(Online) Khóa học Trí tuệ Nhân tạo cho Công việc (AI For Work)

Mục tiêu Khóa học AI for Work – Trí tuệ Nhân tạo cho Công việc

Khóa học được thiết kế nhằm trang bị cho học viên tư duy hiện đại và kỹ năng thực tiễn để ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) một cách hiệu quả, an toàn và có đạo đức trong công việc và học tập:

• ✅ Hiểu sâu về AI hiện đại – Nắm vững các khái niệm cốt lõi, đặc biệt là AI Tạo sinh (GenAI) và Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đang thay đổi thế giới.

• ✍️ Làm chủ kỹ năng Prompt Engineering – Giao tiếp hiệu quả với AI thông qua các cấu trúc prompt tối ưu.

• 🛠️ Thành thạo bộ công cụ AI thông dụng như Google AI Studio, Perplexity, NotebookLM, Gamma, Canva, Napkin.AI… để tăng tốc mọi quy trình từ tìm kiếm đến sáng tạo nội dung và hỗ trợ nghiên cứu.

• 🧠 Phát triển tư duy phản biện và nhận thức đạo đức, đảm bảo ứng dụng AI một cách thông minh và có trách nhiệm.

Đề cương chi tiết khóa học

Chuyên đề 1 –  Các Khái Niệm Cốt Lõi

1. Mở đầu: Sức mạnh của AI hiện nay

   • Những cột mốc phát triển nổi bật: AlphaGo, IBM Watson…

   • Ảnh hưởng của AI trong đời sống: Giao thông, Y tế, Giáo dục…

2. Định nghĩa và Nền tảng của AI

   • AI là gì? Đặc tính chính: Học hỏi, Thích ứng, Ra quyết định

   • Nền tảng: Machine Learning (ML)

   • Nhánh nâng cao: Deep Learning (DL) và so sánh với ML

   • Vai trò của Big Data và đặc trưng 5V: Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value

3. Trọng tâm: AI Tạo Sinh (Generative AI)

   • AI Tạo sinh là gì? So sánh với AI Phân tích và AI Nhận thức

   • Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM): Cơ chế dự đoán từ tiếp theo, hiểu ngữ cảnh

   • Xu hướng mới: Mô hình Ngôn ngữ Lý luận (RLM / LRM)

4. Các Khái niệm Quan trọng khi dùng AI

   • Hiện tượng ảo giác (Hallucination): Nguyên nhân & phòng tránh

   • Token – đơn vị xử lý cơ bản của AI

   • Multimodal AI – AI xử lý đa phương tiện (văn bản, hình ảnh, âm thanh…)

5. Prompt Engineering – Giao tiếp hiệu quả với AI

   • Prompt là gì? Vì sao quan trọng?

   • Framework CO-STAR: Context – Objective – Style – Tone – Audience – Response

   • Thực hành: Viết prompt trên Google AI Studio

Chuyên đề 2: Thực hành các Ứng dụng AI Phổ Biến

1. AI trong Tìm kiếm và Tổng hợp Thông tin

   • Vấn đề của việc tìm kiếm truyền thống

   • Giải pháp AI:

     • Perplexity – công cụ tìm kiếm hội thoại

     • NotebookLM – không gian làm việc AI cá nhân

2. AI trong Tạo Slide & Thuyết trình

   • Khó khăn khi xây dựng bài thuyết trình

   • Giải pháp:

     • Gamma AI – tạo cấu trúc và nội dung slide tự động

     • Xuất file PowerPoint & tùy chỉnh với Canva

3. AI trong Tạo hình ảnh và Sơ đồ

   • Sinh hình minh họa nhanh từ văn bản: Napkin.AI

   • Vẽ sơ đồ ý tưởng bằng Mermaid

   • Dùng Google AI Studio sinh mã sơ đồ từ mô tả tự nhiên

4. AI trong Xây dựng Trợ lý Cá nhân

   • Khái niệm: Chat Model, System Instruction

   • Thực hành: Thiết lập Mentor AI với phong cách và vai trò cụ thể

Chuyên đề 3: Ứng dụng AI trong phân tích kỹ thuật và ra quyết định

1. Tổng quan: Quy trình ứng dụng AI trong công việc kỹ thuật

   • Mục tiêu: Tối ưu hóa việc tìm kiếm, phân tích, tổng hợp và ứng dụng thông tin kỹ thuật

