5 khóa học miễn phí để tìm hiểu về AI hiện đại và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

5 Khóa học miễn phí về AI và LLM hiện đại - KDnuggets Blog Bài viết hàng đầu Giới thiệu Chủ đề AI Lời khuyên nghề nghiệp Thị giác máy tính Kỹ thuật dữ liệu Khoa học dữ liệu Mô hình ngôn ngữ Học máy MLOps NLP Lập trình Python SQL Bộ dữ liệu Sự kiện Tài nguyên Tóm tắt nhanh Đề xuất Bản tin công nghệ Quảng cáo Tham gia Bản tin 5 Khóa học miễn phí để học AI và LLM hiện đại Học cách sử dụng AI tạo sinh trong công việc, xây dựng ứng dụng RAG và tác nhân, tinh chỉnh mô hình, làm việc với hệ sinh thái Hugging Face và tạo mẫu sản phẩm AI với các tài nguyên thực hành. Bởi Abid Ali Awan, Trợ lý Biên tập viên KDnuggets vào ngày 7/8/2026 trong Mô hình ngôn ngữ # Con đường học AI & LLM Có rất nhiều khóa học AI trực tuyến, nhưng không phải tất cả đều dạy AI hiện đại. Một số khóa học chỉ thay đổi tiêu đề từ "học máy" thành "AI", trong khi nội dung vẫn gần như tương tự. Nhưng AI hiện đại thì khác. Ngày nay, bạn cần hiểu các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), lời nhắc (prompts), Transformers, tinh chỉnh (fine-tuning), tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG), tác nhân AI và cách thực sự sử dụng các công cụ này trong công việc thực tế. Điều tốt là bạn không cần phải học mọi thứ cùng một lúc. Một số người chỉ muốn sử dụng AI để tiết kiệm thời gian trong công việc. Một số muốn xây dựng ứng dụng với các công cụ mã hóa AI. Một số muốn hiểu cách LLM hoạt động bên trong. Và một số muốn tinh chỉnh, triển khai và đánh giá các mô hình của riêng họ. Đó là lý do tôi tạo ra danh sách này. Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ năm khóa học miễn phí có thể giúp bạn học AI và LLM hiện đại, cho dù bạn là người mới bắt đầu hoàn toàn, một nhà phát triển, một nhà xây dựng sản phẩm hay một người muốn bắt đầu xây dựng các ứng dụng AI thực tế. # 1. Giới thiệu về AI cho công việc của DataCamp Giới thiệu về AI cho công việc là điểm khởi đầu tốt nhất nếu bạn hoàn toàn mới làm quen với AI và muốn có một lời giải thích đơn giản về cách nó có thể giúp bạn trong công việc. Khóa học không yêu cầu kiến thức nền tảng và mất khoảng 2–3 giờ để hoàn thành. Khóa học giải thích AI là gì, học máy hoạt động như thế nào, AI tạo sinh và LLM có thể làm gì, và tại sao AI khác với lập trình truyền thống. Điều tôi thích ở khóa học này là nó không cố gắng biến bạn thành một kỹ sư AI. Nó tập trung nhiều hơn vào việc sử dụng AI thực tế trong công việc: cách AI có thể giúp tăng năng suất, tạo nội dung, phân tích dữ liệu, ra quyết định và các tác vụ hàng ngày. Khóa học cũng đề cập đến cách làm việc với AI một cách có trách nhiệm, bao gồm hiểu các giới hạn, kiểm tra chất lượng đầu ra, bảo vệ quyền riêng tư và chọn đúng công cụ. Tôi sẽ giới thiệu khóa học này cho sinh viên, quản lý, nhà tiếp thị, nhà phân tích và các chuyên gia phi kỹ thuật muốn có một bước đi rõ ràng đầu tiên vào AI. Phù hợp nhất cho: Người mới bắt đầu hoàn toàn muốn có một giới thiệu đơn giản, tập trung vào nơi làm việc về AI. # 2. Hướng dẫn mã hóa AI Easy-Vibe từ đầu Hướng dẫn mã hóa AI Easy-Vibe từ đầu dành cho những người muốn xây dựng với AI thay vì chỉ đọc về AI. Khóa học được thiết kế cho nhiều đối tượng người học khác nhau, bao gồm quản lý sản phẩm, người mới bắt đầu và nhà phát triển. Khóa học bắt đầu