Nhiều người đang sử dụng ChatGPT và thường xuyên tiếp cận các tin tức về hệ thống gợi ý hay xe tự lái, nhưng khi thực sự cần giải thích "tại sao nó lại hoạt động như vậy" thì lại lúng túng. Nếu chỉ làm theo các bài giảng lập trình, mã nguồn có thể chạy được nhưng nguyên lý vẫn còn bỏ ngỏ; còn nếu chỉ nghe giảng về toán học, các công thức hiện ra nhưng lại không kết nối được với AI. Các khóa học nước ngoài thì gặp rào cản ngôn ngữ, trong khi các khóa học nhập môn trong nước lại dễ sa đà vào thực hành thuần túy. Thông qua việc trực tiếp xây dựng các mô hình trong các cuộc thi AI và điều hành kênh "AI của mọi người" (모두의 AI), tôi đã gặp gỡ hàng ngàn học viên và chứng kiến cùng một kịch bản lặp đi lặp lại. Điểm nghẽn không nằm ở cách sử dụng công cụ, mà là khoảnh khắc khi hàm số, đạo hàm, vectơ và lan truyền ngược (backpropagation) bị đứt đoạn, không kết nối được với nhau. Khóa học này sẽ giúp bạn kết nối những điểm đứt đoạn đó. Từ việc hàm số định nghĩa đầu vào và đầu ra như thế nào, đạo hàm quyết định hướng học tập ra sao, cho đến cách lan truyền ngược truyền lỗi đi như thế nào – tất cả sẽ được giải thích thành một dòng chảy thống nhất từ toán học cơ bản đến mạng thần kinh và Softmax. Đây không phải là lớp học để học thuộc lòng công thức hay chép lại mã nguồn, mà là lớp học giúp bạn hiểu được lý do "tại sao" thông qua các biểu thức toán học và hình ảnh trực quan. Đối với những ai muốn hiểu về AI một cách bài bản, đây sẽ là bước đệm vững chắc đầu tiên để tiến tới Deep Learning.