Rất nhiều bạn trước khi bắt đầu hành trình AI đều tự “dằn mặt” mình:
“Em không giỏi Toán, liệu có học được GenAI/LLM không?”
“Tiếng Anh của em bình thường, toàn nhờ Google Dịch, có theo nổi không?”
“Em chưa biết code hoặc mới tập Python, liệu có quá sức?”
Nếu bạn cũng đang có cảm giác đó, bài viết này sẽ gỡ 3 nỗi sợ kinh điển – một cách thực tế, không tô hồng, dành riêng cho người trái ngành & người mới.
Trong bài này, bạn sẽ hiểu:
GenAI & LLM cần Toán/Anh/Code đến mức nào
Mức nền tối thiểu – mức nên hướng tới sau 6–12 tháng
Ai hợp để đi đường dài, ai nên dừng ở mức “power user”
Cách bù nền hiệu quả mà không bị “ngợp”
Toán: có cần giỏi Toán mới học được GenAI & LLM?
Bạn không cần là dân chuyên Toán
Để sử dụng LLM ở mức ứng dụng (prompt, RAG, build tool nội bộ), bạn không cần:
Giải đạo hàm ma trận bằng tay
Hiểu sâu xác suất thống kê nâng cao
Làm toán như researcher
Nhưng…
Bạn vẫn cần “Toán thực dụng” – đủ hiểu để không mù mô hình
Mức nên hướng tới:
Đại số tuyến tính cơ bản
Vector, ma trận là gì
Nhân ma trận hoạt động ra sao
Hiểu concept, không cần tính tay
Đạo hàm & gradient ở mức trực quan
Gradient là gì
Tại sao mô hình “đi xuống dốc” để tối ưu loss
Xác suất cơ bản
Phân phối, kỳ vọng, phương sai
Không hoảng khi thấy chữ “likelihood”, “distribution”
Nếu Toán đang “rỉ sét” thì sao?
Hoàn toàn bình thường.
Phần lớn học viên AIO 10+ năm không đụng toán vẫn học lại được khi:
Toán được dạy gắn với code
Có hình minh họa
Có ví dụ trực tiếp từ mô hình
Trong AIO, Toán được “rải” theo module, chứ không nhồi thành một môn khó nuốt.
Tiếng Anh: có cần IELTS 7.0 để học AI?
Sự thật hơi phũ nhưng đúng
Tài liệu & kiến thức mới nhất trong AI gần như 100% bằng tiếng Anh.
Nếu muốn đi đường dài với GenAI/LLM, sớm hay muộn bạn cũng phải nâng tiếng Anh lên.
Nhưng…
Bạn không cần giỏi ngay – chỉ cần đủ “sống sót”
Mức tối thiểu:
Đọc hiểu tài liệu kỹ thuật đơn giản
Tra từ khi cần
Đoán nghĩa theo ngữ cảnh
Viết prompt tiếng Anh cơ bản
Bạn không cần:
Phát âm chuẩn
Chém gió như người bản xứ
IELTS 7.0+
Lợi thế lớn: chính LLM giúp bạn học tiếng Anh + AI cùng lúc
Ví dụ:
Dán đoạn doc tiếng Anh → nhờ LLM giải thích lại bằng tiếng Việt
Nhờ LLM viết lại định nghĩa theo phong cách “cấp 3”
Nhờ LLM sửa tiếng Anh khi viết README, prompt, mô tả dự án
Trong AIO, bài giảng bằng tiếng Việt → nhưng luôn hướng học viên tiếp cận tài liệu tiếng Anh kèm hỗ trợ bằng LLM.
Lập trình: học GenAI/LLM có bắt buộc phải biết Python?
Nếu bạn chỉ dùng LLM ở mức “người dùng cuối”
→ Không cần code.
Bạn chỉ cần biết prompt tốt.
Nhưng nếu mục tiêu của bạn là:
Xây chatbot nội bộ
Làm RAG cho tài liệu công ty
Phát triển ứng dụng AI
Chuyển ngành sang Data/AI
→ Python gần như bắt buộc.
Cần giỏi lập trình đến mức nào?
