DOANH NGHIỆP ĐỐI TÁC

ĐÃ THAM GIA KHÓA HỌC AI

TỔNG QUAN KHÓA HỌC

AI FULLSTACK DEVELOPMENT

Khóa học Trí tuệ nhân tạo (AI) quốc tế đầu tiên tại Việt Nam

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nắm giữ vai trò chủ đạo trong dòng chảy công nghệ và ảnh hưởng mạnh mẽ đến không chỉ cách chúng ta sống, làm việc mà cả cách vận hành và quản lý doanh nghiệp nhờ những tiến bộ trong công nghệ điện toán đám mây, Big Data, các phần mềm có mã nguồn mở và các thuật toán cải tiến.

Khóa học AI quốc tế đầu tiên tại Việt Nam do VTC Academy triển khai sẽ giúp các lãnh đạo doanh nghiệp, các nhà đầu tư và các nhà quản lý cũng như các chuyên gia, kỹ sư trong lĩnh vực công nghệ khai thác được sức mạnh của AI để tạo ra những sản phẩm/dịch vụ tốt nhất cho doanh nghiệp, tăng lợi thế cạnh tranh cho công ty và đem đến những giá trị tốt nhất cho khách hàng.

Bên cạnh đó, khóa học cũng mang đến những kiến thức tổng quan và thực tiễn về các nền tảng cốt lõi của AI như Machine Learning, Deep Learning,… để giúp những người muốn tìm hiểu về AI có thêm những hiểu biết giá trị cùng khả năng ứng dụng AI vào tất cả các ngành công nghiệp hiện có.

ĐỐI TƯỢNG CỦA KHÓA HỌC

``TÍN ĐỒ`` AI MỌI CẤP ĐỘ

Tất cả những người có đam mê và muốn tìm hiểu về AI từ cơ bản đến chuyên sâu

features
Học sinh - sinh viên

Học sinh phổ thông muốn làm quen với các khái niệm cơ bản về AI; sinh viên cao đẳng – đại học quan tâm đến công nghệ AI nói chung và sinh viên CNTT nói riêng

features
Người đi làm

Người đi làm muốn tìm hiểu thêm về cách ứng dụng AI vào các ngành công nghiệp hiện có; lập trình viên muốn học chuyên sâu về AI để phát triển sự nghiệp

features
Nhà quản lý doanh nghiệp

Các nhà quản lý cấp cao của doanh nghiệp muốn thúc đẩy việc ứng dụng công nghệ AI vào doanh nghiệp của mình; các nhà đầu tư muốn tìm hiểu các cơ hội đầu tư được tạo ra nhờ AI

GIÁ TRỊ CỐT LÕI

VÌ SAO CHỌN KHÓA HỌC NÀY?

ĐIỂM ĐẶC BIỆT CỦA KHÓA HỌC

– Tìm hiểu về Machine Learning (ML) một cách hệ thống và bài bản thông qua khung TEFPA (Task, Experience, Function space, Performance measure, Algorithm to search/optimize) – khung tiếp cận ML độc quyền được VTC Academy và COTAI phát triển riêng
– Chương trình học được thiết kế linh hoạt và hệ thống, giúp tất cả mọi người có thể tiếp cận và tìm hiểu về AI theo các cấp độ phù hợp
– Cách thức đào tạo lấy người học làm trung tâm, giảng viên và chuyên gia đóng vai trò cố vấn và gợi mở, người học được phát huy tối đa khả năng tư duy và sáng tạo
– Nội dung đào tạo tập trung 70% vào thực hành, học viên được triển khai kiến thức đã học vào các dự án thực tế do các doanh nghiệp công nghệ đầu ngành tham vấn

ĐƯỢC GÌ SAU KHÓA HỌC?

