“Học AI có cần giỏi Toán không, em yếu Toán thì có nên học nữa không?”
Câu trả lời ngắn: không cần giỏi Toán kiểu chuyên, nhưng không thể né Toán hoàn toàn. Bạn chỉ cần đạt mức Toán nền tảng đủ dùng, phù hợp với hướng bạn đi (Data, ML, DL, GenAI).
Bài viết này sẽ giúp bạn:
Hiểu “giỏi Toán” trong AI nghĩa là gì (và không nghĩa là gì).
Nắm mức Toán tối thiểu để không “đuối” khi học AI & Data Science.
Biết cách ôn Toán cho người trái ngành.
Hiểu Toán được dạy thế nào trong chương trình AIO 1 năm dành cho Newbie & Non-Tech.
“Giỏi Toán” trong AI thật sự nghĩa là gì?
Không cần:
Là học sinh chuyên Toán.
Thuộc lòng chứng minh, công thức phức tạp.
Giải hàng loạt bài đạo hàm – tích phân khó.
Hiểu sách Toán hàn lâm bằng tiếng Anh.
Nhưng cần:
Nắm lại Toán phổ thông (đại số, giải tích cơ bản, xác suất).
Hiểu ý nghĩa trực giác của công thức.
Biết áp dụng Toán để điều khiển mô hình → không bị “mù mờ”.
Toán trong AI xuất hiện ở đâu?
Đại số tuyến tính: vector, ma trận → dữ liệu & layer mạng nơ-ron.
Giải tích: đạo hàm → gradient → tối ưu mô hình.
Xác suất – Thống kê: phân phối, tính metric, kiểm tra mô hình.
👉 Bạn không thể né Toán, nhưng cũng không cần mức “research”.
Nếu chỉ muốn hiểu AI/GenAI ở mức ứng dụng: cần Toán đến đâu?
Nếu mục tiêu 6–12 tháng tới của bạn là:
Hiểu AI làm gì.
Biết dùng ChatGPT, Claude, GenAI cho công việc (content, marketing, vận hành).
Không code mô hình.
Chỉ muốn hiểu để nói chuyện với team kỹ thuật.
👉 Mức Toán cần rất nhẹ:
Phần trăm, trung bình, tổng, xu hướng.
Biết đọc biểu đồ.
Khái niệm “xác suất là gì”, “tương quan là gì”.
Vậy là đủ để dùng GenAI hiệu quả.
Nếu muốn học AI/DS nghiêm túc: cần Toán gì?
Ba khối Toán “xương sống” cho Data/ML ứng dụng:
1. Đại số tuyến tính
Cần đạt mức:
Biết vector → danh sách số.
Biết ma trận → bảng số.
Hiểu khái niệm nhân ma trận (dù không tự chứng minh).
Chấp nhận “một layer neural network = nhân ma trận + hàm phi tuyến”.
Ứng dụng:
Feature = vector.
Tham số mô hình = ma trận.
Forward pass = nhân ma trận.
2. Giải tích cơ bản – đạo hàm, gradient
Cần:
Nhớ lại đạo hàm phổ thông.
Hiểu gradient = hướng dốc nhất.
Hiểu tại sao mô hình phải “tính đạo hàm” để học.
Ứng dụng:
Gradient descent.
Learning rate.
Tối ưu mô hình.
👉 Không cần tự viết backprop từ đầu.
3. Xác suất – Thống kê
Cần:
Trung bình – phương sai – độ lệch chuẩn.
Xác suất cơ bản.
Hiểu khái niệm train/test, overfitting.
Ý nghĩa metric (accuracy, precision, recall).
Ứng dụng:
Đánh giá mô hình có tốt thật hay không.
Phân tích dữ liệu thực tế.
Làm A/B testing.
Mức Toán tối thiểu để không “đuối” – Checklist tự test
Toán phổ thông
✔ Cộng trừ nhân chia, phần trăm.
✔ Biết đồ thị hàm bậc nhất/bậc hai.
✔ Giải được phương trình cơ bản.
Đại số tuyến tính
✔ Biết vector là gì.
✔ Biết ma trận là bảng số.
✔ Biết nhân ma trận ở mức khái niệm.
Xác suất – Thống kê
✔ Trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn.
