📚 Giới thiệu khóa học

Khóa học "Reasoning AI Mastery" được thiết kế theo phương pháp thực tiễn, tập trung vào việc áp dụng các công cụ AI suy luận hiện đại vào công việc và học tập hàng ngày. Khác với những khóa học kỹ thuật phức tạp, chúng tôi cung cấp các template đơn giản và bài tập thực hành cụ thể để bạn có thể áp dụng ngay lập tức.

Khóa học được chia thành ba phần chính:

🧩 PHẦN CƠ BẢN (Bài 1-5)

Xây dựng nền tảng vững chắc về Perplexity AI và các tính năng cơ bản.

Bài 1: 🌟 Tổng Quan Về Perplexity AI

• Hiểu về bản chất của Perplexity AI
• So sánh ưu điểm với các công cụ tìm kiếm truyền thống
• Làm quen với các phiên bản và cách truy cập
• Thực hành: Đặt câu hỏi đầu tiên và phân tích kết quả

Bài 2: 🖥️ Làm Quen Với Giao Diện Perplexity

• Khám phá giao diện chính và các thành phần
• Tìm hiểu các loại tìm kiếm: Quick Search, Pro Search
• Sử dụng chế độ Focus cho kết quả chính xác
• Thực hành: Thử nghiệm các chế độ tìm kiếm khác nhau

Bài 3: 💡 Nghệ Thuật Đặt Câu Hỏi Hiệu Quả

• Nguyên tắc xây dựng câu hỏi rõ ràng
• Sử dụng các template câu hỏi hiệu quả
• Cải thiện dần câu hỏi để nhận kết quả tốt hơn
• Thực hành: Viết và tinh chỉnh câu hỏi theo mẫu

Bài 4: ⚡ Tối Ưu Hóa Tìm Kiếm Với Pro Search

• Khám phá sức mạnh của Pro Search
• So sánh chi tiết giữa Quick Search và Pro Search
• Áp dụng các template câu hỏi chuyên sâu
• Thực hành: So sánh kết quả từ hai phương pháp tìm kiếm

Bài 5: 📄 Làm Việc Với Tệp Và Hình Ảnh

• Tải lên và phân tích các loại tệp khác nhau
• Sử dụng template câu hỏi cho từng loại tệp
• Tối ưu hóa phân tích tệp và hình ảnh
• Thực hành: Phân tích một tài liệu PDF và bảng dữ liệu CSV

🛠️ PHẦN ỨNG DỤNG (Bài 6-10)

Áp dụng Perplexity cho các mục đích cụ thể trong học tập và công việc.

Bài 6: ✍️ Sáng Tạo Nội Dung Chất Lượng Cao

• Sử dụng Perplexity như trợ lý sáng tạo nội dung
• Quy trình tạo nội dung từ nghiên cứu đến hoàn thiện
• Áp dụng template cho các loại nội dung khác nhau
• Thực hành: Tạo một bài viết blog với sự hỗ trợ của Perplexity

Bài 7: 📚 Perplexity Cho Học Tập Và Phát Triển Kỹ Năng

• Xây dựng lộ trình học tập cá nhân
• Giải thích khái niệm phức tạp theo nhiều cấp độ
• Sử dụng template học tập hiệu quả
• Thực hành: Tạo lộ trình học một kỹ năng mới

Bài 8: 🗂️ Sử Dụng Spaces Để Tổ Chức Nghiên Cứu

• Tìm hiểu về tính năng Spaces và lợi ích
• Cài đặt và tùy chỉnh không gian làm việc
• Chiến lược tổ chức Spaces hiệu quả
• Thực hành: Tạo và cấu hình Space cho một dự án cụ thể

Bài 9: 🔬 Khai Thác Sức Mạnh Của Deep Research

• Hiểu về tính năng Deep Research
• Sử dụng template câu hỏi cho nghiên cứu chuyên sâu
• Đọc hiểu và tận dụng báo cáo nghiên cứu
• Thực hành: Thực hiện một dự án nghiên cứu chuyên sâu

Bài 10: 🎮 Tối Ưu Tìm Kiếm Với Search Operators

• Tìm hiểu về các toán tử tìm kiếm cơ bản
• Kết hợp nhiều toán tử để thu hẹp kết quả
• Áp dụng template tìm kiếm nâng cao
• Thực hành: Xây dựng chiến lược tìm kiếm cho một dự án nghiên cứu

🚀 PHẦN NÂNG CAO (Bài 11-12)

Tận dụng khả năng suy luận nâng cao và tối ưu hoá kết quả.

