Giới thiệu chung
Nội dung được thiết kế sát với yêu cầu thực tiễn khi tuyển dụng của các doanh nghiệp và trong nghiên cứu. Sau khi kết thúc khóa học, học viên sẽ nắm chắc các kiến thức liên quan đến AI, làm tiền đề vững chắc để chinh phục vị trí AI Engineer
Đối tượng tham gia
- Học viên có nền IT, toán, toán-tin, điện tử, hệ thống thông tin
- Người đã học qua Devops, Fullstack, FrontEnd, DA
- Những học viên đang theo học Cao học, nghiên cứu sinh cần học kiến thức để vận dụng vào quá trình học
- Cán bộ IT đang làm tại các cơ sở giáo dục, sở ban ngành có đề án chuyển đổi số
Học xong làm ở đâu?
- Apply vào tất cả công ty tuyển dụng về lập trình đặc biệt là về AI
- Các công ty outsourcing - gia công phần mềm
- Công ty, tập đoàn trong nước và nước ngoài...
- Các công ty startup - khởi nghiệp
- Nhận các job freelance liên quan đến AI
LÝ DO LỰA CHỌN CHÚNG TÔI?
VTI Academy trực thuộc VTI Group - tập đoàn công nghệ hàng đầu chuyên gia công phần mềm cho thị trường trong và ngoài nước 
Chương trình đào tạo chất lượng từ cơ bản tới nâng cao, bám sát yêu cầu của doanh nghiệp 
Đội ngũ giảng viên là các chuyên gia lâu năm kinh nghiệm, luôn hỗ trợ học viên 24/7 
Tham gia các dự án xuyên suốt khóa học để tăng khả năng thực chiến .png)
Cam kết giới thiệu việc làm sau khóa học 
Giá trị nhận được sau khóa học
- Nắm được cơ bản về các khái niệm xoay quanh AI, DS, Machine Learning, Deeplearning,..
- Nắm được nền tảng kiến thức được vận dụng trong các bài toán AI
- Vận dụng được các kỹ thuật xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Python để triển khai các Dashboard và Report trong AI
- Nắm rõ cách truy vấn và thu thập dữ liệu thông qua SQL làm tiền đề cho Khoa học dữ liệu
- Nắm rõ cách triển khai, đánh giá mô hình và giải thích kết quả từ các phân tích thông qua các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu
- Thành thạo cách xây dựng, huấn luyện và đánh giá mô hình cho Machine Learning trong các bài toán phân tích dữ liệu và ra quyết định
- Nắm được cách thức giải quyết các bài toán khoa học dữ liệu: Quản lý quan hệ khách hàng (CRM), thương mại điện tử, đề xuất, dự đoán giá, phân tích rủi ro
- Định hướng kiến thức để học tiếp khóa nâng cao trở thành AI Engineer
Khung chương trình
Học phần 1: Cơ bản về AI
- Lịch sử phát triển AI
- AI - Machine learning - Deep learning
- Các ứng dụng AI hiện nay
- Các chỉ số, tham số đánh giá
- Tổng quan về dữ liệu trong doanh nghiệp
- Chiến lược quyết định dựa trên dữ liệu (Data Driven Decision)
- Phân tích case study từ các doanh nghiệp đã ứng dụng AI
- Đạo đức trong AI trong việc ứng dụng trong thực tiễn
.png)
Học phần 2: Cơ sở Toán học cho AI
- Đại số tuyến tính/Ma trận
- Giải tích / PCA - phân tích thành phần chính
- Xác suất
- Thống kê mô tả
- Thống kê suy luận
Học phần 3: Xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Python
- Giới thiệu về Python
- Cài đặt Python, IDE
- Chương trình Python cơ bản
- Khai báo kiểu dữ liệu, biến
- Các phép toán số học, phép gán
- Cấu trúc rẽ nhánh (if else)
- While loop, for loop
- Collections (Tuple/List/set/Dictionary)
- Chuỗi và xử lý chuỗi, regular expression
- Các kỹ thuật xử lý dữ liệu trong Python (Web, API)
- Function (built-in, user-defined)
- Làm với text/directory)
- Tầm quan trọng của xử lý dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu
- Làm việc với Numpy library
- Làm việc với Pandas library
- Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn
- Trực quan hóa dữ liệu tương tác với Plotly
- Mini project
Học phần 4: Thu thập và Tiền Xử lý dữ liệu (Data Pre-processing)
- Giới thiệu về Database
- Truy vấn SQL cơ bản và nâng cao
- Mô hình truy cập database thông qua Python
- Thu thập dữ liệu với BeautifulSoup
- Thu thập dữ liệu với Selenium
- Giới thiệu về Tiền xử lý dữ liệu
- Làm việc với Data Pre-processing
- Các loại dữ liệu phổ biến
- Cách làm sạch dữ liệu (Data cleaning)
- Phân tích EDA (Exploratory Data Analysis)
- Mini project
.png)
Học phần 5: AI tạo sinh (Generative AI) và ứng dụng thực tế
- Giới thiệu lịch sử Generative AI
- Mạng đối nghịch tạo sinh (GANs)
- Các ứng dụng Generative AI phổ biến: text to text, text to image,..
- Các ứng dụng Chatbot tư vấn sản phẩm/CSKH/viết content/quảng cáo
- Cách thức AI tạo ra văn bản
- Cách thức AI tạo ra hình ảnh
- Trải nghiệm ứng dụng GANs tạo hình ảnh bằng ngôn ngữ tự nhiên
- Mini project
Học phần 6: Máy học (Machine learning) và ứng dụng thực tế
- Giới thiệu về Machine Learning, các bước trong Machine Learning project
- Làm việc với Classification: Naïve Bayes/K-neareast neighbors/SVM…
- Làm việc với Regression: linear regression/ logistic regression
- Làm việc với Dimension reduction PCA
- Làm việc với Clustering: K-mean clustering/ DBScan
- Phương pháp đánh giá và lựa chọn mô hình
Học phần 7: Mock Project
- Project 1: Dự đoán giá cổ phiểu trên sàn chứng khoán thực tế / giá nhà / giá xe cũ
- Project 2: Phân loại và dự đoán (khách hàng tiềm năng, nhân sự nghỉ việc)
- Project 3: Ứng dụng phát hiện vấn đề của máy phát điện
- Project 4: Các thuật toán trong machine learning
Đối tác
Học viên nói gì về chúng tôi?
Khóa học có phần thực hành lên tới trên 60%, phần đào tạo liên quan đến công cụ luôn có bài
lab thực hành để đảm bảo tính thực tiễn cao cho học viên
Nguyễn Văn Sơn
Mình đã có thể vận dụng được các kỹ thuật xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Python để triển khai các Dashboard và Report trong AI
Lương Minh Trang
Nhờ có VTI Academy m đã tự tin tin chinh phục vị trí AI Engineer
Đỗ Hoàng Long
Các Mentor giảng dạy và hỗ trợ mình rất nhiệt tình trong suốt quá trình học
Trần Mỹ Linh
