Mẹo học tập

Mình chia sẻ một số mẹo lập kế hoạch học tập ứng dụng AI:

Cách để tạo cho mình 1 kế hoạch học tập:

Xác định mục tiêu học tập và chọn AI:

VD muốn học Python cơ bản, và kế hoạch học tập đó sẽ là trong 30 ngày, mỗi ngày 45 phút

Trong số các AI phổ biến hiện nay, thì mình thấy chưa có AI nào vượt qua được Gemini của Google về khoản này.

Tạo prompt:

Prompt gợi ý có thể sử dụng:

“Hãy tạo cho tôi 1 syllabus càng chi tiết càng tốt để học kiến thức Python cơ bản trong 30 ngày. Mỗi ngày 45 phút”

Đoạn này, nếu chỉ định luôn cả các vấn đề, chủ điểm muốn học thì syllabus sẽ càng tốt hơn.

Sau khi đã có syllabus, có thể nhập tiếp:

“Syllabus cho ngày 1 là như sau:

<Paste syllabus của ngày 1 mà Gemini đã generate vào>

Hãy tạo cho tôi bài học dựa trên syllabus trên. Lưu ý cho tôi ví dụ thực tế bất cứ khi nào có thể”

Gemini có 1 button rất hay có biểu tượng chữ G của google, có thể quét câu trả lời và validate độ chính xác, rất tiện.

Nếu có chỗ nào cảm thấy chưa ổn, thì search google để chỉnh sửa lại: Tuy nhiên tạo ra bài học những kiến thức general thì AI hiện tại làm khá tốt, tỉ lệ sai sót không quá mức nhiều.

Bonus: Một số ví dụ của Gemini cũng có thể chưa tốt lắm, gặp lỗi chưa chạy được, bạn có thể nhờ thêm 1 trong 2 AI khác để hỗ trợ: Claude và Copilot của MS, chọn xem đoạn nào, AI nào generate ra được kiến thức dễ hiểu hơn, chính xác hơn thì mình chọn phần đó vào trong phần bài học của mình.

Trong các AI kể trên, thì có thể nói là Gemini đi đầu về việc generate các tài liệu có tính chuyên nghiệp như 1 syllabus chi tiết hay 1 bài giảng chỉn chu. Copilot thì có chút xíu hơn trong việc tóm tắt kiến thức bằng cách gạch đầu dòng, Claude thì hành văn có vẻ mượt mà nhất, tuỳ style, tuỳ mục đích mà có thể chọn AI.

Cá nhân mình đang dùng Gemini bản Advanced, và Claude, Copilot bản free thôi.

Kiến thức liên quan AWS: có thể hỏi thêm Q, Q hiện tại có thể sử dụng ngay trong VSCode nếu cài đặt AWS Toolkit, không cần đăng nhập console aws

Code helper trong VSCode: thì có thể sử dụng Github Copilot hoặc Codium AI, đều là các tool AI rất tốt. Codium thì đắt hơn Github Copilot 1 chút (Copilot 10 đô/tháng, 1 tháng dùng thử còn Codium thì 19 đô nếu trả theo tháng, 14 ngày dùng thử)

\================

Update 25/10/2024:

Ngoài các tips trên, thì dạo này mình cũng đang áp dụng việc sử dụng AI để tạo ra các UML hoặc mindmap cho cả việc học cá nhân và cả việc dạy học viên của mình rất hiệu quả, mình thường sử dụng claude.ai cho việc này.

Đầu tiên, mình sẽ tóm tắt các nội dung chính và bảo AI bổ sung thêm những kiến thức còn thiếu hoặc chuyên sâu hơn. Sau đó mình sẽ chọn một loại UML diagram mà mình cảm thấy phù hợp, bạn có thể tham khảo thử các loại diagram tại đây: https://creately.com/blog/diagrams/uml-diagram-types-examples/ hoặc là mindmap nếu thích, và bảo AI rằng hãy vẽ UML cho mình, điều này rất hữu ích trong việc hình dung 1 quy trình hay hình dung về mối quan hệ giữa các object. Ví dụ để hiểu về mối quan hệ giữa AWS VPC và các thành phần khác, mình đã bảo AI vẽ UML cho mình, và đây là thành quả:

Tuy nhiên, điều hay ho chưa dừng lại ở đây. Nếu bạn để ý thì Claude sẽ luôn tạo ra các đoạn code Diagram as Code trong artifact, và bạn nên lưu lại các đoạn code này để phục vụ cho việc chỉnh sửa theo ý thích, hoặc nhanh chóng tạo lại các diagram về sau! Mặc định thì sẽ tạo ra code sử dụng với Mermaid, tuy nhiên mình thì thích PlantUML hơn do tuỳ chỉnh màu sắc dễ dàng hơn, nên trong promt mình đều nhắc AI rằng mình sử dụng PlantUML, và sau khi có code rồi, mình sẽ truy cập vào PlantUML webserver: http://www.plantuml.com/ dán code vào, submit, nếu đã đúng ý thì mình sẽ copy ảnh cho slide, cho blog hay cho học viên, còn mình thì sẽ lưu lại code, vừa dễ dàng chỉnh sửa, vừa dung lượng thấp không nặng máy, lại dễ dàng tạo lại diagram chỉ trong chớp mắt :D

Note trường hợp bạn muốn tự host PlantUML:

• Cài đặt Docker

• Kiểm tra public IP của server:

curl ipinfo.io/ip

Pull Docker image:

docker pull plantuml/plantuml-server:jetty

Chạy Docker container:

docker run -d -p 8080:8080 plantuml/plantuml-server:jetty

Sau đó bạn chỉ cần truy cập vào:

http://<server-public-ip>:8080/

Lúc này bạn sẽ được redirect để sử dụng PlantUML GUI như sau:

Trường hợp bạn sử dụng Mermaid, thì có thể dùng thử Live Editor của Mermaid: https://mermaid.live/