Cá nhân
– Hiểu và tận dụng khung TEFPA vào việc ứng dụng AI đối với một loạt các ngành công nghiệp trọng yếu
Doanh nghiệp
– Hiểu được cách ứng dụng AI vào thực tế để quản lý trải nghiệm khách hàng, cách thức vận hành doanh nghiệp, các chức năng hỗ trợ kinh doanh dựa trên những case-study thực tiễn của nhiều thương hiệu lớn trong nhiều ngành nghề khác nhau như: fintech, ngân hàng, vận tải, y tế,…
– Hiểu được phương pháp chuyển đổi cách vận hành doanh nghiệp về cả phương thức hoạch định chiến lược, phương thức tổ chức và vận hành
– Biết cách khai thác sức mạnh của AI để giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế trên toàn bộ chuỗi giá trị doanh nghiệp

SƠ ĐỒ KHÓA HỌC

AI FULLSTACK DEVELOPMENT

Khóa học AI Fullstack Development bao gồm 3 cấp độ: AI Practitioner, AI Specialist (bao gồm 3 phân ngành: Visual Understanding, Language Understanding, Decision Making), AI Fullstack Engineer

KHÓA HỌC AI PRACTITIONER

NỘI DUNG KHÓA HỌC

  • Giới thiệu về AI/Machine Learning, các phương pháp máy học và thực hành AI thông dụng
  • Khung thống nhất TEFPA (Task, Experience, Function space, Performance measure, Algorithm to search/optimize) – khung tiếp cận Machine Learning độc quyền được VTC Academy và COTAI phát triển riêng
  • Math/Computer/Programming/Data
  • Mô hình Machine Learning và Deep Learning
  • Visual & Language Understanding, Decision Making với mô hình Deep Learning huấn luyện sẵn
  • Từng bước xây dựng ứng dụng AI

KẾT QUẢ SAU KHÓA HỌC

  • Hiểu tổng quan về AI/ML
  • Sử dụng Toán ứng dụng, ngôn ngữ Python, công cụ kỹ thuật dữ liệu trong AI/ML
  • Am hiểu các mô hình ML/DL
  • Tổng hợp các thuật toán ML/DL thành bức tranh tổng thể theo khung TEFPA
  • Áp dụng các thuật toán để xây dựng các ứng dụng AI dùng các mô hình DL huấn luyện sẵn
KHÓA HỌC AI SPECIALIST

VISUAL UNDERSTANDING

NỘI DUNG KHÓA HỌC

  • Kiến trúc, mô hình, thuật toán Deep Learning đỉnh cao cho Visual Understanding (tác vụ Thị giác máy tính, dữ liệu đa phương thức, khả năng lý giải)
  • Các mô hình Deep Learning cho Thị giác máy tính: Vgg, Inception, u-Net/CheXNet/MrNet, ResNet, DenseNet, yoLo MobileNet, ShuffleNet, EffNet,…
  • Kỹ thuật Deep Learning: Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAE), meta/transfer/few-shot learning, evolutionary search, Bayesopt, DeepRL,…
  • Các chủ đề của Visual Understanding: Image, Object, Scene, Video, Behavior, 3D, Setting, Integration,…
  • Từng bước xây dựng mô hình Deep Learning và các ứng dụng AI

KẾT QUẢ SAU KHÓA HỌC

  • Hiểu cách xây dựng và phát triển một cách có hệ thống nhiều mô hình, thuật toán, ý tưởng trong DL cho Visual Understanding
  • Làm việc với dữ liệu đa phương thức bao gồm: Hình ảnh, video, audio và ngôn ngữ (text)
  • Áp dụng các công cụ lý giải trong việc xây dựng mạng lưới học sâu cho Visual Understanding
  • Tối ưu và tùy chỉnh các mô hình ML tùy theo mục đích triển khai (Cloud, Web, Mobile, Edge devices)
  • Xây dựng bài toán mới từ các ứng dụng thực: Thiết kế giải pháp dùng các thuật toán đỉnh cao; Tiến hành thu thập, xử lý, dán nhãn, huấn luyện, triển khai, đánh giá và cập nhật các mô hình ML

ĐĂNG KÝ NGAY        TÌM HIỂU THÊM

KHÓA HỌC AI SPECIALIST

LANGUAGE UNDERSTANDING

NỘI DUNG KHÓA HỌC

  • Kiến trúc, mô hình, thuật toán Deep Learning đỉnh cao cho Language understanding (tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dữ liệu đa phương thức, khả năng lý giải)
  • Các mô hình Deep Learning cho Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: GLoVe, ELMO, ULMFit, GPT, Transformer, BERT,…
  • Kỹ thuật Deep Learning: Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAE), meta/transfer/few-shot learning, evolutionary search, BayesOpt, DeepRL,…
  • Các chủ đề của Language Understanding: Name-Entity Recognition (NER), Language modeling, Text classification & subtasks, Text generation, Question answering & related tasks, Text data mining,…
  • Từng bước xây dựng mô hình Deep Learning và các ứng dụng AI

