Giáo Trình AI và Prompt Engineering Cơ Bản

Tổng Quan Khóa Học

Khóa học AI và Prompt Engineering Cơ Bản được thiết kế dành cho những người mới bắt đầu tìm hiểu về Trí tuệ nhân tạo (AI) và kỹ thuật thiết kế prompt. Khóa học tập trung vào việc xây dựng nền tảng kiến thức vững chắc, từ các khái niệm cơ bản đến ứng dụng thực tế của prompt engineering123. Bạn có thể tham khảo thêm Giáo Trình ​AI & Prompt Engineering Cơ Bản (Bản Mở Rộng) với nhiều ví dụ thực tế

Cấu Trúc Khóa Học

Module 1: Giới Thiệu Về AI và Khái Niệm Cơ Bản

1.1 Trí Tuệ Nhân Tạo Là Gì?

• Định nghĩa AI: Trí tuệ nhân tạo là khả năng mô phỏng trí thông minh con người bằng máy tính để thực hiện các tác vụ như học tập, nhận dạng mẫu, hiểu ngôn ngữ và ra quyết định4
• Lịch sử phát triển AI: Từ những ý tưởng đầu tiên đến các ứng dụng hiện tại
• Phân loại AI: AI hẹp (Narrow AI) vs AI tổng quát (General AI)

1.2 Các Thành Phần Cơ Bản của AI

• Thuật toán (Algorithms): Tập hợp các quy tắc và hướng dẫn để máy tính thực hiện tác vụ5
• Dữ liệu: Vai trò quan trọng của dữ liệu trong việc huấn luyện AI
• Học máy (Machine Learning): Khả năng máy tính học từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể

Ví dụ thực tế: Hệ thống gợi ý của Netflix sử dụng AI để phân tích thói quen xem phim của người dùng và đề xuất nội dung phù hợp.

Module 2: Tìm Hiểu Về Large Language Models (LLMs)

2.1 Khái Niệm Về LLMs

• LLM là gì: Mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên khối lượng văn bản khổng lồ26
• Cách thức hoạt động: LLMs dự đoán văn bản tiếp theo dựa trên ngữ cảnh
• Các mô hình phổ biến: ChatGPT, GPT-4, Gemini, Claude

2.2 Ứng Dụng Của LLMs

• Tạo nội dung: Viết bài, tóm tắt văn bản, dịch thuật7
• Hỗ trợ lập trình: Tạo và giải thích code8
• Phân tích dữ liệu: Xử lý và phân tích thông tin

Case Study: Công ty ABC sử dụng ChatGPT để tự động hóa việc trả lời email khách hàng, giảm 60% thời gian xử lý và tăng 40% độ hài lòng của khách hàng910.

Module 3: Giới Thiệu Prompt Engineering

3.1 Prompt Engineering Là Gì?

• Định nghĩa: Quá trình thiết kế và tối ưu hóa các câu lệnh (prompts) để tương tác hiệu quả với AI111
• Tầm quan trọng: Ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng kết quả đầu ra của AI311
• Vai trò trong thực tế: Cầu nối giữa ý định con người và khả năng hiểu của AI

3.2 Cấu Trúc Cơ Bản Của Một Prompt

• Ngữ cảnh (Context): Cung cấp thông tin nền tảng
• Hướng dẫn (Instruction): Chỉ định rõ ràng nhiệm vụ cần thực hiện1213
• Định dạng đầu ra: Xác định cách thức trình bày kết quả
• Vai trò (Role): Định nghĩa vai trò cho AI (ví dụ: chuyên gia, giáo viên)12

Ví dụ So Sánh:

• Prompt kém hiệu quả: “Viết về hoa”
• Prompt hiệu quả: “Bạn là một chuyên gia về thực vật. Hãy viết một đoạn văn 200 từ giới thiệu về hoa hồng, bao gồm đặc điểm sinh học, ý nghĩa văn hóa và cách chăm sóc cơ bản.”

Module 4: Các Kỹ Thuật Prompt Engineering Cơ Bản

4.1 Zero-Shot Prompting

• Khái niệm: Yêu cầu AI thực hiện nhiệm vụ mà không cung cấp ví dụ cụ thể1415
• Ưu điểm: Đơn giản, nhanh chóng
• Nhược điểm: Có thể không chính xác với các tác vụ phức tạp

Ví dụ thực tế: “Phân loại email sau đây là spam hay không spam: ‘Khuyến mãi đặc biệt! Giảm giá 90% cho tất cả sản phẩm!'”

