Đúng người học
Chuyên viên, quản lý và process owner đang dẫn dắt một use case AI trong vận hành
AI-GB-001 · PUBLIC TRIAL
Đai xanh AI — Tối ưu Use Case và Hệ thống AI bằng DMAIC
Tối ưu Use Case và Hệ thống AI bằng DMAIC từ vấn đề thật đến kết quả có thể kiểm soát.
WHY THIS COURSE
Một lộ trình để biến kiến thức thành đầu ra
Giúp người học chọn, đo lường, phân tích, cải tiến và kiểm soát một use case AI có bằng chứng.
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.
Xác định vấn đề thật, sponsor, stakeholder, giá trị và điều kiện khởi động.
Xây VOC/CTQ tree, SIPOC, scope, RACI và risk sơ bộ.
Thiết lập data dictionary, sampling, data quality, MSA và baseline dashboard.
Phân tầng dữ liệu, dùng Pareto, fishbone, 5 Why và kiểm tra giả thuyết.
Dùng FMEA, decision matrix và experiment cho workflow/prompt.
Chọn model/tool, RAG, data boundary, evaluation, human-in-loop, privacy và security.
Xây prototype/pilot, test usability, error handling và defect backlog.
So sánh trước/sau, capability, control chart, drift, incident và rollback.
Hoàn thiện SOP, đào tạo, adoption, business case và governance.
Trình bày câu chuyện DMAIC, evidence, sponsor pitch và kế hoạch 2–4 tuần.
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.
01Khởi động dự án AI theo DMAIC+
Chọn use case và lập project charterXác định vấn đề thật, sponsor, stakeholder, giá trị và điều kiện khởi động.Đầu ra: Array
02Define: VOC, CTQ và SIPOC+
Từ tiếng nói khách hàng đến charter rõ ràngXây VOC/CTQ tree, SIPOC, scope, RACI và risk sơ bộ.Đầu ra: Array
03Measure: dữ liệu và baseline+
Định nghĩa vận hành và kế hoạch đo lườngThiết lập data dictionary, sampling, data quality, MSA và baseline dashboard.Đầu ra: Array
04Analyze: biến thiên và nguyên nhân gốc+
Từ dữ liệu đến root cause có bằng chứngPhân tầng dữ liệu, dùng Pareto, fishbone, 5 Why và kiểm tra giả thuyết.Đầu ra: Array
05Analyze-to-Improve: chọn giải pháp+
Ưu tiên giải pháp và thiết kế thử nghiệmDùng FMEA, decision matrix và experiment cho workflow/prompt.Đầu ra: Array
06AI solution engineering+
Kiến trúc, đánh giá và kiểm soát AIChọn model/tool, RAG, data boundary, evaluation, human-in-loop, privacy và security.Đầu ra: Array
07Improve: prototype và pilot+
Đưa giải pháp vào quy trình thậtXây prototype/pilot, test usability, error handling và defect backlog.Đầu ra: Array
08Validate và Control+
Xác nhận kết quả và kiểm soát bền vữngSo sánh trước/sau, capability, control chart, drift, incident và rollback.Đầu ra: Array
09Deployment, adoption và governance+
Chuẩn hóa và mở rộng giá trịHoàn thiện SOP, đào tạo, adoption, business case và governance.Đầu ra: Array
10Capstone defense và bàn giao+
Bảo vệ dự án Green BeltTrình bày câu chuyện DMAIC, evidence, sponsor pitch và kế hoạch 2–4 tuần.Đầu ra: Array
VIDEO LIBRARY
Xem nhanh trước khi bắt đầu
Các video được chọn từ metadata phân phối công khai của chính khóa học.
VIDEO ĐẠI DIỆN
WATCH BEFORE YOU STARTVideo đại diện khóa học
Xem nhanh cách khóa học chuyển nội dung thành đầu ra thực tế.