với một ý tưởng đơn giản: bạn không cần phải bắt đầu với lý thuyết khoa học máy tính chuyên sâu. Bạn có thể bắt đầu với một ý tưởng sản phẩm, sử dụng các công cụ mã hóa AI để biến nó thành một nguyên mẫu và dần dần học cách phát triển ứng dụng hiện đại. Điểm hữu ích của Easy-Vibe nằm ở lộ trình học tập thực tế. Khóa học bao gồm mã hóa rung cảm (vibe coding), tư duy sản phẩm, giao diện người dùng (frontend), giao diện máy chủ (backend), cơ sở dữ liệu, triển khai, cơ sở tri thức AI, tác nhân (agents) và quy trình làm việc nâng cao với các công cụ như Claude Code. Khóa học này được khuyến nghị cho các nhà quản lý sản phẩm, nhà sáng lập, nhà sáng tạo và người mới bắt đầu muốn chuyển từ ý tưởng sang nguyên mẫu hoạt động mà không bị sa lầy vào lý thuyết. Đây không phải là khóa học phù hợp để tìm hiểu sâu về nội bộ LLM, nhưng là lựa chọn mạnh mẽ nếu mục tiêu của bạn là sử dụng các công cụ mã hóa AI để xây dựng các dự án thực tế nhanh hơn. Phù hợp nhất cho: Các nhà quản lý sản phẩm, nhà sáng lập, nhà sáng tạo và người mới bắt đầu muốn xây dựng các ứng dụng và nguyên mẫu hỗ trợ AI bằng các công cụ mã hóa AI. # 3. Khóa học LLM của Maxime Labonne Khóa học LLM của Maxime Labonne là một trong những lộ trình miễn phí tốt nhất để tìm hiểu sâu hơn về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Khóa học được chia thành ba phần chính: Kiến thức cơ bản về LLM, Nhà khoa học LLM và Kỹ sư LLM. Phần kiến thức cơ bản bao gồm các khái niệm như toán học, Python và mạng nơ-ron, trong khi lộ trình nhà khoa học tập trung vào việc xây dựng các LLM tốt hơn và lộ trình kỹ sư tập trung vào việc xây dựng và triển khai các ứng dụng hỗ trợ LLM. Điểm hữu ích của khóa học này là nó cung cấp một lộ trình nghiêm túc vượt ra ngoài các giải thích AI dành cho người mới bắt đầu. Khóa học chỉ ra các chủ đề như tinh chỉnh (fine-tuning), lượng tử hóa (quantization), đánh giá, tập dữ liệu, triển khai và phát triển ứng dụng LLM thực tế. Không nên bắt đầu khóa học này nếu bạn hoàn toàn mới làm quen với AI, nhưng một khi bạn đã hiểu các kiến thức cơ bản, đây là một tài nguyên tuyệt vời để tham khảo khi bạn chuyển từ "Tôi biết LLM là gì" sang "Tôi thực sự có thể xây dựng và làm việc với các hệ thống LLM". Phù hợp nhất cho: Các nhà phát triển, người học máy học và nhà xây dựng AI muốn có một lộ trình kỹ thuật sâu hơn về LLM. # 4. LLM Zoomcamp của DataTalks.Club LLM Zoomcamp của DataTalks.Club là một khóa học thực hành dành cho những người muốn xây dựng các ứng dụng LLM thực tế, không chỉ học lý thuyết. Khóa học đưa bạn từ kiến thức cơ bản về LLM đến một trợ lý AI sẵn sàng sản xuất trong 10 tuần, với các chủ đề như RAG, tìm kiếm vector, nhúng (embeddings), tác nhân AI, gọi hàm (function calling), đánh giá, giám sát, tìm kiếm lai (hybrid search) và xếp hạng lại (reranking). Điểm hữu ích của LLM Zoomcamp là nó tập trung vào việc xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh từng bước. Bạn học cách tạo một cơ sở tri thức có thể tìm kiếm, xây dựng một đường ống truy xuất, đánh giá chất lượng câu trả lời, tạo một giao diện người dùng hoặc API đơn giản, và thêm các vòng lặp giám sát và phản hồi. Khóa học này được khuyến nghị nếu bạn đã biết một chút Python và muốn vượt ra ngoài các bản demo chatbot cơ bản để phát triển các ứng dụng RAG và LLM thực tế. Phù hợp nhất cho: Các kỹ sư phần mềm, kỹ sư dữ liệu.