Loading ...
Google Login
— hoặc —
Sử dụng tài khoản Viện

Sống trong thời đại AI

HÀNH TRÌNH HỌC TẬP Từ câu hỏi khởi nguyên "Máy có thể suy nghĩ không?" đến "Con người sẽ sống như thế nào khi humanoid + AI đang ngày càng thông minh và vận động linh hoạt?" được thiết kế không chỉ cung cấp kiến thức, lồng ghép các ví dụ và phân tích thực tế, giúp bạn liên hệ được với chính công việc và cuộc sống của mình. Khóa học có 6 chương, mỗi chương có từ 8 - 10 Micro-learning units (MLU). Mỗi MLU là một video giảng dạy từ 10-15 phút: - Chương 1: Lịch sử và sự tiến hóa của AI: Hiểu AI đã hình thành và phát triển như thế nào - Chương 2: Bốn trụ cột cốt lõi của AI hiện đại: Nắm được các...
Trương Nguyện Thành
Trình độ cơ bản
Không giới hạn
5.0 /5
(+11 đánh giá)

Chi tiết khoá học

HÀNH TRÌNH HỌC TẬP

Từ câu hỏi khởi nguyên "Máy có thể suy nghĩ không?" đến "Con người sẽ sống như thế nào khi humanoid + AI đang ngày càng thông minh và vận động linh hoạt?" được thiết kế không chỉ cung cấp kiến thức, lồng ghép các ví dụ và phân tích thực tế, giúp bạn liên hệ được với chính công việc và cuộc sống của mình.
Khóa học có 6 chương, mỗi chương có từ 8 - 10 Micro-learning units (MLU). Mỗi MLU là một video giảng dạy từ 10-15 phút:
  • Chương 1: Lịch sử và sự tiến hóa của AI: Hiểu AI đã hình thành và phát triển như thế nào
  • Chương 2: Bốn trụ cột cốt lõi của AI hiện đại: Nắm được các yếu tố cần thiết đứng sau AI hiện đại
  • Chương 3: AI làm được gì?: Nhận diện năng lực thực sự của AI
  • Chương 4: Giới hạn và rủi ro của AI: Phân tích giới hạn, rủi ro và những ảo tưởng phổ biến
  • Chương 5: AI tái cấu trúc kinh tế và việc làm: Hiểu tác động của AI đến công việc, cơ cấu tổ chức, kinh tế và thị trường lao động
  • Chương 6: Tương lai AI và xã hội: Mở rộng góc nhìn về tương lai AI và vai trò con người

PHƯƠNG PHÁP & HÌNH THỨC HỌC

  • Khóa học được tổ chức dạng E-learning qua video. Học viên có thể học bất kỳ lúc nào và bất kỳ nơi đâu.
  • Sau mỗi MLU có câu hỏi trắc nghiệm nhanh, một tình huống ứng dụng kiến thức và câu hỏi phản tư trước khi qua MLU tiếp theo.
  • Kết thúc khóa học, sẽ được nhận chứng chỉ hoàn tất khóa học.

GHI DANH & HỌC PHÍ

  • Số lượng tham dự: Giới hạn 400
  • Học phí: Phí tương xứng với giá trị thực nhận.

ĐIỂM KHÁC BIỆT CỦA KHÓA HỌC

Trong khi phần lớn thị trường đang tập trung vào “làm sao dùng tool”, khóa học này đi theo một hướng hoàn toàn khác:
  • Không dạy cách “dùng AI” → dạy hiểu AI từ gốc
  • Không chạy theo xu hướng → tập trung vào những thứ không lỗi thời
  • Không cần nền tảng kỹ thuật → nhưng vẫn hiểu được cách AI thực sự hoạt động
  • Không chỉ nói về công nghệ hay cách dùng → mà kết nối AI với:
    • Công việc hay học tập
    • Tổ chức doanh nghiệp
    • Kinh tế
    • Xã hội
Điều này giúp bạn không bị phụ thuộc vào bất kỳ công cụ nào, mà có khả năng đánh giá, lựa chọn và ứng dụng AI một cách linh hoạt trong mọi bối cảnh.
 

