Quản lý sản phẩm
AI Product Manager
ML product lifecycle, AI ethics, prompt design, evaluating AI solutions, build vs buy AI, AI UX patterns — PM cho sản phẩm AI.
3 tháng
60 bài học
7 bài kiểm tra
100 câu hỏi
Bạn sẽ học được gì
Thu thập và phân tích yêu cầu nghiệp vụ từ stakeholders
Viết User Stories, Use Cases, và Acceptance Criteria chuẩn
Quản lý stakeholder và điều phối requirements workshop
Tạo Process Flow, Data Flow, và Business Process Model
Sử dụng AI tools (Claude, ChatGPT) để tăng tốc BA tasks
Thực hành qua bài tập thực tế và case studies VN
Chương 1: Bài học
AI PM Fundamentals
Đọc
Building AI Products
Đọc
AI Ethics and Evaluation
Đọc
Bài 4 — AI, ML, Deep Learning, LLM — Phân biệt
Đọc
Bài 5 — AI Product Categories — Tổng quan
Đọc
Bài 6 — Khi nào dùng AI, khi nào không
Đọc
Bài 7 — Build vs Buy AI Model
Đọc
Bài 8 — AI Product Strategy — Moat và Defensibility
Đọc
Bài 9 — Discovering AI Use Cases với User
Đọc
Bài 10 — AI Product Metrics Framework
Đọc
Bài 11 — AI Roadmap — Phases và Milestones
Đọc
Bài 12 — LLM Architecture — Transformer cơ bản
Đọc
Bài 13 — Foundation Models Landscape 2026
Đọc
Bài 14 — Prompt Engineering Foundations
Đọc
Bài 15 — Advanced Prompt Patterns
Đọc
Bài 16 — Function Calling và Tool Use
Đọc
Bài 17 — Context Window Management
Đọc
Bài 18 — Streaming Response và UX cho AI
Đọc
Bài 19 — RAG Overview — Vì sao và Khi nào
Đọc
Bài 20 — Embeddings và Vector Representation
Đọc
Bài 21 — Vector Database Comparison
Đọc
Bài 22 — RAG Architecture End-to-End
Đọc
Bài 23 — Advanced RAG Techniques
Đọc
Bài 25 — Knowledge Base Management
Đọc
Bài 26 — AI Evaluation Framework
Đọc
Bài 27 — Hallucination Detection và Mitigation
Đọc
Bài 29 — Prompt Injection và Adversarial Attacks
Đọc
Bài 30 — Human-in-the-Loop và Feedback Mechanisms
Đọc
Bài 31 — A/B Testing AI Features
Đọc
Bài 32 — AI Drift Detection và Model Monitoring
Đọc
Bài 33 — Responsible AI Principles
Đọc
Bài 34 — Bias trong AI — Detect và Mitigate
Đọc
Bài 35 — Explainability — XAI Cơ bản
Đọc
Bài 36 — AI UX Patterns — Streaming, Confidence, Citations
Đọc
Bài 37 — Trust Building Strategy
Đọc
Bài 38 — Privacy-Preserving AI Techniques
Đọc
Bài 39 — AI Ethics Cases Studies
Đọc
Bài 40 — Token Economics — Cost Per Request
Đọc
Bài 41 — Model Selection và Routing Strategy
Đọc
Bài 42 — Fine-tuning vs Prompt Engineering — Khi nào dùng cái nào
Đọc
Bài 43 — AI Agents — Multi-Step Workflows
Đọc
Bài 44 — Agent Memory và Long-term Context
Đọc
Bài 45 — AI Coding Assistants — GitHub Copilot, Cursor
Đọc
Bài 46 — RLHF, DPO, và Alignment Techniques
Đọc
Bài 47 — Multimodal AI — Text, Image, Audio, Video
Đọc
Bài 48 — LLM Latency Optimization Techniques
Đọc
Bài 49 — Voice AI và Conversational Interface
Đọc
Bài 50 — Image Generation cho Product
Đọc
Bài 51 — Vietnamese LLM Landscape — ViGPT, PhoGPT, Vistral
Đọc
Bài 52 — MLOps cho LLM — LLMOps
Đọc
Bài 53 — On-Device AI và Edge Deployment
Đọc
Bài 59 — Career Path AI Product Manager
Đọc
Bài 60 — Future of AI Products — Tổng kết Khóa học
Đọc
Chương 2: Bài 24 — Hybrid Search
Chương 3: Bài 28 — Guardrails
Chương 4: Bài 54 — Case Study
Chương 5: Bài 55 — Case Study
Chương 6: Bài 56 — Case Study
Chương 7: Bài 57 — Case Study
Chương 8: Bài 58 — Case Study
Chương 1: Nền tảng AI Product Management
Bài kiểm tra chương 1 — Nền tảng AI Product Management. Cần đạt 65% để qua chương.
