Hiểu và ứng dụng AI - Nâng cao hiệu suất công việc

Trong bối cảnh AI đang ngày càng trở thành một phần không thể thiếu trong môi trường kinh doanh, việc “biết về AI” không còn là lợi thế, mà đã là điều kiện tiên quyết để duy trì năng suất và tính cạnh tranh. Tuy nhiên, rất nhiều doanh nghiệp – đặc biệt các doanh nghiệp Nhật Bản – đang lúng túng trong việc:

  1. Hiểu đúng bản chất của AI, tránh ngộ nhận hoặc lạm dụng;
  2.  Ứng dụng AI một cách thiết thực vào công việc hàng ngày;
  3.  Chuyển đổi thói quen làm việc để thích nghi với thời đại mới.
     

SƠ LƯỢC

  • Thời gian:
  • Ngôn ngữ:
  • Hình thức đào tạo:
  • Phương pháp đào tạo:
2 ngày
Tiếng Việt
Tại công ty khách hàng
Rèn luyện kỹ năng thông qua các trò chơi, thảo luận nhóm, trình bày, bài tập tình huống, đóng vai, v.v.

MỤC TIÊU

  • Hiểu nền tảng và tư duy đúng về AI trong công việc
  • Biết cách viết prompt hiệu quả, khai thác AI vào các tác vụ thường gặp
  • Sử dụng AI để phân tích dữ liệu, trình bày báo cáo, lên kế hoạch và hỗ trợ ra quyết định
  • Thiết kế hệ thống AI cá nhân hoá để tự động hóa công việc
  • Biết cách kết hợp AI với kỹ năng con người để tăng tốc độ, giảm lỗi và tối ưu hiệu quả

ĐỐI TƯỢNG

  • Nhân viên, Quản lý từ các phòng ban, và tất cả những ai muốn ứng dụng AI để làm việc nhanh hơn, hiệu quả hơn và bắt kịp xu hướng công nghệ.

NỘI DUNG

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

Phản hồi của học viên

THAM KHẢO THÊM

Để nhận tài liệu mẫu của khóa học, vui lòng liên hệ tại đây.


Chuyên mục