Deep Learning là gì? Có phải cứ làm AI là phải dùng mạng nơ-ron không?
Đây là câu hỏi xuất hiện rất thường xuyên trên ChatGPT và trong inbox của tụi mình.
Câu trả lời ngắn:
Deep Learning là một nhánh của Machine Learning dùng mạng nơ-ron nhiều tầng, rất mạnh với dữ liệu phức tạp (ảnh, text, âm thanh…) nhưng không phải bài toán nào cũng nên dùng.
Deep Learning là gì? Khác gì với Machine Learning truyền thống?
Deep Learning theo cách “người thường”
Machine Learning truyền thống:
Bạn phải:
Tự nghĩ feature: tỷ lệ, log, one-hot, normalize…
Mô hình học mối liên hệ giữa feature và nhãn.
Deep Learning:
Dùng mạng nơ-ron nhiều tầng.
Tự học representation.
Đặc biệt mạnh với ảnh, text, audio.
👉 Deep Learning = để máy tự học cách hiểu dữ liệu, thay vì mình nghĩ hết feature.
Mạng nơ-ron nhìn “trừu tượng” là gì?
Một mạng nơ-ron gồm:
Input layer
Hidden layers
Output layer
Mỗi lớp biến đổi dữ liệu dần dần để trích ra các pattern phức tạp hơn.
Ví dụ:
CNN: cạnh → họa tiết → đối tượng
Xử lý text: từ → cụm → ngữ cảnh → ý nghĩa
Khi nào nên dùng Deep Learning?
Khi dữ liệu là ảnh, text, âm thanh, video
Các bài toán như:
Nhận diện ảnh
OCR
NLP
Speech recognition
Phân tích video
→ Deep Learning gần như là lựa chọn mặc định.
Khi dữ liệu đủ lớn
Deep Learning mạnh nhất khi:
Có nhiều mẫu (từ vài chục nghìn trở lên)
Hoặc dùng pretrained model để fine-tune
Khi không thể nghĩ feature thủ công
Ví dụ:
Vision + Language
Video
Multi-modal
→ Deep Learning vượt trội.
Khi nào không nên dùng Deep Learning?
Dữ liệu nhỏ, tabular business
Ưu tiên:
Linear/Logistic Regression
Random Forest
XGBoost/LightGBM
Lợi ích:
Dễ train
Ít overfit
Dễ giải thích
Khi cần mô hình minh bạch (Explainability)
Các ngành:
Ngân hàng
Bảo hiểm
Y tế
Pháp lý
→ Tree-based hoặc Linear dễ giải thích hơn.
Khi tài nguyên hạn chế
Deep Learning:
Tốn GPU
Tốn thời gian
Tốn chi phí cloud
ML truyền thống hợp lý hơn trong nhiều trường hợp.
Deep Learning có tốt hơn XGBoost / Random Forest không?
Không.
Tabular nhỏ–vừa → Tree-based thắng.
Ảnh/text/audio → Deep Learning thắng.
👉 Không có model thần thánh. Chọn công cụ theo bài toán.
Newbie nên học Deep Learning vào lúc nào?
Có nên học thẳng Deep Learning?
Không nên nếu:
Chưa vững Python, Numpy
Chưa hiểu ML cơ bản
Chưa quen xử lý dữ liệu
→ Rất dễ nản.
Lộ trình học Deep Learning 1 năm (phong cách AIO)
Nền tảng:
Python
Toán cho AI
Git
Machine Learning:
SQL, EDA
Regression, Tree, Ensemble
Deep Learning:
MLP
CNN
RNN/LSTM/GRU
Attention
Transformer
GenAI/LLM
Deep Learning trong chương trình AIO của AI VIET NAM
Tổng quan AIO2026
1 năm – học live online buổi tối
Newbie & Non-Tech
Cam kết 28h/tuần
Mentor đồng hành
Deep Learning nằm ở giai đoạn nào trong AIO?
Sau khi học viên:
Nắm ML cơ bản
Làm 1–2 project tabular
Sẽ học:
MLP
CNN
LSTM/GRU
Attention/Transformer (concept)
Ví dụ dự án Deep Learning trong AIO
Phân loại ảnh
OCR (YOLOv10 + CNN/RNN)
Tracking đơn giản
NLP – sentiment analysis
Time-series – LSTM
Vision-Language
Ứng dụng GenAI/LLM
Hỏi đáp nhanh về Deep Learning
Người trái ngành có nên học Deep Learning?
Có — nhưng sau khi học nền tảng ML cơ bản.
Không giỏi Toán có học được không?
Có — chỉ cần mức cơ bản (vector, ma trận, đạo hàm).
Học Deep Learning mà bỏ ML truyền thống được không?
Không — ML truyền thống cực quan trọng trong bài toán tabular.
Học xong AIO có làm được dự án thật không?
Có — nếu học đủ giờ và luyện tập đều.
FAQ về chương trình AIO
Newbie có học được không?
Được — có Pre-AIO hỗ trợ từ đầu.
Không giỏi Toán có theo nổi AIO không?
Có — Toán được gắn trực tiếp vào ví dụ code.
AIO có đảm bảo việc làm không?
Không — phụ thuộc nỗ lực của học viên, nhưng mentor hỗ trợ CV/portfolio.
Đi làm full-time có theo nổi không?
Được — nếu sắp xếp ≥ 28h/tuần.
Kết luận: Deep Learning là “vũ khí”, không phải “tôn giáo”
