Khóa học tập trung vào sự kết hợp đột phá giữa Đám mây và AI, trang bị cho người học kỹ năng tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các môi trường đám mây có khả năng mở rộng linh hoạt. Chương trình giúp học viên nắm vững các kiến thức về cơ sở hạ tầng nâng cao như quy trình CI/CD, các mô hình AI trên đám mây và chiến lược triển khai hệ thống hiệu quả. Thông qua dự án Capstone cuối khóa, người học sẽ có cơ hội cọ xát với các ứng dụng thực tế, từ đó chuẩn bị đầy đủ năng lực để dẫn đầu các làn sóng đổi mới công nghệ. Sau khi hoàn thành, học viên sẽ nhận chứng nhận từ Cecomtech và sẵn sàng tham gia kỳ thi lấy chứng chỉ Quốc tế “AT-110” 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 hạ tầng mạng và Kỹ sư kiến trúc Cloud. Để tham gia hiệu quả, học viên cần có kiến thức về Network và Cloud cơ bản. Đồng thời, người học cần nắm được các khái niệm cốt lõi về khoa học máy tính (lập trình, cấu trúc dữ liệu, thuật toán), làm quen với các nền tảng như AWS, Azure hoặc GCP và có kiến thức toán học nền tảng để hỗ trợ việc tiếp cận học máy – một thành phần quan trọng trong chương trình AI+ Cloud™.

Chương trình học bao gồm phần Tổng quan khóa học và 9 Module chính cùng 1 Module tùy chọn:

• Module 1: Các Nguyên tắc Cơ bản của Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Đám mây: Giới thiệu về AI, tổng quan điện toán đám mây và phân tích các lợi ích, thách thức khi tích hợp hai nền tảng này.
• Module 2: Giới thiệu về Trí tuệ Nhân tạo: Khám phá các nguyên tắc cơ bản, thuật toán phổ biến, ứng dụng của học máy và lập trình Python cho AI.
• Module 3: Các Nguyên tắc Cơ bản của Điện toán Đám mây: Nghiên cứu các mô hình dịch vụ, mô hình triển khai và so sánh các nhà cung cấp lớn như AWS, Azure, Google Cloud.
• Module 4: Các Dịch vụ AI trong Đám mây: Cách tích hợp dịch vụ AI vào nền tảng đám mây, làm việc với các mô hình xây dựng sẵn và công cụ AI dựa trên đám mây.
• Module 5: Phát triển Mô hình AI trong Đám mây: Xây dựng, đào tạo, tối ưu hóa và đánh giá mô hình học máy trong môi trường phát triển hợp tác.
• Module 6: Cơ sở hạ tầng Đám mây cho AI: Thiết lập tài nguyên, quản lý dữ liệu và các cân nhắc quan trọng về khả năng mở rộng cũng như hiệu suất hệ thống.
• Module 7: Triển khai và Tích hợp: Các chiến lược triển khai mô hình AI, tích hợp giải pháp vào ứng dụng hiện có và quản lý API.
• Module 8: Các Xu hướng Tương lai trong Tích hợp AI+ Đám mây: Cập nhật các xu hướng AI mới nhất đang tác động mạnh mẽ đến hạ tầng điện toán đám mây.
• Module 9: Dự án Capstone: Áp dụng tổng hợp kiến thức AI và Cloud để giải quyết một bài toán thực tế cụ thể.
• Module Tùy chọn: AI Agents cho Điện toán Đám mây: Tìm hiểu về khái niệm, nghiên cứu điển hình và thực hành trực tiếp với các tác nhân AI thông minh.