Deepseek Là Gì? 6 Bước sử dụng Deepseek hiệu quả

Đăng vào bởi Phạm Đăng Định
03
Th4

Deepseek là gì và làm thế nào công nghệ trí tuệ nhân tạo này đang định hình lại cách chúng ta làm việc, sáng tạo và giải quyết vấn đề trong kỷ nguyên số, đặc biệt là trong lĩnh vực lập trình và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tinymedia.vn sẽ cùng bạn giải mã toàn diện về nền tảng AI mạnh mẽ này, cung cấp kiến thức nền tảng vững chắc và những ứng dụng thực tiễn giúp bạn không chỉ bắt kịp mà còn dẫn đầu xu hướng công nghệ.

1. Deepseek Là Gì? Giải Mã Khái Niệm Cốt Lõi

Về cơ bản, DeepSeek không phải là một khái niệm đơn lẻ mà là tên của một công ty nghiên cứu trí tuệ nhân tạo và đồng thời là tên của các mô hình AI do công ty này phát triển. Công ty DeepSeek AI, có trụ sở tại Trung Quốc, đã gây tiếng vang lớn trong cộng đồng công nghệ toàn cầu nhờ vào việc phát triển và phát hành các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và mô hình mã nguồn (Code Models) có hiệu suất cao, thường xuyên đạt thứ hạng cao trên các bảng xếp hạng uy tín như Hugging Face’s Open LLM Leaderboard.

Vậy, khi nói đến “DeepSeek”, chúng ta thường đề cập đến các sản phẩm công nghệ sau:

  • DeepSeek LLM: Đây là dòng mô hình ngôn ngữ lớn đa năng, tương tự như GPT của OpenAI hay Gemini của Google. Các mô hình này được huấn luyện trên một kho dữ liệu khổng lồ bao gồm văn bản và mã nguồn, giúp chúng có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên giống con người, trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản, dịch thuật, viết nội dung sáng tạo và nhiều tác vụ khác. Các phiên bản nổi bật bao gồm DeepSeek LLM 67B (67 tỷ tham số) và các phiên bản nhỏ hơn được tối ưu hóa cho các ứng dụng cụ thể.
  • DeepSeek Coder: Đây là dòng mô hình được tối ưu hóa đặc biệt cho các tác vụ liên quan đến lập trình. DeepSeek Coder được huấn luyện trên hàng nghìn tỷ token mã nguồn từ nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau. Nhờ đó, chúng có khả năng viết code, hoàn thiện code, giải thích code, sửa lỗi (debug), dịch code giữa các ngôn ngữ và hỗ trợ lập trình viên một cách hiệu quả. DeepSeek Coder cũng có nhiều phiên bản với số lượng tham số khác nhau (ví dụ: 1.3B, 6.7B, 33B), cho phép lựa chọn mô hình phù hợp với yêu cầu về hiệu năng và tài nguyên tính toán.
  • DeepSeek VLM (Vision-Language Model): Đây là bước tiến mới của DeepSeek, tích hợp khả năng xử lý cả văn bản và hình ảnh. DeepSeek VLM có thể hiểu nội dung hình ảnh, trả lời các câu hỏi liên quan đến hình ảnh, mô tả những gì diễn ra trong ảnh và thực hiện các tác vụ kết hợp cả ngôn ngữ và thị giác máy tính.

Điểm đặc biệt và tạo nên sức hấp dẫn của DeepSeek là cam kết mạnh mẽ với mã nguồn mở (open-source). Công ty đã phát hành miễn phí nhiều phiên bản mô hình mạnh mẽ của mình cho cả mục đích nghiên cứu và thương mại. Điều này mở ra cơ hội lớn cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và cả những người dùng cá nhân có thể tiếp cận, tùy chỉnh và xây dựng ứng dụng dựa trên công nghệ AI tiên tiến này mà không gặp rào cản về chi phí bản quyền quá lớn như một số mô hình độc quyền khác.

Hiểu một cách đơn giản cho đối tượng mục tiêu:

  • Nhân viên văn phòng (Marketing, Sales, PR, Admin): DeepSeek giống như một trợ lý ảo siêu thông minh, có thể giúp bạn viết email, soạn thảo báo cáo, lên ý tưởng nội dung marketing, phân tích phản hồi khách hàng, tóm tắt tài liệu dài một cách nhanh chóng.
  • Doanh nhân/Chủ doanh nghiệp nhỏ: DeepSeek là công cụ đắc lực để nghiên cứu thị trường, phân tích đối thủ, tạo mô tả sản phẩm hấp dẫn, xây dựng kế hoạch kinh doanh, thậm chí hỗ trợ tự động hóa một phần dịch vụ khách hàng.
  • Freelancer: DeepSeek là người bạn đồng hành giúp nâng cao chất lượng dịch vụ, từ viết lách, dịch thuật, sáng tạo nội dung đến hỗ trợ lập trình (nếu bạn làm trong lĩnh vực công nghệ), giúp bạn hoàn thành công việc nhanh hơn và chuyên nghiệp hơn.
  • Sinh viên/Người mới tốt nghiệp: DeepSeek là gia sư AI kiên nhẫn, giúp bạn học lập trình, tìm kiếm tài liệu, giải thích các khái niệm phức tạp, hỗ trợ làm bài tập và định hướng các kỹ năng cần thiết cho công việc tương lai.

2. Nguồn Gốc và Hành Trình Phát Triển Của DeepSeek

DeepSeek AI là một công ty công nghệ tương đối mới nhưng đã nhanh chóng khẳng định vị thế trên bản đồ AI toàn cầu. Công ty được thành lập với mục tiêu thúc đẩy giới hạn của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các mô hình nền tảng (foundation models) mạnh mẽ và dễ tiếp cận.

