Trong thời đại AI bùng nổ, việc xây dựng Chatbot thông minh, AI Agent tự động, cùng các ứng dụng dựa trên LLM, RAG và NLP đang trở thành kỹ năng không thể thiếu với một AI Engineer. Đây không chỉ là nền tảng để phát triển các sản phẩm AI thực tế mà còn mở ra cơ hội tạo ra hệ thống có khả năng giao tiếp, phân tích và hỗ trợ con người hiệu quả. Bài viết này sẽ gợi ý đến bạn lộ trình để có thể bắt đầu xây dựng các mô hình và ứng dụng AI hiện đại.
1. Học kiến thức cơ bản (1-2 tháng)
Hãy xây cho mình “nền móng bê tông cốt thép” để có thể trở thành AI Engineer. Nếu bỏ qua giai đoạn này, chẳng khác nào xây ngôi nhà chọc trời trên cát biển… rất nhanh sập!
Trong 1-2 tháng đầu, bạn cần nắm:
- Toán học: Ôn lại những món “đặc sản” về đại số tuyến tính (ma trận, vector), xác suất thống kê (phân phối, Bayes), giải tích (đạo hàm, gradient).
- Lập trình Python: Biến, vòng lặp, hàm và những thư viện “must-know” như NumPy, Pandas, Matplotlib.
- Cấu trúc dữ liệu và thuật toán: List, Dictionary, Tree, Sorting/Searching.
- Cơ sở dữ liệu: SQL cơ bản để xử lý dữ liệu
Bạn có thể tham khảo các nguồn học như:
- Khóa học: Introduction to Python (Analytics Vidhya).
- Sách: Python Crash Course – Eric Matthes.
- Toán cho AI: Mathematics for Machine Learning (Coursera, miễn phí).
- Thực hành: Giải LeetCode mức dễ – trung bình cho quen tay.
Để áp dụng những gì vừa học, bạn cần thực hành dự án nhỏ như viết script Python đọc dữ liệu từ file CSV (ví dụ: thống kê doanh số từ dataset Kaggle) rồi phân tích doanh số.
2. Giai đoạn 1: Nền tảng Machine Learning & NLP cơ bản (2-3 Tháng)
Đây là giai đoạn để bạn đặt những viên gạch đầu tiên trên hành trình trở thành AI Engineer của mình. Bạn có thể vừa học cốt lõi của Machine Learning, vừa làm quen với NLP để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Tuần 1 – 4: Machine Learning cơ bản
Trong 4 tuần đầu, bạn sẽ học về các khái niệm cơ bản của Machine Learning như supervised/unsupervised learning, regression, classification và cách đánh giá mô hình bằng các chỉ số phổ biến như Accuracy hay F1-Score.
Bạn có thể tham khảo tài liệu miễn phí như Introduction to Data Science hoặc Machine Learning Fundamentals trên Analytics Vidhya để hiểu rõ hơn về Machine Learning. Đây chính là bước khởi động quan trọng để bạn dần hình thành tư duy của một AI Engineer.
Tuần 5-8: NLP cơ bản
Tuần 5-8 là giai đoạn “chạm ngõ” NLP bằng cách học xử lý văn bản với các kỹ thuật như tokenization, stopwords, lemmatization, Bag-of-Words, TF-IDF và thực hành bằng các thư viện NLTK hoặc SpaCy.
Để đào sâu kiến thức, bạn có thể tham khảo blog NLP Tutorial trên Hugging Face . Hoặc bạn có thể học Tiền xử lý dữ liệu NLP nâng cao thông qua khóa AI Engineer chuyên sâu của CyberSoft, nơi các giảng viên giàu kinh nghiệm sẽ hướng dẫn chi tiết và thực tiễn.
Bạn có thể xây dựng một bộ phân loại đơn giản như phân loại đánh giá sản phẩm tích cực/tiêu cực trên dataset IMDB – đây cũng là dạng dự án mà một AI Engineer mới vào nghề thường bắt đầu.
Tuần 9-12: Giới thiệu Deep Learning
Bạn sẽ bắt đầu làm quen với Deep Learning như tìm hiểu các hoạt động của neural network, tìm hiểu kiến trúc CNN và RNN cơ bản. Đồng thời tiếp xúc với hai framework TensorFlow và PyTorch.
Bạn có thể tham khảo khóa Deep Learning Specialization trên Coursera hoặc tài liệu RNNs Introduction từ Analytics Vidhya để nắm vững kiến thức. Đây là nền tảng vững chắc giúp bạn tiến xa hơn trên con đường trở thành một AI Engineer chuyên nghiệp.
