Checklist 30–60–90 Ngày: Bắt Đầu Học GenAI & LLM Mà Không Bị “Tẩu Hỏa Nhập Ma”
Tác giả: AI VIET NAM (học AI cho người mới)
Keywords: học AI cho người mới
Đọc lý thuyết mãi cũng đến lúc cần lăn vào làm.
Checklist 30–60–90 ngày dưới đây dành cho bạn nếu bạn muốn bắt đầu hành trình GenAI & LLM theo cách không rối, không lan man, không “hứng lên thì học, hết hứng thì bỏ”.
30 Ngày Đầu: Đặt Nền & Làm Quen Với “Sống Chung Với LLM”
Mục tiêu tháng đầu
Làm bạn lại với Python & Toán cơ bản
Hiểu ML ở mức nhập môn
Bắt đầu dùng LLM như một trợ lý học tập thật sự
Những việc cần làm
Python & Công cụ
Làm quen với:
VS Code / Jupyter / Google Colab
Các khái niệm nền:
Vòng lặp (for/while)
Hàm (def)
List, dict, tuple
Đọc ghi file
Thực hành mỗi ngày 15–30 phút.
Toán “đủ dùng cho ML”
Ôn lại:
Vector, ma trận, phép nhân matrix
Đạo hàm cơ bản
Khái niệm gradient
Xác suất cơ bản
Dùng LLM hỗ trợ:
“Giải thích gradient descent như cho học sinh cấp 3, thêm ví dụ số.”
Tập dùng LLM như mentor
Hỏi nó giải thích code
Nhờ nó gợi ý bài Python phù hợp trình độ
Cuối tuần: nhờ LLM tóm tắt những gì bạn đã học trong 3–5 ý
Thói quen tháng đầu
1 giờ/ngày cho Python/Toán/ML nhập môn
Ghi nhật ký học (hôm nay học gì – bí chỗ nào – mai làm gì)
30–60 Ngày Tiếp Theo: ML Cơ Bản + “Xài LLM Cho Việc Thật”
Mục tiêu
Nắm được pipeline ML cơ bản
Thực hành ML qua mini-project
Dùng LLM hỗ trợ công việc hiện tại (dù bạn làm ngành nào)
60–90 Ngày: Chạm Deep Learning & Mở Cửa Sang GenAI/LLM
Mục tiêu
Hiểu cách DL hoạt động
Hiểu cơ bản Transformer, LLM, Prompt, RAG
Tự làm vài demo LLM cho công việc
Những việc cần làm
Deep Learning cơ bản
MLP: activation, loss, optimizer
CNN: phân loại ảnh đơn giản
RNN/LSTM: hiểu “nỗi đau” trước thời Transformer
NLP cơ bản
Khái niệm quan trọng:
Token
Embedding
Attention mask
Sequence length & padding
Mini-project:
Phân loại sentiment (positive/negative)
GenAI & LLM – bản đồ tổng quan
Đọc hiểu:
Transformer
Self-attention
Encoder–decoder
BERT vs GPT
Prompt Engineering
RAG
Fine-tuning
Nhờ LLM tóm tắt từng khái niệm để ghi nhớ nhanh.
Mini-demo LLM đầu tiên
Dùng API hoặc công cụ sẵn có để:
Tóm tắt tài liệu nội bộ
Viết lại email/slide/report
Tạo chatbot siêu đơn giản
Trích insight từ file văn bản
Bạn không cần code nhiều — chỉ cần hiểu cách dùng và hiểu mình đang làm gì.
Sau 90 Ngày: Đây Là Lúc Chọn “Chi Nhánh Nghề” Rõ Ràng Hơn
Sau 3 tháng học đều:
Không còn sợ Python
Hiểu ML cơ bản
Nắm cốt lõi Deep Learning
LLM/GenAI không còn là “phép thuật đen”
Bạn sẽ bắt đầu tự đặt câu hỏi:
“Em hợp Data Analyst hay ML/GenAI Engineer?”
“Em nên làm chatbot (RAG) hay làm dự đoán bằng ML?”
“Em nên học tiếp hướng sản phẩm hay hướng kỹ thuật?”
Nếu muốn đi xa hơn 90 ngày (6–12 tháng): đi theo lộ trình chuyên sâu
Bạn có thể:
Học tiếp theo lộ trình 1 năm (như AIO)
ML/DL → CV/NLP/Time-series
GenAI/LLM → RAG → Fine-tuning
MLOps
Capstone project
Tự thiết kế lộ trình
Miễn là bạn vẫn giữ 3 nguyên tắc:
Không bỏ nền tảng
Không bỏ project
Không chỉ “xài ChatGPT cho vui” mà không hiểu bản chất
Nếu bạn đọc tới đây…
Khả năng cao là bạn:
Thực sự nghiêm túc với AI/GenAI
Không muốn chỉ “xài LLM”, mà muốn hiểu – làm – xây
Muốn có lộ trình rõ ràng 6–12 tháng tiếp theo
Điều quan trọng nhất bây giờ không phải bạn đã biết bao nhiêu.
Quan trọng là:
Bạn có dám commit: mỗi ngày dành X giờ cho hành trình này — đều đặn, không drama?
Nếu có, bạn hoàn toàn có thể đi từ Newbie →
Người dùng GenAI thành thạo →
Người làm được project LLM thực tế →
Có portfolio để tự tin apply.
📌 Đây là một phần nội dung thuộc AIO – khóa học AI & Khoa học dữ liệu 1 năm của AI VIET NAM, thiết kế cho Newbie & Non-Tech muốn học AI/GenAI có lộ trình và mentor đồng hành.
