inflearn logo

Phương pháp nghiên cứu ứng dụng AI dành cho người không chuyên về kỹ thuật

Bạn đang gặp phải tình trạng kém hiệu quả do các công cụ AI bị phân mảnh và phải làm việc thủ công? Với những bí quyết đúc kết từ kinh nghiệm thực tế, tôi sẽ giúp bạn xây dựng quy trình làm việc tự động hóa tích hợp, giúp tối đa hóa năng suất.

3 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

data-analysis
data-analysis
browser-automation
browser-automation
agents
agents
prompt engineering
prompt engineering
book-challenge
book-challenge
data-analysis
data-analysis
browser-automation
browser-automation
agents
agents
prompt engineering
prompt engineering
book-challenge
book-challenge

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Tối đa hóa chiều sâu và hiệu quả sử dụng AI bằng kỹ thuật Prompt Engineering nâng cao

  • Xây dựng quy trình làm việc cho các tác vụ lặp đi lặp lại bằng phân tích dữ liệu no-code và tự động hóa trình duyệt

  • Xây dựng và tối ưu hóa hệ thống tự động hóa của riêng bạn bằng cách tích hợp các công cụ AI rời rạc


Trí tuệ nhân tạo có thể trở thành trợ lý nghiên cứu của bạn không?

Tốc độ nghiên cứu không nằm ở việc sử dụng nhiều công cụ.
Bạn cần tinh chỉnh câu hỏi bằng câu lệnh (prompt) và kết nối mọi thứ thành một quy trình nghiên cứu thống nhất, từ tìm kiếm tài liệu đến làm sạch, trực quan hóa dữ liệu, thu thập dữ liệu web và phân tích văn bản.

Thay vì thay đổi từ khóa tìm kiếm mỗi khi tìm luận văn, bạn có thể trò chuyện với trí tuệ nhân tạo để cụ thể hóa hướng nghiên cứu tài liệu.

Ngay cả khi không biết lập trình, bạn vẫn có thể đọc và làm sạch các tệp dữ liệu, sau đó tiếp tục trực quan hóa và giải thích kết quả để tổng hợp những thông tin chuyên sâu (insight) cần thiết cho nghiên cứu.

Việc thu thập dữ liệu web và phân tích văn bản lặp đi lặp lại sẽ được cấu trúc phù hợp với luồng nghiên cứu thông qua lập trình ngôn ngữ tự nhiên và tự động hóa cơ bản.

Dù các công cụ nghiên cứu có bị phân tán cũng không sao.
Bạn có thể tự tay kết nối từ câu lệnh prompt đến phân tích dữ liệu, tự động hóa và tạo tài liệu thuyết trình để xây dựng trợ lý nghiên cứu cho riêng mình.

Bạn sẽ nắm vững từ gợi ý AI (prompt) đến tìm kiếm luận văn,
phân tích và trực quan hóa dữ liệu không cần code,
cho đến lập trình ngôn ngữ tự nhiên, thu thập dữ liệu web và phân tích văn bản.

Thoát khỏi những công cụ rời rạc và các công việc lặp đi lặp lại,
trở thành một chuyên gia có khả năng tạo ra trợ lý tự động hóa giúp nghiên cứu tự vận hành
và hoàn thiện cho đến bước thuyết trình.

Sau khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ

Bạn có thể kết nối các tài liệu rời rạc thành một luồng nghiên cứu thống nhất.

  • Bạn sẽ được học cách thiết kế các câu lệnh (prompt) để giao tiếp với trí tuệ nhân tạo phù hợp với mục đích, và trực tiếp xây dựng quy trình nghiên cứu từ tìm kiếm luận văn đến sắp xếp tài liệu. Thay vì phải đắn đo suy nghĩ từ khóa tìm kiếm mỗi lần, bạn sẽ hình thành thói quen tìm tài liệu phù hợp với câu hỏi nghiên cứu, đồng thời so sánh và tổng hợp các nội dung cốt lõi.

