Lộ trình học AI từ con số 0 – Không ngáo ngơ, không mông lung

“AI là gì?” – “Trí tuệ nhân tạo”
“Học thế nào?” – “Ờ… chắc học Python trước?”
STOP! Nếu bạn đang định bước vào thế giới AI mà đầu óc còn… mông lung như trời sương mù, thì bài này là bản đồ định hướng cho bạn.
Em gọi đây là lộ trình học AI “khôn ngoan” dành cho người mới – không vội code, không tốn thời gian vô ích.

🧭 Bước 1 – Nền tảng toán học tối thiểu (đừng bỏ qua)

Không cần giỏi, nhưng phải biết “vừa đủ” để hiểu AI đang tính toán gì.

Nên học:

• Đại số tuyến tính cơ bản (ma trận, vector)

• Xác suất & thống kê

• Giải tích (đạo hàm – gradient descent)

• Một ít tối ưu hoá (tư duy minimization)

📚 Sách gợi ý:

• Essential Math for AI

• Mathematics for Machine Learning

💻 Bước 2 – Làm quen Python & thư viện AI

Python chính là tiếng mẹ đẻ của AI hiện đại. Biết Python → làm được mọi thứ trong AI.

Nên học:

• Python cơ bản: biến, vòng lặp, hàm

• Thư viện AI phổ biến: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn

📚 Sách gợi ý:

• Python Crash Course – 3rd Edition

• Hands-On ML with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow

🤖 Bước 3 – Học Machine Learning có hướng dẫn

Đừng đọc lan man. Hãy bắt đầu với supervised learning: regression, classification, decision trees…

📚 Sách gợi ý:

• Hands-On Machine Learning

• Machine Learning System Design (cho người muốn làm thực tế)

🧠 Bước 4 – Chọn hướng đi: Data Scientist, MLE hay AI Engineer?

Mỗi hướng cần kiến thức khác nhau:

• Data Scientist → Phân tích dữ liệu, mô hình hoá, trực quan hoá

• Machine Learning Engineer → Xây dựng model, huấn luyện, tối ưu

• AI Engineer → Triển khai LLM, NLP, Generative AI

📌 Gợi ý combo học AI tại 89ebook

1. Essential Math for AI

2. Hands-On Machine Learning

3. Machine Learning System Design

🧩 Kết luận:

Đừng bắt đầu bằng việc “code neural network”
Hãy bắt đầu bằng việc hiểu AI là gì, cần gì – rồi chọn đúng tài liệu để học từng bước.

Tất cả tài nguyên chuẩn chỉnh đã có tại 89 Expert Book – kho sách chuyên ngành tiếng Anh cho dân học AI nghiêm túc.