Đúng người học
Người mới đi làm và người quản lý cần hình thành nhận thức AI đúng, an toàn và thực tế.
AI-FOUNDATION-WHITE-BELT-003 · PUBLIC TRIAL
Khóa học Nhận thức về trí tuệ nhân tạo — AI Foundation
Hiểu AI hoạt động ở mức nền tảng, biết chọn nhiệm vụ và công cụ phù hợp, giao việc rõ ràng, kiểm chứng đầu ra và sử dụng AI có trách nhiệm.
WHY THIS COURSE
Một lộ trình để biến kiến thức thành đầu ra
Bạn học theo một hành trình có mục tiêu, thực hành và bằng chứng đầu ra rõ ràng.
Đúng cách học
Mỗi bài đi theo nhịp: mục tiêu → nội dung → học liệu → hoạt động → phản hồi.
Đúng bằng chứng
Tiến độ được gắn với artifact, hoạt động và tiêu chí hoàn thành; không chỉ xem xong là xong.
AFTER THE COURSE
Sau khóa học, bạn có thể làm được gì?
Các kết quả dưới đây được lấy từ curriculum snapshot của khóa học.
Phân biệt AI, dữ liệu, mô hình và tìm kiếm; nhận diện nhiệm vụ phù hợp
Chọn công cụ theo nhiệm vụ, dữ liệu và rủi ro
Viết prompt có mục tiêu, bối cảnh, dữ liệu và định dạng đầu ra
Bổ sung ngữ cảnh, yêu cầu phản biện và sửa đầu ra
Kiểm tra độ đúng, nguồn, logic và mức phù hợp
Nhận diện dữ liệu không được đưa vào AI và giới hạn quyền sử dụng
Tạo đầu ra có thể kiểm tra và chỉnh sửa
Hoàn thành quy trình AI an toàn cho nhiệm vụ cá nhân
LEARNING JOURNEY
Lộ trình học của khóa
Nội dung được lấy trực tiếp từ manifest của khóa. Cấu trúc player và trải nghiệm giữ nguyên trên toàn LMS Core.
01Nhận thức đúng về AI+
AI là gì và AI giúp gì trong công việcPhân biệt AI, dữ liệu, mô hình và tìm kiếm; nhận diện nhiệm vụ phù hợpĐầu ra: artifact_progress, activity_complete, answer_key
Chọn công cụ và mô hình AIChọn công cụ theo nhiệm vụ, dữ liệu và rủi roĐầu ra: artifact_progress, activity_complete, answer_key
02Giao việc cho AI+
Prompt cơ bản cho nhiệm vụ công việcViết prompt có mục tiêu, bối cảnh, dữ liệu và định dạng đầu raĐầu ra: artifact_progress, activity_complete, answer_key
Làm việc nhiều vòng với AIBổ sung ngữ cảnh, yêu cầu phản biện và sửa đầu raĐầu ra: artifact_progress, activity_complete, answer_key
03Kiểm chứng và an toàn+
Kiểm chứng đầu ra AIKiểm tra độ đúng, nguồn, logic và mức phù hợpĐầu ra: artifact_progress, activity_complete, answer_key
Dữ liệu, quyền riêng tư và bản quyềnNhận diện dữ liệu không được đưa vào AI và giới hạn quyền sử dụngĐầu ra: artifact_progress, activity_complete, answer_key
04Ứng dụng vào công việc+
Tạo đầu ra công việc có cấu trúcTạo đầu ra có thể kiểm tra và chỉnh sửaĐầu ra: artifact_progress, activity_complete, answer_key
Bài thực hành White Belt và bước tiếp theoHoàn thành quy trình AI an toàn cho nhiệm vụ cá nhânĐầu ra: artifact_progress, activity_complete, answer_key
COURSE GUIDE
Hướng dẫn học Khóa học Nhận thức về trí tuệ nhân tạo — AI Foundation
AI Foundation là khóa học nhận thức về trí tuệ nhân tạo dành cho người mới bắt đầu. Bạn học cách phân biệt AI, dữ liệu, mô hình và tìm kiếm; chọn công cụ theo nhiệm vụ; viết prompt có cấu trúc; kiểm chứng đầu ra; bảo vệ quyền riêng tư và tạo sản phẩm công việc có thể chỉnh sửa.
