Nội dung khóa học

• Buổi 1: Tổng quan AI và ứng dụng trong doanh nghiệp
Chủ đề:

Tổng quan AI và ứng dụng trong doanh nghiệp

Mục tiêu:

Hiểu bản chất AI & các mức độ ứng dụng trong doanh nghiệp
Nhận diện cơ hội – rủi ro khi triển khai AI
Làm quen các công cụ AI phổ biến hiện nay

Ứng dụng:

Ứng dụng AI trong CSKH, marketing, vận hành
Hỗ trợ tìm kiếm, phân tích và ra quyết định nhanh
Định hướng chiến lược ứng dụng AI trong doanh nghiệp

Case Study:

Thực hành:
Notebook LM (beta – miễn phí) – upload file PDF và tạo tóm tắt audio.
Gemini Free Plan – phân tích bổ sung nguồn dữ liệu.

• Buổi 2: Ứng dụng đa mô hình AI phân tích & ra quyết định
Chủ đề:

Ứng dụng đa mô hình AI phân tích & ra quyết định

Mục tiêu:

Hiểu sự khác biệt giữa các mô hình AI (ChatGPT, Gemini, Copilot…)
Nâng cao kỹ năng Prompt Engineering
Biết cách chọn đúng tool cho từng bài toán

Ứng dụng:

Phân tích báo cáo, dữ liệu kinh doanh
Tóm tắt rủi ro & đề xuất giải pháp
So sánh và kiểm chứng thông tin đa nguồn

Case Study:

Thực hành:
Microsoft Copilot (Free trong Edge hoặc Excel 365 Trial) – phân tích báo cáo.
Gemini Advanced (dùng thử trong 1 tháng) – tóm tắt rủi ro, gợi ý giải pháp.
ChatGPT Pro (tùy GV) – so sánh đa mô hình.

• Buổi 3: Google Workspace AI
Chủ đề:

Google Workspace AI

Mục tiêu:

Hiểu cách AI tích hợp trong hệ sinh thái Google
Biết cách tự động hóa soạn thảo & báo cáo
Tăng tốc xử lý công việc văn phòng

Ứng dụng:

Viết email, báo cáo, slide tự động
Phân tích dữ liệu nhanh với Sheets
Chuẩn hóa quy trình làm việc cá nhân

Case Study:

Thực hành:
Gemini for Google Workspace Trial (14 ngày) – viết email, tạo báo cáo và slide.
Sheets + Smart Fill (AI) – phân tích dữ liệu.
Dự án nhỏ: viết email → báo cáo → slide hoàn chỉnh.

• Buổi 4: Notebook LM & AI nghiên cứu thông tin
Chủ đề:

Notebook LM & AI nghiên cứu thông tin

Mục tiêu:

Hiểu tư duy nghiên cứu với AI đa nguồn
Làm quen RAG & context memory
Biết cách tổng hợp và kiểm chứng thông tin

Ứng dụng:

Nghiên cứu thị trường, đối thủ
Tổng hợp tài liệu nội bộ
Phân tích dữ liệu nhiều nguồn

Case Study:

Thực hành:
Notebook LM (beta – miễn phí) – upload file PDF và tạo tóm tắt audio.
Gemini Free Plan – phân tích bổ sung nguồn dữ liệu.

• Buổi 5: Tạo nội dung đa phương tiện với AI
Chủ đề:

Tạo nội dung đa phương tiện với AI

Mục tiêu:

Hiểu cách AI tạo nội dung đa định dạng
Nắm quy trình xây dựng concept nội dung
Biết cách kết hợp nhiều công cụ AI

Ứng dụng:

Tạo content marketing (post, banner, video)
Xây dựng thương hiệu cá nhân/doanh nghiệp
Tăng hiệu suất sản xuất nội dung

Case Study:

Thực hành:
Canva Magic Studio (miễn phí) – poster, banner.
CapCut AI (miễn phí) – tạo video từ ảnh và text.
Gemini Free – viết caption và voice script.

• Buổi 6: Ứng dụng AI trong quy trình công việc & tổng kết
Chủ đề:

Ứng dụng AI trong quy trình công việc & tổng kết

Mục tiêu:

Hiểu cách xây dựng workflow AI trong công việc
Nắm nguyên tắc bảo mật & đạo đức AI
Tổng hợp và hệ thống hóa kiến thức

Ứng dụng:

Tự động hóa quy trình làm việc hằng ngày
Kết nối các công cụ AI trong 1 workflow
Nâng cao hiệu suất cá nhân & team

Case Study:

Thực hành:
Workflow: Gmail → Docs → Sheets → Slides (Gemini Free).
ChatGPT Free – tổng kết & rút bài học.

• Buổi 7: Kiến trúc AI Agent & Nguyên lý hoạt động
Chủ đề:

Kiến trúc AI Agent & Nguyên lý hoạt động

Mục tiêu:

Hiểu rõ cấu trúc AI Agent theo mô hình Perception – Reasoning – Action.
Nắm được cách AI Agent hoạt động trong hệ thống thực tế (chatbot, automation).
Làm quen với API, workflow kết nối và tư duy thiết kế Agent.