   • Tình huống thực tế:

     • Tra cứu tiêu chuẩn, văn bản pháp lý kỹ thuật

     • Tìm giải pháp kỹ thuật tương đương hoặc cải tiến

     • Tóm tắt hồ sơ dự án cũ để lập dự án mới

     • Phân tích dữ liệu hiện trường (SCADA, đo lường, khảo sát)

2. Giai đoạn 1: Khám phá & Tìm kiếm thông minh với AI (Perplexity)

   • Xác định vấn đề/kỹ thuật cần giải quyết

   • Tìm thông tin tổng quan và tài liệu chuyên sâu

   • Trích xuất tiêu chuẩn, quy định liên quan

   • Lưu trữ link, PDF, thông tin có giá trị

3. Giai đoạn 2: Tổ chức & Phân tích tài liệu kỹ thuật (NotebookLM)

   • Tạo không gian làm việc kỹ thuật theo chủ đề

   • Nhập các tài liệu (PDF, Word, bảng biểu…)

   • Sinh sơ đồ tư duy để hệ thống thông tin

   • Phân nhóm tài liệu theo mục đích sử dụng (pháp lý, kỹ thuật, mô hình, dữ liệu…)

4. Giai đoạn 3 & 4: Đối thoại – Phân tích – Ra quyết định

   • Trò chuyện với tài liệu: hỏi, tóm tắt, so sánh, đối chiếu

   • Phát hiện sự khác biệt hoặc mâu thuẫn giữa các nguồn

   • Xây dựng đề xuất kỹ thuật, giải pháp sơ bộ

   • Quay lại tìm kiếm khi xuất hiện "lỗ hổng thông tin"

5. Đạo đức và Trách nhiệm khi sử dụng AI trong công việc kỹ thuật

   • Rủi ro thường gặp: thông tin sai lệch, thiên vị, lỗi kỹ thuật, bảo mật

   • Nguyên tắc làm việc với AI:

     • Minh bạch (nguồn gốc thông tin rõ ràng)

     • Kiểm chứng (không dựa hoàn toàn vào AI)

     • Trách nhiệm giải trình (người kỹ sư phải hiểu và chịu trách nhiệm)

   • Quy tắc GIGO: Garbage In – Garbage Out

   • Khuyến nghị: luôn trích dẫn, phản biện, và xác minh chéo với nguồn uy tín

Chính sách Khuyến mại theo nhóm

Chú ý: Mức giảm học phí này không áp dụng kèm theo bất kỳ khuyến mại nào khác.

Học nhiều khóa học ở RDSIC thì được giảm học phí như nào ?

• Học song song 2 khóa học tại RDSIC sẽ được giảm 10% học phí mỗi khóa học
• Học khóa học thứ 2 tại RDSIC sẽ được giảm 10% học phí đối với ONLINE và 20% học phí đối với OFFLINE.​

"AI sẽ không thay thế các kỹ sư nhưng những kỹ sư biết cách sử dụng AI sẽ thay thế những người không biết."

Khi tham gia khóa học Ứng dụng trí tuệ nhân tạo dành cho kỹ sư, bạn sẽ:

• Hiểu bản chất thực sự của AI, tránh sự phụ thuộc mù quáng

• hành thạo sử dụng các công cụ như Perplexity, NotebookLM, Google AI Studio

• Áp dụng vào công việc thực tế: Xem xét các tiêu chuẩn, viết báo cáo, vẽ sơ đồ, tạo trợ lý kỹ thuật

👉 Đăng ký ngay để không bị tụt hậu trong thời đại trí tuệ nhân tạo!