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.