  • Thành lập và Tầm nhìn: DeepSeek AI ra đời trong bối cảnh cuộc đua AI đang nóng lên toàn cầu, với sự tham gia của các ông lớn công nghệ. Tầm nhìn của công ty là tạo ra những mô hình AI hàng đầu thế giới và đóng góp vào cộng đồng mã nguồn mở, thúc đẩy sự phát triển chung của lĩnh vực này.
  • Những Cột Mốc Quan Trọng:
    • Phát hành DeepSeek LLM: Việc ra mắt các phiên bản DeepSeek LLM, đặc biệt là mô hình 67B, đã gây chú ý khi đạt được hiệu suất ấn tượng trên các bài kiểm tra benchmark tiêu chuẩn, cạnh tranh sòng phẳng với các mô hình lớn khác như Llama 2 của Meta.
    • Ra mắt DeepSeek Coder: Đây được xem là một bước đi chiến lược, tập trung vào ngách thị trường quan trọng là hỗ trợ lập trình. DeepSeek Coder nhanh chóng được cộng đồng lập trình viên đón nhận nhờ khả năng tạo mã chính xác và hiệu quả, cùng với việc được phát hành dưới dạng mã nguồn mở. Các báo cáo và thử nghiệm độc lập cho thấy DeepSeek Coder vượt trội hơn nhiều mô hình mã nguồn mở khác và thậm chí cạnh tranh với các mô hình thương mại như GitHub Copilot (dựa trên mô hình của OpenAI).
    • Đào tạo trên Dữ liệu Khổng lồ: Một trong những yếu tố thành công của DeepSeek là việc họ đã đầu tư mạnh mẽ vào quá trình đào tạo mô hình. DeepSeek Coder, ví dụ, được đào tạo trên hơn 2 nghìn tỷ (trillion) token dữ liệu, bao gồm 80+ ngôn ngữ lập trình và một lượng lớn văn bản tiếng Anh và tiếng Trung. Quá trình tiền huấn luyện (pre-training) được thực hiện trên một tập dữ liệu mã nguồn lớn, sau đó được tinh chỉnh (fine-tuning) trên dữ liệu hướng dẫn cụ thể để nâng cao khả năng tuân theo yêu cầu của người dùng.
    • Cam kết Mã nguồn mở: Quyết định phát hành các mô hình mạnh mẽ như DeepSeek Coder 33B và DeepSeek LLM 67B dưới giấy phép mã nguồn mở (thường là giấy phép Apache 2.0 hoặc giấy phép riêng cho phép sử dụng thương mại với một số điều kiện) là một điểm cộng lớn, thu hút sự quan tâm và đóng góp từ cộng đồng toàn cầu.
    • Phát triển DeepSeek VLM: Bước vào lĩnh vực đa phương thức (multimodal) với DeepSeek VLM cho thấy tham vọng mở rộng khả năng của AI, không chỉ giới hạn ở văn bản và mã nguồn.
  • Vị thế Hiện tại (Cập nhật đến Quý 1/2025): Tính đến đầu năm 2025, DeepSeek tiếp tục là một cái tên đáng chú ý trong lĩnh vực AI tạo sinh. Công ty không ngừng cải tiến các mô hình hiện có và nghiên cứu các kiến trúc mới. Các mô hình của DeepSeek thường xuyên xuất hiện ở top đầu các bảng xếp hạng về hiệu năng cho cả tác vụ ngôn ngữ chung và tác vụ lập trình. Sự kết hợp giữa hiệu suất cao và tính mở đã giúp DeepSeek xây dựng được một cộng đồng người dùng và nhà phát triển năng động.

Việc hiểu rõ nguồn gốc và quá trình phát triển của DeepSeek giúp chúng ta nhận thức được sự đầu tư nghiêm túc, năng lực công nghệ và tầm nhìn dài hạn của công ty này, từ đó củng cố niềm tin vào tiềm năng và độ tin cậy của các mô hình AI mà họ cung cấp.

3. Cách Thức Hoạt Động Của DeepSeek: Bên Trong “Bộ Não” AI

Để hiểu Deepseek là gì một cách trọn vẹn, chúng ta cần tìm hiểu cách thức hoạt động cốt lõi của nó. Giống như các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại khác, DeepSeek hoạt động dựa trên kiến trúc Transformer và các nguyên tắc của học sâu (Deep Learning). Dưới đây là giải thích đơn giản hóa về quy trình hoạt động:

  • Kiến trúc Transformer: Đây là nền tảng của hầu hết các LLM hàng đầu hiện nay. Kiến trúc này sử dụng cơ chế “tự chú ý” (self-attention), cho phép mô hình cân nhắc tầm quan trọng của các từ khác nhau trong câu đầu vào khi xử lý một từ cụ thể. Điều này giúp mô hình hiểu được ngữ cảnh, mối quan hệ giữa các từ (kể cả những từ ở xa nhau trong câu) và nắm bắt ý nghĩa sâu sắc hơn của văn bản hoặc mã nguồn.
  • Huấn luyện (Training): Đây là giai đoạn quan trọng nhất, quyết định năng lực của mô hình.
    • Giai đoạn Tiền huấn luyện (Pre-training): Mô hình được “cho đọc” một lượng dữ liệu văn bản và/hoặc mã nguồn khổng lồ (hàng nghìn tỷ token). Trong giai đoạn này, mô hình học cách dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi hoặc điền vào các từ bị thiếu. Quá trình này giúp mô hình học được các quy tắc ngữ pháp, cấu trúc ngôn ngữ, kiến thức phổ thông, các mẫu hình trong mã nguồn và mối liên hệ giữa các khái niệm. DeepSeek đã sử dụng một tập dữ liệu đa dạng, bao gồm sách, bài viết, trang web và một lượng lớn mã nguồn từ các kho lưu trữ công khai như GitHub.
    • Giai đoạn Tinh chỉnh (Fine-tuning): Sau khi có kiến thức nền tảng từ tiền huấn luyện, mô hình được tinh chỉnh trên một tập dữ liệu nhỏ hơn nhưng chất lượng cao hơn, thường bao gồm các cặp câu hỏi-trả lời, hướng dẫn-kết quả hoặc các đoạn hội thoại. Giai đoạn này giúp mô hình học cách tuân theo chỉ dẫn của người dùng, trả lời câu hỏi một cách hữu ích, an toàn và phù hợp hơn. Đối với DeepSeek Coder, giai đoạn này tập trung vào việc tinh chỉnh khả năng viết code, sửa lỗi, giải thích code theo yêu cầu cụ thể.
  • Suy luận (Inference): Đây là quá trình mô hình sử dụng kiến thức đã học để tạo ra kết quả cho yêu cầu (prompt) của người dùng. Khi bạn nhập một câu hỏi hoặc một yêu cầu, mô hình sẽ:
    1. Token hóa (Tokenization): Phân tách câu đầu vào thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là token (có thể là từ, một phần của từ hoặc ký tự).
    2. Nhúng (Embedding): Chuyển đổi mỗi token thành một vector số, biểu diễn ý nghĩa và ngữ cảnh của token đó.
    3. Xử lý qua các lớp Transformer: Các vector nhúng được đưa qua nhiều lớp của kiến trúc Transformer. Tại mỗi lớp, cơ chế tự chú ý và các mạng nơ-ron khác sẽ xử lý thông tin, cập nhật biểu diễn của các token dựa trên ngữ cảnh toàn bộ câu đầu vào.
    4. Giải mã (Decoding): Dựa trên biểu diễn cuối cùng, mô hình bắt đầu tạo ra chuỗi token đầu ra (câu trả lời, đoạn code, nội dung…). Quá trình này thường diễn ra tuần tự, mô hình dự đoán token tiếp theo dựa trên các token đã tạo ra trước đó và thông tin từ đầu vào.
    5. Chuyển đổi ngược (Detokenization): Chuỗi token đầu ra được chuyển đổi trở lại thành văn bản hoặc mã nguồn mà con người có thể đọc được.

