Nếu bạn đang ở trạng thái:
- Nghe AI, Machine Learning, Deep Learning, GenAI… mà chẳng biết khác nhau chỗ nào
- Gõ “học AI từ đâu” trên Google/ChatGPT xong càng đọc càng… rối
- Không biết mình có phù hợp hay nên bắt đầu như thế nào
→ Hoàn toàn bình thường.
Bài viết này giúp bạn thoát mơ hồ và có bản đồ khởi động 3–6 tháng rõ ràng.
AI – ML – DL – Data – GenAI: phân biệt trong 1 phút
AI (Artificial Intelligence) – Trí tuệ nhân tạo
“Mũ lớn” chỉ mọi kỹ thuật giúp máy:
- Nhận diện hình ảnh
- Hiểu/nghe/nói
- Ra quyết định
Machine Learning (ML)
Một nhánh của AI:
Cho máy học quy luật từ dữ liệu, thay vì viết if–else thủ công.
Ví dụ: dự đoán giá nhà, phân loại spam.
Deep Learning (DL)
Một nhánh của ML:
Dùng mạng nơ-ron nhiều lớp.
Rất mạnh với ảnh – âm thanh – văn bản.
Data Science
Rộng hơn ML:
- Thu thập → xử lý → phân tích → trực quan hóa
- Áp dụng ML/DL khi cần
GenAI & LLM (ChatGPT, GPT, Claude…)
Tạo nội dung (text, hình ảnh, code…) như con người.
- LLM = trái tim của ChatGPT, Claude…
👉 “Học AI” thường nghĩa là học Data + ML/DL + GenAI/LLM để giải bài toán thực tế.
Vì sao bạn đang mơ hồ?
Quá nhiều khái niệm
AI, ML, DL, Data Engineering, GenAI, MLOps…
Mỗi người giải thích mỗi kiểu → dễ loạn.
Không có bản đồ thời gian
Không rõ:
- “3 tháng đầu học gì?”
- “6 tháng sau cần đạt mức nào?”
→ Dẫn đến “ngày nào cũng xem video, nhưng chẳng đi tới đâu”.
So sánh bản thân quá sớm
Thấy người khác khoe:
- Paper
- Portfolio
- Làm Big Tech
→ Nghĩ mình “không đủ khả năng”.
Sự thật:
Bạn chỉ cần đi đúng 3–6 tháng đầu, mọi thứ sẽ sáng rõ.
Trước khi học AI: trả lời 3 câu quan trọng
1. Bạn học AI để làm gì?
- Nâng cấp nghề hiện tại (marketing, tài chính, vận hành…)
- Chuyển ngành sang Data/AI
- Hiểu để quản lý/ra quyết định
Không cần chọn job title chính xác.
Chỉ cần biết bạn thiên về phân tích dữ liệu hay kỹ thuật mô hình.
2. Nền tảng hiện tại ở đâu?
Tự chấm điểm:
- Python: 0/10 → 10/10
- Toán: còn nhớ đạo hàm, vector?
- Tiếng Anh: đọc tài liệu được không?
3. Bạn có bao nhiêu giờ/tuần?
- 15–20h/tuần → 1–2 năm lên junior
- 25–30h/tuần → 1 năm nếu có mentor
- 3–5h/tuần → vẫn học được, nhưng chậm
Bắt đầu học AI từ đâu trong 3–6 tháng đầu?
Giai đoạn 1 (0–1 tháng): Xóa mơ hồ – Làm quen Python
Mục tiêu:
- Hiểu rõ AI/ML/DL/GenAI là gì
- Code Python cơ bản
Việc cần làm:
- Đọc bài định hướng (như bài bạn đang xem)
- Học Python:
- list/dict, if–else, loop
- function
- numpy, pandas cơ bản
- Dùng ChatGPT để:
- giải thích code
- gợi ý bài tập
- sửa lỗi
Giai đoạn 2 (1–3 tháng): Nắm ML cơ bản & “chơi” với dữ liệu thật
Mục tiêu:
- Hiểu “vòng đời” ML:
→ lấy dữ liệu → xử lý → train model → đánh giá
Học & thử:
- Linear Regression
- Logistic Regression
- Decision Tree / Random Forest
- Metrics: Accuracy, Precision, Recall, F1
- Train/test split, overfitting
Mini-project gợi ý:
- Dự đoán giá nhà
- Phân loại spam
- Dự đoán churn
Giai đoạn 3 (3–6 tháng): Chạm Deep Learning & hiểu LLM/GenAI
Mục tiêu:
- Biết DL là gì
- Hiểu LLM/GenAI đứng trên nền DL
Học & thử:
- MLP
- CNN (ảnh)
- RNN/LSTM (text/chuỗi)
Mini-project gợi ý:
- Phân loại ảnh (cats vs dogs)
- Sentiment analysis (review)
Đọc thêm:
- Transformer
- BERT, GPT
- Prompting, RAG
Nếu đi đều tay → hết 6 tháng bạn không còn mơ hồ nữa.
Học AI khác gì học web/mobile?
Web/mobile:
- Học framework, kiến trúc, UI/UX
- Làm ứng dụng
AI/ML:
- Học dữ liệu, toán, mô hình
- Triển khai chỉ là bước cuối
Nếu bạn:
- Là dev → lợi thế ở phần code
- Trái ngành → cần xây Python + Toán + ML/DL từ đầu
Tự học hay theo lộ trình 1 năm?
Tự học 100%
- Rẻ, linh hoạt
- Dễ loạn, dễ bỏ cuộc
- Thiếu phản hồi
Khóa ngắn hạn 1–3 tháng
- Nếm thử chủ đề
- Không đủ sâu để “làm nghề”
Lộ trình 1 năm có mentor (như AIO)
- Rõ ràng từ ML → DL → CV/NLP → GenAI
- Có người review, đẩy tiến độ
- Học live, có deadline
Phù hợp với người nghiêm túc, muốn đi đường dài.
FAQ – 5 câu người mới thường hỏi
1. Em mơ hồ quá, bắt đầu luôn hay chờ rõ mục tiêu?
→ Bắt đầu ngay.
Trong quá trình học Python + ML cơ bản, mục tiêu sẽ rõ dần.
2. Không giỏi Toán/Anh có học AI được không?
→ Được.
Chỉ cần học lại từ mức “đủ dùng”, dùng LLM hỗ trợ.
3. Bao lâu thì hết mơ hồ?
→ 3–6 tháng nếu học 10–15h/tuần.
4. Học AI có cần giỏi lập trình không?
→ Chỉ cần Python cơ bản là đủ vào ML/DL.
5. Nên bắt đầu từ ML hay GenAI luôn?
→ Bắt đầu từ ML, vì GenAI chỉ hiệu quả khi bạn hiểu cách mô hình học & đánh giá.
Kết luận
Nếu bạn đang mơ hồ về học AI:
- Trả lời 3 câu hỏi: “Học để làm gì? Nền hiện tại? Giờ/tuần?”
- Commit 3–6 tháng đầu: Python + ML cơ bản + 1–2 project
- Dùng LLM làm trợ lý học tập
- Theo dõi phản ứng của bản thân để chọn hướng sâu hơn
Sau 6 tháng, bạn sẽ hết mơ hồ và bắt đầu nhìn thấy con đường ML/DL/GenAI rất rõ.
Tham khảo & học thêm
