Review 22 case study tiêu biểu trong AIO: gợi ý để xây dựng bộ dự án cá nhân

“22 case study tiêu biểu trong AIO là gì, và mình có thể dùng chúng xây portfolio ra sao?”
Câu trả lời ngắn: AIO không chỉ dạy lý thuyết — mà xây cả chuỗi 22+ dự án từ dễ → khó, trải rộng từ tabular, time-series, computer vision, NLP, đến GenAI/LLM, Vision-Language, GNN, Mamba…

Bạn không cần đưa cả 22 project vào CV, nhưng hệ thống này đảm bảo:
cuối 1 năm, bạn có thể chọn ra 4–6 dự án “đinh” → đủ mạnh để đi phỏng vấn hoặc upskill.

Trong bài viết này, bạn sẽ:

• Nhìn tổng quan 22 case study theo 5 nhóm kỹ năng
• Hiểu mỗi nhóm giúp bạn lên trình ở đâu trong hành trình 1 năm
• Biết cách chọn 22 case để tạo portfolio cá nhân tùy mục tiêu

---

1. 22 case study trong AIO được thiết kế để làm gì?

Bạn có thể từng lo:

• “Khóa 1 năm mà toàn toy project thì phí tiền?”
• “Portfolio toàn Titanic thì ai xem?”

Triết lý của AIO rất rõ:

Không hứa việc làm — nhưng cam kết kiến thức thật và dự án đủ “chất”
nếu bạn cam kết ≥ 28 giờ/tuần.

Hệ thống 22+ case được chia thành:

• Case nền tảng (Data, SQL, EDA, Dashboard)
• Case ML tabular & Time-Series
• Case Deep Learning (CV, Time-series, Recommender…)
• Case NLP, GenAI, LLM, Vision-Language
• Case tổng hợp: từ model → mini sản phẩm

Bạn không cần làm tất cả 22, nhưng:

• Mỗi giai đoạn đều có project vừa sức
• Cuối lộ trình dễ dàng chọn 4–6 case mạnh cho CV/GitHub

---

2. Nhóm 1 – Case nền tảng Data, SQL, EDA (4 case)

Nhóm này dành cho Newbie/Non-Tech — giúp bạn quen với:

• Python, Pandas
• SQL
• Cách đọc dữ liệu thật
• Tư duy tìm insight

4 case tiêu biểu:

• Phân tích doanh thu & hành vi mua hàng (EDA + Dashboard)

• Từ CSV/SQL → xử lý → KPI → dashboard
• Mục tiêu: hiểu pipeline thực tế

• Phân tích dữ liệu marketing / kênh bán hàng

• So sánh chiến dịch, kênh marketing, đo lường hiệu quả
• Mục tiêu: kết nối Data ↔ Business

• SQL + Python Integration

• Query từ database → chuyển qua notebook để phân tích sâu
• Mục tiêu: hiểu workflow hoàn chỉnh

• Data cleaning “hard mode”

• Dữ liệu thiếu, lỗi, duplicate, outlier
• Mục tiêu: nhận ra 60–70% thời gian = dọn dữ liệu 😅

👉 Sau nhóm này, bạn có thể viết 1–2 dự án phân tích dữ liệu đầu tiên cho portfolio.

---

3. Nhóm 2 – Case Machine Learning tabular & Time-Series (5 case)

Đây là “xương sống” ML.

5 case tiêu biểu:

• 10 mini–bài toán ML cơ bản

Giúp bạn làm quen với quy trình:

• Train/val/test split
• Evaluate
• Tuning nhẹ

• Dự đoán ô nhiễm môi trường (Time-Series)

• Dự báo PM2.5 / AQI
• Mục tiêu: hiểu trend/seasonality

• Customer Segmentation (RFM + KMeans)

• Chia VIP, At Risk, New…
• Mục tiêu: hiểu clustering & diễn giải business

• Airbnb Price Prediction

• Tabular thực tế: location, review, room-type → price
• Mục tiêu: luyện feature engineering & tree-based models

• Churn / Risk Scoring

• Dự đoán khách rời bỏ / giao dịch rủi ro
• Mục tiêu: hiểu Precision/Recall/F1/ROC

👉 Nhóm này tạo ra 2–3 dự án “đinh” để bỏ vào CV.

---

4. Nhóm 3 – Case Deep Learning (CV, Time-Series, Recommender) (5 case)

Dành cho bạn muốn vượt khỏi ML cơ bản.

5 case tiêu biểu:

• Phân loại ảnh (CNN hoặc pretrained)

• Chó/mèo, fashion MNIST hoặc dataset custom
• Mục tiêu: hiểu pipeline CV

• OCR cơ bản

• Detection (YOLOv10) + Recognition (CNN/RNN)
• Mục tiêu: thấy bài toán ảnh → text thực chiến

• Football Tracking

• Detection + tracking cầu thủ/quả bóng
• Mục tiêu: hiểu tracking video, annotation, post-processing

• Time-Series Deep Learning

• LSTM/TCN cho chuỗi dữ liệu
• So sánh classical vs DL

• Mini Recommender với Embedding

• Item2Vec / Neural Recommender
• Mục tiêu: hiểu embedding & gợi ý

👉 Những project này giúp portfolio của bạn thoát khỏi vùng “ML cơ bản”.

