Khóa học cung cấp nền tảng AI cốt lõi bao gồm lập trình Python, học sâu, xử lý dữ liệu và thiết kế thuật toán, nhằm chuẩn bị cho người học khả năng thiết kế và triển khai các hệ thống AI phức tạp. Chương trình tập trung mạnh vào thực hành với các công cụ thực tế, thông qua các dự án về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính, học tăng cường và các module nâng cao như triển khai trên đám mây. Sau khi hoàn thành, học viên sẽ nhận được chứng nhận của Cecomtech và sẵn sàng tham gia kỳ thi lấy chứng chỉ Quốc tế “AT-310” do AICERT cấp.

Khóa học diễn ra trong vòng 40 giờ (5 ngày).

Khóa học được thiết kế đặc biệt dành cho các Lập trình viên và Chuyên viên kiến trúc và thiết kế ứng dụng. Để tham gia hiệu quả, học viên cần đáp ứng điều kiện tiên quyết là có kiến thức toán và AI cơ bản. Cụ thể, học viên cần làm quen với đại số cấp trung học, thống kê cơ bản và nắm vững các khái niệm lập trình cốt lõi như biến, hàm, vòng lặp, danh sách và từ điển.

Chương trình học bao gồm phần Tổng quan khóa học và 12 Module chính cùng 1 Module tùy chọn:

• Module 1: Nền tảng của Trí tuệ Nhân tạo: Giới thiệu về AI, các loại hình, các nhánh của AI và ứng dụng trong kinh doanh.
• Module 2: Các Khái niệm Toán học cho AI: Tìm hiểu về đại số tuyến tính, giải tích, xác suất thống kê và toán học rời rạc.
• Module 3: Python cho Nhà phát triển: Các nguyên tắc cơ bản và các thư viện quan trọng của Python.
• Module 4: Làm chủ Học Máy: Khám phá các thuật toán học máy có giám sát/không giám sát, đánh giá và lựa chọn mô hình.
• Module 5: Học Sâu: Nghiên cứu mạng nơ-ron, cải thiện hiệu suất, đánh giá và tối ưu hóa mô hình.
• Module 6: Thị giác Máy tính: Nguyên tắc cơ bản về xử lý ảnh, phát hiện đối tượng, phân đoạn ảnh và mạng GANs.
• Module 7: Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP): Tiền xử lý văn bản, phân loại, Nhận dạng Thực thể Có tên (NER) và hệ thống Hỏi Đáp (QA).
• Module 8: Học Tăng cường: Tìm hiểu Q-Learning, Mạng Q Sâu (DQNs) và các phương pháp Gradient Chính sách.
• Module 9: Điện toán Đám mây trong Phát triển AI: Ứng dụng điện toán đám mây và các dịch vụ học máy dựa trên đám mây.
• Module 10: Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM): Tìm hiểu LLM, tạo/dịch văn bản và trích xuất tri thức.
• Module 11: Nghiên cứu AI Tiên tiến: Khám phá AI Ký hiệu-thần kinh, AI có thể giải thích (XAI), Học liên hợp, học siêu cấp và ít dữ liệu.
• Module 12: Giao tiếp và Tài liệu về AI: Kỹ năng truyền đạt dự án, lập tài liệu hệ thống và các cân nhắc đạo đức.
• Module Tùy chọn: Các Tác tử AI (AI Agents) cho Nhà phát triển: Tìm hiểu, nghiên cứu điển hình và thực hành với các tác tử AI.