Bạn không cần:
Thuật toán nâng cao
Cấu trúc dữ liệu phức tạp
Viết hệ thống phân tán
Bạn cần:
Python core: biến, function, list/dict, class
numpy, pandas, matplotlib
Biết dùng API
Biết đọc error & debug cơ bản
Về sau mới học thêm PyTorch/TensorFlow, LangChain, Hugging Face
Người trái ngành học code có bị đuối không?
3 tháng đầu chắc chắn… mệt.
Nhưng:
80% học viên AIO là người trái ngành
Sau 6–12 tháng:
Viết script xử lý data
Train model
Build demo RAG/LLM hoàn chỉnh
Điều quan trọng:
Đừng cố code “đẹp”.
Giai đoạn đầu → code chạy được là đủ.
Vậy người trái ngành cần đạt mức nền gì để đi đường dài GenAI & LLM?
Mức tối thiểu – có thể bắt đầu ngay
Toán:
Nhớ mờ mờ về đạo hàm, xác suất
Không dị ứng với công thức
Tiếng Anh:
Đọc hiểu cơ bản (có hỗ trợ dịch)
Dám đọc tài liệu tiếng Anh
Code:
Biết Python ở mức cơ bản
Biết chạy Jupyter/Colab
Hiểu for/if/function
Mức nên đạt sau 6–12 tháng
Toán:
Hiểu trực giác ML/DL
Đọc công thức mà không hoảng
Tiếng Anh:
Tự đọc doc/blog kỹ thuật
Viết mô tả dự án bằng tiếng Anh đơn giản
Code:
Tự build pipeline ML
Train mô hình DL cơ bản
Build prototype LLM/RAG thật
Đây là mức mà AIO đặt kỳ vọng cho học viên sau 1 năm học nghiêm túc.
Nếu bạn đang “thấp hơn mức tối thiểu” thì sao?
Nếu bạn:
Rất sợ Toán
Né tiếng Anh
Ghét lập trình
→ Hãy làm “power user” GenAI cho công việc chính (marketing, HR, vận hành…)
Nếu bạn:
Sợ nhưng vẫn dám học lại
Chấp nhận học 2–3h/ngày
Kiên trì 6–12 tháng
→ Bạn hoàn toàn có thể chuyển ngành và làm được dự án GenAI/LLM tử tế.
Cách bù nền Toán – Anh – Code trong 6–12 tháng
Toán: học theo mô hình, không học “sách giáo khoa”
Mỗi khi gặp loss, gradient → nhờ LLM giải thích
Học bằng hình vẽ, mô phỏng, ví dụ
Tiếng Anh: học “embedded” trong quá trình học AI
Highlight từ mới trong tài liệu
Nhờ LLM viết lại định nghĩa
Nhờ LLM sửa tiếng Anh khi viết README/prompt
Lập trình: học bằng dự án nhỏ
Xử lý CSV
Vẽ biểu đồ
Train Linear Regression
Sau đó nâng dần lên: CNN, RNN, LLM, RAG…
AIO 1 năm kỳ vọng gì ở học viên Newbie & Non-Tech?
AIO2026 – chương trình Data Science & AI 1 năm của AI VIET NAM:
Dành cho người trái ngành
Học live online buổi tối
Chia 2 giai đoạn:
Pre-AIO: Python + Toán + CS nền
AIO: ML → DL → CV/NLP → GenAI/LLM → GNN → Mamba
22+ dự án thực tế
Mentor đồng hành
AIO không hứa việc làm, nhưng cam kết:
Kiến thức thật
Dự án thật
Tư duy đúng
Portfolio có chiều sâu
Kết & lời khuyên thực tế
Nếu gom lại trong một câu:
GenAI & LLM không đòi hỏi bạn phải giỏi Toán – Anh – Code,
nhưng đòi hỏi bạn dám đối mặt với cả 3 và sẵn sàng xây lại nền trong 6–12 tháng.
Tự hỏi mình 3 điều:
Mình có dám học lại Toán theo kiểu ứng dụng?
Mình có chấp nhận đụng tiếng Anh hằng ngày?
Mình có thể dành 2–3h/ngày cho Python + project?
Nếu câu trả lời là có, dù hơi run:
→ Bạn đủ điều kiện để bắt đầu hành trình GenAI & LLM một cách nghiêm túc.
