Miễn phí 100%

Con đường trở thành
AI Engineer
bắt đầu từ đây.

Lộ trình học hoàn toàn miễn phí, đi từ nền tảng đến các project thực chiến mà thị trường cần: Computer Vision, LLM, RAG... Học lý thuyết và thực hành project để vượt qua mọi bài phỏng vấn, xây portfolio để chuẩn bị cho công việc AI Engineer đầu tiên của bạn.

Xem toàn bộ lộ trình
Lộ trình học

Giai đoạn 1 cung cấp cho bạn kiến thức nền tảng về Toán, Tools, Machine Learning, Deep Learning.
Giai đoạn 2 cung cấp cho bạn kiến thức cần thiết để triển khai một sản phẩm AI trong thực tế.

Giai đoạn 1

Nền tảng Machine Learning

Hiểu cách mô hình AI/ML hoạt động, xử lý dữ liệu, train và đánh giá model.

1
Module 1 7 bài

Toán, Python và công cụ nền tảng

  • Python & NumPy / Pandas
  • PyTorch cơ bản
  • Toán cơ bản cho ML
  • Git và GitHub
Đang học
2
Module 2 10 bài

Machine Learning cơ bản

  • Linear & Logistic Regression
  • Decision Tree & Random Forest
  • K-Means & PCA
  • Đánh giá model
3
Module 3 8 bài

Deep Learning cơ bản

  • Neural Network & CNN
  • Transformers & Attention
  • Fine-tuning
  • Project classification
4
Module 4 4 bài

LLM và AI hiện đại

  • LLM cơ bản
  • RAG
  • AI Agent
  • Project chatbot hỏi đáp tài liệu
Giai đoạn 2

Đưa AI/ML vào sản phẩm

Đóng gói, triển khai, kiểm thử và vận hành hệ thống AI/ML trong môi trường thực tế.

5
Module 5 8 bài

Đóng gói model và xây dựng API

  • Serialize & load model
  • FastAPI cho ML model
  • Docker hoá
  • Deploy API đơn giản
6
Module 6 9 bài

Data và Experiment Workflow

  • Data preparation & validation
  • Experiment tracking
  • Model evaluation
  • Model registry & versioning
7
Module 7 13 bài

Code Quality và Reproducibility

  • Cấu trúc project AI/ML
  • Testing code / data / model
  • Config, Logging & Documentation
  • Reproducibility
8
Module 8 11 bài

Production và Monitoring

  • CI/CD & Model serving
  • Monitoring & Logging
  • Data drift & Model drift
  • Case study production

Tại sao chọn Học AI Engineer?

Lộ trình tối ưu

Đi theo từng bước từ nền tảng Machine Learning đến các kỹ năng cần để làm AI Engineer.

Kiến thức đầy đủ

Bao quát tất cả kiến thức cần thiết để vượt qua mọi bài phỏng vấn.

Học để đi làm

Học qua lý thuyết và thực hành bằng các dự án thực tế mà doanh nghiệp cần.

Xây dựng portfolio

Tạo portfolio với những project ấn tượng nhất.

Đối tượng phù hợp

1

Học sinh, sinh viên

Có định hướng làm việc trong lĩnh vực AI/ML.

Phù hợp nếu bạn ở đây
2

Lập trình viên chuyển hướng

Muốn tìm hiểu ML đủ sâu để chuyển hướng hoặc thăng tiến trong sự nghiệp.

Phù hợp nếu bạn ở đây
3

Quản lý cấp cao

Muốn học AI/ML cơ bản để xây dựng những sản phẩm tự động hóa sử dụng AI.

Phù hợp nếu bạn ở đây

Cảm nhận học viên

"

Lần đầu mình theo một lộ trình ML mà không bỏ cuộc giữa chừng. Mọi thứ nối tiếp nhau rất tự nhiên.

Minh T.
Minh T. Backend Developer
"

Các project cực kỳ thực tế. Mình đi phỏng vấn và gặp toàn những câu đã được học rồi.

Hà N.
Hà N. Data Analyst
"

Bài viết đúng trọng tâm, đọc nhanh và tra cứu lại dễ. Hợp với người vừa học vừa đi làm.

Quang P.
Quang P. Sinh viên năm 3
Q&A

Câu hỏi thường gặp

Chỉ cần Python cơ bản. Phần toán cần thiết sẽ được nhắc lại ngay trong Module 1, đủ dùng cho cả lộ trình.

Nên đi từ trên xuống để chắc nền tảng, nhưng nếu đã vững phần nào bạn có thể nhảy thẳng tới module cần học.

Tuỳ tốc độ — trung bình 8–12 tuần nếu học đều mỗi ngày một chút.

Phần Nền tảng chạy được trên trình duyệt/Colab. Phần MLOps mới cần Docker và một ít cấu hình.

Có. Toàn bộ bài viết miễn phí, không yêu cầu tài khoản, không phí ẩn.