Nội dung được thiết kế cho mọi đối tượng, không yêu cầu kiến thức chuyên sâu về kỹ thuật. Trong 24 giờ học, khóa học sẽ cung cấp cho học viên những khái niệm cơ bản nhất về AI đến các ứng dụng tiên tiến trong thực tế, đồng thời cung cấp cái nhìn tổng quan về xu hướng phát triển và các kỹ năng cần thiết trong lĩnh vực AI.

Chương trình bao gồm 5 phần chính:

• Giới thiệu tổng quan về AI
• Ứng dụng AI trong thực tế
• Xu hướng AI
• Phân nhánh AI
• Các kiến thức và kỹ năng cần thiết khi học và làm AI

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên có khả năng:

• Cung cấp kiến thức nền tảng về AI cho mọi đối tượng, không phân biệt background kỹ thuật.
• Giúp học viên hiểu được các ứng dụng thực tế của AI trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
• Trang bị cho học viên khả năng nhận diện cơ hội ứng dụng AI trong công việc và cuộc sống.
• Phát triển tư duy phản biện về các vấn đề đạo đức và xã hội liên quan đến AI.
• Tạo nền tảng để học viên có thể tự học sâu hơn về AI nếu muốn.

Khóa học phù hợp với

• Người làm việc trong các ngành nghề khác nhau muốn tìm hiểu về AI và cách ứng dụng trong lĩnh vực của mình.
• Sinh viên các ngành không liên quan trực tiếp đến công nghệ thông tin nhưng muốn bổ sung kiến thức về AI.
• Quản lý, lãnh đạo doanh nghiệp muốn hiểu về tiềm năng của AI trong việc chuyển đổi số và nâng cao hiệu quả kinh doanh.
• Những người quan tâm đến công nghệ và muốn cập nhật kiến thức về một trong những xu hướng quan trọng nhất hiện nay.
• Giáo viên, giảng viên muốn tích hợp kiến thức về AI vào chương trình giảng dạy của mình.

Nôi dung khóa học

Phần 1: Giới thiệu tổng quan AI (4 giờ)

• Định nghĩa AI và lịch sử phát triển (1 giờ)
  • Khái niệm cơ bản về AI
  • Các mốc quan trọng trong lịch sử AI
• Các loại AI: Narrow AI vs. General AI vs. Super AI (1 giờ)
  • Phân biệt và ví dụ cho từng loại
• Các khái niệm cơ bản trong AI (2 giờ)
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Neural Networks
  • Big Data và vai trò trong AI

Phần 2: Ứng dụng AI trong thực tế (10 giờ)

• Chatbot và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (3 giờ)
  • Giới thiệu về NLP (Natural Language Processing)
  • Các ứng dụng của Chatbot trong dịch vụ khách hàng, giáo dục, y tế
  • Demo và thực hành với một Chatbot đơn giản
• Xử lý ảnh và âm thanh (3 giờ)
  • Computer Vision: nhận diện khuôn mặt, đối tượng
  • Xử lý âm thanh: nhận diện giọng nói, chuyển văn bản thành giọng nói
  • Demo các ứng dụng thực tế
• Dự đoán tài chính ngân hàng (2 giờ)
  • AI trong phân tích rủi ro tín dụng
  • Dự đoán biến động thị trường chứng khoán
  • Phát hiện gian lận trong giao dịch
• Dự đoán y sinh (2 giờ)
  • AI trong chẩn đoán bệnh qua hình ảnh y tế
  • Dự đoán nguy cơ mắc bệnh dựa trên dữ liệu gene
  • AI hỗ trợ phát triển thuốc mới

Phần 3: Xu hướng AI (3 giờ)

• AI và IoT (Internet of Things) (1 giờ)
• Edge AI và ứng dụng trong thiết bị di động (1 giờ)
• AI trong tự động hóa và robotics (1 giờ)

Phần 4: Phân nhánh AI (3 giờ)

• Machine Learning và các kỹ thuật học máy (1 giờ)
• Deep Learning và Neural Networks (1 giờ)
• Reinforcement Learning và ứng dụng (1 giờ)

Phần 5: Các kiến thức và kỹ năng cần thiết khi học và làm AI (4 giờ)

• Nền tảng toán học cho AI (1 giờ)
  • Đại số tuyến tính
  • Xác suất thống kê
  • Giải tích
• Kỹ năng lập trình (1 giờ)
  • Python và các thư viện AI/ML phổ biến
  • R và các công cụ thống kê
• Xử lý và phân tích dữ liệu (1 giờ)
  • Thu thập và làm sạch dữ liệu
  • Kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering)
• Kỹ năng mềm trong lĩnh vực AI (1 giờ)
  • Tư duy phản biện và giải quyết vấn đề
  • Giao tiếp và làm việc nhóm trong dự án AI
  • Đạo đức AI và các vấn đề pháp lý