Phần 1: Nền tảng cơ bản về AI
1.1. Phân loại các khái niệm AI
1.2. Ứng dụng thực tế của Generative AI
1.3. Lưu ý quan trọng khi sử dụng AI
1.4. Làm quen với các công cụ AI phổ biến
Phần 2: Công thức viết Prompt cơ bản
2.1. Hiểu về Prompt và tầm quan trọng
2.2. Công thức RTIO Framework
2.3. Ngôn ngữ tối ưu khi viết prompt
2.4. Thực hành viết prompt cơ bản
Phần 3: Kỹ thuật Prompt nâng cao
3.1. Kỹ thuật viết prompt theo vai trò
3.2. Định dạng markdown trong prompt
3.3. Thực hành prompt nâng cao
Phần 4: Deep Research - Nghiên cứu thông tin
4.1. Tính năng Deep Research
4.2. Cách sử dụng Deep Research hiệu quả
4.3. Thực hành Deep Research
Phần 5: Phân tích dữ liệu với AI
5.1. Các loại dữ liệu có thể phân tích
5.2. Kỹ thuật Chain-of-thought cho dữ liệu phi cấu trúc
5.3. Phân tích dữ liệu có cấu trúc
5.4. Demo trực tiếp phân tích dữ liệu
5.5. Thực hành phân tích dữ liệu lớn
Phần 6: Tạo báo cáo và slide thuyết trình
6.1. Xây dựng cấu trúc báo cáo logic
6.2. Trực quan hóa dữ liệu với AI
6.3. Sử dụng Gamma để tạo slide chuyên nghiệp
6.4. Thực hành tạo báo cáo hoàn chỉnh
Phần 7: Lập kế hoạch và quản lý dự án
7.1. Thiết lập mục tiêu với mô hình SMART
7.2. Phân bổ nguồn lực với mô hình RACI
7.3. Sắp xếp công việc theo mức độ ưu tiên
7.4. Kỹ thuật Self-Consistency trong lập kế hoạch
7.5. Sử dụng công cụ quản lý dự án
7.6. Thực hành lập kế hoạch dự án
Phần 8: AI Assistant và Automation
8.1. Phân biệt các loại AI cá nhân
8.2. Các kỹ thuật học máy cho AI cá nhân
8.3. Kỹ thuật few-shot learning trong prompt
8.4. Thiết kế AI Assistant cá nhân
8.5. Demo tạo trợ lý AI hoàn chỉnh
Phần 9: Thực hành xây dựng hệ thống AI cá nhân
9.1. Phân tích nhu cầu cá nhân
9.2. Thực hành tạo trợ lý cá nhân
9.3. Testing và tối ưu hóa
9.4. Chia sẻ và phản hồi