NLP từ Cơ bản đến Nâng cao: Làm chủ Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên

Giới thiệu Series

NLP từ Cơ bản đến Nâng cao là khóa học giúp bạn nắm vững toàn bộ lĩnh vực Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (Natural Language Processing) — từ nền tảng lý thuyết đến thực hành production. Khóa học bao gồm cả phương pháp truyền thống và kỹ thuật hiện đại nhất năm 2026.

🎯 Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ:

• Hiểu sâu cách máy tính "hiểu" ngôn ngữ tự nhiên
• Thành thạo Transformer, BERT, GPT và Hugging Face ecosystem
• Xây dựng được các NLP application: text classification, NER, QA, summarization
• Triển khai NLP pipeline production-ready
• Xử lý được các bài toán NLP đặc thù tiếng Việt

Lộ trình học

Phần 1: Nền tảng NLP

• Bài 1: NLP là gì? — Toàn cảnh lĩnh vực và pipeline tổng quan
• Bài 2: Text Preprocessing — Tokenization, stemming, lemmatization
• Bài 3: Tokenization Deep Dive — BPE, WordPiece, SentencePiece

Phần 2: Biểu diễn Ngôn ngữ

• Bài 4: BoW, TF-IDF & N-grams — Phương pháp cổ điển
• Bài 5: Word Embeddings — Word2Vec, GloVe, FastText
• Bài 6: Sentence & Document Embeddings — Sentence-BERT, E5

Phần 3: Deep Learning cho NLP

• Bài 7: RNN & LSTM — Xử lý chuỗi tuần tự
• Bài 8: Attention Mechanism — Bước ngoặt của NLP
• Bài 9: Transformer — "Attention Is All You Need"

Phần 4: Pre-trained Language Models

• Bài 10: BERT — Bidirectional Encoder và PhoBERT cho tiếng Việt
• Bài 11: GPT & Autoregressive Models — Generative AI
• Bài 12: Hugging Face Ecosystem — Thực hành NLP hiện đại

Phần 5: Bài toán NLP Ứng dụng

• Bài 13: Text Classification & Sentiment Analysis
• Bài 14: Named Entity Recognition (NER)
• Bài 15: Question Answering
• Bài 16: Text Summarization & Machine Translation

Phần 6: NLP Production & Xu hướng

• Bài 17: NLP cho Tiếng Việt — Thách thức & Giải pháp
• Bài 18: NLP Pipeline Production — MLOps cho NLP
• Bài 19: LLM & NLP Hiện đại — RAG, Agents, Xu hướng 2026
• Bài 20: Capstone Project — Xây dựng NLP Platform end-to-end

Yêu cầu tiên quyết

• Python cơ bản (biến, hàm, class, list comprehension)
• Toán: Linear Algebra cơ bản (vector, matrix), xác suất
• Hiểu biết cơ bản về Machine Learning (supervised/unsupervised)
• Không cần kinh nghiệm NLP trước đó

Công cụ sử dụng

• Python 3.10+
• PyTorch / TensorFlow
• Hugging Face Transformers, Datasets, Tokenizers
• spaCy, NLTK, Gensim
• Google Colab (GPU miễn phí)
• FastAPI cho model serving