Bài 11: 🧩 Hiểu Về Mô Hình AI Suy Luận

• Khám phá bản chất của mô hình AI suy luận
• Lợi ích của suy luận từng bước
• Sử dụng template cốt lõi cho mô hình AI suy luận
• Thực hành: Giải quyết vấn đề phức tạp với suy luận có cấu trúc

Bài 12: 🧪 Chiến Lược Suy Luận Nâng Cao

• Áp dụng cấu trúc suy luận nâng cao: Tree of Thought, Multi-perspective, Metacognitive
• Sử dụng template cho từng chiến lược suy luận
• Kết hợp nhiều phương pháp để giải quyết vấn đề phức tạp
• Thực hành: Phân tích vấn đề thực tế với các chiến lược suy luận khác nhau

📋 Phương pháp học tập

Khóa học được thiết kế với sự cân bằng giữa lý thuyết và thực hành:

• 📝 Lý thuyết súc tích: Mỗi bài học đều tập trung vào các khái niệm cốt lõi và ứng dụng thực tế
• 📋 Template đơn giản: Cung cấp các mẫu sẵn để áp dụng ngay
• ✅ Bài tập thực hành: Mỗi bài học đều có phần thực hành để củng cố kiến thức
• 💼 Ứng dụng thực tế: Tất cả các ví dụ đều liên quan trực tiếp đến công việc và học tập hàng ngày

Khóa học phù hợp cho mọi đối tượng từ người mới làm quen với AI đến những người muốn nâng cao kỹ năng sử dụng công cụ AI suy luận hiện đại.

🌟 Khóa Học: AI Thực Chiến - Làm Chủ Công Nghệ 4.0 🌟

 Người dẫn dắt khóa học là Trâm Umit, người sáng lập cộng đồng "12 Tháng Học AI - Làm Chủ Tương Lai", với kinh nghiệm set up hệ thống các đai nâng cấp từ Đai Trắng đến Đai Đen tại Võ Đường AI. Với phong cách dạy học thân thiện, dễ hiểu và kiến thức thực tiễn, bạn sẽ không chỉ học lý thuyết mà còn được thực hành và ứng dụng ngay vào thực tế.
Hệ thống học tập: Các đai nâng cấp từ Đai Trắng đến Đai Đen tại Võ Đường AI

---

🔍 Bạn đang tìm kiếm một khóa học giúp khai phá tiềm năng của trí tuệ nhân tạo (AI) và làm chủ kỹ năng viết Prompt?
🚀Tham gia khóa học "AI Thực Chiến - Làm Chủ Công Nghệ 4.0" để tự tin làm chủ công nghệ, dẫn đầu trong kỷ nguyên mới! 💪🚀

---

🌐 Nội dung khóa học:

1. Trí Tuệ Nhân Tạo: Con Đường Khai Mở Tiềm Năng Việt Nam

   • Khai thác sức mạnh của AI trong thời đại mới.

2. Cơ Hội Việc Làm Trong Kỷ Nguyên AI

   • Định hướng nghề nghiệp và tận dụng cơ hội trong thời đại công nghệ.

3. Prompt Engineering: Nghệ Thuật Điều Khiển AI, Phát Triển Tư Duy Phản Biện

   • Khai mở tư duy sáng tạo trong việc viết prompt chất lượng.

4. Cấu Trúc Prompt

   • Làm chủ cấu trúc và định dạng để đạt hiệu quả tối ưu.

5. Thực Hành Kỹ Thuật Viết Prompt

   • Bài tập thực chiến và các ví dụ minh họa.

6. Hướng Dẫn Sử Dụng Các Nền Tảng AI Phổ Biến

   • Thành thạo với những công cụ AI tiên tiến nhất.