Khóa học AI Foundation phù hợp với ai?
Chương trình dành cho nhân sự văn phòng, quản lý và người muốn có nền tảng chung trước khi học sâu hơn về AI. Bạn không cần lập trình hay biết thuật ngữ phức tạp. Các ví dụ xuất phát từ email, tóm tắt, lập kế hoạch, nghiên cứu và tài liệu công việc.
- Muốn hiểu AI làm gì và không làm gì.
- Cần chọn công cụ phù hợp với dữ liệu và rủi ro.
- Muốn giao việc cho AI rõ ràng hơn.
- Cần kiểm chứng output trước khi sử dụng.
Đầu ra sau khóa học
Bạn hoàn thành ví dụ nhiệm vụ giao cho AI, model map, prompt cơ bản, bản sửa nhiều vòng và checklist kiểm chứng. Cuối chương trình, bạn có một quy trình AI an toàn cho nhiệm vụ cá nhân và biết bước tiếp theo để tiếp tục học.
Lộ trình bốn module
1. Nhận thức đúng về AI
Bạn phân biệt AI, dữ liệu, mô hình và tìm kiếm; hiểu vì sao AI có thể trả lời sai hoặc thiếu ngữ cảnh. Bài học giúp nhận diện nhiệm vụ phù hợp và đặt một câu hỏi kiểm chứng ngay từ đầu.
2. Giao việc cho AI
Bạn học cách chọn công cụ, mô hình và viết prompt gồm mục tiêu, bối cảnh, dữ liệu, tiêu chí và định dạng. Làm việc nhiều vòng giúp bạn bổ sung ngữ cảnh, yêu cầu phản biện và sửa đầu ra thay vì chấp nhận câu trả lời đầu tiên.
3. Kiểm chứng và an toàn
Bạn kiểm tra độ đúng, nguồn, logic và mức phù hợp với mục tiêu. Phần dữ liệu, quyền riêng tư và bản quyền hướng dẫn nhận diện thông tin không được đưa vào AI, chọn dịch vụ được phê duyệt và ghi rõ giới hạn sử dụng.
4. Ứng dụng vào công việc
Bạn tạo email, tóm tắt, kế hoạch hoặc báo cáo có cấu trúc và có thể chỉnh sửa. Bài thực hành White Belt kết nối prompt, kiểm chứng, dữ liệu an toàn và kế hoạch áp dụng vào một nhiệm vụ cá nhân.
Phương pháp học dễ áp dụng
Mỗi bài gồm mục tiêu, học liệu, hoạt động và evidence. Bạn được xem video, study guide, audio, infographic, slide, flashcard và quiz trong trải nghiệm học thử. Các hoạt động ngắn giúp người mới vừa học vừa tạo đầu ra.
Kiểm chứng trước khi dùng output
Hãy đối chiếu dữ kiện quan trọng với nguồn gốc, kiểm tra ngày tháng, con số và giả định. Nếu AI không biết, hãy yêu cầu nói rõ phần chưa chắc. Với quyết định ảnh hưởng khách hàng, tài chính hoặc nhân sự, luôn có người chịu trách nhiệm phê duyệt.
Bảo vệ dữ liệu và quyền sử dụng
Ẩn thông tin cá nhân, dữ liệu khách hàng và tài liệu mật trước khi thử nghiệm. Kiểm tra quyền sử dụng hình ảnh, văn bản và nguồn tham khảo. Lưu lại prompt, phiên bản đầu ra và người kiểm tra để có thể giải thích cách sản phẩm được tạo ra.
Bắt đầu AI Foundation
Hãy chọn một nhiệm vụ nhỏ, viết prompt có bối cảnh và đặt một tiêu chí kiểm chứng. Sau bài học thử, bạn có thể tiếp tục toàn bộ lộ trình để biến nhận thức AI thành thói quen làm việc an toàn, có cấu trúc.