Mạng nơ-ron (Neural Network) là gì và tại sao lại gọi là “học sâu”

“Mạng nơ-ron là gì, Deep Learning là gì, tại sao gọi là học sâu?”
Câu trả lời ngắn: Mạng nơ-ron là mô hình mô phỏng cách neuron trong não hoạt động; còn học sâu (Deep Learning) là khi ta xếp nhiều tầng nơ-ron chồng lên nhau, tạo thành khả năng tự học biểu diễn phức tạp từ dữ liệu.

Trong bài này, mình sẽ giúp bạn – đặc biệt là Newbie & Non-Tech – hiểu:

Neural Network là gì ở mức trực quan, không nặng toán
Vì sao nhiều tầng lại thành “Deep Learning”
Mạng nơ-ron dùng ở đâu trong thực tế
Và nó nằm chỗ nào trong lộ trình 1 năm AIO của AI VIET NAM

Mạng nơ-ron là gì? Giải thích ở mức trực quan

Neuron nhân tạo – một “ô tính” biết cộng điểm và ra quyết định

Hình dung mỗi neuron như một ô tính toán nhỏ:

Nhận vài input (feature)
Nhân từng feature với trọng số
Cộng lại
Cho qua hàm kích hoạt (ReLU, sigmoid…)
Tạo ra output

Công thức cơ bản:
output = activation(w₁x₁ + w₂x₂ + … + b)

Đừng lo về toán – chỉ cần hiểu:
Neuron = cộng điểm → đưa vào hàm → ra kết quả.

Mạng nơ-ron = nhiều neuron ghép lại thành tầng

Một Neural Network gồm:

Input layer: nhận dữ liệu
Hidden layers: 1 hoặc nhiều tầng xử lý
Output layer: cho ra dự đoán cuối

Luồng xử lý:
Input → Hidden 1 → Hidden 2 → … → Output

Đó là forward pass (lan truyền thuận).

Tại sao gọi là “học sâu”?

“Sâu” nghĩa là… có nhiều tầng

Mạng ít tầng → mạng nông (shallow)
Mạng nhiều tầng → Deep Neural Network

=> “Deep Learning” = “Học bằng mạng nơ-ron sâu nhiều tầng”.

Mỗi tầng học một loại đặc trưng (feature) khác nhau

Ví dụ với ảnh:

Tầng thấp: cạnh, góc, đường
Tầng giữa: mắt, mũi, bánh xe
Tầng cao: khuôn mặt, con mèo, chiếc ô tô

Đó là lý do Deep Learning mạnh:
nó tự học được feature, thay vì phải “ngồi nghĩ” feature thủ công như ML truyền thống.

Neural Network khác gì so với ML truyền thống?

ML truyền thống

Mạnh với dữ liệu bảng (tabular)
Feature cần “chế biến” nhiều
Mô hình ít tầng, dễ hiểu

Neural Network

Mạnh với ảnh, video, âm thanh, text – dữ liệu không cấu trúc
Tự học feature
Linh hoạt, mở rộng dễ

Khi dữ liệu lớn → DL gần như vượt trội hoàn toàn.

Neural Network học như thế nào?

Quy trình “kể chuyện”:

1. Ban đầu mô hình không biết gì

Tất cả trọng số là random.
Dự đoán lúc đầu → đoán mò.

2. Lấy dữ liệu thật → tính sai số (loss)

Dự đoán sai → loss cao.

3. Backpropagation + Gradient Descent

Mô hình:

“Biết” trọng số nào gây sai nhiều
Điều chỉnh trọng số theo hướng giảm loss

Quy trình lặp lại qua hàng trăm/thậm chí hàng nghìn lần (epoch):

➡️ Sai số giảm
➡️ Độ chính xác tăng
➡️ Mô hình “học” được quy luật

Những họ mạng nơ-ron bạn sẽ gặp trong AI

MLP (Multilayer Perceptron)

Cho dữ liệu dạng bảng (CSV)
Bài toán đơn giản → dùng MLP

CNN (Convolutional Neural Network)

“Vua” của Computer Vision
Dùng cho ảnh, video, nhận diện vật thể, OCR…

RNN, LSTM, GRU

Cho chuỗi (time-series, text)
Trước thời Transformer cực kỳ phổ biến

Transformer

Công nghệ thay đổi cả thế giới AI:

LLM: GPT, LLaMA, Gemini
Vision Transformer
Multimodal model

Trong AIO, bạn sẽ học cả 4 họ theo mức độ “tăng dần độ khó”.