Ví dụ đơn giản: Khi bạn yêu cầu DeepSeek Coder: “Viết một hàm Python để tính tổng hai số”, quá trình diễn ra như sau:

  1. Câu lệnh được token hóa.
  2. Các token được nhúng thành vector.
  3. Các vector đi qua mạng Transformer, mô hình hiểu rằng yêu cầu là viết code, ngôn ngữ là Python, chức năng là tính tổng hai số.
  4. Mô hình bắt đầu tạo ra từng token của mã Python: def, `,tinh_tong,(,a,,, ,b,),:,\n, , , , ,return, ,a, ,+, ,b`.
  5. Các token này được ghép lại thành đoạn code hoàn chỉnh.

Quá trình này diễn ra cực kỳ nhanh chóng nhờ vào sức mạnh tính toán của phần cứng chuyên dụng (như GPU hoặc TPU) và tối ưu hóa thuật toán. Sự khác biệt về hiệu năng giữa các mô hình (ví dụ: DeepSeek Coder 1.3B so với 33B) phần lớn nằm ở số lượng tham số (parameters) – các giá trị mà mô hình học được trong quá trình huấn luyện. Mô hình lớn hơn với nhiều tham số hơn thường có khả năng hiểu ngữ cảnh phức tạp và tạo ra kết quả chất lượng cao hơn, nhưng cũng đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn.

Hiểu được cách DeepSeek hoạt động giúp bạn biết cách đặt câu hỏi (prompting) hiệu quả hơn, cung cấp đủ ngữ cảnh để mô hình tạo ra kết quả mong muốn và nhận thức được giới hạn của công nghệ này.

4. Khám Phá Các Tính Năng Nổi Bật Của DeepSeek

Sức hấp dẫn của DeepSeek không chỉ nằm ở khái niệm hay cách hoạt động phức tạp, mà chính ở những tính năng mạnh mẽ và hữu ích mà nó mang lại cho người dùng. Dưới đây là những điểm nổi bật nhất, đặc biệt phù hợp với nhu cầu của đối tượng mục tiêu:

  • Hiệu Năng Vượt Trội Trong Lập Trình (DeepSeek Coder):
    • Tạo Sinh Mã Nguồn (Code Generation): Chỉ cần mô tả yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, DeepSeek Coder có thể tạo ra các đoạn mã, hàm, lớp, thậm chí cả các ứng dụng nhỏ trong nhiều ngôn ngữ lập trình phổ biến (Python, JavaScript, Java, C++, Go, SQL…). Ví dụ: Yêu cầu “Tạo một API Flask đơn giản để quản lý danh sách công việc” và mô hình sẽ cung cấp mã nguồn tương ứng.
    • Hoàn Thiện Mã (Code Completion): Khi bạn đang viết code, DeepSeek Coder có thể gợi ý các dòng lệnh tiếp theo, tên biến, tên hàm một cách thông minh, dựa trên ngữ cảnh hiện tại, giúp tăng tốc độ lập trình đáng kể.
    • Giải Thích Mã (Code Explanation): Gặp một đoạn code phức tạp hoặc không quen thuộc? Dán nó vào và yêu cầu DeepSeek Coder giải thích từng dòng lệnh hoặc logic tổng thể bằng ngôn ngữ dễ hiểu. Điều này cực kỳ hữu ích cho việc học lập trình hoặc làm việc với code của người khác.
    • Sửa Lỗi Mã (Debugging Assistance): Mô hình có thể phân tích code, xác định các lỗi tiềm ẩn (syntax errors, logic errors) và đề xuất cách sửa chữa.
    • Dịch Mã Nguồn (Code Translation): Chuyển đổi code từ ngôn ngữ lập trình này sang ngôn ngữ khác (ví dụ: từ Python sang JavaScript).
    • Hỗ trợ đa ngôn ngữ lập trình: Được đào tạo trên hơn 80 ngôn ngữ, DeepSeek Coder có độ phủ rộng, đáp ứng nhu cầu của nhiều lập trình viên khác nhau.
  • Khả Năng Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên Mạnh Mẽ (DeepSeek LLM):
    • Tạo Nội Dung Sáng Tạo: Viết bài blog, bài đăng mạng xã hội, email marketing, kịch bản video, mô tả sản phẩm, slogan… chỉ từ vài gợi ý ban đầu. Ví dụ: Cung cấp chủ đề “Lợi ích của SEO cho doanh nghiệp nhỏ” và yêu cầu viết dàn ý bài blog, DeepSeek LLM có thể tạo ra cấu trúc chi tiết.
    • Tóm Tắt Văn Bản: Nhanh chóng nắm bắt ý chính từ các tài liệu dài, báo cáo, bài báo khoa học, email… tiết kiệm thời gian đọc và nghiên cứu.
    • Trả Lời Câu Hỏi: Cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi về nhiều chủ đề khác nhau, dựa trên kho kiến thức khổng lồ đã được học.
    • Dịch Thuật: Hỗ trợ dịch thuật giữa nhiều ngôn ngữ (mặc dù tiếng Anh và tiếng Trung là mạnh nhất do dữ liệu đào tạo).
    • Phân Tích Văn Bản: Phân tích tình cảm (sentiment analysis) trong phản hồi khách hàng, trích xuất thông tin quan trọng từ văn bản.
  • Khả Năng Xử Lý Đa Phương Thức (DeepSeek VLM):
    • Hiểu Nội Dung Hình Ảnh: Mô tả chi tiết những gì có trong một bức ảnh.
    • Trả Lời Câu Hỏi Về Hình Ảnh: Hỏi về các đối tượng, hành động, hoặc bối cảnh trong ảnh. Ví dụ: Tải lên ảnh một biểu đồ và hỏi “Xu hướng chính được thể hiện trong biểu đồ này là gì?”.
    • Kết Hợp Hình Ảnh và Văn Bản: Thực hiện các tác vụ yêu cầu hiểu biết cả về hình ảnh và văn bản đi kèm.
  • Tính Mở và Khả Năng Tùy Chỉnh (Open-Source):
    • Tiếp Cận Miễn Phí: Nhiều mô hình mạnh mẽ của DeepSeek được cung cấp miễn phí cho cả nghiên cứu và sử dụng thương mại (với giấy phép cụ thể cần kiểm tra).
    • Tùy Chỉnh (Fine-tuning): Các nhà phát triển và doanh nghiệp có thể tinh chỉnh thêm các mô hình DeepSeek trên dữ liệu riêng của mình để tạo ra các phiên bản chuyên biệt, phù hợp hơn với nhu cầu cụ thể (ví dụ: fine-tune DeepSeek LLM để trở thành chatbot hỗ trợ khách hàng cho ngành tài chính).
    • Triển Khai Linh Hoạt: Có thể triển khai mô hình trên hạ tầng riêng (on-premise) hoặc trên các nền tảng đám mây, mang lại sự kiểm soát về dữ liệu và bảo mật.
  • Hiệu Suất Cao và Tối Ưu Hóa:
    • Các mô hình DeepSeek thường xuyên đạt điểm cao trên các benchmark, cho thấy khả năng cạnh tranh về chất lượng đầu ra so với các mô hình hàng đầu khác.
    • Công ty cũng cung cấp các phiên bản mô hình với kích thước khác nhau, cho phép cân bằng giữa hiệu năng và yêu cầu tài nguyên, phù hợp với nhiều thiết bị và kịch bản sử dụng

