Nếu bạn là người mới 100%, chưa biết lập trình, chưa biết công nghệ, câu hỏi đầu tiên luôn là: “Mình nên bắt đầu từ bước nào để không bị ngợp?”
Tin vui là: bạn KHÔNG cần nhảy ngay vào toán cao cấp, mô hình phức tạp hay lập trình nâng cao.
Lộ trình dành cho người mới chỉ cần đi đúng 4 bước cốt lõi dưới đây — và đây cũng là lộ trình mà AI VIETNAM áp dụng để giúp hàng nghìn Newbie học AI thành công.
Bước 1 – Bắt đầu từ tư duy AI: hiểu bản chất trước khi học kỹ thuật
Rất nhiều người bắt đầu sai hướng: học quá nhiều công cụ, nhưng không hiểu AI hoạt động thế nào.
Với người mới, bước đầu tiên là hiểu tư duy của ngành.
Bạn cần học:
AI là gì? Khác gì với Machine Learning & Deep Learning?
AI giải quyết vấn đề như thế nào?
Các ứng dụng AI trong đời sống & doanh nghiệp
GenAI, LLMs, Prompt Engineering cơ bản
👉 Trong chương trình AIO Fundamentals, AI VIETNAM thiết kế nội dung này “dễ – ngắn – dễ hiểu”, giúp Newbie vỡ lòng nhanh, không sợ khó.
Bước 2 – Học kỹ năng nền tảng (chưa cần code)
Trước khi động vào mô hình, bạn cần hiểu dữ liệu — vì dữ liệu là cốt lõi của AI.
Những kỹ năng nền tảng bạn cần:
Tư duy dữ liệu (Data Literacy)
Hiểu kiểu dữ liệu, CSV, Excel, JSON
Làm sạch dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu, phân tích biểu đồ
Tư duy logic và suy luận đơn giản
👉 Trong chương trình AIO, phần này được giảng dạy chậm – dễ – nhiều ví dụ thực tế. Người trái ngành hoàn toàn làm được.
Bước 3 – Học Python theo phương pháp “AI-first” dành cho người không biết lập trình
Bạn không cần học Python từ A–Z như dân kỹ thuật.
Bạn chỉ cần học những phần phục vụ cho AI & Data Science, gồm:
Biến, kiểu dữ liệu, vòng lặp, hàm
Xử lý dữ liệu với Pandas
Tính toán với Numpy
Vẽ biểu đồ với Matplotlib
Đọc/ghi file dữ liệu
AI VIETNAM áp dụng triết lý:
“Học Python để làm AI – không học Python cho lý thuyết.”
Vì vậy bạn chỉ học đúng phần cần thiết để làm dự án ngay, không lan man.
Bước 4 – Bắt đầu học Machine Learning bằng ví dụ cực dễ hiểu
Sau khi có nền tảng, bạn bước vào phần quan trọng nhất: Machine Learning.
Bạn sẽ học:
Phân loại (classification)
Dự đoán (regression)
Phân cụm (clustering)
Train – Test – Evaluate
Overfitting – Underfitting
Tiền xử lý dữ liệu (preprocessing)
Tất cả được minh họa bằng ví dụ đời thường:
Dự đoán giá nhà
Dự đoán doanh thu
Phân loại hình ảnh đơn giản
Phân nhóm khách hàng
Dự đoán điểm rủi ro
AI VIETNAM áp dụng phương pháp “dễ hóa kỹ thuật”:
Ít toán – nhiều ví dụ – nhiều minh họa → giúp người mới hiểu nhanh chỉ trong vài giờ.
Bước 5 – Làm dự án thực tế để hiểu sâu và chuẩn bị tuyển dụng
Bạn học AI không phải để “biết”, mà để làm được.
Giai đoạn cuối là thực hành dự án thực chiến:
Các loại dự án bạn sẽ làm:
Dự án Machine Learning thực tế
Dự án xử lý ảnh hoặc xử lý ngôn ngữ
Ứng dụng GenAI & LLMs vào business
Fine-tune mô hình nhỏ
Viết báo cáo chuẩn doanh nghiệp
Khi học tại AI VIETNAM, bạn được:
Mentor hỗ trợ từng bước
Sửa code – sửa mô hình – sửa báo cáo
Hướng dẫn viết CV ngành AI/Data
Mock interview & phỏng vấn kỹ thuật
Cơ hội tham gia hệ sinh thái tuyển dụng AIO 2026
Lời khuyên quan trọng dành cho người mới học AI
Đừng học quá nhiều thứ cùng lúc
Đừng bắt đầu bằng toán cao cấp
Đừng học lập trình “truyền thống”, hãy học theo hướng AI-first
Học theo đúng lộ trình Newbie
Làm nhiều dự án nhỏ thay vì học lý thuyết dài
Tìm mentor hoặc cộng đồng hỗ trợ
Gợi ý lộ trình học AI từ con số 0 tại AI VIETNAM
Đây là lộ trình được AI VIETNAM tối ưu cho người chưa biết gì:
AI & Dữ liệu cho người mới bắt đầu
Python & Data Analysis (hướng ứng dụng)
Machine Learning & ứng dụng thực tế
Deep Learning & GenAI
Portfolio + Dự án doanh nghiệp
Tuyển dụng & phỏng vấn thực chiến
Lộ trình này phù hợp cho:
Người trái ngành (kế toán, ngân hàng, marketing, giáo viên…)
