AID Course
Khóa học AI For Product Design
Nâng cấp quá trình thiết kế sản phẩm bằng công nghệ AI Agent
Lịch khai giảng
Các lớp sẽ đóng đăng ký khi đủ số lượng học viên, thường sẽ đóng trước lịch khai giảng 1-3 tháng
😢 Khóa mình muốn học bị đóng đăng ký rồi, làm sao giờ?
Chào bạn,
Bọn mình rất tiếc vì khóa bạn muốn học đã bị đóng đăng ký. Bọn mình hiểu rằng việc chờ đợi quá lâu sẽ là một rào cản lớn, thậm chí sẽ khiến bạn không muốn đăng ký nữa. Từ phía những người cung cấp các khóa học, bọn mình chấp nhận rủi ro này với hi vọng: nếu các bạn sẵn sàng chờ đợi một thời gian như vậy thì động lực học của các bạn cũng đủ lớn.
Để có một chất lượng khóa học tốt, bọn mình chỉ có thể đóng góp được 50% từ Giảng viên, giáo trình, cách tổ chức lớp học, cộng đồng học viên… 50% còn lại đến từ động lực học nội tại của các bạn, điều đó là không thể thay thế được. Nên nếu bạn sẵn sàng đợi, bọn mình mong rằng sẽ được gặp bạn trong khóa học tiếp theo!
Bọn mình cũng viết hẳn một tập truyện tranh để nói thêm về những khó khăn trong quá trình học để bạn cân nhắc thật kỹ lưỡng trước khi đăng ký. Mời bạn đọc thêm tại đây nhé 🏃♀️ 🏃♂️ 🏃
Cám ơn bạn!
Góc nhìn chung dành cho mọi người
Công việc của Product Designer đang thay đổi nhanh chóng. Những năm 2015 đồ về trước, gần như ở thị trường Việt Nam chỉ tồn tại vai trò UI/UX Design - một Generalist. Vài năm sau, thị trường bắt đầu có xu hướng chuyển dịch dần sang những vai trò chuyên môn riêng biệt hơn như UI Design, UX Design, UX Writting. Giai đoạn đó có thể tính là một bước phát triển về chất lượng ngành nghề, bởi khi mọi người được làm đủ sâu thì mới cảm nhận được độ tinh chính trong công việc, hiểu rõ hơn về để thay đổi một chi tiết nhỏ thì khó cỡ nào và có thể tạo ra tác động lớn ra sao.
Giai đoạn đó chưa được bao lâu thì thế giới hậu Covid và kỷ nguyên AI lại một lần nữa thay đổi cách chúng ta làm việc. Sự bùng nổ công nghệ thời Covid khiến cho khi đại dịch qua đi, chi phí trở nên quá lớn. Các công ty cắt giảm đầu tư trong mảng này, và công việc của UI/UX Designer cũng không nằm ngoài xu hướng đó. AI ra đời cũng đã thay đổi về căn bản cách chúng ta làm việc. Các luồng công việc diễn ra nhanh hơn, phạm vi công việc lớn hơn và số lượng… “rác” tạo ra cũng gia tăng nhanh nhanh chóng. Giai đoạn khoảng 2025 trở về sau, các vai trò chuyên môn riêng biệt gần như không còn tồn tại mấy. Công việc cũng không quay trở lại trạng thái Generalist như trước đó, mà nó trở nên cực đoan hơn: Super Generalist.
Chúng ta cũng không cần gán cho nó một cái tên, hãy cứ hiểu rằng: Mọi thứ đang trở nên cạnh tranh hơn mà lại đòi hỏi chúng ta cần phải làm nhiều hơn.
Tuy nhiên, đừng vội bi quan. Những sự thay đổi lớn thường dẫn tới sự diệt vong của một số loài và đem đến sự trỗi dậy của vài loài khác. Những cơ hội này, lát nữa chúng ta sẽ tiếp tục bàn tới
Từ từ đã đừng vội đi học làm gì
Đứng trước cơ hội và thách thức của sự thay đổi, lẽ thường chúng ta sẽ muốn đi học. Nhưng bạn cũng không cần vội vàng, hãy thử tự trả lời một vài câu hỏi sau đây:
🫵 Mình đã nắm rõ những logic căn bản của một thiết kế tốt chưa?
