Hành trình của tôi qua 7 khóa học Andrew Ng về Machine Learning và AI

Phải thừa nhận, khi bắt đầu học các khóa của Andrew Ng, tôi không thể dừng lại :D Trong vài tháng qua, tôi đã hoàn thành bảy khóa học của ông trên Coursera và DeepLearning.AI. Mỗi khóa xây dựng trên khóa trước và cho tôi bức tranh rõ ràng hơn về cách machine learning và AI thực sự hoạt động. Đây là đánh giá của tôi về các khóa học này, theo thứ tự tôi nghĩ hợp lý nhất nếu bạn bắt đầu từ đầu:

• Machine Learning Specialization
• ChatGPT Prompt Engineering for Developers
• Generative AI for Everyone
• Building system with chatGPT API
• Neural Networks and Deep Learning
• Functions, Tools, and Agents with LangChain
• Vector Databases: from Embeddings to Applications

1. Machine Learning Specialization - Nền tảng vững chắc

Chương trình chuyên ngành 3 khóa dành cho người mới bắt đầu này cung cấp nền tảng vững chắc về các khái niệm và ứng dụng machine learning. Các khóa học chuyển từ thuật toán supervised learning như regression và classification đến các kỹ thuật nâng cao hơn như unsupervised learning và reinforcement learning. Tôi đánh giá cao các bài tập code thực hành bằng Python và thấy nó dễ tiếp cận ngay cả với kinh nghiệm lập trình hạn chế. Đây là một trong những khóa học machine learning nhập môn tốt nhất hiện có.

2. Generative AI for Everyone - Giải mã sự cường điệu

Nhắm đến đối tượng không chuyên kỹ thuật, khóa học này giải mã generative AI, giải thích các ứng dụng và hạn chế. Nội dung được tổ chức tốt, cân bằng ưu và nhược điểm và xóa bỏ những hiểu lầm phổ biến. Đây là khóa học tuyệt vời cho bất kỳ ai muốn hiểu generative AI từ ý tưởng đến triển khai, bao gồm xây dựng prompt hiệu quả.

3. Neural Networks and Deep Learning - Hiểu các mô hình quan trọng

Khóa học này bắt đầu đi sâu hơn vào deep learning, cách nó được áp dụng cho supervised learning, các loại mô hình chính (CNNs, RNNs, v.v.) và khi nào nên áp dụng chúng. Học khóa này sau "Machine learning specialization" có thể cảm thấy hơi trùng lặp với một số nội dung. Bạn có thể bỏ qua những phần đó.

4. Khi bạn sẵn sàng xây dựng ứng dụng Gen AI đầu tiên

Khi bạn cảm thấy sẵn sàng bắt đầu xây dựng ứng dụng đầu tiên, đặc biệt là ứng dụng Gen AI, hãy bắt đầu với các khóa "ChatGPT Prompt Engineering for Developers", "Building system with chatGPT API",

Các khóa học này sẽ tiết kiệm cho bạn rất nhiều thời gian vì chúng sẽ cho bạn cái nhìn tổng quan về các bước quan trọng nhất khi xây dựng ứng dụng. Tất nhiên, chúng đi kèm code mẫu nên rất thực tế.

ChatGPT Prompt Engineering for Developers

Khóa học này là phúc lợi cho cả người mới và người học nâng cao. Được giảng dạy bởi Andrew và Isa Fulford từ OpenAI. Nó tập trung vào các chi tiết tinh tế của prompt engineering và việc sử dụng Large Language Models (LLMs). Khóa học giải thích rõ ràng các khái niệm cốt lõi của LLMs và cung cấp insights thực tế về các best practices cho prompt engineering. Đặc biệt có giá trị cho ai muốn hiểu và tận dụng sức mạnh của LLM APIs trong các ứng dụng khác nhau. Ví dụ, cách yêu cầu GPT xuất câu trả lời ở định dạng JSON để bạn có thể sử dụng sau đó trong ứng dụng.

Building Systems with the ChatGPT API

Là phần tiếp theo của khóa Prompt Engineering, buổi học một giờ này hoàn hảo cho người mới bắt đầu với LLMs. Nó cung cấp các ví dụ thực hành và dạy cách xây dựng hiệu quả các hệ thống nhiều bước sử dụng large language models. Khóa học là primer tuyệt vời cho ai quan tâm đến prompt engineering và ứng dụng large language model. Tôi đánh giá cao hướng dẫn dưới đây với các ví dụ code thực tế:

• Cách sử dụng "Moderation API" để xác thực input người dùng, tránh prompt injection
• Chain of thought reasoning
• Chaining prompts
• Đánh giá output

5. Sẵn sàng đi sâu hơn?

Sau các khóa học này, nếu bạn muốn đi sâu hơn vào xây dựng ứng dụng Gen AI, hai khóa "Functions, Tools, and Agents with LangChain" và "Vector Databases: from Embeddings to Applications" là hoàn hảo.

Hiểu vector database là gì, cách nó hoạt động và cách nó giúp bạn xây dựng ứng dụng generative AI đa phương thức thực sự rất thú vị.

Nhìn lại, tôi biết ơn cách các khóa học này xây dựng lên nhau. Chúng không chỉ cho tôi kiến thức lý thuyết mà còn sự tự tin thực tế để bắt đầu xây dựng. Nếu bạn đến từ nền tảng không kỹ thuật như tôi, tôi nghĩ đây thực sự là lộ trình học tốt nhất hiện có.

6. Cập nhật (Tháng 11 năm 2025): Đưa vào thực hành

Nhớ khi tôi nói tôi mong muốn "tận dụng những bài học này trong các dự án thực tế"? Vâng, tôi thực sự đã làm điều đó.

Sau khi hoàn thành các khóa học này, tôi đã dành 75 ngày xây dựng https://stratum.chandlernguyen.com/ - một nền tảng AI marketing 9 agent áp dụng chính xác những gì Andrew dạy: LLM prompt engineering, function calling, chain-of-thought reasoning và hệ thống multi-agent.

Nền tảng sử dụng 11 framework chiến lược (SWOT, Porter's Five Forces, Blue Ocean Strategy, v.v.) và progressive learning - nghĩa là các AI agent trở nên thông minh hơn về doanh nghiệp của bạn qua mỗi cuộc hội thoại. Nó được thiết kế cho các doanh nghiệp nhỏ và agency marketing cần trí tuệ chiến lược, không chỉ thực thi.

Nó hoàn hảo chưa? Chắc chắn chưa (tôi vẫn đang học!). Nhưng nó đã live, đang hoạt động, và trực tiếp đến từ việc áp dụng những gì tôi học từ các khóa của Andrew. Đôi khi cách tốt nhất để học là xây dựng thứ gì đó thực tế.

Nếu bạn tò mò về cách các khái niệm AI này chuyển thành sản phẩm thực tế, bạn có thể đọc thêm về STRATUM: Ứng dụng Marketing 9 Agent mà tôi xây dựng trong 75 ngày (Một mình, trong khi ốm 10 ngày) hoặc https://stratum.chandlernguyen.com/.

Vẫn code, vẫn học, vẫn áp dụng những bài học của Andrew vào các vấn đề thực tế.

Còn bạn — bạn đã học khóa nào trong số này chưa, hay đang trên hành trình học tương tự? Tôi rất muốn nghe điều gì hiệu quả (hoặc không hiệu quả) với bạn.

Thân mến,

Chandler