  • data-analysis, browser-automation, agents, prompt-engineering, book-challenge


✔️

Kết nối các công cụ trí tuệ nhân tạo rời rạc và các tác vụ lặp đi lặp lại thành một luồng nghiên cứu duy nhất.

Từ thiết kế câu hỏi đến diễn giải kết quả nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu kết nối bằng trí tuệ nhân tạo

Thông qua việc thiết kế câu lệnh (prompt), bạn có thể trao đổi tinh vi giữa trí tuệ nhân tạo và các câu hỏi nghiên cứu, đồng thời tiến hành từng bước từ tìm kiếm luận văn, nghiên cứu tài liệu cho đến đọc, làm sạch, trực quan hóa dữ liệu và giải thích kết quả. Bằng cách sử dụng phân tích no-code giúp giảm bớt gánh nặng lập trình và mã hóa bằng ngôn ngữ tự nhiên, bạn có thể tự mình cấu trúc hóa cả những tác vụ lặp đi lặp lại vốn dễ gây bế tắc trong quá trình nghiên cứu.

Kết nối việc tìm kiếm luận văn và phân tích dữ liệu với các đề tài nghiên cứu thực tế

Luyện tập quy trình từ tìm kiếm luận văn, sắp xếp tài liệu đến tinh chế dữ liệu, trực quan hóa và giải thích các thông tin chi tiết (insight). Tự động hóa việc thu thập và phân tích tài liệu thông qua thu thập dữ liệu web (web crawling) và phân tích văn bản, đồng thời kết hợp các công cụ trí tuệ nhân tạo để tạo tài liệu thuyết trình và hình ảnh trực quan.

Sắp xếp các câu lệnh prompt và kết quả tự động hóa thành tài sản nghiên cứu

Cấu trúc các câu lệnh (prompt) đã viết trong bài giảng, quá trình phân tích dữ liệu, kết quả thu thập dữ liệu web (web crawling) và phân tích văn bản sao cho có thể tái sử dụng phù hợp với luồng nghiên cứu. Cuối cùng, bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo mới nhất như một trợ lý nghiên cứu, từ đó phát triển các công cụ rời rạc thành hệ thống tự động hóa nghiên cứu của riêng mình.

📚

Thiết kế theo một quy trình xuyên suốt từ tìm kiếm tài liệu nghiên cứu đến phân tích, tự động hóa và thuyết trình

Tạo câu trả lời và kiểm tra kết quả bằng cách sử dụng AI

Phần 1

Cơ sở nghiên cứu và tìm kiếm tài liệu trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo

Học cách tiếp cận việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào phương pháp nghiên cứu, đồng thời học cách giao tiếp phù hợp với mục đích nghiên cứu và AI thông qua thiết kế câu lệnh (prompt) hiệu quả. Sử dụng quy trình nghiên cứu tài liệu và tìm kiếm luận văn dựa trên AI để thu thập và xem xét các tài liệu nghiên cứu một cách hệ thống.

Phần 2

Phân tích và trực quan hóa dữ liệu không cần lập trình

Học cách tải và làm sạch dữ liệu mà không cần lập trình, đồng thời thực hiện trực quan hóa phù hợp với mục đích phân tích. Học quy trình rút ra thông tin chi tiết từ dữ liệu với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, cũng như cách giải thích và kiểm chứng kết quả phân tích.


Phần 3

Tự động hóa nghiên cứu và Lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên

Kiểm tra dự án nghiên cứu và học các kiến thức cơ bản để triển khai các tác vụ phân tích bằng ngôn ngữ tự nhiên ngay cả khi thiếu kiến thức về phát triển phần mềm. Học cách tự động hóa các công việc nghiên cứu lặp đi lặp lại và nâng cao năng suất nghiên cứu bằng cách sử dụng thu thập dữ liệu web (web crawling) và phân tích văn bản.

Phần 4

Trình bày kết quả nghiên cứu và ứng dụng AI mới nhất

Học cách kết hợp các công cụ trí tuệ nhân tạo để xây dựng kết quả nghiên cứu thành tài liệu thuyết trình và hình ảnh trực quan một cách hiệu quả. Tìm hiểu các xu hướng AI mới nhất và học cách thiết kế trợ lý nghiên cứu AI phù hợp với nghiên cứu cá nhân.


