Giới thiệu

AI (Trí tuệ nhân tạo) không còn là một từ thông dụng hay xu hướng nhất thời. Nó chính là xương sống của đổi mới trong mọi ngành nghề, cả hiện tại lẫn tương lai. Và bạn biết rằng đã đến lúc phải bắt kịp, nâng cấp bản thân và vượt lên dẫn đầu.

Nhưng hãy thẳng thắn: Chỉ biết vài thuật ngữ hay xem một vài hướng dẫn là chưa đủ. Để thực sự nổi bật, bạn cần nhiều hơn kiến thức — bạn cần bằng chứng thực tế. Bằng chứng cho thấy bạn có thể áp dụng những khái niệm này, xây dựng dự án và tạo ra kết quả có giá trị thực sự.

Và đó chính là mục tiêu của cuốn sách này.

Những gì bạn sẽ học và thực hành:

🔹 Kỹ thuật tạo lệnh AI(Prompt Engineering):
Không chỉ đơn giản là gõ lệnh, mà là hiểu sâu cách tạo chỉ dẫn để AI hoạt động tối ưu. Từ lệnh đơn giản đến kỹ thuật nâng cao như ư duy theo chuỗi(Chain of Thought), học đa tầng(Multi-shot Learning), bạn sẽ học cách khiến AI "suy nghĩ" chứ không chỉ "trả lời".

🔹 Cơ chế hoạt động của AI:
Tìm hiểu về Transformers, Attention Mechanisms, Tokenization — những yếu tố làm nên sức mạnh của LLM (Large Language Models). Đừng lo, tôi sẽ giải thích một cách thực tế và dễ hiểu, vì cuối cùng, mục tiêu vẫn là xây dựng dự án.

🔹 AI thực chiến, không phải kiến thức sơ đẳng:
Chúng ta sẽ không dừng lại ở mức cơ bản như "Lập kế hoạch du lịch Rome". Thay vào đó, tập trung vào:

• Khắc phục "ảo giác" (hallucinations) của AI để tạo ra kết quả đáng tin cậy.

• Làm chủ OpenAI API — tinh chỉnh tham số, xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh.

• Xây dựng AI Agents với Crew AI — một trong những framework mạnh mẽ nhất hiện nay.

Các dự án thực tế bạn sẽ làm:

1. Phá vỡ AI với Prompt Injection (An ninh mạng):

• Bạn sẽ khiến AI "ảo giác" (hallucinate) và học cách ngăn chặn điều đó.

2. Machine Learning & Data Science với XGBoost & SHAP:

• XGBoost là một trong những mô hình ML mạnh nhất.

• SHAP giúp giải thích các mô hình "hộp đen" — kỹ thuật quan trọng trong Explainable AI (AI minh bạch).

• Giải quyết bài toán Marketing thực tế với dữ liệu thật.

3. Xây dựng AI chơi "Kéo-Búa-Bao":

• Nghe có vẻ đơn giản, nhưng thực tế AI rất tệ ở trò này!

• Bạn sẽ học cách thiết kế prompt, điều chỉnh tham số (như Temperature), và cải thiện khả năng chiến thuật của AI.

4. Dự án Data Science với Random Forest:

• Giải bài toán dự đoán mức độ hài lòng của khách hàng — một thách thức thực sự phức tạp.

• Không chỉ dừng ở việc xây dựng mô hình, mà còn phân tích sâu dữ liệu và trực quan hóa kết quả để hiểu "Tại sao?" và "Làm gì tiếp theo?"

Tại sao đây là cuốn sách đặc biệt?

• Thực hành ngay lập tức: Bạn sẽ xây dựng sản phẩm thật, không chỉ lý thuyết.

• Áp dụng vào công việc: Dù bạn là lãnh đạo, kỹ sư, sinh viên hay người đam mê AI, kiến thức này sẽ giúp bạn tạo ra giá trị thực sự.

• Cạnh tranh trong thị trường việc làm: AI đang thay đổi mọi thứ — hãy nắm lấy cơ hội để trở thành người dẫn đầu.

Tôi không muốn bạn chỉ đọc và quên — tôi muốn bạn hành động. Nếu bạn đã mệt mỏi với việc đọc lướt qua và chờ đợi, thì đây chính là lúc bắt đầu.

Hãy cùng nhau xây dựng điều gì đó tuyệt vời!

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft