Nếu bạn đã đọc đến đây (Transformer, BERT–GPT, LLM, RAG, Prompt, Fine-tuning…), có lẽ bạn đang tự hỏi:
- “Nên bắt đầu học GenAI/LLM từ đâu?”
- “Người trái ngành có học được không?”
- “Trong 6–12 tháng, mình có thể đạt đến mức nào thực tế?”
Bài viết này sẽ cho bạn bản đồ học GenAI/LLM 6–12 tháng dành cho người mới, kèm case thực tế từ học viên AIO.
Có nên “nhảy thẳng” vào GenAI/LLM không?
Không nên. Nhưng bạn cũng không cần vòng quá xa.
LLM/GenAI không phải môn nhập môn.
Để dùng LLM ở mức người dùng thông minh → chỉ cần Prompt.
Nhưng để:
- Xây chatbot
- Tự động hoá quy trình bằng GenAI
- Làm dự án LLM đưa vào portfolio
- Hiểu RAG, embedding, fine-tuning
…bạn cần có nền Python + ML/DL vừa đủ.
Đây là lý do AIO thiết kế lộ trình học từ nền tảng → ML → DL → GenAI/LLM theo tầng, giúp người Non-Tech không bị “choáng”.
Trước khi học GenAI/LLM: cần chuẩn bị gì?
Python đủ dùng
- Kiểu dữ liệu cơ bản (list, dict…)
- If/else, loop, function
- pandas, numpy, matplotlib
👉 Mục tiêu: đọc – hiểu – sửa được code, không cần code như senior.
Toán “vừa đủ xài”
- Vector, ma trận
- Gradient, trực giác đạo hàm
- Xác suất & phân phối cơ bản
👉 Không thi toán lại từ đầu, chỉ cần hiểu ở mức trực quan.
ML/DL “đủ hiểu bản chất”
- Train/test, overfitting, metric
- Regression, classification, random forest
- MLP, CNN, RNN, Embedding
- Loss function, optimizer
👉 LLM chỉ là một loại mô hình “siêu lớn”, nên nền tảng ML/DL giúp bạn hiểu rõ hơn thay vì học kiểu “mò mẫm”.
Lộ trình 6–12 tháng học GenAI & LLM (chuẩn cho Newbie & Non-Tech)
Giai đoạn 1 (0–2 tháng) – Python & nền AI cơ bản
Mục tiêu:
- Thành thạo Python cơ bản
- Hiểu AI/ML/DL/LLM khác nhau thế nào
- Bắt đầu thấy “tự tin” với code và thuật ngữ
Bạn nên làm:
- 20–30 bài tập Python đơn giản
- Vẽ biểu đồ, xử lý file CSV
- Đọc hiểu khái niệm AI → ML → DL → GenAI → LLM
🎯 Trong AIO: tương ứng Pre-AIO (Python + Toán + định hướng nghề nghiệp).
Giai đoạn 2 (2–4 tháng) – Machine Learning nền tảng
Mục tiêu:
- Biết làm pipeline ML cơ bản:
data → clean → feature → train → evaluate
Bạn cần học:
- Regression, classification
- Tree-based model (Decision Tree, Random Forest, XGBoost)
- Accuracy, precision, recall, F1, ROC-AUC
Bạn nên làm:
- 2–3 mini project:
- Dự đoán giá nhà
- Churn khách hàng
- Phân nhóm user
🎯 Trong AIO: là cụm module ML.
Giai đoạn 3 (4–6 tháng) – Deep Learning & NLP “cổ điển”
Mục tiêu:
- Hiểu neural network vận hành
- Làm quen data ảnh, dữ liệu chuỗi, text
Bạn cần học:
- CNN cho ảnh
- RNN/LSTM cho text/time-series
- Word embedding (word2vec, GloVe…)
- Tokenization, padding
Nên làm project:
- Phân loại ảnh bằng CNN
- Sentiment analysis bằng RNN
- Dự báo time-series
🎯 Trong AIO: cụm Deep Learning + CV + Time-series + NLP truyền thống.
Giai đoạn 4 (6–9 tháng) – Transformer, LLM, Prompt, RAG, Fine-tuning
Đây mới là phần “GenAI/LLM thật sự”.