Có thể giải quyết nỗi lo của
những người như thế này!

📌

Sinh viên cao học và nhà nghiên cứu sơ cấp

Những người đã chọn được đề tài luận văn nhưng chưa quen với việc thiết kế từ khóa tìm kiếm và sắp xếp tài liệu,
nên đang mất tập trung vào việc phân tích và viết lách do phải kiểm tra từng kết quả tìm kiếm và phân loại tài liệu nghiên cứu bằng thủ công.

📌

Nghiên cứu viên thực hành không chuyên

Những người đã có dữ liệu khảo sát hoặc dữ liệu công việc nhưng thiếu kinh nghiệm lập trình,
nên phải di chuyển qua lại giữa các công cụ khác nhau cho mỗi bước từ làm sạch dữ liệu, trực quan hóa đến giải thích kết quả để viết báo cáo.

📌

Người làm chuyên môn trình độ trung cấp đang chuẩn bị tự động hóa ứng dụng AI

Những người đã từng sử dụng AI tạo sinh để tóm tắt tài liệu hoặc viết văn bản,
nhưng chưa thể kết nối việc thu thập dữ liệu web, phân tích văn bản và tạo tài liệu thuyết trình thành một luồng nghiên cứu thống nhất, dẫn đến các công việc lặp đi lặp lại bị tích tụ.

Lưu ý trước khi học

Môi trường thực hành

  • Thực hành trên Windows, Mac, Linux.
    Cần có trình duyệt web mới nhất và kết nối internet.

  • Sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo và công cụ phân tích no-code.
    Khuyến nghị bộ nhớ RAM từ 8GB trở lên.

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Phù hợp với những người đã từng sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo.
    Cần có kinh nghiệm quản lý tệp tin cơ bản.

  • Không yêu cầu kiến thức chuyên ngành về lập trình.
    Bạn cần tự chuẩn bị tài liệu giải thích và chủ đề nghiên cứu.

Tài liệu học tập

  • Cung cấp PDF slide bài giảng.
    Sử dụng tài liệu tìm kiếm luận văn và nghiên cứu tài liệu tham khảo.

  • Cung cấp tài liệu thực hành phân tích dữ liệu.
    Đồng thời xử lý các ví dụ về thu thập dữ liệu web và phân tích văn bản.


Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Các chuyên gia và nghiên cứu viên trình độ trung cấp đã có kinh nghiệm sử dụng các công cụ AI

  • Người học muốn đổi mới năng suất thông qua việc tự động hóa tích hợp các công cụ AI vốn đang bị phân mảnh.

  • Những người hướng tới việc xây dựng hệ thống tự động hóa tích hợp thực tế, vượt xa hiệu quả đơn thuần.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Kỹ năng sử dụng máy tính cơ bản và kinh nghiệm tìm kiếm internet

  • Hiểu biết cơ bản về nghiên cứu hoặc phân tích dữ liệu

  • Ý chí sử dụng các công cụ AI và thái độ tích cực đối với việc học tập

Xin chào
Đây là may9noy

Xác minh sự nghiệp

2,564

Học viên

296

Đánh giá

26

Trả lời

4.4

Xếp hạng

8

Các khóa học

Xin chào. 😄

Đôi khi tôi cảm thấy kiệt sức và mệt mỏi vì việc chăm sóc con cái và công việc, 😅

Tôi là một nhân viên IT luôn sống mỗi ngày với lòng biết ơn và niềm vui. 😅


Blog cá nhân : https://may9noy.tistory.com

GitHub : https://github.com/Nanninggu


Chúc bạn luôn tràn ngập những điều tốt đẹp trong cuộc sống và gia đình. 😀

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

16 bài giảng ∙ (4giờ 16phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

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

Khóa học khác của may9noy

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Ưu đãi có thời hạn

48.680 ₫

24%

1.365.752 ₫