Bảng So Sánh Nhanh Một Số Tính Năng Chính 

Tính Năng DeepSeek Coder (33B) DeepSeek LLM (67B) DeepSeek VLM (Phiên bản mới nhất)
Lập Trình Rất Mạnh (Tạo code, debug, giải thích, dịch code) Khá (Hiểu code cơ bản, tạo script đơn giản) Hạn chế (Có thể hiểu code trong ảnh)
Xử lý Văn Bản Trung bình (Hiểu yêu cầu, tạo comment code) Rất Mạnh (Viết, tóm tắt, trả lời, dịch thuật) Mạnh (Mô tả ảnh, trả lời câu hỏi về ảnh)
Xử lý Hình Ảnh Không Không Rất Mạnh (Phân tích, mô tả, Q&A về ảnh)
Mã Nguồn Mở Có (Phiên bản này thường có) Có (Phiên bản này thường có) Tùy phiên bản (Có thể có hoặc không)
Đối tượng phù hợp Lập trình viên, Kỹ sư phần mềm, Sinh viên CNTT Marketer, Content Creator, Nhà văn, Nhà nghiên cứu Designer, Marketer (visual content), Nhà nghiên cứu

Lưu ý: Bảng này mang tính chất minh họa và có thể thay đổi dựa trên các phiên bản và cập nhật mới nhất từ DeepSeek AI.

Những tính năng này không chỉ là lý thuyết. Chúng trực tiếp giải quyết những thách thức mà bạn đang gặp phải hàng ngày: áp lực về thời gian, yêu cầu về chất lượng công việc ngày càng cao, sự cần thiết phải liên tục học hỏi kỹ năng mới. DeepSeek cung cấp một bộ công cụ mạnh mẽ để bạn tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tăng cường khả năng sáng tạo, và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn. Bạn có thấy tiềm năng ứng dụng những tính năng này vào công việc của mình không? Bạn có muốn biến những giờ làm việc căng thẳng thành những khoảnh khắc sáng tạo và hiệu quả hơn?

5. Ứng Dụng Thực Tiễn Của DeepSeek: Thay Đổi Cuộc Chơi Như Thế Nào?

Lý thuyết và tính năng là một chuyện, nhưng giá trị thực sự của DeepSeek nằm ở cách nó có thể được áp dụng vào công việc và cuộc sống hàng ngày, đặc biệt là đối với các nhóm đối tượng mà Tinymedia.vn đang hướng tới. Đừng chỉ dừng lại ở việc biết Deepseek là gì, hãy xem nó có thể làm được gì cho BẠN:

a. Đối Với Nhân Viên Văn Phòng (Marketing, Sales, PR, Quản trị kinh doanh):

  • Marketing & PR:
    • Sáng tạo nội dung hàng loạt: Tạo nhanh các bài đăng blog, nội dung cho mạng xã hội (Facebook, LinkedIn, Instagram), kịch bản video ngắn, email newsletter với nhiều giọng văn khác nhau (chuyên nghiệp, thân thiện, hài hước…). Chỉ cần cung cấp chủ đề, từ khóa, đối tượng mục tiêu.
    • Lên ý tưởng chiến dịch: Brainstorm các ý tưởng cho chiến dịch marketing mới, slogan, thông điệp truyền thông dựa trên brief ban đầu.
    • SEO Content: Đề xuất từ khóa liên quan, tạo dàn ý bài viết chuẩn SEO, viết các đoạn meta description hấp dẫn, tối ưu hóa nội dung hiện có.
    • Phân tích phản hồi khách hàng: Tóm tắt và phân tích cảm xúc từ hàng trăm, hàng nghìn bình luận, đánh giá trên mạng xã hội, sàn thương mại điện tử để hiểu rõ hơn về khách hàng.
    • Viết thông cáo báo chí: Soạn thảo nhanh các bản thông cáo báo chí chuyên nghiệp.
  • Sales:
    • Soạn thảo Email bán hàng cá nhân hóa: Tạo các mẫu email chào hàng, theo dõi khách hàng tiềm năng, trả lời thắc mắc dựa trên thông tin về khách hàng đó.
    • Xây dựng kịch bản gọi điện: Phát triển các kịch bản telesales hiệu quả, bao gồm các câu hỏi gợi mở, xử lý từ chối.
    • Nghiên cứu khách hàng tiềm năng: Tổng hợp thông tin về công ty, ngành nghề, nhu cầu của khách hàng tiềm năng từ các nguồn trực tuyến.
  • Quản trị kinh doanh & Hành chính:
    • Soạn thảo báo cáo, biên bản họp: Tóm tắt nội dung cuộc họp từ bản ghi âm (nếu kết hợp với công cụ Speech-to-Text) hoặc ghi chú, tạo báo cáo tiến độ công việc.
    • Dịch thuật tài liệu: Hỗ trợ dịch nhanh các email, tài liệu từ đối tác nước ngoài.
    • Lên kế hoạch công việc: Giúp sắp xếp, lên ý tưởng cho các kế hoạch, dự án nhỏ.