KẾT QUẢ SAU KHÓA HỌC

  • Hiểu cách thức xây dựng và phát triển một cách có hệ thống nhiều mô hình, thuật toán, ý tưởng trong DL cho Language Understanding
  • Làm việc với dữ liệu đa phương thức bao gồm: Hình ảnh, video, audio và ngôn ngữ (text)
  • Áp dụng các công cụ lý giải trong việc xây dựng mạng lưới học sâu cho Language Understanding
  • Tối ưu và tùy chỉnh các mô hình ML tùy theo mục đích triển khai (Cloud, Web, Mobile, Edge devices)
  • Xây dựng bài toán mới từ các ứng dụng thực; Thiết kế giải pháp dùng các thuật toán đỉnh cao; Tiến hành thu thập dữ liệu, xử lý, dán nhãn, huấn luyện, triển khai, đánh giá và cập nhật các mô hình ML

ĐĂNG KÝ NGAY        TÌM HIỂU THÊM

KHÓA HỌC AI SPECIALIST

DECISION MAKING

NỘI DUNG KHÓA HỌC

  • Phương pháp, mô hình, thuật toán Machine Learning, Planning & Reasoning đỉnh cao cho Decision Making trong cả lĩnh vực kinh doanh và kỹ thuật
  • Các mô hình và giải thuật cho Decision Making: Random Forest, Boosting/Stacking/Bagging, Multi-armed Bandits, SARSA & Q-learning, DQN, AlphaZero, Causal Reasoning, Recommender System
  • Kỹ thuật Deep Learning: Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAE), meta/transfer/few-shot learning, evolutionary search, BayesOpt, DeepRL,…
  • Các chủ đề của Decision Making: Định hướng chiến dịch marketing, phân khúc khách hàng, đánh giá nhân viên, đánh giá rủi ro, hệ thống khuyến nghị, dự báo tài chính, hoạch định, gamming,…
  • Từng bước xây dựng mô hình Deep Learning và các ứng dụng AI

KẾT QUẢ SAU KHÓA HỌC

  • Hiểu cách thức xây phát triển một cách có hệ thống nhiều mô hình, thuật toán, ý tưởng trong DL cho Decision Making
  • Làm việc với dữ liệu đa phương thức bao gồm: Hình ảnh, video, audio, text, web traffic, tín hiệu
  • Áp dụng các công cụ lý giải trong việc xây dựng các mô hình và thuật toán cho Decision Making
  • Tối ưu và tùy chỉnh các mô hình ML tùy theo mục đích triển khai (Cloud, Web, Mobile, Edge devices)
  • Xây dựng bài toán mới từ các ứng dụng thực; Thiết kế giải pháp dùng các thuật toán đỉnh cao; Tiến hành thu thập dữ liệu, xử lý, dán nhãn, huấn luyện, triển khai, đánh giá và cập nhật các mô hình ML

ĐĂNG KÝ NGAY        TÌM HIỂU THÊM

AI FULLSTACK ENGINEER

NỘI DUNG KHÓA HỌC

  • Khung thống nhất để hiểu về dự án AI và vòng đời của dự án AI
  • Thách thức và thực hành tốt để hoạch định, thiết lập và triển khai thành công các dự án Machine Learning/Deep Learning
  • Thực hành sử dụng các khối quan trọng Deep Learning: CNNs; RNNs & sequence models; embeddings; GANs, VAEs & generative models; deep RL; attention & memory mechanisms; neural-symbolic integration with reasoning, planning, and search mechanisms.
  • Dự án thực tế để xây dựng và triển khai hệ thống AI tích hợp và hiện đại nhất

KẾT QUẢ SAU KHÓA HỌC

  • Xây dựng các vấn đề và ước lượng một dự án AI hoàn chỉnh
  • Tìm, làm sạch, dán nhãn và tăng cường dữ liệu
  • Chọn đúng các khung kiến trúc hạ tầng máy tính
  • Huấn luyện song song nhiều mô hình để chọn được kiến trúc mô hình đúng
  • Triển khai các mô hình quy mô lớn: REST API/Docker container/Amazon Lambda,…
  • Phát triển và triển khai những hệ thống AI tích hợp hiện đại.

