In - One (AIO) 2025 Khoa Học Dữ Liệu Và Trí Tuệ Nhân Tạo Mới Nhất

[masp]khoa_hoc_[/masp] 

[giaban]0đ[/giaban]

[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
 
[chitiet]

In - One (AIO) 2025 Khoa Học Dữ Liệu Và Trí Tuệ Nhân Tạo Mới Nhất  12 module với nội dung từ nền tảng đến chuyên sâu, gắn liền với nhu cầu tuyển dụng thực tế giúp bạn nắm vững kiến thức AI, Machine Learning, Deep Learning và ứng dụng thực tiễn nâng cao cơ hội nghề nghiệp trong ngành công nghệ phát triển nhanh nhất thế giới.

Khóa học sẽ giúp bạn

AIO-2025: Học trong 1 năm, chia thành 12 module theo 5 cấp độ.

📌 𝐋𝐞𝐯𝐞𝐥 𝟏: Nền tảng lập trình & toán học cho AI

📖 Python, Toán ứng dụng, Google Colab, Jupyter Notebook.

🎯 Cơ hội nghề nghiệp: Data Entry Specialist, Junior Python Developer.

📌 𝐋𝐞𝐯𝐞𝐥 𝟐: Khoa học Dữ liệu & Học máy cơ bản

📖 Trực quan hóa dữ liệu, thuật toán học máy.

🎯 Cơ hội nghề nghiệp: Junior Data Analyst, Machine Learning Intern.

📌 𝐋𝐞𝐯𝐞𝐥 𝟑: Học sâu cơ bản & Xử lý dữ liệu bảng - chuỗi thời gian

📖 Xử lý dữ liệu văn bản, hình ảnh, chuỗi thời gian.

🎯 Cơ hội nghề nghiệp: Data Scientist, Junior ML Engineer.

📌 𝐋𝐞𝐯𝐞𝐥 𝟒: Học sâu nâng cao & Triển khai mô hình AI

📖 Transformer, CNN, Docker, Gradio, MLOps.

🎯 Cơ hội nghề nghiệp: Machine Learning Engineer, AI Deployment Engineer.

📌 𝐋𝐞𝐯𝐞𝐥 𝟓: AI tiên tiến & Nghiên cứu chuyên sâu

📖 Generative Models, Large Language Models, GNN.

🎯 Cơ hội nghề nghiệp: AI Research Scientist, Generative AI Specialist. 

1. 📂 Dự án thực tế trong từng module, xây dựng portfolio cá nhân

2. 🔢 Lộ trình học tập từ cơ bản đến nâng cao

3. 🎯 Định hướng nghề nghiệp và tư vấn lộ trình dài hạn

4. 🛠️ Phát triển mô hình AI cá nhân từ ý tưởng đến sản phẩm

5. 🔬 Các chuyên đề nâng cao và công nghệ tiên tiến

6. 🚀 Hướng dẫn triển khai mô hình AI vào thực tiễn

7. 🎓 Chứng nhận hoàn thành khóa học và hỗ trợ Recommendation Letter

8. 📊 Đa dạng hóa ứng dụng trên nhiều loại dữ liệu: hình ảnh, văn bản, chuỗi thời gian, bảng

9. 📉 Kỹ năng trực quan hóa và phân tích dữ liệu

10. 📐 Nền tảng vững chắc về toán học và lập trình

11. 💾 Kỹ năng làm việc với dữ liệu lớn (Spark, PySpark)

12. 👨‍🏫 Đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm

13. 🔧 Hiểu biết về MLOps, CI/CD và quản lý mô hình AI

14. 📖 Case study thực tế và phân tích tình huống trong AI

15. 🤝 Phát triển kỹ năng làm việc nhóm

16. 🌐 Mạng lưới kết nối với cộng đồng và chuyên gia trong ngành

17. 🔍 Cơ hội tham gia nghiên cứu AI tiên tiến

Nội dung khóa học

𝐒𝐔𝐌𝐌𝐀𝐑𝐘 KIẾN THỨC 12 MODULE:

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟏: Python & Toán ứng dụng cho AI

✅ Không yêu cầu nền tảng trước – Học từ đầu, phù hợp cả non-tech.

✅ Python thực chiến – Áp dụng vào bài toán AI ngay từ đầu.

✅ Toán ứng dụng AI – Ma trận, xác suất, tối ưu hóa.

✅ Dự án thực tế – Xây dựng chatbot, hệ thống tìm kiếm.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟐: Khoa học Dữ liệu & Thống kê AI

✅ Xử lý dữ liệu chuyên sâu – Làm sạch, phân tích, trực quan hóa.

