inflearn logo
Challenge
Đã kết thúc

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

Buổi Meetup kéo dài 150 phút 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 và tham gia Ủy ban Chiến lược AI Quốc gia. Ông là người đã trải nghiệm dòng chảy của AI ở khoảng cách gần hơn bất kỳ ai và thiết lập nên những tiêu chuẩn riêng của mình ngay giữa tâm điểm của sự thay đổi! Chắc hẳn ai trong chúng ta cũng từng một lần có cảm giác rằng càng sử dụng AI nhiều, mình càng không biết chuyên môn thực sự của bản thân là gì, 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 khả năng kiểm chứng, thiết kế cấu trúc và phương pháp học tập để xây dựng tiêu chuẩn phán đoán của riêng bạn! Chúng ta sẽ cùng chia sẻ những câu chuyện thực tiễn để có thể làm việc một cách vững vàng mà không bị lung lay.

1개 수업 학습

무제한 복습, 내 것으로 만들어요.

yonghosee님과 함께해요!

4,288

Học viên

190

Đánh giá

1

Trả lời

4.9

Xếp hạng

6

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

Giới hạn 50 người, đây là buổi offline meetup được tổ chức một cách chuyên sâu!
(Nếu bạn muốn tham gia trực tuyến 👉)

Dạo gần đây, năng suất của AI liên tục gây 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 chuyên môn của tôi là gì?"


Có lẽ đó cũng là lý do tại sao thuật ngữ work slop
, mô tả cảm giác trôi dạt không phương hướng giữa những sản phẩm do AI tạo ra hàng loạt, đang được nhắc đến rất nhiều dạo gần đây.

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 exit, và hiện đang hoạt động với tư cách là ủy viên của Ủy ban Chiến lược Trí tuệ Nhân tạo Quốc gia.

Kinh nghiệm chính

  • Hiện) CEO Data Oven

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

  • Hiện tại) CDO của Dable

  • Sở hữu kinh nghiệm đa dạng tại nhiều công ty như Kakao/SKT và đã có hai lần exit thành công.


[Thời gian và Địa điểm 🗓️]

19:00 ~ 21:30 Thứ Năm, ngày 28. 5. 2026 / Inflab (Pangyo)

Phiên thảo luận (90 phút)

Đây là thời gian để khám phá cách định nghĩa vấn đề và phương pháp ứng phó trong kỷ nguyên AI qua góc nhìn của ông Ha Yong-ho, được chia thành 7 chương.

Phiên Q&A (60 phút)

Đây là thời gian để trực tiếp lắng nghe những kinh nghiệm và suy nghĩ của ông Ha Yong-ho về những trăn trở của chúng ta khi sống trong kỷ nguyên AI.


[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.


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.

Khu vực mà con người vốn dĩ có thể hiểu được một cách tự nhiên trong quá trình trực tiếp tạo ra,
nay đã trở thành khu vực mà sự hiểu biết biến mất và chỉ còn lại kết quả do AI tạo ra.

3 món nợ do AI tạo ra,
tôi muốn tìm kiếm manh mối về cách chúng ta nên sống tại thời điểm 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 without cognitive load

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, 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 muốn hay không và tại sao kết quả đó lại được tạo ra như vậy đang ngày càng trở nên quan trọng.

Tại buổi gặp mặt (meetup), chúng tôi sẽ giới thiệu 2 mẹo để kiểm chứng và 7 quy tắc để vận hành các mẹo đó.



02.

Thiết kế cấu trúc dành cho AI

Giờ đây, có những trường hợp chúng ta cần phải chuyển giao các 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 ngữ cảnh.

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



03.

Học tập mới : 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 chia sẻ về những quán tính (thói quen) cần từ bỏ và những năng lực mới cần trang bị.


Thông báo trước khi đăng ký 📢

  • Trang này là trang đăng ký buổi gặp mặt (meetup) trực tiếp.
    Nếu bạn muốn tham gia trực tuyến, vui lòng đăng ký tại [trang tương ứng].

  • Buổi meetup sẽ cung cấp dịch vụ xem lại sau đó.


  • Địa điểm Meetup: Văn phòng Inflab

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



Những lời an ủi và cổ vũ đã chạm đến hơn 2800 người
Khám phá ngay những hiểu biết sâu sắc về AI của ông Ha Yong-ho!

Anh Ha Yong-ho Xem livestream miễn phí 👉

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

Việc bản thân là một chuyên gia và việc truyền đạt những gì mình biết cho người khác là hai việc hoàn toàn khác nhau, nhưng tôi đã gặp được một người giỏi cả hai nên nhất định phải chia sẻ rộng rãi thôi.


⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

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

Tôi rất vui khi được nghe những bí quyết riêng của anh Yongho 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 các 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 thông tin chuyên sâu rất bổ ích. Tôi nghĩ đây là nội dung mà càng có nhiều năm kinh nghiệm thì càng nên tham khảo. Cảm ơn anh vì nội dung tuyệt vời này.

5월

28일

챌린지 시작일

2026년 5월 28일 오전 10:00

챌린지 종료일

2026년 5월 28일 오후 12:30

챌린지 커리큘럼

Tất cả

1 bài giảng

챌린지에서 배워요

  • Góc nhìn định nghĩa lại tính chuyên môn để 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.

  • Nhân viên văn phòng có kinh nghiệm từ N năm trở lên bắt đầu cảm nhận được khoảng cách với những người mới gia nhập là thế hệ 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

Tất cả

2 đánh giá

5.0

2 đánh giá

  • leethn5021님의 프로필 이미지
    leethn5021

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    • ilco님의 프로필 이미지
      ilco

      Đánh giá 24

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      100% đã tham gia

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

      Khóa học khác của yonghosee

      Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

      477.020 ₫