GIÁ TRỊ BẠN NHẬN ĐƯỢC SAU KHOÁ HỌC

Sau khóa học, bạn có thể:
  • Xoá mù AI và tránh các sai lầm phổ biến khi sử dụng AI
  • Đánh giá đúng các công cụ AI (ChatGPT, Gemini,…)
  • Ứng dụng AI một cách có chiến lược trong học tập & công việc
  • Định hướng phát triển kỹ năng cá nhân trong thời đại AI
Quan trọng hơn hết, ở tầng nhận thức - bạn sẽ biết: 
👉 Khi nào nên tin AI, khi nào nên hoài nghi 
👉 Sử dụng AI một cách có chiến lược và chủ động thay vì phụ thuộc vào nó
 
Trong một thế giới mà AI đang thay đổi luật chơi từng ngày, điều quan trọng không phải là bạn biết bao nhiêu công cụ, mà là bạn hiểu cuộc chơi đang diễn ra như thế nào.
Khóa học này giúp bạn xây dựng chính nền tảng đó — để không chỉ theo kịp mà có thể chủ động thích nghi và phát triển trong thời đại AI.

Để đạt hiệu quả học tập tốt nhất, học viên cần: 

1. Điều kiện cơ bản 

  • Có thiết bị kết nối Internet (máy tính hoặc điện thoại) 
  • Có khả năng học trực tuyến và tự học cơ bản 
  • Trình độ từ học sinh THPT trở lên 

2. Nền tảng kiến thức 

  • Không yêu cầu kiến thức lập trình hoặc kỹ thuật 
  • Không cần kinh nghiệm sử dụng AI trước đó
5.0
(+11 đánh giá)
Nguyễn Thị Thúy

Nguyễn Thị Thúy

07/07/2026 09:50

Ngô Thị Thúy

Ngô Thị Thúy

11/06/2026 14:08

Phan Dinh

Phan Dinh

14/05/2026 11:07

Nguyen thanh Dat

Nguyen thanh Dat

09/05/2026 22:55

- Từ những bỡ ngỡ ban đầu khi chưa hiểu biết về AI.Tôi bắt đầu trải nghiệm khóa học Sống trong thời đại AI khi bắt đầu học là ngày 22/04/2026 đến hôm nay 02/07/2026 Tôi đã hoàn thành toàn bộ 06 học phần của khóa học .Thật sự biết ơn những kiến thức của Thầy Gs Trương Nguyện Thành cùng với đội ngũ của Viện học tập suốt đời đã trao đi những tri thức giúp nhiều người trong đó có Tôi được tiếp cận giá trị với một phong cách hoàn toàn mới "Học phí đóng dựa trên sự cảm nhận về giá trị khóa học của học viên" theo Tôi đó là sự nhân văn và tử tế để lan tỏa thông điệp lấy sự học làm cốt lõi lan tỏa tinh thần Học suốt đời và học đi đôi với hành.Xin chân thành cảm ơn Thầy Nguyện Thành chúc Thầy luôn sức khỏe để trao đi nhiều tri thức cho cộng đồng,xin cảm ơn đội ngũ của Viện học tập suốt đời đã biên tập xây dựng lên khóa học theo phong cách hoàn toàn mới Dễ học dễ hiểu ,mong muốn sẽ được nhận nhiều khóa học từ Viện học tập suốt đời .
Y*****

Y*****

04/05/2026 14:01

Khoá học tuyệt vời
L******

L******

02/05/2026 21:25

T********

T********

29/04/2026 09:04

P********

P********

27/04/2026 22:42

Khóa học của Giáo sư Thành và đội ngũ rất chỉn chu , tâm huyết . Em xin góp ý : Web bị lỗi loading khi bấm vào" hoàn thành "câu hỏi sau video hoặc hoàn thành bài học thì bị đứng yên , không load nổi khi bấm load lại thì bắt mình phải xem khóa học hoặc làm các câu hỏi lại từ đầu , vòng lặp liên tục . Mong đội ngũ sớm khắc phục . Chúc khóa học thành công và lan tỏa tới nhiều người hơn nữa !
Nam nguyễn