Ứng dụng AI vào công việc là khuếch đại năng lực đang có hiện tại. Nếu đã hiểu chắc về Design System, kiểm soát được tốt Visual Hierarchy để có thể giao tiếp hiệu quả được với người dùng thông qua thiết kế, khóa học này có thể hữu dụng mới bạn. Nếu bạn còn quá mới, kỹ năng thiết kế và khả năng phân tích còn chưa mạnh, thì việc ứng dụng AI vào có thể sẽ khiến bạn thấy ngợp. Lúc đó sức ép sẽ chuyển dịch từ việc “làm ra” sang “đánh giá và tinh chỉnh”.
trước khi học khóa này.
📖 Mình có tự học được không?
Đi học vốn là một việc tốn thời gian, tốn tiền. Kiến thức thì từ thời kỳ Internet bùng nổ cách đây vài chục năm đã không còn khó tìm kiếm nữa. Các bạn có thể tự học, kiểu gì cũng sẽ tìm thấy kiến thức ở đâu đó thôi. Bọn mình không phải những nhà phát minh ra kiến thức hay cách làm mới. Bọn mình chỉ Nghiên cứu ⇒ Áp dụng trong thực tiễn công việc ⇒ Hệ thống thành bài giảng ⇒ Thiết kế ra các hoạt động học tập. Nên về căn bản, bạn cũng có thể tự làm được.
Đẹp nhất, nếu bạn đã thực sự gặp vướng mắc trong công việc, đã tự nghiên cứu về cách dùng AI để thử giải quyết và phát hiện lại có rất nhiều câu hỏi mới cần người đồng hành - lúc đó bạn sẽ học khóa này hiệu quả hơn nhiều.
Nội dung khóa học
Khoá học tập trung vào việc ứng dụng AI vào quy trình làm việc hàng ngày của Product Designer - từ Visual Ressearch, Ideation, xây dựng Concept đến UI Design và Handoff. Học viên sẽ tự xây dựng tool, skill và agent AI để phục vụ đúng nhu cầu công việc của mình. Khoá phù hợp với mid-weight và senior designer đã đi làm được 1-3 năm, có nền tảng product design và muốn dùng AI để tăng productivity và chất lượng output một cách có kiểm soát.
Foundation — P.1: Nhìn nhận đúng về năng lực AI
🎯 Nhìn đúng AI đang thay thế phần nào trong nghề và phần nào vẫn là của designer.
🎯 Biết năng lực nào cần đầu tư để ở lại vùng an toàn.
🎯 Nắm lộ trình, cách học và đầu ra của khóa.
🔹 Thực trạng của AI: AI thay thế phần “thợ”, không thay phần “thầy” - vai trò mới của developer và designer.
🔹 Khung năng lực để thoát khỏi vùng nguy hiểm.
🔹 Giới thiệu khóa: 4 phase AID tập trung, lộ trình, cấu trúc buổi học, nguyên tắc học, đầu ra.
Foundation — P.2: AI hoạt động thế nào & 3 level sử dụng
🎯 Hiểu cách LLM vận hành (token, context window, tính ngẫu nhiên của output) để tối ưu chi phí và chất lượng output.
🎯 Phân biệt model và effort; biết chọn model phù hợp cho từng loại tác vụ.
🎯 Nắm 3 level sử dụng AI và biết việc nào nên dùng ở level nào, vì sao.
🎯 Biết chọn dạng data để đưa vào context phù hợp, và dừng ở mức đóng gói vừa đủ.
🔹 Cơ chế LLM ở mức designer cần - context window, token, cache, nén context; model và effort; vì sao AI làm sai và vì sao design ra hao hao nhau.
🔹 Framework 3 level Conversational → Project-based → Agentic Workflow, khi nào lên/xuống level.
🔹 Hands-on: cùng một bộ UXW guideline, cùng một model, chạy ở cả 3 level (practice-L1/) → benchmark ưu nhược từng cách.
Phase Ideation: Xây dựng workflow tìm ref & UI research bằng AI
🎯 Hiểu quy trình xây dựng sản phẩm chuẩn, vị trí và input của phase Ideate.
🎯 Hiểu MCP và biết cách kết nối MCP server.
🎯 Build được workflow thu thập ref + UI component research / review UX flow.
