🎯 Mục tiêu bài học
🤖 What is Generative AI?
Generative AI đang thay đổi cách chúng ta làm việc. Nhưng chính xác nó là gì, hoạt động thế nào, và tại sao bạn nên quan tâm?
Sau bài học này, bạn sẽ:
- ✅ Hiểu Generative AI là gì và khác AI truyền thống như thế nào
- ✅ Biết cách LLMs (Large Language Models) hoạt động
- ✅ Nắm được GenAI có thể làm được những gì
- ✅ Hiểu tại sao GenAI quan trọng trong thời điểm hiện tại
- ✅ Nhận diện các hiểu lầm phổ biến về AI
💡 AI, Machine Learning, và GenAI
1.1 Phân biệt nhanh
| Khái niệm | Giải thích đơn giản | Ví dụ |
|---|---|---|
| AI (Trí tuệ nhân tạo) | Máy tính làm việc "thông minh" | Spam filter, GPS navigation |
| Machine Learning | Máy tính học từ dữ liệu | Netflix recommendations |
| Deep Learning | ML dùng neural networks phức tạp | Face recognition |
| Generative AI | AI tạo ra nội dung mới | ChatGPT, DALL-E, Midjourney |
1.2 GenAI khác gì AI truyền thống?
AI truyền thống → Phân loại, dự đoán, nhận dạng
- "Đây là email spam hay không?" → Trả lời: Spam / Không spam
- "Ảnh này là chó hay mèo?" → Trả lời: Chó
Generative AI → Tạo ra nội dung hoàn toàn mới
- "Viết email xin nghỉ phép" → Viết nguyên email
- "Vẽ logo cho quán coffee" → Tạo ra hình ảnh mới
Checkpoint
Bạn có thể phân biệt giữa AI truyền thống và Generative AI không? Cho một ví dụ cụ thể cho mỗi loại?
🧠 LLMs — Bộ Não Của GenAI
2.1 Large Language Models là gì?
LLM (Large Language Model) là AI được train trên lượng text khổng lồ từ internet:
- 📚 Sách, bài báo, Wikipedia
- 💻 Code trên GitHub
- 🌐 Websites, forums, blogs
Kết quả: AI "hiểu" ngôn ngữ và có thể tạo ra text mới.
2.2 Cách LLM hoạt động (đơn giản)
Hãy tưởng tượng bạn đọc hàng triệu cuốn sách. Sau đó ai đó hỏi: "Trời hôm nay..."
Bạn sẽ đoán tiếp: "...đẹp quá" hoặc "...mưa quá"
LLM làm tương tự — dự đoán từ tiếp theo dựa trên pattern đã học.
1Input: "Thủ đô của Việt Nam là..."2LLM: → "Hà Nội" (probability 99.5%)3 4Input: "Viết email chúc mừng sinh nhật..."5LLM: → Tạo nguyên email hoàn chỉnh2.3 Các LLM phổ biến
| Model | Nhà phát triển | Đặc điểm |
|---|---|---|
| GPT-4o | OpenAI | Đa năng, phổ biến nhất |
| Claude 3.5 | Anthropic | Giỏi viết, context dài |
| Gemini | Tích hợp Google Search | |
| Llama 3 | Meta | Open-source, miễn phí |
| Mistral | Mistral AI | Nhẹ, nhanh, châu Âu |
Checkpoint
LLM hoạt động dựa trên nguyên lý nào? Hãy giải thích bằng cách đơn giản nhất.
⚡ GenAI Làm Được Gì?
3.1 Tạo Text
- ✍️ Viết email, báo cáo, blog
- 📝 Tóm tắt tài liệu dài
- 🌐 Dịch ngôn ngữ tự nhiên
- 💡 Brainstorm ý tưởng
3.2 Tạo Hình Ảnh
- 🎨 DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion
- 📸 Tạo ảnh từ mô tả text
- ✏️ Chỉnh sửa ảnh bằng AI
3.3 Tạo Code
- 💻 Viết code từ mô tả
- 🐛 Debug và fix lỗi
- 📖 Giải thích code phức tạp
3.4 Phân Tích Dữ Liệu
- 📊 Phân tích dữ liệu, tạo biểu đồ
- 📈 Insights từ spreadsheets
- 🔍 Research và tổng hợp thông tin
Checkpoint
Hãy kể 4 lĩnh vực chính mà GenAI có thể hỗ trợ. Lĩnh vực nào hữu ích nhất cho công việc của bạn?