Người mới nên bắt đầu với Neural Network như thế nào?

1. Đừng lao thẳng vào Deep Learning

Bạn nên có nền:

Python
Pandas + SQL
EDA
ML cơ bản
Train/validation/test
Hiểu overfitting

Nếu không có nền này → bạn sẽ:

“Chạy được code CNN nhưng không hiểu chuyện gì đang xảy ra”.

2. Bắt đầu bằng bài toán đơn giản

Ví dụ:

MLP dự đoán giá Airbnb
CNN phân loại chó–mèo
LSTM dự đoán chuỗi nhỏ

Tiêu chí: nhỏ – dễ hiểu – nhiều trực giác.

3. Giai đoạn đầu: bỏ qua phần “hack não”

Không cần hiểu sâu:

Tối ưu hóa
Các biến thể optimizer
Công thức backprop

Tập trung:

Hiểu flow của mạng
Quan sát loss/accuracy
Biết nhận ra overfit/underfit

Neural Network trong lộ trình AIO 1 năm của AI VIET NAM

AIO là chương trình AI & Data Science 1 năm (học live buổi tối), dành cho Newbie & Non-Tech.

Giai đoạn 1 – Pre-AIO (3–4 tháng)

Học:

Python
Toán AI (vector, ma trận, đạo hàm trực quan)
SQL/Pandas cơ bản
ML cơ bản

=> Xây nền để không “chết chìm” khi gặp Deep Learning.

Giai đoạn 2 – AIO chính (8–9 tháng)

Bạn sẽ học và làm project:

MLP
CNN (phân loại ảnh, OCR, object detection nhẹ)
LSTM/GRU (text, chuỗi)
Transformer (ở mức ứng dụng)
Vision-Language
GenAI, LLM, RAG

Project tiêu biểu:

Dự đoán ô nhiễm (Time-series)
Phân loại cảm xúc review
OCR tài liệu
Football tracking
Vision-Language caption + VQA
GenAI app

Mục tiêu:
Không biến bạn thành researcher, mà giúp bạn làm được bài toán thật.

FAQ – Hỏi nhanh về Neural Network & Deep Learning

1. Không giỏi Toán thì học Deep Learning được không?

Được.
Chỉ cần biết:

Vector/ma trận là gì
Đạo hàm ở mức trực quan
Loss/gradient dùng để làm gì

AIO dạy Toán theo hướng “vừa đủ dùng”.

2. Không có GPU mạnh thì học Deep Learning được không?

Được.

Dùng Google Colab (có GPU miễn phí)
Bắt đầu từ mô hình nhỏ
Mọi project AIO đều chạy được trên Colab

3. Người trái ngành có học được mạng nơ-ron không?

Rất nhiều học viên AIO là:

Kế toán
Marketing
Xây dựng
Ngân hàng
Logistics

Họ đều học được – miễn là:

Cam kết thời gian
Đi từ Python → ML → DL

4. Học GenAI/LLM có cần biết Neural Network không?

Dùng ở mức ứng dụng → không cần hiểu sâu.
Muốn làm nghiêm túc → cần nền NN + Transformer.

5. Sau 1 năm AIO, hiểu mạng nơ-ron đến mức nào?

Bạn có thể:

Hiểu NN/CNN/RNN/Transformer ở mức ứng dụng
Tự train model trên Colab
Debug loss/accuracy
Xây project CV, NLP, Time-series, GenAI

Đủ vững để:

Tự học nâng cao
Làm portfolio chất lượng
Apply vị trí entry-level phù hợp