AI/ Machine Learning/ Deep Learning Foundation

Thông tin chung

• 40h (100% thời gian học Online) - Trong đó có 20h học lý thuyết và thực hành trực tiếp cùng TS. Đặng Tuấn Linh (Giảng viên Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông, ĐH Bách khoa HN) và 20h luyện tập tăng cường dưới sự hướng dẫn của trợ giảng lớp học 

• Số lượng học viên: 25-30 học viên/lớp

Khóa học này dành cho ai?

• Khóa học AI/ Machine Learning/ Deep Learning Foundation phù hợp với các bạn sinh viên ngành CNTT, hoặc sinh viên các ngành có liên quan muốn học bài bản về AI/ Machine Learning/ Deep Learning

• Người đi làm đã có kiến thức cơ bản về CNTT muốn học thêm về AI/ Machine Learning/ Deep Learning để bổ trợ cho công việc.

• Các chủ doanh nghiệp, lãnh đạo muốn hiểu ứng dụng về AI và các công nghệ mới nổi trong cơ quan, tổ chức.

AI/ Machine Learning/ Deep Learning Xu hướng nghề nghiệp

• Cùng với sự phát triển của công nghệ, AI được xem là lĩnh vực đầy tiềm năng và còn nhiều khai phá bởi ứng dụng to lớn của nó trong các lĩnh vực. Nhiều chuyên gia nhận định rằng việc ứng dụng AI vào một số lĩnh vực chắc chắn sẽ sớm tạo ra những đột phá mới trong tương lai. Cũng chính vì lý do này mà các tập đoàn lớn trên thế giới, đặc biệt là Google, luôn rất quan tâm đến các công ty startup về chế tạo robot và deep learning.

• Thị trường cho các giải pháp trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển với tốc độ nhanh và mang lại doanh thu cao cho các doanh nghiệp nhờ các ứng dụng trong:

• AI có thể giải thích được (explainable AI): Các quy tắc và luật pháp như Quy định bảo vệ dữ liệu chung của Liên minh châu Âu (GDPR) sẽ thúc đẩy nhu cầu về các giải pháp AI và 30% hợp đồng của chính phủ và doanh nghiệp lớn sẽ yêu cầu các giải pháp này vào năm 2025.

• AI cho các hệ thống tự hành: Trong khi các phương tiện tự lái đang được chú ý nhiều nhất trong lĩnh vực tự hành (autonomous), công nghệ tự hành dự kiến ​​sẽ trở nên rộng hơn trong việc ứng dụng, nhờ vào sự tiến bộ liên tục được thực hiện trong các hệ thống AI tiên tiến của các nhà nghiên cứu và công nghệ. Điều này sẽ cho phép drones hoạt động theo nhóm hoặc robot hợp tác tự di chuyển và phối hợp với nhau, tự động hóa các tác vụ mà trước đây từng là thủ công hoặc bán tự động. 

• Bảo mật AI: Các tổ chức sẽ cần sử dụng chính AI để tăng cường khả năng bảo mật của họ, điều này được thực hiện bởi các sản phẩm bảo mật thế hệ kế tiếp đã bắt đầu thâm nhập thị trường.

• AI có thể đàm thoại (Conversational AI): Với những nỗ lực đưa Conversational AI vào thị trường đại trà đã bắt đầu một cách nghiêm túc từ vài năm trước, công nghệ dự kiến truy vấn phân tích đến từ tìm kiếm, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hoặc truy vấn bằng giọng nói sẽ giúp các hệ thống phân tích dễ truy cập hơn trong các tổ chức. 

• Cơ sở hạ tầng AI: Với trí tuệ nhân tạo tác động đến một khối lượng công việc đa dạng, không có gì ngạc nhiên khi chính AI sẽ có vai trò ngày lớn trong các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng CNTT trong tương lai. Khối lượng công việc AI yêu cầu cấu hình phần cứng và phần mềm chuyên dụng cũng như các nhóm chuyên dụng có thể liên tục quản lý các mô hình AI giúp điều khiển các quyết định vận hành.

• Nếu đam mê theo đuổi lĩnh vực AI, bạn có thể đảm đương một số vị trí then chốt trong doanh nghiệp, cơ quan như: 

• Kỹ sư AI: Chủ yếu nghiên cứu và phát triển những loại phần mềm, app thông minh phục vụ cuộc sống của con người. Đây là công việc mà khá nhiều người mong muốn theo đuổi.