✅ Xác suất & Thống kê AI – Hiểu cách AI ra quyết định.

✅ Phân loại dữ liệu bằng Naive Bayes – Bước đầu cho Machine Learning.

✅ Dự án thực tế – Đánh giá cảm xúc khách hàng từ bình luận.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟑: Machine Learning & Xử lý dữ liệu bảng

✅ Trực quan hóa dữ liệu – Kỹ năng quan trọng cho AI & Data Science.

✅ Thuật toán KNN, Decision Tree – Cốt lõi của Machine Learning.

✅ Dự án thực tế – Dự đoán bệnh từ dữ liệu y tế, phân loại văn bản.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟒: Học máy nâng cao & Chuỗi thời gian

✅ Boosting Algorithms (XGBoost, LightGBM, CatBoost) – Giải bài toán AI phức tạp.

✅ Dự đoán chuỗi thời gian – Ứng dụng tài chính, dự báo ô nhiễm.

✅ Dự án thực tế – Dự đoán giá phòng Airbnb, phân tích xu hướng.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟓: Bước vào Deep Learning – Hồi quy & Tối ưu hóa

✅ Hiểu sâu Linear Regression, L1, L2, Huber Losses – Cốt lõi của AI.

✅ Vectorization & Tối ưu hóa – Giúp AI chạy nhanh hơn.

✅ Genetic Algorithms (GA) – AI tự động tối ưu mô hình.

✅ Dự án thực tế – Dự đoán xâm nhập mạng bằng hồi quy.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟔: Deep Learning – PyTorch & Mạng nơ-ron

✅ Logistic Regression, Softmax Regression – Cốt lõi phân loại AI.

✅ PyTorch từ cơ bản đến nâng cao – Thành thạo framework AI quan trọng.

✅ Multilayer Perceptron (MLP) – Bước đầu vào Deep Learning.

✅ Dự án thực tế – Xây dựng AI dự đoán chính xác chuỗi thời gian.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟕: Deep Learning – Hàm kích hoạt & Tối ưu hóa

✅ Hàm kích hoạt, Khởi tạo trọng số – Kiến thức AI quan trọng.

✅ MLP Variants – Mixer – So sánh hiệu suất mô hình khác nhau.

✅ Giải quyết Gradient Vanishing – Bước đi lớn trong Deep Learning.

✅ Dự án thực tế – Nghiên cứu và tối ưu hóa mạng nơ-ron.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟖: Kiến trúc Deep Learning nâng cao (CNN, RNN, Transformer)

✅ CNN cho xử lý ảnh – Nhận diện vật thể, OCR.

✅ RNN/LSTM/GRU cho chuỗi thời gian & văn bản – AI hiểu ngữ cảnh.

✅ Transformer cho NLP – Chatbot, tóm tắt văn bản.

✅ Dự án thực tế – Xây dựng hệ thống trích xuất thông tin ID Card.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟗: Computer Vision – AI Xử lý ảnh nâng cao

✅ Denoising, Colorization, Super-resolution – AI chỉnh sửa ảnh.

✅ Object Detection (YOLO, UNet) – AI nhận diện vật thể.

✅ Video Analysis & Depth Estimation – Thị giác máy tính cao cấp.

✅ Dự án thực tế – Theo dõi cầu thủ bóng đá, AI phân tích y tế.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟏𝟎: NLP – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với AI

✅ POS Tagging, Named Entity Recognition (NER) – AI hiểu ngữ pháp.

✅ Summarization, Text Generation – AI viết bài, tạo nội dung.

✅ Machine Translation – Xây dựng AI dịch thuật.

✅ Dự án thực tế – AI sinh lời thoại truyện tranh, dịch đa ngôn ngữ.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟏𝟏: Generative AI – Tạo nội dung bằng AI

✅ Style Transfer, GANs (Pix2Pix, CycleGAN) – AI sáng tạo hình ảnh.

✅ Diffusion Models – Công nghệ đứng sau MidJourney, DALL-E.

✅ Dự án thực tế – AI tô màu ảnh cũ, sinh ảnh từ dữ liệu.

📌 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐞 𝟏𝟐: Large Language Models (LLMs) & AI Agents

✅ Pretraining GPT, Fine-tuning – Hiểu cơ chế ChatGPT.

✅ LLM Deployment (LangChain) – Tích hợp AI vào ứng dụng thực tế.

✅ AI Agents (Memory, Planning, Action) – Chatbots thông minh hơn.

✅ Dự án thực tế – Vision Language Model kết hợp AI xử lý ảnh & văn bản.

[/chitiet]

In - One (AIO) 2025 Khoa Học Dữ Liệu Và Trí Tuệ Nhân Tạo Mới Nhất