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 — 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.