AI (trí tuệ nhân tạo) đã phát triển bùng nỗ trong vài năm gần đây và được dự đoán sẽ là nền tảng làm thay đổi quá trình vận hành của thế giới công nghệ. Việc thay đổi đến mức, gần như tất cả các ứng dụng ngày nay đều phải gắn với AI để tăng năng suất, khả năng của hệ thống.
Nhiều năm qua AI chỉ dành cho người có kỹ năng cao và được sử dụng cho các dự án lớn. Từ năm 2024 và đặc biệt là năm 2025 việc ứng dụng AI vào doanh nghiệp sẽ trở nên bùng nỗ và được dự báo sẽ cần một lượng lớn kỹ sư AI, những người thực sự đưa AI vào công việc.
Khóa học trí tuệ nhân tạo (AI Engineer) trang bị kiến thức, kỹ năng để giúp bạn có thể sử dụng và phát triển ứng dụng AI chuyên nghiệp và đưa vào ứng dụng trong doanh nghiệp. Đây là công việc vô cùng cần thiết và cần với số lượng lớn.
Khóa học cũng giúp bạn làm việc với nhiều framework nổi tiếng về AI như SKLearn, TensorFlow, Pytorch v.v.. Giúp bạn dễ dàng triển khai các dự án AI sau này.
Khóa học thật sự rất cần cho những ai muốn tìm việc về AI trong ngành phần mềm cũng như những sinh viên ngành Công nghệ thông tin hoặc liên quan muốn chuyển sang ngành này.
Khả năng của học viên sau khóa học
– Hiểu rõ về AI và cách phát triển nó
– Nắm vững về lập trình Python
– Có khả năng lựa chọn, tối ưu và phát triển model
– Có khả năng xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình
– Có khả năng phát triển ứng dụng dựa trên mô hình
– Có kiến thức, kỹ năng cần thiết về Machine Learning và Deep Learning
– Trở thành một kỹ sư AI thực thụ
Quyền lợi của học viên
– Đạt được trình độ của một kỹ sư AI chuyên nghiệp
– Được hỗ trợ tìm việc làm
– Được tư vấn phát triển nghề nghiệp lâu dài
– Được cập nhật miễn phí công nghệ liên quan trong vòng 3 năm
Đối tượng và yêu cầu đầu vào
Khóa học phù hợp với tất cả những ai mong muốn tìm việc hoặc trang bị kiến thức chuyên sâu về AI.
Khóa học dành cho ai
– Sinh viên CNTT và các ngành liên quan
– Dành cho các kỹ sư IT muốn theo đuổi ngành khoa học dữ liệu, AI
– Dành cho bất kỳ ai quan tâm đến Python, AI
Yêu cầu đầu vào
– Có kỹ năng cơ bản về lập trình bất kỳ ngôn ngữ nào
– Đọc, hiểu tiếng Anh cơ bản
Thời lượng và thời gian học
| STT | Môn học | Số tiết |
|---|---|---|
| 1 | Lập trình Python | 52 |
| 2 | Phân tích dữ liệu với Python | 52 |
| 3 | Học máy (Machine Learning) và ứng dụng | 44 |
| 4 | Học sâu (Deep Learning) và ứng dụng | 44 |
| 5 | Thực hiện dự án | 44 |
| 6 | Kỹ năng tìm việc | 10 |
– Lịch học: 03 buổi/tuần, 04 tiết/buổi.
– Thời gian học: 6 tháng
Học phí
| Học phí theo tháng (6 lần) | 3,000,000 (VND) * 6 |
| Học phí theo kỳ (2 lần) | 8,600,000 (VND) *2 – Tiết kiệm 5% |
| Đóng trọn khóa (1 lần) | 16,200,000 (VND) – Tiết kiệm 10% |
| Đăng ký nhóm từ 2 người trở lên | Giảm 200,000 (VND) đến 500,000 (VND) mỗi người |
| Tự trang bị máy tính | Giảm 300,000 (VND) mỗi người |
Mừng năm mới, giảm 10% học phí toàn khóa học đến tháng 1/2025.
Nội dung chi tiết khóa học Trí tuệ nhân tạo (AI Engineer)
Vui lòng kích vào tên môn học để xem nội dung chi tiết từng môn.
Cơ bản về Lập trình Python
- Giới thiệu về Lập trình Python
- Viết chương trình Python
- Các câu lệnh điều khiển
- Làm việc với Functions
- Test và Debug
- Làm việc với List và Tuple
- Làm việc với File I/O
- Handle Exception
- Làm việc với các kiểu dữ liệu: numbers, string, date and times, dictionary
- Làm việc với thuật toán và thuật toán đệ quy
Lập trình hướng đối tượng với Python
- Khái niệm về Lập trình hướng đối tượng
- Làm việc với Class, Object
- Làm việc với các tính chất (Encapsulation, Inheritance, Polymorphism)
- Thiết kế hướng đối tượng
- Các kỹ năng nâng cao về lập trình hướng đối tượng
- Cơ bản về Data Analytics
- Giới thiệu về Python cho Data Analytics
- Làm việc với Pandas
- Tổng hợp dữ liệu (Data Collection)
- Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
- Chuẩn bị dữ liệu (Preparing Data)
- Phân tích dữ liệu
- Phân tích dữ liệu time series
- Phân tích dự đoán bằng mô hình Linear Regression
- Phân tích dự đoán bằng mô hình Multiple Linear Regression
- Bài tập về phân tích hệ thống thăm dò (The Polling)
- Bài tập về phân tích hệ thống dự báo cháy rừng
- Bài tập về phân tích hệ thống Social Survey
- Bài tập về phân tích thể thao
- Giới thiệu về Machine Learning
- Làm việc với Scikit-learn framework
- Classification
- Training model
- Support Vector Machine
- Decision Tree
- Ensemble Learning and Random Forests
- Dimensionality Reduction
- Unsupervised Learning Techniques
- Giới thiệu về Artificial Neural Networks và Keras
- Training Deep Neural Networks
- Tùy chỉnh model và training với Tensorflow
- Load và xử lý dữ liệu với Tensorflow
- Deep Computer Vision sử dụng Convolutional Neural Networks
- Xử lý tuần tự sử dụng RNNs và CNNs
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với RNNs và Attention
- Representation Learning và Generative Learning sử dụng Autoencoders và GANs
- Reinforcement Learning
- LLM và ứng dụng
- Thực hiện dự án sát với thực tế các công ty phần mềm đang làm
- Rèn luyện kỹ năng làm việc theo nhóm
- Làm việc theo mô hình sản xuất phần mềm hiện đại (Scrum/Agile)
- Được giáo viên hướng dẫn thực hiện
- Hướng dẫn nghiên cứu, tiếp cận các công ty phần mềm
- Kỹ năng phỏng vấn tìm việc
- Hỗ trợ tìm việc cho đến khi tìm được việc làm
- Tư vấn kỹ năng phát triển nghề nghiệp
- Đạo đức nghề nghiệp của một lập trình viên
iViettech – Nơi tốt nhất để học lập trình !