Nam nguyễn

25/04/2026 11:00

T********

T********

23/04/2026 14:17

Khóa học thật hay tôi thích khóa học này
o*****

o*****

22/04/2026 08:07

Trương Nguyện Thành

Tiến Sĩ

5.0
(+11 đánh giá)

Giới thiệu bản thân

TÓM TẮT HỒ SƠ: Lãnh đạo giáo dục đại học giàu kinh nghiệm với nhiều năm đảm nhiệm các vị trí quản lý cấp cao. Đã dẫn dắt thành công các chiến lược phục hồi và phát triển tại nhiều trường đại học tại Việt Nam. Xây dựng một viện nghiên cứu tiên tiến từ con số không. Nhà nghiên cứu xuất sắc với hơn 200 công bố khoa học (chỉ số h-index là 62, i10-index là 159) và lịch sử nhận được nhiều khoản tài trợ nghiên cứu lớn trong suốt 25 năm. Có kỹ năng xây dựng quan hệ hợp tác nội bộ, hợp tác quốc tế và phát triển các chương trình học thuật đổi mới.

KINH NGHIỆM LÀM VIỆC

Đại học Utah, Hoa Kỳ

  • Giáo sư (2002–2022), Phó Giáo sư (1997–2022), Trợ lý Giáo sư (1992–1997) – Khoa Hóa học
  • Thành viên Trung tâm Biến đổi Toàn cầu và Phát triển Bền vững (2014–2022)
  • Thành viên Chương trình Sau đại học Kỹ thuật và Khoa học Tính toán Liên ngành – Trường Khoa học Máy tính (2004–2022)

Thành tựu:

  1. Xây dựng Phòng thí nghiệm Hóa học Tính toán hiện đại và duy trì tài trợ nghiên cứu liên tục trong 25 năm
  2. Hơn 200 bài báo trên các tạp chí Q1, hơn 12.485 lượt trích dẫn
  3. Trình bày hơn 180 bài giảng mới tại hội nghị quốc tế và đại học
  4. Hướng dẫn hơn 50 nghiên cứu sinh và 8 nghiên cứu sau tiến sĩ
  5. Tổ chức nhiều hội nghị khoa học khu vực và quốc tế
  6. Chủ nhiệm Ủy ban Chương trình học của Khoa Khoa học trong 6 năm.
  7. Tham gia nhiều ủy ban cấp đại học

Đại học Hoa Sen, Việt Nam

Phó Hiệu trưởng điều hành (2017-2018)

Thành tựu:

  1. Tái cấu trúc và phục hồi tuyển sinh sau khi giảm 50% trong 4 năm,
  2. Triển khai hệ thống eLearning cho chuyển đổi số,
  3. Sáng lập chương trình đào tạo Lãnh đạo sinh viên ưu tú, hiện đang giữ các vị trí lãnh đạo trong các doanh nghiệp,
  4. Xây dựng chương trình cựu sinh viên để kết nối và phát triển trường.

Đại học Văn Lang, Việt Nam

Phó Hiệu trưởng đào tạo (2019-2020)

Thành tựu:

  1. Xây dựng và triển khai chương trình Cử nhân Danh dự tích hợp giáo dục khai phóng,
  2. Tiên phong mô hình giáo dục khai phóng, duy nhất ngoài ĐH Fullbright Việt Nam,
  3. Đạt chỉ tiêu tuyển sinh ngay năm đầu tiên.

