PHẦN 1 – NỀN TẢNG: TỔNG QUAN VỀ AI
Mục tiêu:
Hiểu đúng bản chất AI, GenAI, ML, DL và LLM.
Nắm được ứng dụng AI trong các lĩnh vực, đặc biệt là hạ tầng và bảo mật.
Làm quen với khái niệm AI as a Tool và AI as a Platform.
Gợi ý học:
AI For Everyone – Andrew Ng (Coursera)
Ngắn, dễ hiểu, dành cho người không chuyên.
Tập trung vào khái niệm AI là gì, làm sao triển khai trong tổ chức.
AI for All – From Basics to GenAI (Nvidia)
Giải thích rõ các khái niệm nền tảng + phần GenAI cập nhật.
Dành cho kỹ sư cần hiểu tổng thể về mô hình AI và quá trình huấn luyện.
AI/ML for Network Engineers (Cisco)
Tích hợp AI/ML vào việc tự động hóa, phân tích mạng.
Rất phù hợp với người đã có nền tảng networking.
Đầu ra:
Biết phân biệt AI truyền thống, ML, DL, GenAI.
Biết ứng dụng AI vào công việc hiện tại.
Sẵn sàng học sâu vào hạ tầng AI hoặc bảo mật AI.
PHẦN 2 – HẠ TẦNG CHO AI (AI INFRASTRUCTURE)
Mục tiêu:
Hiểu cách một hệ thống AI hoạt động từ hạ tầng vật lý đến phần mềm.
Làm quen với các thành phần quan trọng: GPU, mạng tốc độ cao, lưu trữ, tài nguyên phân tán.
Nắm kiến trúc trung tâm dữ liệu phục vụ AI.
Gợi ý học:
Infrastructure for AI (Nvidia)
Giải thích từ vật lý đến triển khai AI workload thực tế.
Có tài liệu tốt, sát thực tế các hệ thống AI data center.
ACI Technologies, NXOS, Compute, DC Ops (Cisco)
Rất phù hợp với kỹ sư mạng đã quen với Cisco ecosystem.
Học về cấu trúc mạng trung tâm dữ liệu, hệ điều hành mạng, quản trị compute và lưu trữ.
Tài nguyên bổ sung:
Học về RDMA, NVIDIA GPUDirect, Kubernetes cho AI.
Triển khai AI workload qua container (Docker, K8s), GPU scheduling, v.v.
Đầu ra:
Có thể triển khai hoặc vận hành hạ tầng cho AI.
Hiểu được yêu cầu của hệ thống AI về băng thông, lưu trữ, compute.
Làm việc được với team DevOps/ML Ops.
PHẦN 3 – BẢO MẬT CHO AI (AI SECURITY)
Mục tiêu:
Nắm được các mối đe dọa trong hệ thống AI: prompt injection, data poisoning, model extraction.
Hiểu khái niệm AI Red Team, AI Threat Modeling.
Bảo vệ pipeline huấn luyện, inference, dữ liệu đầu vào/ra của AI.
Gợi ý học:
AI Security
Giới thiệu các vấn đề bảo mật khi triển khai AI.
Rất phù hợp cho người đã có nền tảng bảo mật doanh nghiệp.
Tài nguyên nâng cao (tham khảo thêm):
OpenAI: Securing AI systems
MITRE ATLAS: Khung tấn công dành riêng cho hệ thống ML/AI.
OWASP Top 10 for LLM (bản cập nhật 2025).
Đầu ra:
Hiểu mối nguy cụ thể của hệ thống AI/ML.
Biết cách kiểm thử, phòng ngừa và phản ứng với sự cố AI.
Có thể kết hợp AI vào SIEM, SOAR, XDR.
PHẦN 4 – KỸ NĂNG MỀM & THÍCH NGHI
Mục tiêu:
Phát triển tư duy phản biện và khả năng học liên tục.
Biết cách tương tác với AI tools (prompt engineering).
Làm chủ kỹ năng trình bày, viết tài liệu kỹ thuật, và làm việc nhóm liên chức năng.
Các kỹ năng gợi ý:
Prompt Engineering: Biết đặt câu hỏi hiệu quả với LLM.
Data literacy: Biết phân tích và đặt câu hỏi từ dữ liệu.
Tư duy hệ thống (Systems Thinking): Nhìn AI như một phần trong tổng thể IT.
Truyền đạt kỹ thuật (Tech Communication): Biết kể chuyện AI, trình bày với stakeholders.
GỢI Ý CHUYỂN ĐỔI THEO MỤC TIÊU
Loại kỹ sư & Gợi ý hướng chuyển:
Kỹ sư mạng: Học AI for Network, chuyển qua AI infra, sau đó ML Ops hoặc AI Networking.
Kỹ sư bảo mật: Học AI tổng quát → AI Security → Threat Modeling + AI SOC.
Kỹ sư DC hoặc Cloud: Học AI Infra → triển khai AI trên hạ tầng hiện tại.
Người thích automation: Học AI + Python + Prompt → kết hợp vào DevSecOps hoặc SOAR với LLM.
KẾT LUẬN
Nếu bạn là kỹ sư mạng hoặc bảo mật, thì AI không phải là thứ xa vời – nó đang cần bạn!
Bạn đã có nền tảng về hệ thống, hiểu logic, và quen với cấu trúc dữ liệu – điều đó là một lợi thế lớn.
AI chỉ là bước tiếp theo để bạn tự động hóa, tăng năng suất và bảo vệ hệ thống tốt hơn.
"AI không thay thế bạn. Nhưng người dùng AI giỏi hơn bạn sẽ làm điều đó."