7. Sử Dụng Perplexity Tìm Hiểu Prompt Chuẩn

   • Cách đánh giá và tối ưu prompt thông qua các nền tảng phân tích.

8. Áp Dụng Kỹ Thuật Suy Luận Vào Từng Bài Toán Cụ Thể

   • Tư duy logic để giải quyết vấn đề bằng AI.

9. Nguyên Lý Hoạt Động Của LLMs (Mô hình Ngôn ngữ Lớn)

   • Khám phá cách hoạt động và tối ưu của các mô hình AI hiện đại.

10. Kỹ Thuật Tạo Sinh Ảnh Ngược RCOT

    • Công nghệ mới trong tạo hình ảnh với độ chính xác cao.

📑 Phụ lục:

• Trực Quan Hóa Dữ Liệu Với Mapify, Napkin, GitMind

  • Tối ưu hóa dữ liệu để trực quan và phân tích hiệu quả.

 

PROMPT TECHNIQUES CƠ BẢN

🧠 BUỔI 1: CHAIN-OF-THOUGHT (COT)
Tư duy từng bước như một chuyên gia - giải quyết vấn đề phức tạp bằng cách chia nhỏ thành các bước logic.
Nội dung chính:

• Cấu trúc cơ bản của CoT
• Nguyên lý tư duy tuần tự
• Khi nào sử dụng CoT hiệu quả nhất
• Thực hành: Áp dụng CoT vào bài toán thực tế.

🕸️ BUỔI 2: GRAPH-OF-THOUGHT (GOT)
Kết nối các ý tưởng như một mạng lưới - nhìn thấy mối quan hệ giữa các yếu tố trong vấn đề phức tạp.
Nội dung chính:

• Nguyên lý xây dựng đồ thị tư duy
• Cấu trúc nút-cạnh trong GoT
• Cách xác định và phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố
• Thực hành: Áp dụng GoT vào bài toán thực tế.

⏮️ BUỔI 3: REVERSING-CHAIN-OF-THOUGHT (RCOT)
Tư duy ngược từ kết quả về nguyên nhân - kỹ thuật giúp kiểm chứng kết luận hoặc tìm nguyên nhân gốc rễ.
Nội dung chính:

• Cách suy luận ngược từ kết quả đến nguyên nhân
• Phương pháp kiểm chứng giả thuyết
• Ứng dụng trong phân tích lỗi và giải quyết vấn đề
• Thực hành: Áp dụng RCOT vào bài toán thực tế.

🌳 BUỔI 4: TREE-OF-THOUGHT (TOT)
Khám phá nhiều hướng giải quyết cùng lúc - như một cây quyết định với nhiều nhánh khả thi.
Nội dung chính:

• Quy trình 4 bước: Phân rã-Mở rộng-Đánh giá-Triển khai
• Nguyên lý phân nhánh tư duy
• Cách đánh giá và chọn lựa phương án tối ưu
• Thực hành: Áp dụng ToT vào bài toán thực tế.

🧩 BUỔI 5: SELF-CONSISTENCY (SC)
Tăng độ tin cậy qua nhiều lời giải - kỹ thuật tạo và chọn lọc từ nhiều câu trả lời độc lập.
Nội dung chính:

• Nguyên lý "đa dạng giải pháp, thống nhất kết quả"
• Cách triển khai SC hiệu quả
• Khi nào cần ưu tiên sử dụng SC
• Thực hành: Áp dụng SC vào bài toán thực tế.

⚖️ BUỔI 6: LOGIC-OF-THOUGHT (LOT)
Suy luận chặt chẽ theo quy tắc logic - cách tiếp cận có hệ thống cho các vấn đề đòi hỏi tính chính xác cao.
Nội dung chính:

• Các quy tắc logic trong suy luận
• Quy trình lập luận chặt chẽ
• Ứng dụng vào phân tích dữ liệu và đánh giá giả thuyết
• Thực hành: Áp dụng LoT vào bài toán thực tế.