b. Đối Với Doanh Nhân / Chủ Doanh Nghiệp Nhỏ:

  • Nghiên cứu thị trường & Đối thủ: Phân tích xu hướng thị trường, điểm mạnh, điểm yếu của đối thủ cạnh tranh dựa trên các thông tin công khai.
  • Xây dựng Kế hoạch Kinh doanh: Hỗ trợ viết các phần trong kế hoạch kinh doanh như mô tả sản phẩm/dịch vụ, phân tích thị trường, chiến lược marketing.
  • Tạo Mô tả Sản phẩm: Viết mô tả sản phẩm hấp dẫn, chuẩn SEO cho website, sàn thương mại điện tử (Shopee, Lazada, Tiki…).
  • Tối ưu hóa Website/Landing Page: Đề xuất cải thiện nội dung, cấu trúc trang để tăng tỷ lệ chuyển đổi.
  • Hỗ trợ Chăm sóc Khách hàng: (Thông qua fine-tuning) Xây dựng chatbot đơn giản để trả lời các câu hỏi thường gặp, hỗ trợ khách hàng 24/7.
  • Quản lý Tài chính Cơ bản: (Với sự cẩn trọng) Giúp phân tích dữ liệu bán hàng đơn giản, tạo mẫu báo cáo tài chính cơ bản (cần kiểm tra kỹ lưỡng).

c. Đối Với Freelancer:

  • Content Writer/Copywriter: Tăng tốc độ viết, đa dạng hóa giọng văn, lên ý tưởng, khắc phục tình trạng “bí ý tưởng” (writer’s block).
  • Translator: Hỗ trợ dịch thuật nhanh hơn, đề xuất các cách diễn đạt tự nhiên hơn (cần rà soát kỹ).
  • Web Developer/Programmer: Sử dụng DeepSeek Coder để viết code nhanh hơn, học ngôn ngữ mới, debug hiệu quả, hiểu các thư viện/framework phức tạp.
  • Digital Marketer: Thực hiện các tác vụ marketing đã nêu ở phần nhân viên văn phòng, quản lý nhiều dự án khách hàng hiệu quả hơn.
  • Virtual Assistant: Mở rộng danh mục dịch vụ cung cấp cho khách hàng bằng cách tận dụng khả năng của DeepSeek (soạn thảo, tóm tắt, nghiên cứu…).

d. Đối Với Sinh Viên / Người Mới Tốt Nghiệp:

  • Học Lập Trình: DeepSeek Coder là gia sư lập trình cá nhân, giải thích code, giúp làm bài tập, hiểu các khái niệm thuật toán.
  • Nghiên cứu & Làm Bài Tập Lớn/Luận Văn: Tìm kiếm thông tin, tóm tắt tài liệu tham khảo, xây dựng dàn ý, kiểm tra ngữ pháp và văn phong (sử dụng có trách nhiệm, tránh đạo văn).
  • Viết CV & Cover Letter: Tạo các bản CV, thư xin việc ấn tượng, phù hợp với từng vị trí ứng tuyển.
  • Chuẩn bị Phỏng Vấn: Lên danh sách các câu hỏi phỏng vấn thường gặp và gợi ý câu trả lời cho ngành nghề mục tiêu.
  • Định hướng Kỹ năng: Tìm hiểu về các công nghệ, kỹ năng đang có nhu cầu cao trên thị trường lao động.

Ví dụ: Một bạn nhân viên Marketing muốn chạy chiến dịch quảng cáo Google Ads cho sản phẩm mới là “Khóa học SEO Online cho người mới bắt đầu”. Bạn có thể dùng DeepSeek LLM để:

  1. Nghiên cứu từ khóa: Yêu cầu “Liệt kê các từ khóa dài liên quan đến ‘khóa học SEO online cho người mới bắt đầu’ mà người dùng có thể tìm kiếm”.
  2. Viết mẫu quảng cáo: Yêu cầu “Viết 3 mẫu quảng cáo Google Ads hấp dẫn cho khóa học SEO online, nhấn mạnh lợi ích về tăng traffic và thu nhập, kèm lời kêu gọi hành động mạnh mẽ”.
  3. Tạo nội dung Landing Page: Yêu cầu “Viết nội dung cho landing page giới thiệu khóa học SEO, bao gồm các phần: Lợi ích, Đối tượng phù hợp, Nội dung khóa học, Giảng viên, Học phí, Đăng ký ngay”.

Hay một bạn Freelancer lập trình web nhận dự án xây dựng trang portfolio cá nhân cho khách hàng. Bạn có thể dùng DeepSeek Coder để:

  1. Tạo cấu trúc HTML/CSS: Yêu cầu “Tạo cấu trúc HTML và CSS cơ bản cho một trang portfolio cá nhân bao gồm header, giới thiệu, dự án, liên hệ”.
  2. Viết hàm JavaScript: Yêu cầu “Viết hàm JavaScript để tạo hiệu ứng slide show cho phần dự án”.
  3. Debug lỗi: Dán đoạn code bị lỗi và hỏi “Tìm lỗi trong đoạn code JavaScript này và giải thích tại sao nó sai”.