🔹 Mindset: vị trí và input của phase Ideate trong quy trình; cấu trúc một component chuẩn làm thước đo khi research UI.
🔹 Lý thuyết: MCP là gì, để làm gì, Figma MCP / Mobbin MCP hoạt động thế nào.
🔹 Hands-on: build inspiration workflow - nối Mobbin MCP, crawl flow và component, đóng thành skill, ra report UI component và review UX flow.
Phase Prototype: Xây dựng workflow để tạo interaction prototype pitching
🎯 Biết chọn mức fidelity theo câu hỏi prototype cần trả lời.
🎯 Hiểu cấu trúc tool vibecode để dùng tool nào cũng hiệu quả hơn, và biết khi nào nên tự build.
🎯 Biết setup tài liệu dự án thành material/context cho agent dùng hiệu quả và tiết kiệm nhất.
🎯 Build được workflow gen prototype bám sát context và tài liệu dự án, ra prototype đủ luồng để pitching.
🔹 Mindset: vị trí và input của phase Prototype; chọn mức fidelity theo câu hỏi prototype cần trả lời (5 chiều fidelity).
🔹 Lý thuyết: cấu trúc một tool vibecode (Model → Harness → Skill & Tool → Knowledge); dùng tool có sẵn hay tự build; logic setup tài liệu dự án thành context cho agent dùng hiệu quả và tiết kiệm nhất.
🔹 Hands-on: build workflow gen prototype trong local project - AI lo đủ luồng và nội dung, visual làm tay trong Figma.
Phase Design System: Cấu trúc của một Design System và sử dụng Figma Agent để audit
🎯 Nắm được cấu trúc một design system chuẩn.
🎯 Dùng được Figma Agent / Figma MCP cho việc hằng ngày: audit design system, chuẩn hóa token, thêm variant, viết document…
🎯 Biết giới hạn của Figma Agent khi dùng ở mức Conversational.
🔹 Mindset: thế nào là một design system chuẩn
🔹 So sánh Figma MCP với Figma Agent.
🔹 Hands-on: dùng Figma Agent và Figma MCP để audit design system, automation sửa hàng loạt, viết document…
Phase UI Design: Thư viện component (Snowflake) và xây dựng skill & tool hỗ trợ design UI
🎯 Nắm được cấu trúc quản lý file từ concept → snowflake → handoff.
🎯 Hiểu cách vận hành của skill & tool, và khi nào cần dùng.
🎯 Tự build skill & tool phục vụ nhu cầu công việc của bản thân.
🔹 Mindset: cấu trúc quản lý file. Nguyên tắc build và quản lý component trong snowflake
🔹 Làm quen với skill & tool. Khi nào cần skill & tool thay vì chat turn-base.
🔹 Hands-on: build skill và tool tăng productivity khi design UI - audit sai lệch, auto chỉnh sửa, sắp xếp, đồng bộ component.
Phase Handoff: Cấu trúc file handoff, xây dựng skill & tool hỗ trợ handoff
🎯 Nắm được cấu trúc file handoff chuẩn, các nguyên tắc guideline khi handoff cho dev.
🎯 Hiểu cách vận hành của skill & tool, và khi nào cần dùng.
🎯 Tự build skill & tool phục vụ nhu cầu công việc của bản thân.
🔹 Mindset: cấu trúc của một file handoff chuẩn. Các nguyên tắc guideline khi handoff cho dev.
🔹 Hands-on: build skill và tool tăng productivity khi handoff - audit sai lệch, migrate component bị thay đổi cấu trúc…
Buổi 8
Chữa bài & thực hành: Design System và Design Handoff
🎯 Tự build được workflow viết UXW đa thương hiệu có cơ chế feedback loop.
🔹 Hands-on: demo build skill hoặc tool AI để xử lý một tác vụ mà học viên tự làm mất nhiều thời gian.
Buổi 9
Xây dựng agent viết UX Writing
🎯 Tự build được workflow viết UXW đa thương hiệu có cơ chế feedback loop.
🔹 Mindset: các cấp quản lý trong một workflow viết UXW đa thương hiệu - personas, nguyên tắc chung, nguyên tắc riêng, cơ chế feedback loop để ngày càng tốt hơn.
🔹 So sánh workflow viết UXW với project-based (khép vòng buổi 1).
