🚀 AI Engineer Roadmap cho người Non-Tech

Series 0 1

Python, Data & Toán nền tảng

Mục tiêu Series: Có thể đọc, sửa và viết code AI cơ bản, xử lý dữ liệu và hiểu các khái niệm toán cần thiết để đọc model.

Python Fundamentals

Để đọc code AI, dùng notebook, gọi API, chạy training script và build automation.

Pandas & NumPy

Để làm sạch dữ liệu, transform dataset, xử lý CSV, JSON và chuẩn bị dữ liệu cho model.

Statistics Basics

Để hiểu accuracy, bias, sampling, variance và đánh giá model đúng cách.

Linear Algebra (Light)

Để hiểu vector, matrix, embeddings, tensor và shape trong neural network.

Calculus Intuition

Để hiểu gradient descent, loss minimization và vì sao model “học”.

Series 0 2

Đang xuất bản

Machine Learning Foundations

Mục tiêu Series: Hiểu cách model Machine Learning hoạt động và tự train được model đầu tiên.

Supervised Learning

Để build prediction system, recommendation và classification.

Unsupervised Learning

Để grouping customer, anomaly detection và segmentation.

Data Preprocessing

Để xử lý dữ liệu bẩn — kỹ năng cực quan trọng của AI Engineer.

Model Evaluation

Để biết model nào thực sự tốt, tránh overfitting và fake accuracy.

Series 0 3

Deep Learning

Mục tiêu Series: Hiểu neural network hoạt động và train được deep learning model cơ bản.

Neural Networks

Để hiểu nền móng của AI hiện đại.

PyTorch

Để build, train và fine-tune model.

CNN / RNN / LSTM

Để hiểu text, image và sequential data.

Overfitting & Regularization

Để model generalize tốt ngoài thực tế.

Series 0 4

LLMs & Generative AI

Mục tiêu Series: Hiểu cách ChatGPT hoạt động và build ứng dụng dùng LLM.

Tokenization & Embeddings

Để hiểu semantic search và vector database.

Transformers

Để hiểu GPT, BERT, attention và LLM architecture.

Hugging Face

Để dùng model open source.

Prompt Engineering

Để tăng chất lượng output và orchestration AI.

Series 0 5

AI Systems & Deployment

Mục tiêu Series: Biến model thành sản phẩm thật.

FastAPI

Để expose model thành API.

Vector Database

Để build RAG và semantic retrieval.

LangChain / LangGraph

Để orchestration agent và multi-step reasoning.

Docker + Cloud

Để deploy production.

Series 0 6

Projects & Job Readiness

Mục tiêu Series: Có portfolio đủ mạnh để apply AI Engineer.

Build 3–5 Real Projects

Ví dụ: chatbot nội bộ, AI document search, recommendation, automation AI.

Clean GitHub

Để recruiter thấy được năng lực thật.

Open Source Contribution

Để tăng credibility.

System Design & Interview

Để pass technical interview.