PROMPT TECHNIQUES NÂNG CAO

🔄 BUỔI 7: REPHRASE AND RESPOND (RAR)

Đảm bảo AI hiểu chính xác yêu cầu - kỹ thuật yêu cầu diễn giải lại vấn đề trước khi trả lời.
Nội dung chính:

• Nguyên lý "hiểu trước, đáp sau" của RaR
• Quy trình xác nhận hiểu biết
• Khi nào cần sử dụng RaR
• Thực hành: Áp dụng RaR vào bài toán thực tế.

✨ BUỔI 8: SELF-REFINE PROMPTING
Tự động nâng cấp chất lượng câu trả lời - kỹ thuật cải thiện kết quả qua nhiều vòng đánh giá.
Nội dung chính:

• Quy trình 3 bước: Tạo-Đánh giá-Tinh chỉnh
• Phương pháp đánh giá chất lượng kết quả
• Ứng dụng vào cải thiện nội dung và báo cáo
• Thực hành: Áp dụng SRP vào bài toán thực tế.

🔍 BUỔI 9: SO SÁNH CÁC KỸ THUẬT PROMPT
Biết chọn đúng công cụ cho đúng tình huống - phân tích ưu nhược điểm của từng kỹ thuật prompt.
Nội dung chính:

• Bảng so sánh chi tiết các kỹ thuật prompt
• Bài toán phù hợp cho từng kỹ thuật
• Khả năng kết hợp giữa các kỹ thuật
  Thực hành: Phân tích tình huống và lựa chọn kỹ thuật prompt tối ưu.

📊 BUỔI 10: ÁP DỤNG ANALYTICAL TOOLS & BUSINESS FRAMEWORKS VÀO PROMPTING
Tích hợp các công cụ phân tích kinh doanh vào prompt - nâng cao hiệu quả giải quyết vấn đề.
Nội dung chính:

• Cách áp dụng SWOT, 5 Whys, Six Thinking Hats
• Kết hợp PDCA, Decision Matrix, Ishikawa Diagram
• Chiến lược tích hợp các framework vào prompt
  Thực hành: Xây dựng prompt tích hợp business frameworks cho các tình huống thực tế.

📌 Chương trình đào tạo AI Sáng Tạo
🔹 Bài khai mở: Giới thiệu tổng quan
Tổng quan về các ứng dụng AI trong sáng tạo nội dung và xu hướng phát triển.

🎨 Bài 1: AI Image Generation (2 videos)
Tạo hình ảnh bằng AI – Từ cơ bản đến nâng cao, ứng dụng trong sáng tạo nghệ thuật và thiết kế.

🎵 Bài 2: Sáng tạo âm nhạc cùng AI
AI trong âm nhạc: Phát triển giai điệu, phối khí, ứng dụng thực tế.

🗣 Bài 3: TTS - Text to Speech & Voice Cloning (2 videos)
Công nghệ chuyển văn bản thành giọng nói và nhân bản giọng nói bằng AI.

🏞 Bài 4: Ứng dụng AI để tạo Avatar ảo từ Image - Video
Tạo nhân vật ảo từ hình ảnh và video, ứng dụng trong truyền thông và giải trí.

🎬 Bài 5: Sáng tạo video cùng AI (4 videos)
AI trong sản xuất video – Công cụ, kỹ thuật và ứng dụng sáng tạo.

📊 Bài 6: Tạo Video tự động và Nghệ thuật kể chuyện bằng AI

💰 Bài 7: Làm phim với AI (3 videos)

•  Xây dựng chatbot hỗ trợ
• Tạo video với LTX Studio
• Tạo video từ kịch bản có sẵn

🧍‍♂️ Bài 8: Đồng nhất nhân vật - Consistent Character

💡 Bài 9: Chuyển hoá ảnh thành file 3D bằng AI
Tạo mô hình 3D từ hình ảnh, mở ra cơ hội kinh doanh và sáng tạo nội dung số.

🚀 Bài 10: Các giải pháp mới và cập nhật phần mềm
Cập nhật công nghệ AI mới nhất, tối ưu hiệu suất và ứng dụng thực tế.

 

NGÀY 1: FOUNDATIONS OF CONTEXT & PROMPTING

Chúng ta bắt đầu bằng việc xây dựng nền tảng vững chắc về context và cách tạo prompts hiệu quả.