Bạn đã thấy sức mạnh và tiềm năng to lớn của DeepSeek. Nhưng việc hiểu Deepseek là gì chỉ là bước khởi đầu. Để thực sự khai thác hiệu quả công nghệ AI tạo sinh này, cũng như các công cụ AI khác trong lĩnh vực Content Marketing và SEO, bạn cần có kiến thức nền tảng vững chắc và kỹ năng thực hành chuyên sâu. Tại Tinymedia.vn, chúng tôi cung cấp các khóa học chuyên sâu về Content AI, SEO Website và Google Ads, được thiết kế đặc biệt để giúp bạn:

  • Làm chủ các công cụ AI: Hiểu sâu về cách hoạt động, cách viết prompt hiệu quả, ứng dụng AI vào sáng tạo nội dung, tối ưu SEO, chạy quảng cáo thông minh.
  • Xây dựng chiến lược bài bản: Không chỉ sử dụng công cụ, mà còn biết cách tích hợp AI vào chiến lược marketing tổng thể, đo lường hiệu quả và tối ưu liên tục.
  • Nâng cao năng lực cạnh tranh: Trang bị những kỹ năng “hot” nhất thị trường, giúp bạn thăng tiến trong sự nghiệp hoặc phát triển kinh doanh vượt bậc.

Đừng bỏ lỡ cơ hội nâng cấp bản thân và đón đầu xu hướng công nghệ. Hãy tìm hiểu thêm về các khóa học của Tinymedia.vn ngay hôm nay để biến kiến thức AI thành lợi thế cạnh tranh thực sự của bạn!

6. Hướng Dẫn Bắt Đầu Sử Dụng DeepSeek: Từng Bước Chi Tiết

Sau khi hiểu rõ Deepseek là gì, các tính năng và ứng dụng tiềm năng, bước tiếp theo là trải nghiệm trực tiếp công cụ này. Tinymedia.vn sẽ hướng dẫn bạn những bước cơ bản để bắt đầu:

Bước 1: Truy Cập Nền Tảng DeepSeek

  • Website Chính Thức: Cách đơn giản nhất là truy cập vào trang web chính thức của DeepSeek AI (bạn có thể tìm kiếm “DeepSeek AI official website” trên Google). Tại đây, họ thường cung cấp giao diện trò chuyện (chat interface) để người dùng có thể tương tác trực tiếp với các mô hình LLM và đôi khi là cả Coder model.
    • Lưu ý: Giao diện và tính năng trên web có thể thay đổi. Tính đến đầu năm 2025, nhiều khả năng sẽ có phiên bản web miễn phí với một số giới hạn nhất định và các gói trả phí cho nhu cầu sử dụng cao hơn.
  • Nền Tảng Bên Thứ Ba: Các mô hình mã nguồn mở của DeepSeek (như DeepSeek Coder) thường được tích hợp trên các nền tảng AI và Machine Learning phổ biến như:
    • Hugging Face: Đây là nơi phổ biến để tìm, thử nghiệm và tải về các mô hình AI mã nguồn mở. Bạn có thể tìm kiếm “DeepSeek” trên Hugging Face Spaces để dùng thử giao diện demo hoặc tìm model card để biết cách sử dụng qua API hoặc tải về.
    • Các Nền Tảng Cloud AI: Google Cloud AI Platform, Amazon SageMaker, Microsoft Azure ML có thể cung cấp các tùy chọn để triển khai và sử dụng các mô hình DeepSeek.
    • Các Công Cụ Lập Trình Tích Hợp AI: Một số IDE (Integrated Development Environment) hoặc trình soạn thảo code (như VS Code) có thể có các tiện ích mở rộng (extensions) sử dụng DeepSeek Coder cho tính năng gợi ý code, hoàn thiện code.

Bước 2: Đăng Ký Tài Khoản (Nếu Cần)

  • Trên website chính thức hoặc một số nền tảng, bạn có thể cần đăng ký một tài khoản miễn phí để bắt đầu sử dụng. Quá trình này thường chỉ yêu cầu email và mật khẩu.

Bước 3: Lựa Chọn Mô Hình (Nếu Có Thể)

  • Một số giao diện cho phép bạn chọn mô hình muốn tương tác (ví dụ: DeepSeek LLM phiên bản mới nhất, DeepSeek Coder phiên bản cụ thể). Hãy chọn mô hình phù hợp với nhu cầu của bạn (viết nội dung, trả lời câu hỏi chung thì dùng LLM; hỗ trợ lập trình thì dùng Coder).

Bước 4: Bắt Đầu Tương Tác (Prompting)

  • Đây là bước quan trọng nhất. Chất lượng đầu ra của DeepSeek phụ thuộc rất nhiều vào cách bạn đặt câu hỏi hoặc đưa ra yêu cầu (prompt).
  • Nguyên tắc Prompting Cơ Bản:
    • Rõ ràng và Cụ thể: Nêu rõ bạn muốn gì. Thay vì hỏi “Viết về marketing”, hãy hỏi “Viết 5 ý tưởng bài đăng blog về lợi ích của content marketing cho shop thời trang online”.
    • Cung cấp Ngữ cảnh: Đưa thêm thông tin nền tảng nếu cần. Ví dụ: “Tôi đang viết code Python cho một ứng dụng quản lý kho. Viết một hàm để thêm sản phẩm mới vào cơ sở dữ liệu SQLite, bao gồm tên sản phẩm, số lượng, giá nhập.”
    • Xác định Định dạng Đầu ra: Yêu cầu định dạng cụ thể nếu muốn (ví dụ: “Liệt kê dưới dạng gạch đầu dòng”, “Viết dưới dạng email trang trọng”, “Tạo bảng so sánh”).
    • Chỉ định Vai trò (Role-playing): Đôi khi yêu cầu mô hình đóng vai một chuyên gia có thể cải thiện kết quả. Ví dụ: “Hãy đóng vai một chuyên gia SEO. Đề xuất 5 cách tối ưu tốc độ tải trang cho website WordPress.”
    • Thử nghiệm và Lặp lại: Đừng ngại thử nhiều cách diễn đạt khác nhau cho cùng một yêu cầu. Nếu kết quả chưa tốt, hãy sửa lại prompt và thử lại.

Bước 5: Đánh Giá và Sử Dụng Kết Quả

  • Luôn đọc kỹ và đánh giá kết quả do DeepSeek tạo ra. AI không hoàn hảo và có thể mắc lỗi, đưa thông tin sai lệch hoặc tạo ra code không tối ưu/bảo mật.
  • Kiểm tra tính chính xác: Đối chiếu thông tin quan trọng với các nguồn đáng tin cậy khác.
  • Kiểm tra code: Luôn test kỹ lưỡng code do AI tạo ra trước khi đưa vào sử dụng thực tế. Hiểu rõ code đó làm gì, đảm bảo không có lỗ hổng bảo mật.
  • Chỉnh sửa và Tinh chỉnh: Sử dụng kết quả của AI làm điểm khởi đầu, sau đó chỉnh sửa, bổ sung để phù hợp hoàn toàn với yêu cầu và tiêu chuẩn của bạn.

