inflearn logo
Challenge
모집 마감

Thời đại AI, cách thiết kế lại chuyên môn của bản thân Ver.2

Buổi gặp gỡ cùng CEO Ha Yong-ho – người bắt đầu với tư cách là nhà khoa học dữ liệu thế hệ đầu tiên, đã trải qua hai lần exit thành công, tham gia Ủy ban Chiến lược AI Quốc gia, và là người đã xây dựng nên những tiêu chuẩn riêng của mình giữa tâm điểm của sự thay đổi khi trải nghiệm dòng chảy AI ở khoảng cách gần hơn bất kỳ ai! Càng sử dụng AI nhiều, bạn càng cảm thấy không rõ chuyên môn của mình là gì, chắc hẳn ai cũng đã từng trải qua cảm giác này ít nhất một lần đúng không? Bản chất của sự bất an này chính là Workslop (rác công việc), cùng với những khoản nợ về kỹ thuật, nhận thức và ý chí đang tích tụ mà chúng ta không hề hay biết. Buổi meetup lần này sẽ bắt đầu từ việc chẩn đoán bản chất của sự bất an, cho đến các phương pháp học tập để xây dựng khả năng kiểm chứng, thiết kế cấu trúc và tiêu chuẩn phán đoán của riêng bạn! Chúng ta sẽ cùng chia sẻ những câu chuyện thực tế để có thể làm việc một cách vững vàng mà không bị lung lay.

1개 수업 학습

무제한 복습, 내 것으로 만들어요.

yonghosee님과 함께해요!

3,543

Học viên

157

Đánh giá

1

Trả lời

4.9

Xếp hạng

5

Các khóa học

Tôi đã hoạt động lâu năm với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu và đã có hai lần kinh nghiệm exit. Tôi đầu tư vào các startup hoặc làm việc cùng họ.
Sẽ rất dễ để ghi nhớ nếu bạn liên tưởng đến Rồng🐲 và Hổ🐯.

- Cựu thành viên sáng lập Trung tâm Khoa học Dữ liệu SKT
- Cựu CEO sáng lập NumberWorks (công ty ML), đã exit sang Kakao
- Cựu Giám đốc Kakao, Trưởng nhóm Data Value
- Cựu CAIO tại Indent Corporation, công ty chuyên về Commerce AX

- Hiện) Gia nhập Dable, một công ty ML với tư cách CDO, đã được Yanolja mua lại (exit), hiện đang làm việc
- Hiện) Đang hoạt động với tư cách là Ủy viên của Ủy ban Chiến lược AI Quốc gia trực thuộc Tổng thống

Thêm

Đồng giảng viên

Vào tháng 5 vừa qua, buổi meetup của anh Ha Yong-ho vốn đã đóng đơn đăng ký chỉ trong vòng một ngày
nay đã trở lại với nội dung được củng cố hơn :)
Để đảm bảo sự tương tác sâu sắc, buổi meetup lần này sẽ giới hạn số lượng 70 người!

Dạo gần đây, năng suất của AI liên tục mang đến những điều kinh ngạc.
Tuy nhiên, càng sử dụng AI nhiều, chúng ta lại càng cảm thấy bất an.


"AI làm hết mọi thứ rồi.. Vậy thì tính chuyên môn của tôi nằm ở đâu?"


Việc thuật ngữ work slop (mớ hỗn độn công việc) — mô tả cảm giác trôi dạt không phương hướng giữa những sản phẩm do AI tạo ra hàng loạt — đang được bàn tán dạo gần đây cũng chính là vì lý do đó.


Tuy nhiên, luôn có con đường trong mọi sự thay đổi.

Buổi livestream lần này sẽ cùng bạn chỉ ra bản chất của sự bất an đó,
và chia sẻ những phương pháp thực tiễn để phát triển vững vàng trong kỷ nguyên AI.


[Diễn giả đồng hành]

Người chia sẻ kiến thức Ha Yong-ho

Là nhà khoa học dữ liệu thế hệ đầu tiên, một doanh nhân đã trải qua hai lần thoái vốn (exit), và hiện đang hoạt động với tư cách là thành viên của Ủy ban Chiến lược Trí tuệ Nhân tạo Quốc gia.