Mục tiêu:
- Hiểu Transformer: self-attention, multi-head, encoder/decoder
- Phân biệt BERT vs GPT
- Biết dùng LLM API & model open-source
- Nắm vững Prompt Engineering
- Hiểu & xây RAG pipeline
- Thử fine-tuning ở mức ứng dụng
Việc nên làm:
- Dùng BERT/LLM phân loại text
- Tóm tắt văn bản bằng LLM
- Xây chatbot Q&A bằng RAG:
- chunk → embed → store → retrieve → generate
🎯 Trong AIO: học đúng những phần này, có project RAG/LLM hoàn chỉnh.
Giai đoạn 5 (9–12 tháng) – Dự án GenAI thực tế để đưa vào CV
Mục tiêu:
- Hoàn thành 1–2 dự án GenAI/LLM chạy được
- Có demo + README + notebook + slide
Project gợi ý:
- Chatbot nội bộ cho HR/CSKH
- Hệ thống tóm tắt báo cáo tự động
- Trợ lý marketing (content + phân tích campaign)
- Vision-Language: nhận dạng ảnh + mô tả
Yêu cầu khi làm project:
- Có UI demo (Streamlit/Gradio)
- Có log & đánh giá
- Có phân tích trade-off giữa RAG vs fine-tuning vs API
🎯 Trong AIO: Capstone GenAI/LLM + mentor review.
Case thực tế: học viên marketing → làm LLM sau 1 năm
Học viên H. (30 tuổi – marketing – chưa từng code):
2–3 tháng đầu:
- Vật vã Python
- Nhờ ChatGPT gỡ lỗi code
- Làm mini bài tập ML
4–6 tháng:
- Làm dự đoán hiệu quả chiến dịch
- Phân nhóm khách hàng RFM
- Lần đầu tự build model chạy được
6–9 tháng:
- Vào module GenAI/LLM
- Xây chatbot FAQ nội bộ
- Dùng LLM hỗ trợ phân tích content
9–12 tháng:
- Làm capstone RAG:
“Trợ lý Marketing đọc guideline + tài liệu sản phẩm”
- Có UI, có log, có benchmark
Sau 1 năm:
- Không thành “researcher GPT”
- Nhưng:
- Dùng LLM bài bản
- Hiểu RAG, prompt, vector DB
- Có 1–2 project GenAI để đưa vào CV
- Trở thành “AI Champion” trong team marketing
👉 Đây là mức thực tế cho người Non-Tech sau 1 năm nghiêm túc.
Sai lầm phổ biến khi tự học GenAI/LLM
❌ Nhảy thẳng vào LLM, bỏ qua nền tảng
→ Không biết debug, không hiểu kết quả đúng sai.
❌ Xem quá nhiều video nhưng không làm project
→ Kiến thức rời rạc, không tạo sản phẩm được.
❌ Học quá rộng & lan man
→ Hôm LLM, hôm GNN, hôm Mamba → không có gì hoàn chỉnh.
❌ Đặt kỳ vọng “ảo”
→ “3 tháng thành chuyên gia LLM” → dễ nản, bỏ cuộc.
Roadmap 6–12 tháng giúp bạn tránh rơi vào các bẫy này.
Lộ trình này khớp với AIO 1 năm như thế nào?
| Giai đoạn | Nội dung | AIO Module tương ứng |
|---|
| 0–2 tháng | Python + nền AI | Pre-AIO |
| 2–4 tháng | ML cơ bản | ML Foundation |
| 4–6 tháng | DL + CV + NLP cổ điển | Deep Learning, CV, Time-Series |
| 6–9 tháng | Transformer + LLM + GenAI | NLP + GenAI/LLM |
| 9–12 tháng | Capstone GenAI | Project + Mentor |
AIO2026 – dành cho:
- Người Newbie & Non-Tech
- Người đi làm full-time
- Người muốn ứng dụng GenAI/LLM thật sự
AIO cam kết:
- Kiến thức thật: ML, DL, LLM, RAG, Fine-tuning
- 22+ dự án, có capstone GenAI
- Mentor support
- Không hứa việc làm → nhưng bạn có nền tảng để đi tiếp
Kết & bước tiếp theo
Nếu bạn:
- Trái ngành
- Muốn học AI/GenAI bài bản
- Muốn có project GenAI thật trong 6–12 tháng
- Muốn có mentor
- Không muốn học lan man
→ Lộ trình này là điểm bắt đầu thực tế nhất.
Gợi ý việc làm ngay:
- Xác định bạn đang ở giai đoạn nào
- Đặt mục tiêu 3 tháng rõ ràng
- Bắt đầu từ Python/ML nếu đang là Newbie
- Nếu muốn đi nhanh và chắc: tìm chương trình có mentor như AIO
Tài nguyên & đường link
