9 Khóa Học AI Miễn Phí Mới Nhất 2025 Cho Người Mới Bắt Đầu Từ Các Nguồn Uy Tín

Đâu là khóa học AI miễn phí mới nhất cho người mới bắt đầu trong năm 2025?

Trong thời đại công nghệ số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất và có tiềm năng ứng dụng rộng lớn. Đối với những người mới bắt đầu, việc tìm kiếm các khóa học AI miễn phí từ các nguồn uy tín là bước khởi đầu quan trọng để tiếp cận và làm chủ công nghệ này. Dưới đây là danh sách 9 khóa học AI miễn phí tốt nhất năm 2025, phù hợp cho người mới bắt đầu.

9 Khóa Học AI Miễn Phí Mới Nhất Cho Người Mới Bắt Đầu Từ Các Nguồn Uy Tín

1. Google AI Courses

• Phù hợp với đối tượng nào: Người mới bắt đầu muốn tìm hiểu về AI tạo sinh (Generative AI).
• Thời gian học: Linh hoạt, tùy thuộc vào tốc độ học của bạn.
• URL khóa học: Google Cloud Skills Boost
• Tóm tắt nội dung: Google cung cấp 5 khóa học khác nhau về Generative AI, bao gồm giới thiệu cơ bản về trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng thực tế. Bạn sẽ được hướng dẫn cách sử dụng các công cụ AI hiện đại để giải quyết vấn đề.

2. Microsoft AI Course

• Phù hợp với đối tượng nào: Người mới bắt đầu muốn tìm hiểu từ cơ bản đến nâng cao về mạng nơ-ron và học sâu.
• Thời gian học: Linh hoạt.
• URL khóa học: Microsoft GitHub – AI For Beginners
• Tóm tắt nội dung: Khóa học này bao gồm phần giới thiệu về trí tuệ nhân tạo, mạng nơ-ron nhân tạo (neural networks), và các kỹ thuật học sâu (deep learning). Đây là tài liệu lý tưởng cho những ai muốn xây dựng nền tảng vững chắc.

3. Introduction to AI with Python (Harvard University)

• Phù hợp với đối tượng nào: Những người đã có kiến thức cơ bản về lập trình Python.
• Thời gian học: 7 tuần.
• URL khóa học: edX – Harvard CS50’s Introduction to Artificial Intelligence
• Tóm tắt nội dung: Khóa học khám phá các thuật toán và khái niệm cơ bản của trí tuệ nhân tạo, bao gồm thư viện Python dành cho machine learning. Bạn sẽ được thực hành xây dựng các mô hình đơn giản.

4. AI Applications and Prompt Engineering (edX)

• Phù hợp với đối tượng nào: Người mới bắt đầu muốn tìm hiểu cách áp dụng kỹ thuật prompt vào ứng dụng thực tế.
• Thời gian học: Linh hoạt.
• URL khóa học: edX – Prompt Engineering for Applications
• Tóm tắt nội dung: Khóa học tập trung vào kỹ thuật prompt engineering – một kỹ năng quan trọng khi làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT. Bạn sẽ được hướng dẫn cách thiết kế prompt hiệu quả để tối ưu hóa kết quả từ mô hình.

5. Prompt Engineering for ChatGPT (Vanderbilt University on Coursera)

• Phù hợp với đối tượng nào: Người mới bắt đầu muốn viết prompt hiệu quả hơn khi sử dụng ChatGPT.
• Thời gian học: 6 module (khoảng vài tuần).
• URL khóa học: Coursera – Prompt Engineering for ChatGPT
• Tóm tắt nội dung: Khóa học này giúp bạn hiểu rõ cách viết prompt tốt hơn để khai thác tối đa khả năng của ChatGPT trong nhiều tình huống khác nhau.

6. Big Data, Artificial Intelligence, and Ethics (UC Davis)

• Phù hợp với đối tượng nào: Người quan tâm đến mối liên hệ giữa dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và đạo đức công nghệ.
• Thời gian học: 4 module.
• URL khóa học: Coursera – Big Data and Ethics
• Tóm tắt nội dung: Khóa học cung cấp cái nhìn tổng quan về dữ liệu lớn và vai trò của IBM Watson trong việc xử lý dữ liệu phức tạp. Ngoài ra, bạn sẽ được tìm hiểu về giới hạn đạo đức của việc sử dụng AI.

7. ChatGPT Prompt Engineering for Devs (OpenAI x DeepLearning.AI)

• Phù hợp với đối tượng nào: Lập trình viên hoặc nhà phát triển muốn tối ưu hóa kỹ năng làm việc với ChatGPT.
• Thời gian học: Linh hoạt.
• URL khóa học: DeepLearning.AI – ChatGPT Prompt Engineering
• Tóm tắt nội dung: Giảng dạy bởi Isa Fulford và Andrew Ng, khóa này tập trung vào cách thiết kế prompt hiệu quả khi làm việc với mô hình ngôn ngữ lớn như GPT.

8. LLMOps: Large Language Model Operations (Google Cloud x DeepLearning.AI)

• Phù hợp với đối tượng nào: Nhà phát triển hoặc chuyên gia dữ liệu muốn tìm hiểu quy trình vận hành mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
• Thời gian học: Linh hoạt.
• URL khóa học: DeepLearning.AI – LLMOps Course
• Tóm tắt nội dung: Khóa này tập trung vào quy trình tiền xử lý dữ liệu đào tạo đến triển khai mô hình LLM tùy chỉnh trên môi trường thực tế.

9. Elements of AI by the University of Helsinki

• Phù hợp với đối tượng nào: Người không có kiến thức nền tảng về lập trình nhưng muốn hiểu cơ bản về trí tuệ nhân tạo.
• Thời gian học: Khoảng 30 giờ tự nghiên cứu.
• URL: Elements of AI

Tóm tắt nội dung: Đây là một trong những khoá phổ biến nhất dành cho người không chuyên ngành công nghệ