Khóa học Trí tuệ nhân tạo (AI) cho người mới bắt đầu

Khóa học này cung cấp kiến thức cơ bản và nâng cao về trí tuệ nhân tạo, giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc trong lĩnh vực AI.

Tại sao chọn khóa học
  • Khóa học được thiết kế bài bản và chi tiết từ cơ bản đến nâng cao.
  • Giảng viên giàu kinh nghiệm và nhiệt tình.
  • Nội dung cập nhật và phù hợp với xu hướng hiện nay.
  • Hỗ trợ và tư vấn nhiệt tình từ cộng đồng học viên.
Mục tiêu khóa học
  • Nắm vững kiến thức cơ bản và nâng cao về trí tuệ nhân tạo, máy học và học sâu.
  • Phát triển kỹ năng lập trình Python và sử dụng các thư viện phổ biến cho AI.
  • Hiểu và áp dụng các thuật toán và mô hình AI trong các dự án thực tế.
  • Xây dựng và triển khai các ứng dụng AI hoàn chỉnh.
Kết quả mong đợi
  • Có khả năng phát triển các mô hình AI và triển khai chúng vào ứng dụng thực tế.
  • Hiểu và áp dụng các kỹ thuật xử lý và tối ưu hóa dữ liệu trong AI.
  • Phát triển kỹ năng làm việc nhóm và quản lý dự án AI với phương pháp Agile/Scrum.
  • Tự tin triển khai và quản lý các dự án AI thực tế.
Đối tượng hướng đến
  • Lập trình viên muốn nâng cao kỹ năng và kiến thức về AI, máy học và học sâu.
  • Sinh viên ngành Công nghệ Thông tin muốn nắm vững lập trình AI và các ứng dụng của nó.
  • Người muốn chuyển hướng sang lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
  • Nhà khoa học dữ liệu muốn học thêm về các mô hình và thuật toán AI.

Nội dung chương trình học

Chương 1: Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Lịch sử và các giai đoạn phát triển của AI
Các ứng dụng thực tế của AI
Chương 2: Cơ sở lý thuyết về AI
Các khái niệm cơ bản trong AI
Tìm kiếm và tối ưu hóa
Lập luận và suy diễn
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning)
Chương 3: Ngôn ngữ lập trình Python cho AI
Giới thiệu về Python và các thư viện cho AI
Làm việc với NumPy
Làm việc với Pandas
Làm việc với Matplotlib và Seaborn
Sử dụng Scikit-Learn cho Machine Learning
Chương 4: Học máy cơ bản
Giới thiệu về Machine Learning
Các thuật toán Supervised Learning
Các thuật toán Unsupervised Learning
Học tăng cường (Reinforcement Learning)
Xử lý và chuẩn bị dữ liệu
Đánh giá và chọn mô hình
Điều chỉnh tham số và cải thiện mô hình
Triển khai mô hình Machine Learning
Chương 5: Học sâu cơ bản
Giới thiệu về Deep Learning
Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN)
Mạng nơ-ron tích chập (CNN)
Mạng nơ-ron hồi quy (RNN)
Làm việc với TensorFlow
Làm việc với Keras
Xử lý hình ảnh và nhận dạng
Xử lý chuỗi thời gian và dự báo
Chương 6: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Giới thiệu về NLP
Tiền xử lý ngôn ngữ
Biểu diễn văn bản: TF-IDF, Word Embeddings
Các thuật toán cơ bản trong NLP
Mô hình ngôn ngữ và GPT
Ứng dụng NLP: Phân loại văn bản, Trích xuất thông tin
Chương 7: Học máy nâng cao
Các thuật toán nâng cao: Gradient Boosting, XGBoost
Kỹ thuật xử lý dữ liệu nâng cao
Triển khai và giám sát mô hình
Đánh giá và cải thiện mô hình
Ứng dụng thực tế của học máy nâng cao
Chương 8: Học sâu nâng cao
Các mô hình mạng nơ-ron nâng cao: LSTM, GRU
GANs (Generative Adversarial Networks)
Làm việc với mô hình Transformer
Triển khai và tối ưu hóa mô hình Deep Learning
Ứng dụng thực tế của Deep Learning nâng cao
Chương 9: Dự án cuối khóa - Xây dựng ứng dụng AI thực tế
Lập kế hoạch và Phân tích yêu cầu
Thiết kế và xây dựng mô hình AI
Triển khai ứng dụng AI
Kiểm thử và tối ưu hóa ứng dụng
Trình bày và báo cáo dự án