Ứng dụng:

Xây dựng chatbot nội bộ trả lời tài liệu doanh nghiệp.
Tự động hóa xử lý văn bản, email, hỗ trợ vận hành.
Kết nối AI vào hệ thống CRM / CSKH cơ bản.

Case Study:

Thực hành:
ChatGPT Custom GPT (Plus Plan) – tạo Agent QA nội bộ.
Gemini Pro (dùng thử miễn phí) – thiết kế Agent xử lý văn bản.
Test API qua n8n Cloud miễn phí.

• Buổi 8: Quản lý tri thức & Prompt Engineering nâng cao
Chủ đề:

Quản lý tri thức & Prompt Engineering nâng cao

Mục tiêu:

Hiểu cách xây dựng hệ thống tri thức cho AI (RAG, Vector DB).
Nâng cao kỹ năng Prompt Engineering theo context & memory.
Tối ưu phản hồi và kiểm soát chất lượng output của AI Agent.

Ứng dụng:

Xây dựng hệ thống hỏi đáp tài liệu nội bộ (HR, Sales, SOP).
Tự động phân tích và tóm tắt dữ liệu doanh nghiệp.
Triển khai AI hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu có sẵn.

Case Study:

Thực hành:
Notebook LM (miễn phí) – import tài liệu nội bộ.
Gemini Pro (dùng thử) – tạo Agent tra cứu nội dung.
ChatGPT Free/Plus – chuỗi prompt kiểm tra thông tin.

• Buổi 9: Xây AI Agent bằng Smax AI (Phần 1): Thiết kế luồng chatbot đa kênh
Chủ đề:

Xây AI Agent bằng Smax AI (Phần 1): Thiết kế luồng chatbot đa kênh

Mục tiêu:

Nắm được cách thiết kế chatbot đa kênh (Zalo, Facebook).
Hiểu luồng vận hành chatbot từ trigger → flow → response.
Biết cách xây dựng kịch bản chatbot phục vụ kinh doanh.

Ứng dụng:

Chatbot tự động tư vấn & thu thập lead khách hàng.
Phân loại khách hàng & điều hướng sale.
Tự động hóa chăm sóc khách hàng đa nền tảng.

Case Study:

Thực hành:
Smax AI Free Plan (đủ cho 1 bot Zalo & 1 bot Facebook).
Tạo flow Q&A, CTA, menu gợi ý.
Kết nối với Facebook Page / Zalo OA demo.

• Buổi 10: Tích hợp Smax AI với hệ thống & AI bên ngoài (Phần 2)
Chủ đề:

Tích hợp Smax AI với hệ thống & AI bên ngoài (Phần 2)

Mục tiêu:

Hiểu cách kết nối AI Agent với hệ thống bên ngoài qua API & Webhook.
Nắm được workflow tự động hóa đa hệ thống (AI + CRM + Data).
Biết cách thiết kế luồng phản hồi thông minh theo dữ liệu thực tế.

Ứng dụng:

Tự động ghi nhận lead & đồng bộ dữ liệu về CRM/Google Sheets.
Xây dựng chatbot có khả năng xử lý yêu cầu phức tạp (query, logic).
Tự động gửi email, phân loại khách hàng, trigger hành động.

Case Study:

Thực hành:
Smax AI Pro Trial (30 ngày) – kết nối API với OpenAI.
OpenAI API (miễn phí credit) – xử lý ngôn ngữ.
Google Sheets Free API – ghi log và gửi mail tự động.

• Buổi 11: Cá nhân hóa và đánh giá hiệu suất Agent
Chủ đề:

Cá nhân hóa và đánh giá hiệu suất Agent

Mục tiêu:

Hiểu cách tối ưu & fine-tune AI Agent theo hành vi người dùng.
Nắm được các chỉ số đo lường hiệu quả (CSAT, Conversion, Retention).
Biết cách cải tiến Agent dựa trên dữ liệu thực tế.

Ứng dụng:

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng theo từng nhóm user.
Tối ưu chatbot để tăng tỷ lệ chuyển đổi & giảm rời bỏ.
Xây dựng hệ thống theo dõi & cải tiến liên tục AI Agent.

Case Study:

Thực hành:
Smax AI Analytics (miễn phí) – đọc log và thống kê tương tác.
Google Sheets Dashboard miễn phí – trực quan hoá số liệu.
Demo Agent Zalo/Facebook thực tế.

• Buổi 12: Giới thiệu và cài đặt n8n
Chủ đề:

Giới thiệu và cài đặt n8n

Mục tiêu:

Hiểu tổng quan n8n và vai trò trong tự động hóa doanh nghiệp
Nắm cấu trúc workflow (Trigger → Process → Output)
Làm quen môi trường n8n Cloud & local

Ứng dụng:

Tự động hóa quy trình marketing, CSKH, vận hành
Kết nối dữ liệu giữa Google Sheets, Gmail, CRM
Xây dựng workflow tự động xử lý dữ liệu

Case Study:

Thực hành:
n8n Cloud (Free Plan) – tạo workflow đầu tiên: Trigger -> Data Transformation -> output.
Docker Compose + n8n – cài local trên máy học viên.
Google Sheets API + Gmail API – gửi email tự động theo trigger.