ĐĂNG KÝ NGAY        TÌM HIỂU THÊM

ĐỘI NGŨ

CỐ VẤN CAO CẤP & CHUYÊN GIA

team
Mr. Ngô Quốc Hưng
Giám đốc sáng lập Center of Talent in AI (COTAI)

team
Mr. Tô Đình Hiếu
Giám đốc Đào tạo - Học viện Đào tạo Công nghệ và Nội dung số VTC Academy

team
Mr. Ngô Minh Mẫn
Trưởng phòng AI - Công ty JobHop


team
Mr. Nguyễn Trường Thịnh
Chuyên gia Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên – Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn Vingroup (VinBDI)

team
Mr. Nguyễn Đình Nghị
Chuyên gia Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn Vingroup (VinBDI)

team
Mr. Nguyễn Kim Anh
Trưởng nhóm Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Vingroup Big Data Institute

team
Mr. Đinh Quang Thịnh
Nhà khoa học dữ liệu tại Trusting Social


team
Mr. Võ Tấn Phát
Kỹ sư AI - Center of Talent in AI (COTAI)


team
Ms. Nguyễn Quỳnh Mai
Chuyên gia xử lý ngôn ngữ tự nhiên – Viện dữ liệu lớn Vingroup

CÂU HỎI THƯỜNG GẶP

Khóa học AI Fullstack Development do ai phát triển?

Khóa học Trí tuệ nhân tạo (AI) quốc tế AI Fullstack Development do VTC Academy và Center of Talent in AI (COTAI) đồng xây dựng và phát triển

Khung TEFPA là gì?

Khung TEFPA là thuật ngữ viết tắt của bộ khung bao gồm: Task, Experience, Function space, Performance measure, Algorithm to search/optimize được xây dựng và đề xuất bởi COTAI

Thời lượng của khóa học?

Khóa học AI Fullstack Development có 03 cấp độ: AI Practitioner có thời lượng 8 tuần, AI Specialist có thời lượng 16 tuần đối với mỗi phân ngành, AI Fullstack Engineer có thời lượng 12 tuần

Tôi có thể chọn giờ học không?

Học viên được chọn học vào các khung giờ phù hợp với mình theo lịch đề xuất của VTC Academy sao cho đủ 3 buổi/tuần, bao gồm: Tối các ngày trong tuần, ngày thứ bảy và ngày chủ nhật

Tôi có được học về Machine Learning (ML) ở khóa học AI Practitioner?

Có. Khóa học AI Practitioner sẽ cung cấp kiến thức về những nguyên tắc và nền tảng của lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL); các phương pháp học máy; các mô hình ML; khung TEFPA (khung tiếp cận ML do VTC Academy và COTAI phát triển)

Tôi muốn học về lập trình Python, khóa học có cung cấp kiến thức này?

Có. Khóa học AI Fullstack Development cung cấp một phạm vi đa dạng các kiến thức liên quan đến AI, bao gồm cả lập trình Python

Khóa học được thiết kế cho khách hàng cá nhân hay doanh nghiệp?

Khóa học được thiết kế cho khách hàng cá nhân hay doanh nghiệp? Được thiết kế linh hoạt với nhiều cấp độ khác nhau từ cơ bản đến chuyên sâu, khóa học AI Fullstack Development dành cho cả khách hàng cá nhân và doanh nghiệp, những người chưa biết về AI cho đến các lập trình viên và các nhà quản lý doanh nghiệp

Tôi có nhu cầu học về chức năng xử lý hình ảnh của AI, vậy tôi nên chọn khóa học nào?

Bạn nên chọn khóa học AI Specialist, cụ thể là phân ngành Visual Understanding. Khóa học này chuyên về Xử lý hình ảnh, với các kiến trúc, mô hình, thuật toán Deep Learning (DL) đỉnh cao cho Visual Understanding (công việc Thị giác máy tính, dữ liệu đa phương thức, khả năng lý giải); Các mô hình DL cho Thị giác máy tính: VGG, Inception, U-Net / CheXNet / MRNet, ResNet, DenseNet, YOLO MobileNet, ShuffleNet, EffNet; Các chủ đề của Visual Understanding: Image, Object, Scene, Video, Behavior, 3D, Setting, Integration,…

Tôi sẽ đạt được những gì sau khóa học AI Practitioner?