Kinh nghiệm chính

  • Hiện là CEO của Data Oven

  • Hiện là) Ủy viên dân sự của Ủy ban Chiến lược AI Quốc gia

  • Hiện) CDO của Dable

  • Đã hai lần thoái vốn thành công (exit), sở hữu kinh nghiệm đa dạng tại nhiều công ty như Kakao/SKT.

[Thời gian và Địa điểm 🗓️]

19:30 ~ 21:30 Thứ Năm, ngày 11 tháng 6 năm 2026 / Inflab (Pangyo)



[Những câu chuyện cùng chia sẻ]

Trong thời đại mà việc làm việc cùng vô số đại lý AI đã trở nên hiển nhiên như hiện nay,
chúng ta sẽ cùng chẩn đoán thời đại này và thảo luận về cách ứng phó với nó.


Chủ đề 1. Tình huống chúng ta đang đối mặt


Khoản nợ mới do AI tạo ra

Khi AI thay thế con người làm nhiều việc, những khoảng trống đã xuất hiện.

Những lĩnh vực mà trước đây con người vốn dĩ sẽ thấu hiểu một cách tự nhiên trong quá trình trực tiếp thực hiện,
nay do AI can thiệp nên chỉ còn lại kết quả, còn sự thấu hiểu thì đã biến mất.

3 món nợ do AI tạo ra,
chúng ta sẽ cùng tìm kiếm manh mối về cách để sinh tồn tại nơi đó.


Chủ đề 2. Những điều chúng ta có thể thực hiện

Cách thực hành cụ thể để hợp tác với AI
mà không bị
quá tải nhận thức

Một số ít tác nhân có thể vận hành theo quán tính,
nhưng chỉ cần lên đến 10 cái là chúng ta sẽ gặp phải tình trạng quá tải nhận thức.
Để vận hành nhiều tác nhân cùng lúc, chúng ta cần một cách tiếp cận mới.



01.

Cách kiểm chứng kết quả đầu ra của AI

Giai đoạn kiểm chứng nhằm xác nhận xem kết quả của AI có được tạo ra đúng như ý định hay không và tại sao kết quả đó lại được tạo ra như vậy đang trở nên quan trọng.

Tại buổi Meetup, chúng tôi sẽ giới thiệu 2 mẹo để kiểm chứng và 7 quy tắc để vận hành các mẹo đó.



02.

Cấu trúc cộng tác với AI để tạo ra kết quả tốt hơn

Giờ đây, có những trường hợp chúng ta cần phải chuyển giao kết quả (trung gian) cho AI chứ không phải con người. AI rõ ràng khác với con người - những người có khả năng nén thông tin, ẩn dụ và suy luận theo ngữ cảnh.

Chúng tôi sẽ giải thích từng bước về cấu trúc hệ thống để truyền đạt thông tin hiệu quả cho AI.



03.

Học tập mới trong kỷ nguyên AI: Unlearn / Learn

Trong thời đại có thể tạo ra và so sánh nhiều kết quả khác nhau bằng AI, năng lực cần thiết đã thay đổi. Đây là thời đại mà khả năng phán đoán cái nào tốt hơn và làm thế nào để tạo ra kết quả tốt hơn trở nên quan trọng.

Chúng ta sẽ cùng chia sẻ về những quán tính (thói quen) cần loại bỏ và những năng lực mới cần trang bị.


Thông tin hướng dẫn trước khi đăng ký 📢

  • Buổi Meetup lần này là phiên bản Ver.2 của buổi Meetup tháng 5 vừa qua. Chúng tôi dự định sẽ chia sẻ những nội dung đã được củng cố thêm, bao gồm cả những phần từng bị lược bỏ do giới hạn thời gian trước đó.

  • Để có thể trao đổi sâu hơn tại buổi gặp mặt, chúng tôi sẽ tiến hành quy trình lựa chọn người tham gia.
    (Vui lòng điền đầy đủ khảo sát trước khi đăng ký!)