🔹 Hands-on: xây dựng workflow viết UXW đa thương hiệu có cơ chế feedback loop.
Buổi 10-11
Chữa đồ án cùng giảng viên
🔹 Từng nhóm trình bày bản nháp đồ án, giảng viên chữa theo 5 tiêu chí Demo Day.
🔹 Bổ sung output còn thiếu, hoàn thiện phần tự phát triển ngoài giáo trình.
Buổi 12
Demo Day
🔹 Mỗi nhóm trình bày trọn mạch dự án thực hành. Output thu được.
🔹 Trình bày phần tự phát triển ngoài giáo trình - chọn skill hoặc workflow đã cải tiến, tùy biến, mở rộng ra ngoài những gì được dạy; demo nó chạy thật và cho thấy kết quả.
🔹 Vai trò của con người trong từng step - ở mỗi step mình làm gì mà AI không làm được: nghiệm thu output ra sao, AI sai ở đâu và mình sửa thế nào, chỗ nào phải tự quyết.
Giảng viên hướng dẫn
Chào các bạn, mình là Nguyễn Việt Anh — rất vui được đồng hành cùng các bạn ở khóa học AI For Product Design.
Hiện tại, mình đang là Product Design Lead tại VinSmart Future — Trung tâm Nền tảng và Dữ liệu AI. Đây là nơi mình có cơ hội làm việc cùng những kỹ sư AI top đầu Việt Nam, được tiếp xúc trực tiếp với các công nghệ mới nhất từ hạ tầng, model, dữ liệu, đến nền tảng và ứng dụng. Điều này cho phép mình áp dụng AI vào từng bước trong quy trình phát triển sản phẩm để tối ưu hóa năng suất và tạo ra những giải pháp thực sự có tác động.
Trước đó, mình có 9 năm kinh nghiệm trong ngành thiết kế, trong đó có quãng thời gian làm Product Designer tại One Mount — nơi mình cùng team xây dựng và cải tiến OneU Design System (tiền thân là VinID). Chính giai đoạn đó đã định hình nên thế mạnh chuyên sâu của mình: Design Ops và UI Design, tức là làm sao để một hệ thống thiết kế vừa nhất quán về mặt hình ảnh, vừa vận hành trơn tru và scale được cùng sản phẩm.
Song song với chiều sâu ấy, việc làm sản phẩm tại những công ty lớn như MISA, One Mount và hiện tại là VSF cũng giúp mình mở rộng theo chiều ngang: hiểu quy trình xây dựng sản phẩm, rèn product mindset và làm việc được với góc nhìn của nhiều role khác nhau — từ PO, BA đến PM. Mình tin rằng sự kết hợp giữa nền tảng thiết kế, tư duy sản phẩm và trải nghiệm thực chiến với AI sẽ mang đến cho các bạn những góc nhìn đa chiều và thực tế nhất trong suốt khóa học này!
Công cụ sử dụng
Claude Code
Học viên chi trả
Đây là công cụ trả phí. Tuy nhiên, hiện tại UXF đang được Anthropic hỗ trợ nên bạn chưa cần thanh toán. Trong trường hợp bạn sử dụng vượt quá hạn mức token được cấp hoặc Anthropic ngừng hỗ trợ, bạn sẽ tự chi trả các chi phí phát sinh để tiếp tục sử dụng.
Câu hỏi thường gặp
Mình không biết lập trình có học được không?
Có. Bạn không cần biết lập trình. Tuy nhiên bạn cần sử dụng máy tính thành thạo, không sợ terminal và file cấu hình, chịu được việc đọc lỗi và thử lại.
Khóa học sẽ hướng dẫn bạn sử dụng và làm việc cùng với AI theo ngôn ngữ tự nhiên.
Khóa học có cấp chi phí AI sử dụng không?
Khóa học có phù hợp cho cả team không, hay chỉ cho cá nhân?
Mình mới vào nghề, có học được không?
Khóa học có cấp chứng chỉ không?
Có xem lại video bài học được không?
Khóa học có xuất hóa đơn đỏ không?
Công ty tài trợ tiền học cho mình, nhưng thời gian request hơi lâu nên mình sợ lỡ mất thời gian học. Trường hợp này mình nên làm gì?
Nếu mình không học được thì có hoàn hoặc bảo lưu được không?