Chương 2: Nền tảng kỹ thuật AI cho PM: LLM, Prompt, Tool Use, RAG
Bài kiểm tra chương 2 — Nền tảng kỹ thuật AI cho PM: LLM, Prompt, Tool Use, RAG. Cần đạt 65% để qua chương.
Chương 3: RAG, Đánh giá và An toàn cho sản phẩm AI
Bài kiểm tra chương 3 — RAG, Đánh giá và An toàn cho sản phẩm AI. Cần đạt 65% để qua chương.
Chương 4: Vận hành, Đạo đức và Kinh tế của Sản phẩm AI
Bài kiểm tra chương 4 — Vận hành, Đạo đức và Kinh tế của Sản phẩm AI. Cần đạt 65% để qua chương.
Chương 5: Kiến trúc & Kỹ thuật AI nâng cao cho Product Manager
Bài kiểm tra chương 5 — Kiến trúc & Kỹ thuật AI nâng cao cho Product Manager. Cần đạt 65% để qua chương.
Chương 6: LLM tiếng Việt, LLMOps và Case Study sản phẩm AI
Bài kiểm tra chương 6 — LLM tiếng Việt, LLMOps và Case Study sản phẩm AI. Cần đạt 65% để qua chương.
Bài thi tổng kết: AI Product Manager
Bài thi tổng hợp toàn khóa — tình huống thực tế, yêu cầu vận dụng. Cần đạt 75% để hoàn thành khóa.
Luyện tập với AI
Copy prompt bên dưới, paste vào Claude hoặc ChatGPT để tự luyện. AI sẽ đóng vai mentor, hỏi và chấm điểm cho bạn.
Cách luyện hiệu quả với AI
- Mỗi ngày 15-30 phút: Chọn 1 prompt, thực hành 1 skill. Consistency quan trọng hơn intensity.
- Viết trước, AI review sau: Đừng để AI viết hộ. Viết user story/PRD trước, rồi nhờ AI đánh giá.
- Tự đánh giá: Sau mỗi session, tự hỏi: "Tôi đã hiểu concept nào mới? Còn gap nào?"
- Build portfolio: Lưu lại output tốt nhất từ mỗi session — đó là portfolio BA của bạn.
Khóa học này dành cho ai?
- Người muốn chuyển sang nghề Business Analyst
- Sinh viên IT/kinh tế muốn hiểu BA role
- Developer/QA muốn hiểu requirements process
- PM muốn strengthen BA skills
Yêu cầu trước khi học
- Không cần kinh nghiệm BA — khóa học bắt đầu từ zero
- Biết đọc tiếng Anh cơ bản (tài liệu tham khảo bằng tiếng Anh)
- Có tài khoản ChatGPT hoặc Claude (free tier đủ dùng)
Sau khi hoàn thành
- Tự tin apply vị trí Junior BA / Associate BA
- Có portfolio gồm PRD, User Stories, Process Flows thật
- Biết dùng AI tools để tăng tốc BA tasks 3-5x
- Nhận Certificate of Completion
Tài liệu tham khảo
- BABOK Guide — IIBA (Business Analysis Body of Knowledge)
- Business Analysis Techniques — James Cadle
- User Stories Applied — Mike Cohn
- Inspired — Marty Cagan (Product Discovery)