4.2 Few-Shot Prompting

• Khái niệm: Cung cấp một số ví dụ để hướng dẫn AI1415
• Khi nào sử dụng: Với các tác vụ cần định dạng cụ thể hoặc logic phức tạp
• Số lượng ví dụ tối ưu: Thường từ 2-5 ví dụ

Ví dụ thực hành:

textDịch các từ sau sang tiếng Anh:
Việt Nam → Vietnam
Hà Nội → Hanoi
Thành phố Hồ Chí Minh → Ho Chi Minh City
Đà Nẵng → ?

4.3 Chain-of-Thought (CoT) Prompting

• Khái niệm: Hướng dẫn AI suy nghĩ từng bước một cách logic141615
• Ứng dụng: Giải quyết bài toán, phân tích phức tạp, lập luận
• Cách thực hiện: Sử dụng cụm từ “hãy suy nghĩ từng bước”

Case Study: Sử dụng CoT để giải bài toán: “Một cửa hàng có 120 quyển sách. Ngày đầu bán được 1/3 số sách, ngày thứ hai bán được 1/4 số sách còn lại. Hỏi còn lại bao nhiêu quyển sách? Hãy suy nghĩ từng bước.”

Module 5: Thực Hành Với Các Công Cụ AI Phổ Biến

5.1 Làm Quen Với ChatGPT

• Giao diện và tính năng cơ bản
• Các loại tài khoản: Free vs Plus
• Mẹo sử dụng hiệu quả: Cách đặt câu hỏi, tương tác liên tục

5.2 Khám Phá Các Công Cụ AI Khác

• Google Gemini: Đặc điểm và ưu thế
• Claude: Khả năng phân tích và lập luận
• Perplexity: Tìm kiếm thông tin với trích dẫn nguồn

Bài tập thực hành: Sử dụng cùng một prompt trên các nền tảng khác nhau và so sánh kết quả.

Module 6: Ứng Dụng Thực Tế Trong Cuộc Sống

6.1 Prompt Engineering Trong Công Việc

• Viết email chuyên nghiệp: Template và ví dụ cụ thể
• Tạo báo cáo: Cấu trúc và phân tích dữ liệu
• Brainstorming ý tưởng: Kỹ thuật tạo ý tưởng sáng tạo

Template Email Chuyên Nghiệp:

text"Bạn là một chuyên gia giao tiếp doanh nghiệp. Hãy viết một email gửi khách hàng với nội dung:
- Chủ đề: [Chủ đề cụ thể]
- Mục đích: [Mục đích rõ ràng]  
- Tone: Chuyên nghiệp, thân thiện
- Độ dài: 150-200 từ
- Bao gồm lời chào, nội dung chính, và lời kết lịch sự"

6.2 Prompt Engineering Trong Học Tập

• Giải thích khái niệm phức tạp: Sử dụng AI như gia sư cá nhân
• Tạo câu hỏi ôn tập: Kiểm tra kiến thức
• Học ngoại ngữ: Luyện tập hội thoại và ngữ pháp

Ví dụ Học Tập:

text"Hãy giải thích khái niệm 'Cung và Cầu' trong kinh tế học như thể bạn đang dạy cho một học sinh lớp 10. Sử dụng ví dụ về thị trường bóng đá để minh họa."

6.3 Prompt Engineering Trong Sáng Tạo

• Viết truyện ngắn: Phát triển cốt truyện và nhân vật10
• Tạo nội dung marketing: Slogan, mô tả sản phẩm
• Thiết kế kế hoạch: Lập kế hoạch du lịch, sự kiện

Module 7: Nguyên Tắc Hiệu Quả Trong Prompt Engineering

7.1 Nguyên Tắc Rõ Ràng và Cụ Thể

• Tránh mơ hồ: Sử dụng ngôn ngữ chính xác
• Xác định rõ ràng: Mục tiêu, đối tượng, ngữ cảnh
• Cung cấp chi tiết: Thông tin cần thiết cho kết quả tốt nhất

7.2 Nguyên Tắc Cấu Trúc

• Sử dụng ký tự phân cách: Dấu ngoặc kép, dấu gạch ngang để tách biệt các phần17
• Đánh số thứ tự: Tạo danh sách các yêu cầu rõ ràng
• Định dạng đầu ra: Chỉ định cách trình bày kết quả

7.3 Nguyên Tắc Lặp Lại và Cải Tiến

• Thử nghiệm nhiều cách: Cùng một yêu cầu có thể diễn đạt khác nhau
• Phân tích kết quả: Đánh giá chất lượng đầu ra
• Tinh chỉnh prompt: Cải thiện dần dần để đạt kết quả mong muốn

