nhà tiên tri thần kỳ. Luôn đặt câu hỏi về kết quả của nó. Hãy nhận thức về các thiên vị tiềm ẩn, sự không chính xác ("ảo giác") và những hạn chế về kiến thức của nó.

3. Bối cảnh là Vua

Chất lượng đầu ra tỷ lệ thuận với chất lượng đầu vào của bạn. Cung cấp bối cảnh rõ ràng, cụ thể và đầy đủ để hướng dẫn AI đạt được kết quả mong muốn.

4. Luôn Tò mò và Thích ứng

Lĩnh vực AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Những gì hiệu quả hôm nay có thể trở nên lỗi thời vào ngày mai. Hãy rèn luyện thói quen học hỏi liên tục để luôn đi đầu.