Viện Khoa học Tính toán và Công nghệ (ICST), Việt Nam

Giám đốc Khoa học (2007-2017) 

Thành tựu:

  1. Xây dựng ICST thành viện nghiên cứu hàng đầu với hơn 50 nhà nghiên cứu sau 5 năm,
  2. Tăng số lượng công bố khoa học từ 0 lên 40 bài/năm trên các tạp chí quốc tế trong vòng 5 năm,
  3. Thành lập 6 phòng thí nghiệm nghiên cứu bao gồm các lĩnh vực: Kỹ thuật tính toán, Khoa học sự sống, Khoa học môi trường, Khoa học phân tử và Vật liệu nano, Toán ứng dụng và Nghiên cứu hạ tầng tính toán,
  4. Tuyển 6 giáo sư Việt kiều danh tiếng làm trưởng phòng,
  5. Tổ chức 3 hội nghị quốc tế về khoa học tính toán tại Việt Nam.

GIẢI THƯỞNG

Giải thưởng Nhà nghiên cứu trẻ – Quỹ Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ (1993–1998)

Giải phục vụ cộng đồng – Hội người châu Á bang Utah (1993)

Học bổng sau tiến sĩ – NSF (1990–1992)

SÁNG KIẾN CHUYÊN MÔN

  • Thành lập Mạng lưới Học giả Việt Nam Quốc tế (iVANet) vào năm 2014 – một nhóm Facebook với hơn 30.000 thành viên nhằm thúc đẩy sự hợp tác và hỗ trợ giữa các học giả Việt Nam trong và ngoài nước.
  • Đồng sáng lập Viện AI For You vào năm 2024 – một tổ chức đào tạo kỹ năng và kiến thức về Trí tuệ nhân tạo (AI), giúp người lao động và sinh viên Việt Nam chuẩn bị cho những tác động của AI.
  • Thành lập KiDao Academy để giảng dạy một phương pháp luyện tập thân–tâm mới, do tôi phát triển từ năm 2021 dựa trên thần kinh sinh lý học hiện đại, tâm lý học, khoa học vận động và nguyên lý dưỡng sinh phương Đông, nhằm cải thiện chức năng hô hấp, sức khỏe tim mạch, độ linh hoạt, nhanh nhẹn, sức khỏe tinh thần và thể trạng toàn diện.

HOẠT ĐỘNG NGHIÊN CỨU

Mặc dù đã chính thức nghỉ hưu tại Đại học Utah, tôi vẫn tích cực tham gia hoạt động nghiên cứu. Hiện tại, nghiên cứu của tôi tập trung vào hai lĩnh vực chính có tính liên ngành cao, cụ thể là:

  1. Phát triển các phương pháp ứng dụng Trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là Học máy (Machine Learning) trong thiết kế vật liệu và thuốc.
  2. Ứng dụng các phương pháp tính toán trong hóa học lượng tử để nghiên cứu cấu trúc, tính phản ứng và phổ học của các quá trình hóa học và sinh học. Các dự án nghiên cứu hiện tại bao gồm thiết kế vật liệu bán dẫn hữu cơ với sự hỗ trợ của máy tính.

BẰNG SÁNG CHẾ

“Locally Operated Desktop Environment of a Remote Computer System”, Inventor: Thanh N. Truong, US Patent No. 7,325,040. (2009)

“Extendable Framework for Distributed Applications and Data”, Inventors: Thanh N. Truong, Thomas Cook, Manohar Nayak, US Patent No. US 8,719,816 B2.  (2014)

CÔNG BỐ KHOA HỌC  (trên 200 bài báo và có thể truy cập trên Google scholar).

HỌC VẤN

Đại học Houston:

Sau tiến sĩ, Hóa sinh Lý thuyết (1990–1992)

Đại học Minnesota:

Tiến sĩ, Hóa học Tính toán (1990)

Đại học Bang North Dakota:

Cử nhân, Hóa học (1985)

Lĩnh vực đào tạo

Hóa học tính toánHóa sinh lý thuyếtKhoa học tính toán liên ngànhỨng dụng AI-Machine Learning trong khoa học vật liệu và dược học
Powered by Edtopia