  • Kết quả lựa chọn và danh sách người tham gia sẽ được công bố vào thứ Hai ngày 8/6, trường hợp không được chọn sẽ được tự động hoàn tiền.

Địa điểm Meetup: Inflab (Pangyo)

  • Tầng 5, Tòa nhà 3, 20 Pangyoro 289-beongil, Bundang-gu, Seongnam-si, Gyeonggi-do (Startup Campus, Pangyo Techno Valley)
    [Xem bản đồ]



Những hiểu biết về AI của anh Ha Yong-ho, điều đã mang lại sự an ủi và khích lệ cho hơn 2800+ người
, hãy kiểm tra ngay bây giờ!

Anh Ha Yong-ho Xem live miễn phí 👉

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

Việc bản thân là một chuyên gia và việc truyền đạt kiến thức của mình cho người khác là hai việc hoàn toàn khác nhau, nhưng tôi đã gặp được một người giỏi cả hai, vì vậy tôi nhất định phải chia sẻ rộng rãi điều này.


⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

Đây là một bài giảng tuyệt vời mà tôi sẽ còn xem đi xem lại nhiều lần!

Tôi rất vui khi được nghe những bí quyết riêng của anh Yong-ho về định hướng nghề nghiệp và thái độ làm việc. Nếu bạn quan tâm đến lĩnh vực dữ liệu, tôi chắc chắn sẽ đề xuất khóa học này!

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

Tôi đã học hỏi được rất nhiều về những cơ hội có thể nhận được giữa muôn vàn thay đổi do AI mang lại. Phương pháp áp dụng các khung tư duy (framework) quan trọng từ các lĩnh vực công nghiệp khác vào công việc của bản thân cũng rất ấn tượng.

Cảm ơn bạn vì bài giảng tuyệt vời!!

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

Tôi đã bước chân vào ngành này nhờ xem tài liệu của anh Yongho, và đây cũng là nội dung mà dạo gần đây tôi đang trăn trở rất nhiều. Tôi đã nhận được sự an ủi (?) rằng không phải chỉ mình tôi cảm thấy bất an về sự nghiệp, và lần này tôi cũng đã học hỏi được những góc nhìn sâu sắc. Có vẻ như đây là nội dung mà càng có nhiều năm kinh nghiệm thì càng cần phải tham khảo nhiều hơn. Cảm ơn anh vì nội dung tuyệt vời này.

6월

11일

챌린지 시작일

2026년 6월 11일 AM 10:30

챌린지 종료일

2026년 6월 11일 PM 12:30

챌린지 커리큘럼

Tất cả

1 bài giảng

챌린지에서 배워요

  • Góc nhìn định nghĩa lại tính chuyên môn phù hợp với thời đại AI

  • Khung tự chẩn đoán nợ AI (kỹ thuật · nhận thức · ý đồ)

  • Tiêu chuẩn kiểm chứng kết quả AI và năng lực thiết kế câu hỏi bổ sung

  • Cách thiết kế cấu trúc (mã nguồn, tài liệu, hệ thống) để truyền đạt hiệu quả cho AI

  • Phương pháp học tập mới phù hợp với thời đại AI (Tầm quan trọng của tiêu chuẩn phán đoán)

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những người đang sử dụng AI hàng ngày nhưng không chắc chắn liệu mình có đang "sử dụng tốt hay không"

  • Những người từng có trải nghiệm công việc bị tăng thêm khi phải kiểm tra lại kết quả do AI tạo ra.

  • Những nhân viên đi làm được N năm bắt đầu cảm nhận được khoảng cách với những người mới là AI Native.

  • Những ai đã từng trải qua tình trạng quá tải nhận thức khi sử dụng kết hợp nhiều agent cùng lúc

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

취소 및 환불 규정
챌린지는 지식공유자가 설정한 수업 최소 정원이 충족되지 않을 경우, 폐강 안내가 고지되며 결제 내역이 자동취소됩니다.

단, 0자리 남았어요

477.310 ₫