Bản đồ Tư duy & Máy
Từ một bit đến trí tuệ nhân tạo: nhị phân & mã hóa, cổng logic, thuật toán, cách CPU chạy, mạng nơ-ron và cách máy học, nối nơ-ron sinh học với nơ-ron silicon.
trục thông tin · bit → thuật toán → AIBit & Mã hóa Binary
Thanh ghi 8 bit lật được: đếm nhị phân, mã ASCII, ảnh = bit, số bù 2 và hệ thập lục phân.
Cổng logic & Mạch số Logic Gates
AND/OR/NOT/XOR, bảng chân trị, bộ cộng và mạch nhớ flip-flop: tín hiệu 0/1 chạy trên dây.
Thuật toán Algorithms
Sắp xếp (nổi bọt/nhanh/trộn) và tìm đường (BFS/A*) trực quan từng bước, so độ phức tạp Big-O.
Máy tính chạy thế nào CPU
Chu kỳ nạp–giải mã–thực thi: thanh ghi, ALU, RAM và bus chạy chương trình giả từng nhịp đồng hồ.
Mạng nơ-ron nhân tạo Neural Net
Vẽ tay → mạng nhiều lớp lan truyền xuôi và phân loại; trọng số, hàm kích hoạt; nối nơ-ron sinh học.
Cách AI học How AI Learns
Hạ gradient hạ dần hàm mất mát: hồi quy, phân loại, tốc độ học cao/thấp và hiện tượng quá khớp.
Internet How the Net Works
Bấm một link, dữ liệu cắt thành gói chạy qua router tới máy chủ rồi về: IP, DNS, TCP/IP, HTTPS.
Mật mã & Bảo mật Cryptography
Vì sao tin nhắn/giao dịch được khoá: khoá đối xứng, khoá công khai, hàm băm, chữ ký số.
Máy tính lượng tử Quantum Computing
Qubit chồng chập 0 và 1, cổng lượng tử, vướng víu: vì sao nhanh cho vài bài toán (và giới hạn thật).
Nén dữ liệu Data Compression
Cây Huffman dựng động từ tần suất ký tự, mã tiền tố & giới hạn entropy Shannon: vì sao ZIP/JPEG nhỏ lại được.
Máy Turing Turing Machine
Băng vô hạn + đầu đọc-ghi + bảng luật = mô hình tính toán nền tảng. Church–Turing & bài toán dừng không giải được.
Sửa lỗi & Mã hóa Error Correction
Bit lật khi truyền qua kênh nhiễu: parity phát hiện, mã Hamming định vị & sửa đúng bit sai. Nền của QR, ECC, vũ trụ.
Tìm đường BFS/DFS/Dijkstra/A* Pathfinding
Sóng loang khắp mê cung tìm lối ngắn nhất; A* "đánh hơi" đích nên xét ít ô hơn. Chính là cách Google Maps dò đường.
Transformer & Cơ chế chú ý Attention / LLM
Mỗi từ "nhìn" các từ liên quan để đoán từ kế tiếp, cốt lõi cách ChatGPT hoạt động. Nhiệt độ đổi độ sáng tạo.
Học tăng cường Reinforcement Learning
Tác tử dò lưới bằng thử–sai, ăn thưởng/phạt, bảng Q sáng dần → tự tìm lối tối ưu. Cách AI học chơi game.
Cấu trúc dữ liệu Data Structures
Cây nhị phân tìm kiếm, bảng băm, đống: chèn/tìm trực quan. Vì sao chọn đúng cấu trúc thì tìm nhanh O(log n).
Đệ quy & Ngăn xếp Recursion & Call Stack
Hàm gọi chính nó: khung ngăn xếp xếp chồng rồi gỡ dần. Tháp Hà Nội, cây Fibonacci, fractal đều hết mơ hồ.
Blockchain & Sổ cái Blockchain
Khối nối nhau bằng băm; sửa 1 khối là vỡ cả chuỗi. Đào (PoW) tìm nonce cho hash đủ số 0, nền của Bitcoin.
Phân cấp bộ nhớ & Cache Memory Hierarchy
Thanh ghi→L1→L2→L3→RAM→đĩa: nhanh thì nhỏ, lớn thì chậm. Trúng cache thì vèo, trượt thì ì: vì sao máy nhanh/chậm.
Máy trạng thái hữu hạn Finite State Machine
Trạng thái + mũi tên chuyển: đèn giao thông, máy bán nước, nhận chuỗi theo regex. Nền lý thuyết tính toán.