3. Giai Đoạn 2: LLM & Prompt Engineering (1-2 Tháng)
Sau khi nắm vững nền tảng Machine Learning và NLP, đây là lúc một AI Engineer làm quen với “vũ khí hạng nặng”: các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Giai đoạn này sẽ giúp bạn hiểu cách những mô hình khổng lồ như GPT hay LLaMA vận hành. Bên cạnh đó, học cách “nói chuyện” với chúng thông qua kỹ thuật Prompt Engineering để xây dựng chatbot cơ bản.
Tuần 1-2: Làm quen với LLM
Bạn sẽ tìm hiểu kiến trúc Transformer, Attention Mechanism, cùng cách LLM hoạt động dựa trên cơ chế dự đoán từ tiếp theo (next-token prediction). Một số tài liệu hữu ích là khóa Getting Started with Large Language Models trên Analytics Vidhya và bài học Kiến trúc Transformer và các mô hình LLM từ khóa học AI Engineer chuyên sâu tại Cybersoft.
Tuần 3-4: Prompt Engineering
Ở bước này, bạn sẽ học cách thiết kế prompt, kỹ năng mà bất kỳ AI Engineer nào cũng cần thành thạo. Những kỹ năng bạn cần nắm rõ bao gồm: zero-shot, few-shot, chain-of-thought (CoT), ReAct và cách điều chỉnh các tham số như temperature hay top-k để kiểm soát đầu ra của mô hình.
Bạn có thể tham khảo Language Model Behavior & Prompt Engineering từ roadmap Alex Wang hoặc khóa Prompt Engineering trên PromptByMe. Ngoài ra, bạn tập thực hành bằng cách tự xây dựng chatbot đơn giảng bằng OpenAI API, có thể đóng vai trò trợ lý trả lời câu hỏi dựa trên prompt.
Tuần 5-6: Fine-tuning LLM
Cuối cùng, bạn cần học cách tinh chỉnh mô hình để phù hợp với dữ liệu cụ thể bằng các kỹ thuật như LoRA hoặc QLoRA. Đây là một kỹ năng giúp AI Engineer biến LLM thành công cụ “cá nhân hóa”, thay vì chỉ sử dụng chung chung. Bạn có thể học Fine-tuning mô hình LLM với LoRA & QLoRA qua Hugging Face Trainer hoặc khóa AI Engineer chuyên sâu tại CyberSoft.
4. Giai đoạn 3: RAG & ứng dụng NLP nâng cao (1 Tháng)
Khi đã nắm được LLM và Prompt Engineering, một AI Engineer cần học cách “kéo” thêm dữ liệu từ bên ngoài. Đây là lúc RAG (Retrieval-Augmented Generation) phát huy tác dụng, giúp chatbot trở nên thông minh và thực tế hơn.
Tuần 1-2: RAG Fundamentals
Trong giai đoạn này, bạn sẽ học cách chia nhỏ dữ liệu (chunking), tạo embedding bằng các mô hình như E5 hoặc BGE, lưu trữ trong vector database (FAISS, Pinecone) và kết nối chúng thành một pipeline RAG hoàn chỉnh. Một số tài liệu bạn có thể tham khảo là Retrieval-Augmented Generation (RAG) từ roadmap Alex Wang hoặc học Khởi tạo ứng dụng với RAG & LLMs với khóa AI Engineer tại CyberSoft.
Tuần 3-4: Ứng dụng
Sau phần nền tảng, bạn sẽ mở rộng sang các kỹ thuật như semantic search, tóm tắt văn bản (summarization) với BART/T5, hay Named Entity Recognition (NER). Một số nguồn hữu ích gồm khóa Ứng dụng NLP nâng cao và Transfer Learning từ Cybersoft hoặc The RAG Bootcamp trên ZeroToMastery.
Ở giai đoạn này, bạn có thể thực hành bằng việc xây dựng một RAG-based chatbot, ví dụ như trợ lý hỏi đáp dựa trên tài liệu PDF, sử dụng LangChain.
5. Giai đoạn 4: AI Agents & Chatbot thực tế (2-3 Tháng)
Đây là giai đoạn bạn biến những kiến thức đã học trở thành sản phẩm AI có thể áp dụng trong thực tế.
Tuần 1-3: AI Agents cơ bản
Bạn sẽ học các kiến thức như Agent Architectures (ReAct, Plan-and-Solve), Tool Integration (API calls), Memory (Buffer, Vector). Các tài liệu mà bạn có thể sử dụng để học cho giai đoạn này là Agent Architectures & Memory từ roadmap Alex Wang hoặc học cách tự động hóa và lập kế hoạch với AI Agents tại CyberSoft.
