Khóa học cung cấp chuyên môn sâu về kiến trúc AI, tập trung vào mạng nơ-ron, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các khuôn khổ thị giác máy tính tiên tiến. Chương trình được thiết kế nhằm giúp người học làm chủ cách thiết kế các hệ thống AI doanh nghiệp có khả năng mở rộng và tác động thực tế cao. Thông qua dự án Capstone tích hợp, học viên sẽ trực tiếp xây dựng, kiểm tra và triển khai các kiến trúc AI chuyên sâu, chuẩn bị sẵn sàng cho các vai trò thiết kế AI đang có nhu cầu lớn trên thị trường. Sau khi hoàn tất, học viên nhận chứng nhận từ Cecomtech và sẵn sàng cho kỳ thi chứng chỉ Quốc tế “AT-320” do AICERT cấp.

Khóa học diễn ra trong vòng 30 giờ (5 ngày).

Khóa học được thiết kế đặc biệt dành cho các IT/Quản lý hệ thống công nghệ và Chuyên gia kiến trúc ứng dụng. Để tham gia hiệu quả, học viên cần đáp ứng điều kiện tiên quyết là có kiến thức về Cloud và Computer Science. Chương trình yêu cầu người học có nền tảng về tối ưu hóa mạng nơ-ron, khả năng đánh giá mô hình qua các số liệu hiệu suất và tinh thần sẵn sàng tìm hiểu sâu về cơ sở hạ tầng cũng như quy trình duy trì hệ thống AI hiệu quả.

Chương trình học bao gồm phần Tổng quan chứng nhận và 10 Module chính cùng 1 Module tùy chọn:

• Module 1: Các Nguyên Tắc Cơ Bản về Mạng Nơ-ron: Giới thiệu về mạng nơ-ron, kiến trúc hệ thống và thực hành triển khai các mô hình cơ bản.
• Module 2: Tối Ưu Hóa Mạng Nơ-ron: Kỹ thuật điều chỉnh siêu tham số, các thuật toán tối ưu hóa và phương pháp chính quy hóa để cải thiện mô hình.
• Module 3: Kiến Trúc Mạng Nơ-ron cho NLP: Khám phá các khái niệm quan trọng và kiến trúc đặc thù trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Module 4: Kiến Trúc Mạng Nơ-ron cho Thị Giác Máy Tính: Xây dựng mô hình thực tế dựa trên các kiến trúc đặc thù của thị giác máy tính.
• Module 5: Đánh Giá Mô Hình và Các Số Liệu Hiệu Suất: Kỹ thuật đánh giá, đo lường và tối ưu hóa hiệu suất để đảm bảo tính chính xác của hệ thống AI.
• Module 6: Cơ Sở Hạ Tầng AI và Triển Khai: Tìm hiểu về hạ tầng phát triển và các chiến lược triển khai mô hình AI vào môi trường thực tế.
• Module 7: Đạo Đức AI và Thiết Kế AI Có Trách Nhiệm: Phân tích các cân nhắc đạo đức và các phương pháp thiết kế AI nhân văn, có trách nhiệm.
• Module 8: Các Mô Hình AI Tạo Sinh: Tổng quan về tiềm năng và ứng dụng của các mô hình AI tạo sinh trong đa dạng các lĩnh vực.
• Module 9: Thiết Kế AI Dựa Trên Nghiên Cứu: Tiếp cận các kỹ thuật nghiên cứu tiên tiến và phân tích các bài báo khoa học về AI.
• Module 10: Dự Án Capstone và Tổng Kết Khóa Học: Thực hành phát triển, thuyết trình dự án cuối khóa và định hướng các hướng đi tương lai.
• Module Tùy chọn: Các AI Agents cho Architect: Hiểu về khái niệm, nghiên cứu tình huống và thực hành ứng dụng các tác nhân thông minh dành cho kiến trúc sư hệ thống.