Ví dụ Thực Hành:

  1. Mở giao diện chat DeepSeek LLM.
  2. Prompt: “Tôi là chủ một cửa hàng cà phê nhỏ mới mở. Hãy viết giúp tôi một bài đăng Facebook ngắn (khoảng 100 từ) để giới thiệu chương trình khuyến mãi ‘Mua 1 tặng 1’ cho tất cả đồ uống vào cuối tuần này. Nhấn mạnh không gian ấm cúng và cà phê chất lượng.”
  3. Đánh giá kết quả: Xem bài viết có đủ hấp dẫn, đúng thông tin khuyến mãi, độ dài phù hợp không. Chỉnh sửa nếu cần.
  4. Mở giao diện chat DeepSeek Coder.
  5. Prompt: “Viết một hàm JavaScript đơn giản tên là kiemTraEmail nhận đầu vào là một chuỗi và trả về true nếu chuỗi đó là một địa chỉ email hợp lệ (theo định dạng cơ bản), ngược lại trả về false.”
  6. Đánh giá kết quả: Xem code có đúng cú pháp, logic kiểm tra email có hợp lý không. Thử nghiệm với vài địa chỉ email hợp lệ và không hợp lệ.

Bằng cách thực hành thường xuyên và áp dụng các nguyên tắc prompting hiệu quả, bạn sẽ dần làm chủ được công cụ mạnh mẽ này và biến nó thành trợ thủ đắc lực trong công việc.

7. Tối Ưu Hóa Hiệu Quả Sử Dụng DeepSeek: Mẹo và Thủ Thuật Nâng Cao

Để khai thác tối đa tiềm năng của DeepSeek, không chỉ dừng lại ở việc sử dụng cơ bản. Dưới đây là một số mẹo và kỹ thuật nâng cao:

  • Kỹ thuật “Chain of Thought” (Chuỗi Suy Nghĩ): Đối với các vấn đề phức tạp, yêu cầu mô hình giải thích từng bước suy nghĩ của nó trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng. Ví dụ: “Hãy giải bài toán sau và trình bày từng bước giải: …” Điều này giúp kết quả chính xác hơn và bạn cũng hiểu được logic của mô hình.
  • Kỹ thuật “Few-Shot Learning”: Cung cấp cho mô hình một vài ví dụ về cặp đầu vào-đầu ra mong muốn trước khi đưa ra yêu cầu thực sự. Điều này giúp mô hình hiểu rõ hơn định dạng và kiểu kết quả bạn muốn. Ví dụ: 
    Q: Dịch sang tiếng Pháp: Xin chào
A: Bonjour
Q: Dịch sang tiếng Pháp: Cảm ơn
A: Merci
Q: Dịch sang tiếng Pháp: Tạm biệt
A: ?

    Mô hình sẽ dễ dàng đưa ra câu trả lời “Au revoir”.

  • Sử dụng Nhiệt độ (Temperature) và Top-p Sampling (Nếu có thể điều chỉnh):
    • Temperature: Kiểm soát mức độ “sáng tạo” hay “ngẫu nhiên” của đầu ra. Giá trị thấp (gần 0) cho kết quả tập trung, dễ đoán hơn. Giá trị cao (gần 1 hoặc hơn) cho kết quả đa dạng, sáng tạo hơn nhưng có thể kém mạch lạc.
    • Top-p: Một cách khác để kiểm soát sự ngẫu nhiên, chỉ xem xét các token có xác suất tích lũy cao nhất đạt đến một ngưỡng p.
    • Khi nào dùng: Temperature thấp/Top-p thấp phù hợp cho việc trả lời câu hỏi dựa trên sự thật, tóm tắt. Temperature cao/Top-p cao phù hợp cho việc viết truyện, brainstorm ý tưởng.
  • Chia Nhỏ Nhiệm Vụ Phức Tạp: Thay vì yêu cầu DeepSeek viết cả một bài báo cáo dài, hãy chia nhỏ thành các phần: tạo dàn ý, viết từng phần, tạo phần mở đầu/kết luận, kiểm tra ngữ pháp. Kết quả thường tốt hơn.
  • Lưu Lại Các Prompt Hiệu Quả: Khi bạn tìm ra một cấu trúc prompt mang lại kết quả tốt cho một loại nhiệm vụ cụ thể, hãy lưu lại để tái sử dụng.
  • Kết Hợp DeepSeek Với Các Công Cụ Khác: DeepSeek mạnh về tạo sinh, nhưng hãy kết hợp nó với kỹ năng tư duy phản biện của bạn, các công cụ kiểm tra ngữ pháp (như Grammarly), công cụ kiểm tra đạo văn, và kiến thức chuyên môn của bạn để tạo ra sản phẩm cuối cùng chất lượng nhất.
  • Đối với DeepSeek Coder:
    • Cung cấp ngữ cảnh code xung quanh: Khi yêu cầu hoàn thiện hoặc sửa lỗi, cung cấp thêm các đoạn code liên quan để mô hình hiểu rõ hơn.
    • Chỉ rõ phiên bản thư viện/framework: Nếu bạn đang dùng một phiên bản cụ thể (ví dụ: React 18, Python 3.11), hãy nêu rõ trong prompt.
    • Yêu cầu giải thích kèm theo code: Đừng chỉ nhận code, hãy yêu cầu “Viết code và giải thích cách nó hoạt động”.

Việc áp dụng những kỹ thuật này đòi hỏi sự thử nghiệm và kiên nhẫn, nhưng phần thưởng là khả năng kiểm soát tốt hơn và tạo ra những kết quả vượt trội từ DeepSeek. Đây chính là cấp độ tiếp theo trong việc làm chủ AI, giúp bạn thực sự nổi bật.

8. Tương Lai Của DeepSeek và Xu Hướng AI Tạo Sinh

Nhìn về phía trước, DeepSeek và lĩnh vực AI tạo sinh nói chung hứa hẹn sẽ tiếp tục phát triển với tốc độ chóng mặt.