✔ Hiểu xác suất đơn giản.
✔ Nhìn biểu đồ và diễn giải được.
Nếu bạn đáp “OK” 70% → đủ để bắt đầu AI ứng dụng.
Người trái ngành, mất gốc Toán: học sao cho hiệu quả?
1. Thừa nhận “quên Toán” là chuyện bình thường
Nhiều người học AI xuất phát từ:
Kinh tế
Marketing
Vận hành
Sales
Kế toán
Nhân sự
→ Không đụng Toán 5–10 năm.
2. Học Toán kiểu “AI”, không phải kiểu “luyện thi”
Không nên:
Giải 1000 bài đạo hàm.
Học lại nguyên cuốn Giải tích.
Nên:
Học Toán gắn với ví dụ ML/DS thực tế.
Ưu tiên trực giác.
Code ngay để “neo kiến thức”.
3. Học Toán theo đúng thứ tự khi học AI
Khi EDA → Thống kê cơ bản.
Khi ML → Loss, gradient.
Khi DL → Ma trận, tối ưu.
Toán trong AIO được dạy như thế nào cho Non-Tech?
AIO – chương trình AI & Data Science 1 năm (học buổi tối) dành cho Newbie/Non-Tech.
1. Chỉ tập trung vào Toán thật sự dùng trong AI
Linear Algebra (vector, matrix, rank)
Gradient & Optimization
Probability & Basic Statistics
Không dạy các phần “hàn lâm, không dùng được”.
2. Toán luôn đi kèm code
Ví dụ:
Học vector → thao tác vector bằng NumPy.
Học ma trận → thử một layer neural network mini.
Học phân phối → vẽ histogram bằng Seaborn.
Toán trở thành công cụ, không phải “nỗi ám ảnh”.
3. Nhịp độ phù hợp, có mentor hỗ trợ
Giải thích dễ hiểu.
Không nhồi ký hiệu khó.
Có cộng đồng, trợ giảng hỗ trợ 1–1 khi bí.
Học Toán thế nào để không bị “đuối” khi vào ML/DL?
1. Học đúng mức – đúng thời điểm
Đừng học trước quá nhiều, dễ quên & dễ nản:
Khi chuẩn bị ML → ôn gradient, loss.
Khi chuẩn bị DL → ôn ma trận.
Khi làm Data/EDA → ưu tiên thống kê.
2. Gắn Toán với 3 câu hỏi vàng
Mỗi lần học Toán, hãy hỏi:
Nó dùng để làm gì trong AI/DS?
Nếu thiếu nó, mình sẽ “sập” chỗ nào?
Có ví dụ code/biểu đồ nào gắn với nó không?
Nếu không thể trả lời → bạn đang học sai cách.
3. Không học Toán một mình
Hỏi mentor
Nhóm học chung
Cộng đồng hỗ trợ
Project thực tế để “bắt buộc áp dụng”
AIO giải quyết phần này cực tốt bằng hệ thống nhóm – mentor – bài tập nhỏ.
FAQ – Các câu hỏi nhiều bạn Newbie hay hỏi về Toán khi học AI
1. Mất gốc Toán cấp 3 có học AIO được không?
Được — nếu bạn chịu dành 2–3 tháng đầu cho Pre-AIO (Toán + Python).
2. Học khối D, sợ Toán?
Nhiều học viên AIO đến từ khối D và vẫn học tốt nếu đầu tư thời gian.
3. Có cần học lại Toán đại học?
Không.
Bạn chỉ cần Toán phổ thông + Toán gắn với AI trong Pre-AIO.
4. Deep Learning toàn đạo hàm, vậy có học nổi không?
Có.
Bạn chỉ cần hiểu gradient ở mức concept – không phải tự viết thuật toán từ đầu.
5. Học xong AIO, Toán của em ở mức nào?
Đủ hiểu ML/DL/GenAI ứng dụng
Đọc hiểu blog kỹ thuật
Hiểu được 70% paper ở mức khái niệm
Không bị “mù mờ” khi đánh giá mô hình
Tài nguyên & lộ trình tiếp theo
📌 Đây là một phần nội dung thuộc chương trình AIO – khóa AI & Data Science 1 năm của AI VIET NAM, dành cho Newbie & Non-Tech.