Sau khóa học AI Practitioner, người học có thể: Hiểu tổng quan về AI/Machine Learning (ML); Sử dụng Toán ứng dụng, ngôn ngữ Python, công cụ kỹ thuật dữ liệu trong AI/ML; Am hiểu các mô hình Machine Learning/Deep Learning; Tổng hợp các thuật toán ML/DL thành bức tranh tổng thể theo khung TEFPA; Áp dụng các thuật toán để xây dựng các ứng dụng AI dùng các mô hình DL huấn luyện sẵn

Tôi sẽ đạt được những gì sau khóa học AI Fullstack Engineer?

Sau khóa học AI Fullstack Engineer, người học có thể: Xây dựng các vấn đề và ước lượng một dự án AI hoàn chỉnh; Tìm, làm sạch, dán nhãn và tăng cường dữ liệu; Chọn đúng các khung kiến trúc hạ tầng máy tính; Huấn luyện song song nhiều mô hình để chọn được kiến trúc mô hình đúng; Triển khai các mô hình quy mô lớn: REST API/Docker container/ Amazon Lambda,...; Phát triển và triển khai những hệ thống AI tích hợp hiện đại...

Tôi sẽ đạt được những gì sau khóa học AI Specialist, phân ngành Language Understanding?

Sau khóa học AI Specialist, phân ngành Language Understanding, người học có thể: Hiểu cách thức xây dựng và phát triển một cách có hệ thống nhiều mô hình, thuật toán, ý tưởng trong Deep Learning (DL) cho xử lý ngôn ngữ; Làm việc với dữ liệu đa phương thức bao gồm: hình ảnh, video, audio và ngôn ngữ (text); Áp dụng các công cụ lý giải trong việc xây dựng mạng lưới thần kinh sâu cho Visual Understanding; Tối ưu và tùy chỉnh các mô hình Machine Learning (ML) tùy theo mục đích triển khai (Cloud, Web, Mobile,…); Xây dựng bài toán mới từ các ứng dụng thực; Thiết kế giải pháp dùng các thuật toán đỉnh cao; Tiến hành thu thập dữ liệu, xử lý, dán nhãn, huấn luyện, triển khai, đánh giá và cập nhật các mô hình ML...

Tôi sẽ đạt được những gì sau khóa học AI Specialist, phân ngành Visual Understanding?

Sau khóa học AI Specialist, phân ngành Visual Understanding, người học có thể: Hiểu cách thức xây dựng và phát triển một cách có hệ thống nhiều mô hình, thuật toán, ý tưởng trong Deep Learning (DL) cho thị giác máy tính; Làm việc với dữ liệu đa phương thức bao gồm: hình ảnh, video, audio và ngôn ngữ (text); Áp dụng các công cụ lý giải trong việc xây dựng mạng lưới thần kinh sâu cho Visual Understanding; Tối ưu và tùy chỉnh các mô hình Machine Learning (ML) tùy theo mục đích triển khai (Cloud, Web, Mobile,…); Xây dựng bài toán mới từ các ứng dụng thực; Thiết kế giải pháp dùng các thuật toán đỉnh cao; Tiến hành thu thập dữ liệu, xử lý, dán nhãn, huấn luyện, triển khai, đánh giá và cập nhật các mô hình ML...

ĐÁNH GIÁ VỀ KHÓA HỌC

HỌC VIÊN NÓI GÌ?

ĐĂNG KÝ KHÓA HỌC

AI FULLSTACK DEVELOPMENT

Đăng ký thông tin để được tư vấn thêm
về khóa học AI Fullstack Development

HỌC VIỆN ĐÀO TẠO CÔNG NGHỆ VÀ NỘI DUNG SỐ VTC (VTC Academy)

Học viện Đào tạo Công nghệ & Nội dung số VTC (VTC Academy) thành lập vào năm 2010. Hiện nay, VTC Academy có 02 Học Viện tại Hà Nội & TP. Hồ Chí Minh
Tìm hiểu thêm về VTC Academy

TP. Hồ Chí Minh
Tầng 2 – Emporium Tower, 184 Lê Đại Hành, P. 15, Q. 11, TP. Hồ Chí Minh
Hotline:  0818 799 299 – (028) 62 55 62 62
Email: info@vtc.edu.vn – Facebook: VTC Academy TP.HCM

Hà Nội
Tầng 4 – Tòa nhà VTC Online, 18 Tam Trinh, P. Minh Khai, Q. HBT, Hà Nội
Hotline: 0981 114 757 – (024) 6681 0043
Email: info@vtc.edu.vn – Facebook: VTC Academy HN