Nội dung chính:

• Bản chất của context trong AI interactions
• Cấu trúc của một prompt hiệu quả
• Cách sử dụng XML tags có chọn lọc

Thực hành: Học viên sẽ tạo các prompts với độ phức tạp tăng dần.

NGÀY 2: KEYWORD HIERARCHY & COGNITIVE SYSTEMS

Tiến sâu hơn vào việc hiểu và sử dụng từ khóa một cách có hệ thống.

Nội dung chính:

• Linguistic markers và tác động của chúng
• Hệ thống phân cấp keyword (3 levels)
• Cognitive principles trong prompt engineering
• Pattern recognition và mental models

Thực hành: Xây dựng keyword maps và thử nghiệm các combination khác nhau.

NGÀY 3: DATA ORGANIZATION & PROMPT CHAINS

Học cách tổ chức dữ liệu và xây dựng chuỗi prompt logic.

Nội dung chính:

• Data handling và verification
• Sequential processing trong prompts
• Chain design principles
• Error handling trong chains

Thực hành: Thiết kế và implement prompt chains với error handling.

NGÀY 4: STEP-BACK PROMPTING

Khám phá kỹ thuật "lùi một bước" để có cái nhìn tổng quan trước khi đi vào chi tiết.

Nội dung chính:

• Nguyên lý của step-back prompting
• Three-step framework: Abstraction, Analysis, Application
• Use cases và best practices
• Integration với các kỹ thuật khác

Thực hành: Áp dụng step-back prompting vào các vấn đề thực tế.

NGÀY 5: SELF-EVALUATION MECHANISMS

Học cách tích hợp cơ chế tự đánh giá vào prompts.

Nội dung chính:

• Principles of self-evaluation
• Implementation framework
• Quality metrics và evaluation criteria
• Feedback integration methods

Thực hành: Xây dựng hệ thống self-evaluation cho các use cases cụ thể.

NGÀY 6: COMPLEXITY-BASED PROMPTING

Tìm hiểu cách điều chỉnh prompts dựa trên độ phức tạp của task.

Nội dung chính:

• Understanding complexity levels
• Complexity assessment methods
• Implementation strategies
• Resource optimization

Thực hành: Thiết kế prompts cho các task với độ phức tạp khác nhau.

NGÀY 7: QUESTION DECOMPOSITION

Học nghệ thuật chia nhỏ vấn đề phức tạp.

Nội dung chính:

• Decomposition fundamentals
• Hierarchical vs Sequential decomposition
• Integration & synthesis methods
• Quality assurance trong decomposition

Thực hành: Phân tích và decompose các complex problems.

NGÀY 8: GOOGLE DATA STUDIO FUNDAMENTALS

Bắt đầu với nền tảng của Google Data Studio và thiết lập nguồn dữ liệu. Nội dung chính:

• Tổng quan về Google Data Studio và lợi thế so với các công cụ báo cáo truyền thống

• Giao diện người dùng và các thành phần cốt lõi của platform

• Kết nối và quản lý các nguồn dữ liệu từ Google Sheets đến Google Analytics

• Data control và các kỹ thuật xử lý dữ liệu cơ bản

• Thực hành: Kết nối nguồn dữ liệu và tạo báo cáo đầu tiên.

NGÀY 9: VISUALIZATION & CUSTOMIZATION

Đi sâu vào nghệ thuật tạo biểu đồ và tùy chỉnh dashboard. Nội dung chính:

• Các loại biểu đồ phổ biến và use cases phù hợp
• Kỹ thuật tùy chỉnh nâng cao cho biểu đồ và bảng
• Calculated Fields và metric creation
• Thiết kế layout và style guide cho dashboard
• Phương pháp chia sẻ và quản lý quyền truy cập
• Thực hành: Xây dựng dashboard với nhiều loại visualization khác nhau.

NGÀY 10: ADVANCED INTEGRATION & FINAL PROJECT

Ngày cuối cùng tổng hợp tất cả các kỹ thuật đã học để xây dựng một giải pháp toàn diện.