Tuần 4-6: Multi-Agent & Chatbot
Bạn sẽ tìm hiểu mô hình hub-and-spoke, LangGraph cho workflow, và xây dựng chatbot nâng cao bằng LangChain. Nguồn tài liệu mà bạn có thể tham khảo bao gồm Build AI Agents trên Simplilearn hoặc học cách xây dựng hệ thống AI multi-agent tại CyberSoft. Đây chính là bước giúp một AI Engineer tiến gần hơn tới việc tạo ra sản phẩm AI hoàn chỉnh.
Tuần 7–8: Triển khai & Đánh giá
Ở giai đoạn cuối, bạn học cách triển khai chatbot/agent trong môi trường thực tế, từ LLMOps đến các chỉ số đánh giá chất lượng mô hình (metrics, phát hiện hallucination). Bạn cũng sẽ thực hành triển khai bằng Flask hoặc Docker. Evaluation, Feedback, and Safety từ roadmap Alex Wang là tài liệu đáng để bạn tham khảo ở giai đoạn này.
Bạn có thể thử sức với những dự án mang tính ứng dụng cao, chẳng hạn xây dựng một AI Agent tự động để quản lý email, kết hợp RAG và nhiều công cụ cùng lúc, hoặc phát triển chatbot doanh nghiệp có khả năng hỏi, đáp nội bộ dựa trên tài liệu sẵn có.
Nếu muốn chạy mô hình trên máy cá nhân, bạn có thể sử dụng Ollama để triển khai local LLM. Những dự án này sẽ là minh chứng rõ ràng cho năng lực của một AI Engineer khi bước vào thị trường.
6. Giai đoạn 5: Dự án thực tế & xây dựng Portfolio (1-2 Tháng)
Đây là chặng đường cuối trên hành trình trở thành một AI Engineer, chứng minh năng lực của bản thân thông qua những dự án thực tiễn. Bạn cần áp dụng toàn bộ kỹ năng có đã học để tạo ra sản phẩm hoàn chỉnh, đồng thời xây dựng Portfolio ấn tượng để chinh phục được nhà tuyển dụng.
Trong giai đoạn này, bạn sẽ rèn luyện các kỹ năng quan trọng như tích hợp end-to-end (từ dữ liệu đầu vào cho đến triển khai), sử dụng Git để quản lý version code, và thực hành MLOps để duy trì, giám sát mô hình trong môi trường thực tế.
Khi hoàn thành, hãy đưa sản phẩm của bạn lên GitHub, viết blog chia sẻ trên Medium, và tham gia các cuộc thi Kaggle. Đây chính là cách để portfolio của một AI Engineer trở nên sống động và chuyên nghiệp hơn.
Các dự án gợi ý mà bạn có thể thực hành như:
- Chatbot hỗ trợ khách hàng với RAG (dữ liệu từ website).
- AI Agent tự động hóa workflow (ví dụ: tóm tắt email và gửi báo cáo).
- Multi-Agent cho nghiên cứu (researcher → summarizer → verifier).
Một số tài liệu, khóa học mà bạn có thể tham khảo trong quá trình học:
- Khóa học tiếng Việt: “AI Engineer Track” tại MCI Academy; Khóa Cybersoft (32 buổi, tập trung thực hành).
- Tiếng Anh: “AI Agents Full Course 2025” trên YouTube Simplilearn; Roadmap.sh cho AI Agents.
- Cộng đồng: Group Facebook “IT for Beginners” hoặc “Bình Dân Học AI” để hỏi đáp.
- Công cụ miễn phí: Hugging Face (models), LangChain (agents), FAISS (vector search).
Nếu bạn kiên trì theo roadmap trên, bạn sẽ không chỉ hiểu cách vận hành của các mô hình AI hiện đại, mà còn có thể tự tin triển khai sản phẩm AI phục vụ thực tế. Tuy nhiên, thay vì học đơn lẻ và tự mày mò, bạn hoàn toàn có thể rút ngắn con đường trở thành AI Engineer bằng cách tham gia Khóa học “AI ENGINEER chuyên sâu với NLP, LLM, RAG, RAGFlow, LANGCHAIN, generative AI và AI Agents” tại Cybersoft. Đăng ký khóa học tại Cybersoft ngay hôm nay để bắt đầu hành trình trở thành AI Engineer chuyên nghiệp!
