ĐỪNG HỌC CÁCH DÙNG AI
HÃY HỌC CÁCH LÀM CHỦ AI
Khi AI làm được tất cả mọi thứ — người duy nhất không bị thay thế là người biết điều khiển AI. Đừng dùng AI với hàng đống token nhưng không giải quyết được 1 bug.
✅ Khóa học AI Coding dạy bạn điều đó – 15 buổi thực chiến.
✅ Sinh viên IT: Cơ hội trở thành TTS AI Coding Assistant
Học AI nhiều — nhưng vẫn chưa cảm thấy làm chủ được
Bạn có đang trong tình trạng này không?
Em đã dùng ChatGPT, Copilot, Gemini rồi. Nhưng khi vào dự án thật — AI vẫn ra kết quả không nhất quán, phải fixbug nhiều.
Học xong mấy khóa AI online rồi nhưng toàn lý thuyết. Interviewer hỏi về Context Engineering — tôi không biết phải tạo context cho dự án như thế nào mới chuẩn.
Senior cùng team dùng AI xong task trong 45 phút. Tôi mất 4 tiếng làm việc tương tự. Không phải anh ấy thông minh hơn — mà anh ấy biết điều gì đó tôi không biết.
Vấn đề không phải bạn chưa biết dùng AI. Vấn đề là bạn chưa biết cách điều khiển AI có hệ thống — và khoảng cách đó đang ngày càng rộng ra.
KHOÁ HỌC NÀY DÀNH CHO AI?
Khóa này dành cho bạn nếu:
- ✅ Bạn đã biết lập trình cơ bản (bất kỳ ngôn ngữ nào)
- ✅ Bạn đang dùng AI hàng ngày nhưng cảm thấy output vẫn thiếu kiểm soát
- ✅ Bạn muốn hiểu tại sao AI làm sai — không chỉ biết cách sửa
- ✅ Bạn muốn xây dựng workflow AI có hệ thống, không phải mỗi lần lại prompt từ đầu, tốn nhiều token nhưng không giải quyết được bug
- ✅ Bạn sẵn sàng học theo kiểu thực hành: thử → sai → hiểu → làm lại
từ hiểu AI đến làm chủ AI
Không phải “học thêm công cụ”. Đây là hệ thống tư duy và kỹ năng làm AI chạy đúng theo ý bạn muốn.
LLM Fundamentals
Hiểu AI từ bên trong — không phải chỉ biết gõ lệnh. Tại sao LLM hallucinate? Tại sao cùng 1 prompt cho kết quả khác nhau? Bạn cần biết điều này để điều khiển AI có chủ đích.
Prompt & Context Engineering
Không phải “cách viết prompt hay”. Đây là cách xây dựng context đầy đủ để AI ra kết quả nhất quán 80–90% ngay từ lần đầu — áp dụng trực tiếp vào workflow thật.
Vibe Coding & SDD
Spec-Driven Development — cách để AI viết code đúng spec từ đầu, không phải sửa loop mãi. Bạn đặc tả → AI xây dựng → bạn review và ship. Năng suất tăng gấp 2–3 lần.
AI Guardrails & Dự án
Làm AI chạy đúng trong production — không hallucinate, không phá dữ liệu, kiểm soát được output. Kết thúc bằng 1 dự án thực tế bỏ vào portfolio.
TẢI NỘI DUNG KHÓA AI CODING
TÂM HUYẾT ĐÚC KẾT TỪ QUÁ TRÌNH SỬ DỤNG AI
CHUYÊN GIA AI NGƯỜI NHẬT BẢN – ÔNG TOMOKI TAKAOKA
01
ĐỊNH HƯỚNG
-
Trong bối cảnh các quy tắc công việc đang bị thay đổi với tốc độ chưa từng có, khả năng những kỹ năng còn phù hợp cho đến ngày hôm qua trở nên lỗi thời vào ngày mai là điều hoàn toàn thực tế. Tuy nhiên, có một điều chắc chắn: sự xuất hiện của AI không khiến kỹ thuật trở nên khó hơn, mà ngược lại, nó làm nổi bật phần cốt lõi. Khi được giải phóng khỏi những công việc triển khai mang tính lặp lại, chúng ta có thể đối diện trực tiếp với những câu hỏi như “Tạo ra cái gì”, “Vì sao tạo ra”, và “Tạo ra cho ai”.