• Kỹ sư tự động hóa: Chủ yếu đảm nhận vai trò thiết kế, lập trình. Một số nhỏ sẽ nghiên cứu về dây chuyền tích hợp robot. Nhóm công việc này thường đòi hỏi sự logic, tư duy nhạy bén với cái mới.

• Lập trình viên trí tuệ nhân tạo: Nghiên cứu sâu về phần học thuật, định hướng sự phát triển của CNTT. Đồng thời, công việc bao gồm tìm cách ứng dụng những đặc điểm của AI một cách thông minh vào cuộc sống.

• Nghiên cứu và giảng dạy về AI: Nhiều người sau khi đã có thời gian dài theo học và tìm hiểu về AI đã quyết định tiếp tục nghiên cứu và giảng dạy chuyên sâu về ngành học này. Đa số công việc sẽ là giảng viên, giáo viên, cố vấn viên.

• Với Machine Learning, hầu hết doanh nghiệp và cá nhân làm việc tại các đơn vị về IT  đều tiếp xúc với Machine Learning và cần một lượng kiến ​​thức nhất định để làm việc hiệu quả. Một cuộc khảo sát của Deloitte năm 2020 cho thấy 67% công ty đang sử dụng Machine Learning và 97% đang sử dụng hoặc có kế hoạch sử dụng nó trong năm tới. 

Tại sao bạn nên tham gia khóa học này?

• Năm 2019, Trường Công Nghệ Thông Tin và Truyền Thông (khi ấy còn là Viện CNTT&TT), Đại học Bách Khoa Hà Nội ban đầu xây dựng chương trình đào tạo Chuyển đổi số, gồm nhiều khóa học ngắn hạn trọng tâm như Cyber Security (An toàn thông tin trên không gian số), AI & BigData (Trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu lớn), Machine Learning - Deep Leraning (Học máy và học sâu), Computer Vision (Thị giác máy tính), NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên), ... Với vai trò của đơn vị đào tạo kỹ thuật hàng đầu cả nước, Trường đã triển khai các khóa học cho nhiều công ty, Tập đoàn lớn về công nghệ như SamSung Display Việt Nam (SDV), Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn Tập đoàn VinGroup (VinBDI), Trung tâm điều độ hệ thống Điện Quốc gia (EVN),... cán bộ IT, chuyên viên các phòng ban thuộc Bộ Công An, Bộ Tài chính, Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Bộ Giao thông vận tải,... 

Khóa học nền tảng CNTT, chuyên sâu về AI (Trí tuệ nhân tạo) nằm trong chương trình Chuyển đổi số này, hướng tới đối tượng đại chúng đang học tập và làm việc trong lĩnh vực CNTT có nhu cầu học bổ sung kiến thức một cách bài bản và kỹ năng trọng tâm có liên quan để tăng cường định hướng học và bổ trợ cho công việc. 

• Giảng viên là các chuyên gia trong lĩnh vực giảng dạy, đang công tác tại Trường Công Nghệ Thông Tin và Truyền Thông, Đại học Bách Khoa Hà Nội. Với kinh nghiệm nhiều năm nghiên cứu và giảng dạy, tham gia các dự án thực tế, giảng viên sẽ trở thành người đồng hành và chia sẻ nhằm giúp học viên giải đáp được các vấn đề còn băn khoăn trong quá trình học tập và làm việc.

• Ngoài ra, học viên tham gia khóa học AI sẽ được hỗ trợ tham gia hoàn toàn miễn phí các buổi giới thiệu và định hướng về các lĩnh vực CNTT khác như Cyber Security, IoT, Linux và phần mềm nguồn mở, VR/AR và Game Industry...

Chương trình đào tạo

• Tổng quan về Trí tuệ nhân tạo và Học máy: Lịch sử phát triển và các khái niệm cơ bản:  

·        AI vs Machine learning

·      AI Applications

·      Data preparation

·      Evalution metrics

·      Parameters vs hyperparameters

·      Overfit vs Underfit

·      Python

·      Google colab introduction

• Học có giám sát (Supervised learning)

·     Classification (Phân lớp) Naïve Bayes/K-neareast neighbors/SVM

·     Regression: linear regression/ logistic regression

• Học không giám sát (Unsupervised learning):

·     Dimension reduction: PCA

·     Clustering: K-mean clustering/ DBScan

• Neural network và Recurrent Neural network/ LSTM/ GRU

• Deep learning

·     Common CNN architectures

·     Object detection

·     Object segmentation

• GAN

Liên hệ tư vấn và đăng ký học

Đăng ký nhận tư vấn ngay tại: https://bit.ly/2ZPXwxj