🌟 Tại Sao GenAI Quan Trọng Bây Giờ?
4.1 Tốc độ phát triển chóng mặt
| Mốc thời gian | Sự kiện |
|---|---|
| 2017 | Google phát minh Transformer architecture |
| 2020 | GPT-3 ra mắt — AI viết text tốt |
| 2022 | ChatGPT launch — 100M users trong 2 tháng |
| 2023 | GPT-4, Claude, Gemini — cuộc chạy đua AI |
| 2024 | AI Agents, Multimodal AI |
| 2025 | AI trở thành công cụ hàng ngày |
4.2 Impact lên công việc
Theo McKinsey (2025):
- 60% công việc có thể được AI hỗ trợ
- Productivity tăng 20-40% khi dùng AI đúng cách
- Không phải AI thay thế bạn, mà người biết dùng AI thay thế người không biết
4.3 Ai nên học GenAI?
Tất cả mọi người! Không cần biết code:
| Ngành | Ứng dụng GenAI |
|---|---|
| Marketing | Content creation, ad copy, strategy |
| Sales | Email outreach, proposal writing |
| HR | Job descriptions, CV screening |
| Finance | Report analysis, data insights |
| Education | Lesson plans, materials |
| Design | Moodboards, concepts, prototyping |
Checkpoint
Theo McKinsey, productivity có thể tăng bao nhiêu phần trăm khi dùng AI đúng cách? Ngành nghề nào của bạn có thể áp dụng GenAI?
🔍 Những Hiểu Lầm Phổ Biến
| ❌ Hiểu lầm | ✅ Sự thật |
|---|---|
| AI sẽ thay thế tất cả | AI là công cụ hỗ trợ, cần người điều khiển |
| AI luôn đúng | AI có thể sai (hallucinate) |
| Cần biết code mới dùng AI | Không! Chỉ cần biết giao tiếp tốt |
| AI hiểu mọi thứ | AI pattern-match, không thực sự "hiểu" |
| AI miễn phí là đủ | Bản free tốt để bắt đầu, paid mạnh hơn nhiều |
Checkpoint
Kể ra 3 hiểu lầm phổ biến về AI. Sự thật thực sự là gì?
📝 Quiz
-
Generative AI khác AI truyền thống ở điểm nào?
- Nhanh hơn
- Tạo ra nội dung mới thay vì chỉ phân loại
- Đắt hơn
- Cũ hơn
-
LLM hoạt động bằng cách nào?
- Tìm kiếm trên internet
- Copy paste từ database
- Dự đoán từ tiếp theo dựa trên patterns đã học
- Gọi API khác
-
Ai nên học sử dụng GenAI?
- Chỉ developers
- Chỉ Data Scientists
- Chỉ AI researchers
- Tất cả mọi người muốn tăng productivity
Checkpoint
Bạn đã trả lời đúng bao nhiêu câu quiz? Hãy xem lại những câu trả lời sai.
🎯 Key Takeaways
- GenAI tạo ra nội dung mới (text, ảnh, code, etc.)
- LLMs là "bộ não" — dự đoán từ tiếp theo dựa trên training data
- Không cần code — chỉ cần biết "hỏi" đúng cách
- AI là công cụ — người biết dùng AI sẽ có lợi thế lớn
- Bắt đầu ngay — không có thời điểm nào tốt hơn hiện tại
Checkpoint
Bạn có thể tóm tắt 5 điểm chính của bài học này bằng lời của mình không?
🚀 Bài tiếp theo
In the AI Tools Landscape, we'll khám phá ChatGPT, Claude, Gemini và chọn tool phù hợp!
