–    Khám phá AI tồn tại trong thế giới xung quanh chúng ta.

–       Giới thiệu các khái niệm cơ bản về AI, học máy, học sâu.

–       Phân biệt giữa AI tạo sinh và AI truyền thống. Làm rõ khi nào cần sử dụng AI tạo sinh, khi nào cần sử dụng AI truyền thống.

–       Giới thiệu các công cụ AI nền tảng.

–       Các vấn đề đạo đức và bảo mật thông tin liên quan đến AI.

–       Giới thiệu và hướng dẫn sử dụng NotebookLM để quản lý và khai thác thông tin từ tài liệu, xây dựng tư duy ứng dụng AI trong việc tìm kiếm và xử lý thông tin hiệu quả hơn.

–       Các tính năng chính: tải lên đa dạng định dạng tài liệu, tóm tắt nội dung, trả lời câu hỏi với trích dẫn nguồn, tạo bản tóm tắt âm thanh, ghi chú và phân tích thông tin.

–       Thực hành áp dụng NotebookLM vào các tình huống công việc cụ thể của cơ quan/doanh nghiệp (ví dụ: phân tích phản hồi khách hàng, nghiên cứu đối thủ cạnh tranh, tóm tắt báo cáo thị trường…).

–       Giới thiệu cách kết hợp Gemini (bao gồm kết nối Gemini vào các công cụ của Google; Deep Research) để nghiên cứu chuyên sâu và nâng cao hiệu quả xử lý thông tin và tạo nội dung.

–       Foundation model: Phân biệt mô hình Local -On-premises – Open Source; Mô hìnhClosed-source – Cloud-based.

–       Các ứng dụng xây dựng trên foundationmodel: Chatbot; Tạo ảnh/ tạo video và AI Agents.

–       Thực hành xây dựng AI Agents cơ bản với các công cụ no-code/low-code

–       Giới thiệu và hướng dẫn sử dụng Gemini để nâng cao năng suất và hỗ trợ các tác vụ hàng ngày, thúc đẩy tư duy ứng dụng AI để tối ưu hóa quy trình làm việc.

–       Các khả năng chính: soạn thảo văn bản, tóm tắt tài liệu và email, dịch thuật văn bản và lời nói.

–       Xây dựng chatbot AI bằng Gem Manager và Google AI Studio.

–       Thực hành các tình huống ứng dụng Gemini trong công việc, khuyến khích tư duy ứng dụng AI để hoàn thành công việc nhanh chóng và hiệu quả hơn.

–       Giới thiệu và thực hành cơ bản với ChatGPT, Copilot và Grok để khám phá thêm các khả năng hỗ trợ công việc.

–       Giới thiệu chi tiết về khái niệm và lợi ích của tựđộng hóa quy trình làm việc trong cơquan/doanh nghiệp.

–       Hướng dẫn sử dụng Make và Zaps để tự động hóa các quy trình làm việc một cách dễ dàng.

–       Các thành phần chính của Make và Zaps:trigger (điểm kích hoạt) và action (hành động).

–       Thực hành cá nhân: Thiết lập các quy trình tựđộng hóa đơn giản liên quan đến hoạt độngcủa cơ quan/doanh nghiệp (ví dụ: tự động gửiemail, cập nhật dữ liệu, tạo thông báo…).

–       Ứng dụng AI trong Phân tích Dữ liệu Cơ bản (2 giờ):

•   Giới thiệu các khái niệm cơ bản về phân tích dữ liệu với AI.
• Sử dụng các công cụ AI để khám phá, trực quan hóa và rút ra thông tin từ dữ liệu của cơ quan/doanh nghiệp.
• Thực hành nhóm: Phân tích một bộ dữ liệu mẫu liên quan đến hoạt động kinh doanh và đưa ra các đề xuất dựa trên kết quả phân tích.

–       Ứng dụng AI để cấp giấy xác nhận sinh viên:

• Phân tích các ngữ cảnh.
• Phân tích Trigger và Action.
• Thực hành tác vụ cấp giấy xác nhận sinh viên một cách tự động bằng các công cụ automation và AI

• Chia nhóm và giao các dự án thực tế liên quanđến các hoạt động cụ thể của cơ quan/doanh nghiệp (ví dụ: xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng, tự động hóa quy trình báo cáo, phân tích dữ liệu bán hàng, tự động tổng hợp và làm báo cáo của các khảo sát…).
• Hướng dẫn và hỗ trợ các nhóm trong quá trình thực hiện dự án.

• Tổng kết các kiến thức và kỹ năng đã học.
• Khuyến khích học viên tiếp tục tìm hiểu và ứngdụng AI trong công việc.
• Đề xuất các bước tiếp theo để cơ quan/doanhnghiệp có thể triển khai AI một cách hiệu quả.