  • DeepSeek:
    • Mô hình lớn hơn và mạnh hơn: Có khả năng DeepSeek sẽ tiếp tục tung ra các mô hình với số lượng tham số lớn hơn, được huấn luyện trên nhiều dữ liệu hơn và đa dạng hơn, cải thiện hiệu năng trên nhiều tác vụ.
    • Tối ưu hóa hiệu quả: Nghiên cứu các kiến trúc và kỹ thuật huấn luyện mới để tạo ra các mô hình nhỏ hơn nhưng vẫn giữ được hiệu năng cao, phù hợp chạy trên các thiết bị yếu hơn hoặc giảm chi phí triển khai.
    • Mở rộng khả năng Đa phương thức: Cải thiện DeepSeek VLM và có thể tích hợp thêm các phương thức khác như âm thanh.
    • Chuyên biệt hóa: Phát triển các mô hình được tinh chỉnh chuyên sâu cho các ngành cụ thể (y tế, tài chính, luật…) hoặc các ngôn ngữ ít phổ biến hơn.
    • Tăng cường tính an toàn và đạo đức: Tập trung vào việc giảm thiểu các định kiến (bias) trong mô hình, hạn chế khả năng tạo ra nội dung độc hại hoặc sai lệch.
  • Xu Hướng AI Tạo Sinh Chung:
    • AI Cá Nhân Hóa Cao Độ: Các mô hình AI sẽ ngày càng hiểu rõ hơn về người dùng cá nhân, cung cấp hỗ trợ và nội dung phù hợp hơn với sở thích, phong cách và nhu cầu cụ thể.
    • Tích Hợp Sâu Hơn vào Quy Trình Làm Việc: AI sẽ không chỉ là công cụ độc lập mà được tích hợp liền mạch vào các phần mềm văn phòng, công cụ thiết kế, IDE lập trình, hệ thống quản lý doanh nghiệp (ERP, CRM).
    • AI Tự Học và Thích Nghi: Các mô hình có khả năng tự cập nhật kiến thức và cải thiện hiệu năng dựa trên tương tác của người dùng và dữ liệu mới (với các biện pháp kiểm soát an toàn).
    • Phát Triển AI Có Khả Năng Hành Động (AI Agents): Các hệ thống AI không chỉ tạo nội dung mà còn có thể tự động thực hiện các chuỗi hành động phức tạp trên máy tính hoặc môi trường số để hoàn thành mục tiêu (ví dụ: tự đặt vé máy bay, quản lý lịch trình, thực hiện nghiên cứu online).
    • Thách Thức về Đạo đức, Pháp lý và Xã hội: Các vấn đề về bản quyền nội dung do AI tạo ra, deepfake, mất việc làm do tự động hóa, sự thiên vị của AI sẽ ngày càng được quan tâm và đòi hỏi các giải pháp quản lý hiệu quả.

Đối với bạn, dù ở vai trò nào, việc liên tục cập nhật kiến thức về AI tạo sinh và các công cụ như DeepSeek là vô cùng quan trọng. Đây không chỉ là việc học một công cụ mới, mà là việc chuẩn bị cho một tương lai nơi AI đóng vai trò trung tâm trong công việc và cuộc sống. Việc nắm bắt sớm và làm chủ những công nghệ này sẽ mang lại lợi thế cạnh tranh không thể phủ nhận.

Bạn đã sẵn sàng để không chỉ hiểu mà còn làm chủ tương lai của công việc với AI chưa?

Qua bài viết chi tiết này, Tinymedia.vn hy vọng bạn đã có cái nhìn toàn diện và sâu sắc về Deepseek là gì, từ định nghĩa, nguồn gốc, cách hoạt động, tính năng, ứng dụng cho đến cách bắt đầu sử dụng và tiềm năng tương lai. DeepSeek, cùng với các công nghệ AI tạo sinh khác, đang mở ra một kỷ nguyên mới về năng suất và sáng tạo.

Tuy nhiên, đọc và hiểu chỉ là bước đầu tiên trên hành trình làm chủ AI. Để thực sự biến tiềm năng này thành kết quả cụ thể – tăng tốc công việc, tạo ra nội dung đột phá, tối ưu chiến dịch marketing hiệu quả, hay thậm chí phát triển các ứng dụng AI của riêng bạn – bạn cần một lộ trình học tập bài bản và sự hướng dẫn từ các chuyên gia.

Đừng dừng lại ở việc biết. Hãy hành động để làm chủ!

Tinymedia.vn mời bạn tham gia các khóa học chuyên sâu, được thiết kế đặc biệt dành cho những người muốn ứng dụng AI vào thực tế công việc và kinh doanh:

  • Khóa Học Content AI: Học cách sử dụng DeepSeek và các công cụ AI khác để sáng tạo nội dung nhanh hơn, chất lượng hơn, từ bài viết blog, mạng xã hội đến kịch bản video. Nắm vững kỹ thuật prompting nâng cao để tạo ra nội dung độc đáo và hiệu quả.
  • Khóa Học SEO Website: Khám phá cách AI đang thay đổi cuộc chơi SEO. Học cách dùng AI để nghiên cứu từ khóa, phân tích đối thủ, tối ưu on-page, xây dựng chiến lược nội dung và đo lường hiệu quả SEO một cách thông minh.
  • Khóa Học Google Ads: Tận dụng AI để tối ưu chiến dịch quảng cáo Google, từ việc lựa chọn từ khóa, viết mẫu quảng cáo hấp dẫn đến việc phân tích dữ liệu và tối ưu giá thầu tự động.

Tại sao chọn Tinymedia.vn?

  • Kiến thức cập nhật: Nội dung luôn được làm mới theo các xu hướng AI và Digital Marketing mới nhất (cập nhật đến 2025 và xa hơn).
  • Tập trung thực hành: Học đi đôi với hành, với các bài tập, dự án thực tế giúp bạn áp dụng ngay kiến thức vào công việc.
  • Giảng viên chuyên gia: Đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm thực chiến trong ngành.
  • Cộng đồng hỗ trợ: Tham gia cộng đồng học viên năng động, cùng trao đổi, học hỏi và phát triển.

Đầu tư vào kiến thức AI ngay hôm nay là đầu tư cho tương lai sự nghiệp và kinh doanh của bạn. Đừng để nỗi sợ bị bỏ lỡ kiến thức cản bước bạn. Hãy biến sự tò mò thành hành động cụ thể.