Module 8: Xử Lý Các Vấn Đề Thường Gặp

8.1 AI Hallucination (Ảo Giác AI)

• Khái niệm: AI tạo ra thông tin không chính xác hoặc bịa đặt18
• Cách nhận biết: Kiểm tra nguồn, so sánh với thông tin đáng tin cậy
• Phương pháp khắc phục: Yêu cầu trích dẫn nguồn, xác minh thông tin

8.2 Bias (Thiên Lệch) Trong AI

• Nguyên nhân: Dữ liệu huấn luyện không đại diện hoặc có thiên lệch
• Tác động: Ảnh hưởng đến tính công bằng và chính xác
• Cách giảm thiểu: Sử dụng prompt đa dạng, kiểm tra kết quả từ nhiều góc độ

8.3 Những Hạn Chế Cần Lưu Ý

• Giới hạn kiến thức: AI chỉ biết đến thời điểm huấn luyện
• Thiếu ngữ cảnh thực tế: Không hiểu hoàn cảnh cụ thể của người dùng
• Không có cảm xúc: Thiếu khả năng đồng cảm và hiểu cảm xúc

Module 9: Bài Tập Thực Hành Tổng Hợp

9.1 Dự Án Thực Tế 1: Tạo Chatbot Hỗ Trợ Khách Hàng

• Mục tiêu: Thiết kế prompts cho chatbot của một cửa hàng điện tử
• Yêu cầu: Xử lý câu hỏi về sản phẩm, giá cả, chính sách đổi trả
• Đánh giá: Độ chính xác, thân thiện, và hữu ích của phản hồi

9.2 Dự Án Thực Tế 2: Tạo Nội Dung Marketing

• Mục tiêu: Viết mô tả sản phẩm cho website thương mại điện tử
• Yêu cầu: Hấp dẫn, thông tin đầy đủ, SEO-friendly
• Sản phẩm mẫu: Điện thoại thông minh, quần áo, thực phẩm

9.3 Dự Án Thực Tế 3: Hỗ Trợ Học Tập

• Mục tiêu: Tạo tài liệu học tập cho một chủ đề cụ thể
• Yêu cầu: Phù hợp với trình độ người học, có ví dụ minh họa
• Chủ đề mẫu: Toán học, lịch sử, khoa học

Module 10: Đánh Giá và Cải Thiện Kỹ Năng

10.1 Tiêu Chí Đánh Giá Prompt

• Tính rõ ràng: Prompt có dễ hiểu không?
• Tính hiệu quả: Kết quả có đáp ứng mục tiêu không?
• Tính nhất quán: Cùng prompt cho kết quả tương tự không?

10.2 Phương Pháp Cải Thiện

• A/B Testing: So sánh hiệu quả của các prompt khác nhau
• Feedback Loop: Thu thập phản hồi và điều chỉnh
• Continuous Learning: Cập nhật kiến thức về AI mới

Tài Liệu Tham Khảo và Bài Tập Thêm

Bài Tập Hàng Tuần

Tuần 1: Tạo 10 prompt khác nhau cho cùng một yêu cầu và so sánh kết quả
Tuần 2: Thực hành Few-shot prompting với các tác vụ khác nhau
Tuần 3: Sử dụng Chain-of-Thought để giải quyết bài toán phức tạp
Tuần 4: Tạo prompt để AI đóng vai trò các chuyên gia khác nhau

Dự Án Cuối Khóa

Học viên sẽ tự chọn một lĩnh vực yêu thích (giáo dục, kinh doanh, sáng tạo) và phát triển một bộ prompt hoàn chỉnh để giải quyết một vấn đề thực tế trong lĩnh vực đó.

Kết Luận

Khóa học AI và Prompt Engineering Cơ Bản cung cấp nền tảng vững chắc cho những người mới bắt đầu khám phá thế giới AI. Thông qua việc kết hợp lý thuyết với thực hành, các case study thực tế và bài tập đa dạng, học viên sẽ:

• Hiểu rõ bản chất và cách thức hoạt động của AI và LLMs12
• Thành thạo các kỹ thuật prompt engineering cơ bản1517
• Ứng dụng được kiến thức vào công việc và cuộc sống hàng ngày719
• Nhận biết và xử lý các vấn đề thường gặp khi sử dụng AI20
• Xây dựng được tư duy logic và kỹ năng tương tác hiệu quả với AI

Sau khi hoàn thành khóa học cơ bản này, học viên sẽ sẵn sàng tiến lên cấp độ nâng cao với các kỹ thuật phức tạp hơn như Meta Prompting, Tree of Thoughts, và tích hợp AI với các công cụ bên ngoài1416.