Jul 05, 2025

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

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

Mục đích chính của phân tích dữ liệu là gì? Ứng dụng thực tế trong công việc

Mục đích chính của phân tích dữ liệu là gì và làm thế nào để ứng dụng trong công việc là những câu hỏi thường gặp. BAC sẽ giúp bạn tổng hợp những kiến thức nền tảng thông qua các ví dụ thực tế, gần gũi.
Bài tập phân tích dữ liệu trong kinh doanh cho người mới bắt đầu có đáp án

Bạn muốn tìm bài tập phân tích dữ liệu trong kinh doanh cho người mới bắt đầu có đáp án? Bạn là người mới và chưa biết phải bắt đầu từ đâu? Hãy để BAC giúp bạn thông qua hướng dẫn chi tiết ở đây.
Dữ liệu thứ cấp là gì? phương pháp phân tích dữ liệu thứ cấp là gì?

Nếu bạn đang tìm hiểu về phân tích dữ liệu và gặp khái niệm dữ liệu thứ cấp thì đây là bài viết dành cho bạn. BAC sẽ giúp bạn tìm hiểu tất cả thông tin như định nghĩa, đặc điểm, ưu và nhược điểm cũng như những phương pháp phân tích.
Business Analyst thời đại AI: Cơ hội, thách thức và kỹ năng cần có để không bị thay thế

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi ngành phát triển phần mềm, ảnh hưởng đến vai trò của Business Analyst (BA). Hãy phân tích BA cần làm gì để thích nghi ở thời đại mới

Bình luận

Lê Anh Tuấn

Chuyên viên HO - Kỹ thuật Ngân hàng số Eximbank

Tôi là nhân sự thuộc Trung tâm Phát triển CNTT – Khối Ngân hàng số, hiện đang đảm nhiệm vai trò kiểm thử phần mềm (tester). Việc tham gia khóa học Business Analyst đã mang lại cho tôi góc nhìn toàn diện và rõ ràng hơn về vai trò của BA trong lĩnh vực ngân hàng.

Khóa học Fundamental Business Analysis tại BAC không chỉ giúp tôi hiểu đúng bản chất công việc BA mà còn hỗ trợ phát triển tư duy nghiệp vụ – từ tiếp cận giải pháp kỹ thuật sang tập trung vào nhu cầu người dùng. Phương pháp giảng dạy kết hợp lý thuyết và thực hành thực tiễn, cùng các hoạt động mô phỏng, thảo luận nhóm đã giúp tôi nâng cao kỹ năng giao tiếp, phân tích và trình bày yêu cầu – những năng lực thiết yếu để phối hợp hiệu quả giữa các bên trong dự án công nghệ.

Xem chi tiết +
Huỳnh Cao Cường

Nhân viên HO - Kỹ thuật Ngân hàng số Eximbank

Tôi hiện đang công tác tại Trung tâm Phát triển CNTT – Khối CNTT, với vai trò là nhân sự chức năng phụ trách mảng Ngân hàng số, chuyên sâu về kiểm thử phần mềm (Tester). Trước khi tham gia khóa học Fundamental Business Analysis do BAC tổ chức, tôi từng hình dung BA chỉ đơn thuần là cầu nối giữa bộ phận kỹ thuật và nghiệp vụ.

Tuy nhiên, quá trình học đã giúp tôi nhận thức rõ hơn về bản chất và tầm quan trọng của vị trí này. BA không chỉ kết nối các bên liên quan, mà còn giữ vai trò định hình yêu cầu, đảm bảo giải pháp được thiết kế đúng mục tiêu và sát với nhu cầu thực tế. Khóa học đã trang bị cho tôi tư duy phân tích bài bản, khả năng diễn đạt yêu cầu rõ ràng, và kỹ năng phối hợp hiệu quả trong môi trường dự án đa chiều.

Với nền tảng công nghệ thông tin sẵn có, khóa học là bước chuyển hướng quan trọng giúp tôi phát triển tư duy nghiệp vụ vững chắc và sẵn sàng theo đuổi lộ trình nghề nghiệp chuyên sâu trong lĩnh vực Business Analysis tại Eximbank.

Xem chi tiết +
Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +

Professional Transfer Services in Batumi

Luxury Georgian Transfer Services – Tbilisi & Batumi

Airport Transfers in Georgia

Mục đích chính của phân tích dữ liệu là gì? Ứng dụng thực tế trong công việc

Bài tập phân tích dữ liệu trong kinh doanh cho người mới bắt đầu có đáp án

Dữ liệu thứ cấp là gì? phương pháp phân tích dữ liệu thứ cấp là gì?

Business Analyst thời đại AI: Cơ hội, thách thức và kỹ năng cần có để không bị thay thế

CÔNG TY CỔ PHẦN ĐÀO TẠO VÀ TƯ VẤN BAC