---

5. Nhóm 4 – NLP, GenAI, LLM, Vision-Language (4 case)

Mảng hot nhất hiện tại, nhưng AIO dạy từ nền — không “prompt cho vui”.

4 case tiêu biểu:

• NLP cơ bản: sentiment classification

• Tokenization, vectorization, model cơ bản
• Mục tiêu: hiểu NLP trước thời Transformer

• GenAI + LLM: Q&A trên tài liệu (RAG)

• Chunking, embedding, retrieval
• Mục tiêu: hiểu pipeline RAG đúng chuẩn

• Chatbot tư vấn học tập AIO bằng LLM + RAG

• Xây chatbot support học viên
• Mục tiêu: kết hợp LLM + business logic

• Vision-Language

• Image captioning, OCR Q&A, VQA
• Mục tiêu: thấy foundation model ở mức ứng dụng

👉 Bạn sẽ có 1–2 dự án GenAI mạnh mẽ cho portfolio.

---

6. Nhóm 5 – Case tổng hợp & nghề nghiệp (4 case)

Đây là giai đoạn “lắp ghép mọi thứ”.

4 case tiêu biểu:

• Triển khai mô hình bằng Docker + FastAPI/Gradio

• Model → API hoặc demo web
• Mục tiêu: hiểu MLOps cơ bản

• Mini–system AI (mô phỏng)

• Vẽ kiến trúc hệ thống AI: model, queue, logging
• Mục tiêu: luyện tư duy system design trong AI

• Capstone: mở rộng 1 case theo phong cách cá nhân

• Chọn case (OCR/Airbnb/churn/LLM…) → đào sâu
• Mục tiêu: tạo dự án “signature”

• Bộ hồ sơ nghề nghiệp

• CV, LinkedIn, GitHub, roadmap 5–7 năm
• Mục tiêu: đóng gói 1 năm học thành câu chuyện thuyết phục

👉 Sau nhóm này: bạn có 4–6 dự án đủ sâu & đẹp.

---

7. Cách chọn 22 case để xây portfolio cá nhân

Bạn không cần làm tất cả 22 case.
Quan trọng là 3–5 dự án “đinh”.

Dưới đây là gợi ý theo mục tiêu:

Nếu mục tiêu: Data Analyst / BI

Chọn:

• 1–2 case EDA/Dashboard
• Segmentation
• 1 case storytelling (insight + đề xuất hành động)

Nếu mục tiêu: Data Scientist / ML Engineer

Chọn:

• 1 case tabular mạnh (Airbnb/churn/ô nhiễm)
• 1 CV hoặc NLP project
• 1 case LLM/GenAI (RAG, chatbot)
• 1 case deployment (API/Docker)

Nếu mục tiêu: Upskill cho công việc hiện tại

Chọn:

• Case giống bài toán ngành bạn
• 1 case ML vừa sức
• 1 case dashboard
• 1 case GenAI hỗ trợ workflow

---

8. Nếu không theo kịp 22 case thì sao?

Không vấn đề gì.
AIO không bắt bạn “tick checklist”.

Điều quan trọng:

• Bạn có nắm nền không?
• Bạn có vài project làm thật để nói trong phỏng vấn không?
• Bạn có hiểu rõ điểm mạnh/yếu của mình không?

Mentor sẽ giúp bạn:

• Ưu tiên case quan trọng
• Sắp thời gian
• Không để bạn “vỡ trận” vì ôm quá nhiều

---

FAQ – Câu hỏi thường gặp về 22 case & AIO

Newbie có theo nổi 22 case không?

Có người theo được, có người không.
Phụ thuộc vào:

• Thời gian: ≥ 28h/tuần
• Tinh thần: sẵn sàng học từ đầu, chịu thử-sai

AIO không quảng cáo “30 phút mỗi ngày”.

---

Chỉ làm được 10–15 case thì có hỏng không?

Không.
Quan trọng:

• Bạn có 3–5 dự án vững để nói trong CV không?
• Bạn hiểu rõ dự án của mình không?

---

22 case → có đảm bảo đi làm không?

Không có gì đảm bảo 100%.
AIO cam kết:

• Nền tảng thật
• Dự án thật
• Mentor thật

Còn đi làm: phụ thuộc vào bạn + thời điểm thị trường.

---

Đi làm full-time có nên học AIO?

Nếu bạn không sắp xếp được ≥ 20–28h/tuần → rất khó.
Nếu chấp nhận 1 năm “hơi cực nhưng đáng” → AIO là lựa chọn tốt.

---

Nếu chỉ muốn hiểu AI, không cần portfolio?

Nếu chỉ muốn “biết sơ sơ”, AIO không phù hợp.
Nếu muốn dùng AI thật cho công việc → vẫn phù hợp.

---

Tài nguyên học AI từ AI VIET NAM

• Chương trình AIO
• Bài viết & tài liệu học AI
• Tutorial