Chương trình Cơ bản
Trang bị cho học viên các kỹ thuật và công cụ trong học máy, học sâu, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính. Tăng cường khả năng ứng dụng các mô hình AI phức tạp vào các bài toán thực tế.
Kiến thức đạt được sau chương trình:
- Hiểu sâu hơn về các mô hình học sâu (Deep Learning) và các mạng nơ-ron như CNN, RNN, LSTM, và GAN.
- Nắm vững các kỹ thuật xử lý dữ liệu chuỗi thời gian và ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
- Hiểu cách xây dựng và tối ưu hóa các mô hình thị giác máy tính.
- Nắm bắt cách thức triển khai và đánh giá hiệu quả các mô hình AI trên quy mô lớn.
Kỹ năng đạt được:
- Khả năng phát triển và triển khai các mô hình học sâu và xử lý dữ liệu thời gian thực.
- Kỹ năng sử dụng các công cụ nâng cao như TensorFlow, Keras, PyTorch để xây dựng các giải pháp AI phức tạp.
- Kỹ năng phân tích dữ liệu lớn và tối ưu hóa mô hình AI cho hiệu suất cao.
- Áp dụng học sâu vào các lĩnh vực như thị giác máy tính, NLP và Time Series.
Kiến thức cần có:
- Lập trình Cơ bản
- Toán Logic & Toán Phổ thông
Nội dung:
Chương trình Nâng cao
Trang bị cho học viên các kỹ thuật và công cụ nâng cao trong học máy, học sâu, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính. Tăng cường khả năng ứng dụng các mô hình AI phức tạp vào các bài toán thực tế.
Kiến thức đạt được sau chương trình
Hiểu sâu hơn về các mô hình học sâu (Deep Learning) và các mạng nơ-ron như CNN, RNN, LSTM, và GAN.
Nắm vững các kỹ thuật xử lý dữ liệu chuỗi thời gian và ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Hiểu cách xây dựng và tối ưu hóa các mô hình thị giác máy tính.
Nắm bắt cách thức triển khai và đánh giá hiệu quả các mô hình AI trên quy mô lớn.
Kỹ năng đạt được:
Khả năng phát triển và triển khai các mô hình học sâu và xử lý dữ liệu thời gian thực.
Kỹ năng sử dụng các công cụ nâng cao như TensorFlow, Keras, PyTorch để xây dựng các giải pháp AI phức tạp.
Kỹ năng phân tích dữ liệu lớn và tối ưu hóa mô hình AI cho hiệu suất cao.
Áp dụng học sâu vào các lĩnh vực như thị giác máy tính, NLP và Time Series.
Captone Projects
Tạo điều kiện cho học viên áp dụng toàn bộ kiến thức đã học vào thực hiện dự án thực tế. Mục tiêu là giúp học viên phát triển, triển khai và đánh giá giải pháp hoàn chỉnh, giải quyết một vấn đề thực tiễn.
Kiến thức đạt được
Hiểu toàn bộ quy trình phát triển dự án AI từ đầu đến cuối.
Nắm vững cách lựa chọn và triển khai các thuật toán phù hợp với từng loại dữ liệu.
Hiểu sâu cách xử lý dữ liệu lớn và tối ưu hóa hệ thống AI trong môi trường thực tế.
Kỹ năng đạt được:
Kỹ năng quản lý dự án AI, bao gồm phân tích yêu cầu, phát triển giải pháp và triển khai hệ thống.
Kỹ năng làm việc với các nhóm liên ngành để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
Kỹ năng trình bày và báo cáo dự án, chứng minh giá trị của giải pháp AI cho các bên liên quan.
Tối ưu hóa và triển khai mô hình AI vào môi trường sản xuất
Hoàn thành chương trình
Học viên sẽ đạt được đầy đủ các kiến thức và kỹ năng cần thiết để làm việc chuyên nghiệp trong lĩnh vực AI và dữ liệu. Sau khi hoàn tất chương trình, học viên sẽ tự tin giải quyết các vấn đề AI và dữ liệu phức tạp trong các môi trường doanh nghiệp thực tế.
Kiến thức đạt được
- Hiểu sâu về toàn bộ quy trình phát triển và triển khai mô hình AI.
- Nắm vững các kỹ thuật học sâu và học máy tiên tiến.
- Hiểu rõ các công nghệ và công cụ quan trọng trong lĩnh vực AI và dữ liệu lớn.
Kỹ năng đạt được
- Khả năng phân tích, xử lý dữ liệu và phát triển các giải pháp AI toàn diện.
- Kỹ năng tối ưu hóa mô hình AI để đạt hiệu suất cao nhất trong môi trường doanh nghiệp.
- Khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp bằng việc áp dụng các công cụ và kỹ thuật AI hiện đại.
- Khả năng làm việc độc lập hoặc trong nhóm với vai trò kỹ sư dữ liệu hoặc kỹ sư AI
090.999.4327 | Mr. David Dang
admin@itstar.vn