• Buổi 13: Tự động hóa dữ liệu với Google Sheets, Airtable và Email
Chủ đề:

Tự động hóa dữ liệu với Google Sheets, Airtable và Email

Mục tiêu:

Hiểu cách thu thập, xử lý và đồng bộ dữ liệu
Nắm các node xử lý dữ liệu (Function, IF, Merge…)
Biết cách thiết kế workflow ổn định (retry, error handling)

Ứng dụng:

Đồng bộ dữ liệu đa nền tảng (Sheets ↔ Airtable)
Tự động gửi email thông báo theo trigger
Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu đầu vào

Case Study:

Thực hành:
n8n (local) – workflow đồng bộ Sheets ↔ Airtable.
Airtable API key – thao tác CRUD.
Function Node – làm sạch chuỗi, lọc dữ liệu.
Gmail Node – gửi email xác nhận.
Monitoring workflow” (lỗi – retry – logs)

• Buổi 14: Phân tích, xử lý dữ liệu thực tế và tích hợp AI trong n8n
Chủ đề:

Phân tích, xử lý dữ liệu thực tế và tích hợp AI trong n8n

Mục tiêu:

Hiểu cách tích hợp AI vào workflow automation
Nắm Prompt Template & Variable Injection
Biết cách xử lý dữ liệu trước khi đưa vào AI

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu sales, logistics, tài chính
Tự động tạo báo cáo & gợi ý cải thiện
Phát hiện bất thường trong dữ liệu

Case Study:

Thực hành:
n8n self-host + OpenAI Node – phân tích bảng dữ liệu logistics/sales/kế toán/maketing.
OpenAI API key – sinh báo cáo và gợi ý cải thiện.
Google Sheets API – xuất và gửi báo cáo tự động.
Code Node (Python/JS) – tiền xử lý dữ liệu.

• Buổi 15: AI Agent và sự khác biệt với Workflow Automation
Chủ đề:

AI Agent và sự khác biệt với Workflow Automation

Mục tiêu:

Hiểu kiến trúc RAG (Indexing – Retrieval – Generation) trong AI Agent
Nắm cách lưu trữ & truy vấn dữ liệu bằng vector database và embedding
Biết cách xây dựng workflow RAG tích hợp AI Agent trong thực tế

Ứng dụng:

Xây dựng chatbot tra cứu tài liệu nội bộ (PDF, Excel, dữ liệu doanh nghiệp)
Tìm kiếm & tổng hợp thông tin nhanh từ nhiều nguồn dữ liệu
Triển khai hệ thống AI hỗ trợ hỏi đáp, phân tích và ra quyết định

Case Study:

Thực hành:
n8n (local) + Pinecone Free Tier – lưu và truy vấn embedding.
OpenAI Embedding API – chuyển văn bản thành vector.
OpenAI model – so sánh chất lượng truy vấn.
HTTP Request Node – tự xây API RAG pipeline.

• Buổi 16: AI Agent và sự khác biệt với Workflow Automation
Chủ đề:

AI Agent và sự khác biệt với Workflow Automation

Mục tiêu:

Hiểu kiến trúc AI Agent (Perception – Reasoning – Action – Memory)
Phân biệt AI Agent và workflow automation
Nắm cơ chế Agent sử dụng LLM + tools + memory

Ứng dụng:

AI Agent điều phối workflow phức tạp
Tự động xử lý task đa bước
Xây dựng hệ thống Agent thông minh

Case Study:

Thực hành:
n8n (local Docker) – workflow AI Agent gọi sub-flow.
OpenAI Function Call / OpenAI API – xử lý logic tác vụ.
Memory – lưu nhật ký Agent Memory.
Error Trigger Node – kiểm tra vòng lặp Agent.

• Buổi 17: Tích hợp AI-Agent và Chatbot với mạng xã hội
Chủ đề:

Tích hợp AI-Agent và Chatbot với mạng xã hội

Mục tiêu:

Hiểu cách triển khai chatbot đa nền tảng
Nắm cơ chế API & Webhook
Biết cách xây dựng hệ thống AI marketing automation

Ứng dụng:

Chatbot Zalo, Facebook, Telegram
Tự động gửi nội dung marketing
Quản lý & phản hồi khách hàng tự động

Case Study:

Thực hành:
n8n local + ngrok – expose Webhook cho Zalo/Facebook.
Facebook Graph API / Zalo Official API – gửi và nhận tin thực tế.
Webhook Node – quản lý inbound/outbound messages (tin đến và phản hồi).
OpenAI / Gemini Node – sinh caption, tạo content và bài đăng tự động.
Scheduler Node – đăng bài và báo cáo định kỳ.