02
TRĂN TRỞ
- Khóa học này không đơn thuần là chạy theo các công cụ đang thịnh hành. Mục tiêu là giúp người học hiểu một cách ngắn gọn về bản chất của LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) – yếu tố cốt lõi của các AI agent, đồng thời thông qua việc tiếp cận các dịch vụ thực tế để có thể thực sự “hiểu ra vấn đề”. Bên cạnh đó, khóa học cũng hướng tới việc giúp người học xây dựng góc nhìn có thể dự đoán sự thay đổi trong cả ngắn hạn và dài hạn, từ đó tự mình đưa ra định hướng về con người mà mình muốn trở thành.
03
Ý NGHĨA
-
Sự xuất hiện của các AI agent đang dần làm thay đổi nền tảng của hầu hết các ngành nghề, không chỉ riêng kỹ sư mà gần như tất cả các lĩnh vực ngoại trừ những công việc mang tính vật lý. Cũng đã có nhiều báo cáo đề cập đến xu hướng này. Đứng tại thời điểm chuyển mình đầy biến động đó, với tư cách là sinh viên hoặc người vừa làm vừa học, có lẽ bạn đã từng ít nhiều cảm thấy bất an. Tôi cũng không phải là ngoại lệ.
Khi thiết kế khóa học này, tôi đã đặt một câu hỏi làm trục xuyên suốt: “Trong thời đại mà AI có thể viết code, việc hướng tới trở thành một kỹ sư mang ý nghĩa như thế nào?”
NHÀ PHÁT TRIỂN TÀI NĂNG NGƯỜI NHẬT BẢN
Xây dựng và phát triển khóa học bởi Giám đốc GLD-LAB. – CEO của xR&D TECHNOLOGIES
KỸ NĂNG ĐẠT ĐƯỢC SAU KHÓA HỌC
01
Nhóm hiểu biết & tư duy
-
Năng lực hiểu cơ chế của LLM ở mức khái niệm và có thể diễn giải bằng chính ngôn từ của bản thân về điểm mạnh, điểm hạn chế của AI
-
Góc nhìn có thể dự đoán sự thay đổi công nghệ trong ngắn hạn và dài hạn, đồng thời liên hệ với định hướng nghề nghiệp của bản thân
-
Thói quen tư duy phản biện, có khả năng đặt câu hỏi về bối cảnh và cơ sở của các kết quả do AI tạo ra
02
Nhóm thực hành & công cụ
-
Năng lực phán đoán để sử dụng Claude, ChatGPT, Gemini một cách phù hợp với mục đích
-
Thói quen tích lũy, tổ chức và vận dụng tri thức thông qua Obsidian
-
Hiểu và có khả năng thao tác cơ bản với các CLI dạng agent như Claude Code
03
Nhóm thiết kế & vận hành
-
Năng lực diễn đạt ý định thành đặc tả và truyền đạt cho AI dưới dạng có thể thực thi
-
Tư duy kiểm soát hành vi của AI thông qua các file quy tắc như CLAUDE.md
-
Thực hành xây dựng vòng lặp phản hồi, chuyển hóa thất bại thành tri thức và tái sử dụng cho cả AI và con người
FAQ – NHỮNG CÂU HỎI THƯỜNG GẶP
Tôi không biết lập trình — có học được không?
Học online hay offline? Lịch học như thế nào?
Khóa học có cam kết gì không?
Sau khóa học có cơ hội gì tại NiX - CodeGym Đà Nẵng không?
