Nền Tảng AI Toàn Diện Để Xây Dựng, Vận Hành Và Đánh Giá Hệ Thống
Trang bị tư duy AI thực tế: từ cách mô hình suy luận, tuỳ biến kiến trúc, đến vận hành AI Agent tự chủ và kiểm soát chất lượng hệ thống. Không cần biết lập trình.
Mô phỏng Quyết định AI • EcoCart
Tư duy sản phẩm trực quan
Hiểu ngữ cảnh và phối đồ linh hoạt. Cần Prompt ràng buộc và Guardrail đối chiếu sản phẩm tồn kho thật.
Bài toán thực tế trên sàn TMĐT EcoCart
Toàn bộ 14 bài học được kết nối xuyên suốt qua một dự án triển khai AI thực tế trên sàn TMĐT EcoCart với quy mô 50.000 đơn/ngày - từ thiết kế prompt, kiểm soát token, đến vận hành agent và phòng vệ rủi ro.
Hệ sinh thái TMĐT EcoCart
Mỗi bài học giải quyết trực tiếp một bài toán thực tế của sàn: từ trợ lý hoàn tiền, bộ gợi ý phối đồ, đến kiến trúc tra cứu chính sách RAG.
Sản phẩm đầu ra định lượng (5 Deliverables)
1 tài liệu sản phẩm hoàn chỉnh sau mỗi module
Sau mỗi bài, bạn tạo ra tài liệu sản phẩm thật: System Prompt spec, bảng tính Token ROI, bộ test Pass@k, tài liệu đặc tả RAG và kịch bản Safe Fallback.
Tư duy Quản trị Rủi ro & An toàn
Kiểm soát ảo giác & chi phí vận hành
Xóa bỏ rủi ro ảo giác và mất kiểm soát chi phí nhờ kiến trúc Sandwich Guardrails 2 lớp (Input/Output) và cơ chế Human-in-the-Loop chặt chẽ.
Lộ trình 5 Module & 14 Bài học
Mỗi bài học tập trung vào một khái niệm cốt lõi, đi kèm ví dụ xuyên suốt EcoCart và khung quyết định sản phẩm thực tế.
AI và Model là gì
Phân biệt phần mềm truyền thống (Rule-based) và Mô hình AI (Model-based), cơ chế học pattern từ dữ liệu và đánh giá bài toán đánh đổi giữa tính định hình và khả năng thích ứng.
Model tạo output từ input như thế nào
Cơ chế suy luận xác suất (Inference), sinh token từng mảnh (Token-by-token), nguyên nhân gây ảo giác (Hallucination) và thiết kế luồng Human-in-the-Loop kiểm soát rủi ro.
Prompt là gì
Prompt như kênh giao tiếp duy nhất giữa PM và Model (LUI), 4 thành phần cấu trúc prompt chuẩn và bài toán Open Prompt Bar vs. Structured Prompt Builder.
AI 'hiểu' yêu cầu như thế nào
Cơ chế chú ý (Attention Mechanism), tác động của từ ngữ đến tông giọng, ranh giới giữa Tri thức tham số và Lớp kiểm chứng sự thật (Ground Truth Layer).
Giải đáp trước khi bắt đầu học
Khóa học có yêu cầu kỹ năng lập trình (Coding) trước không?
Hoàn toàn không. Khóa học được thiết kế riêng cho Product Manager, tập trung vào bản chất cơ chế (Mechanics), đánh giá bài toán đánh đổi (Trade-offs), thiết kế System Prompt và quản trị rủi ro thay vì viết mã nguồn.
Thời lượng và hình thức học như thế nào?
Khóa học học trực tuyến theo nhịp độ cá nhân (Self-paced). Mỗi bài học mất khoảng 45–60 phút, gồm bài giảng phân tích, visual trực quan tương tác và bài tập thực hành trên Case Study EcoCart.
Sau khi hoàn thành, tôi sẽ có được những kỹ năng gì?
Bạn sẽ tự tin phân biệt bài toán Rule vs Model, thiết kế System Prompt chuẩn mực, tính toán ngân sách Token/Context Window, chọn chiến lược RAG vs Fine-tune và xây dựng bộ đo lường chất lượng Pass@k.
Lộ trình học tiếp theo sau khóa học này là gì?
Sau khi nắm vững nền tảng AI Literacy, bạn có thể tiếp tục với khóa AI Product Management hoặc AI Agents for PM để học cách thiết kế hệ thống tác tử tự trị hoàn chỉnh với MCP Protocol và Multi-Agent loops.
Sẵn sàng làm chủ tư duy sản phẩm AI?
Bắt đầu ngay với Bài 1: Phân biệt Rule-based vs. Model-based trên sàn EcoCart hoàn toàn miễn phí.