Môn học: Chương trình Kỹ sư AI | AI Engineer

Chương trình Kỹ sư AI | AI Engineer

Chương trình Kỹ sư AI | AI Engineer

77 LƯỢT XEM

NỘI DUNG MÔN HỌC

Chương trình đào tạo Kỹ sư AI là khóa học toàn diện, được thiết kế để trang bị cho học viên kiến thức và kỹ năng cần thiết để trở thành một kỹ sư AI chuyên nghiệp. Khóa học kéo dài 10 tháng, bao gồm 37 tuần học tập chuyên sâu và 4 tuần thực hành dự án cuối khóa, với tổng cộng 369 giờ đào tạo.

Sau khi hoàn thành chương trình, học viên có khả năng:

  • Nắm vững kiến thức nền tảng và các kỹ thuật hiện đại trong AI và học máy.
  • Có khả năng xây dựng và triển khai các mô hình AI cho các ứng dụng thực tế.
  • Thành thạo trong việc sử dụng các công cụ và framework phổ biến trong ngành.
  • Có portfolio các dự án AI để trình bày cho nhà tuyển dụng tiềm năng.
  • Sẵn sàng cho các vị trí Kỹ sư AI, Kỹ sư Học máy, hoặc Nhà khoa học Dữ liệu.

Mục tiêu khóa học

  • Kiến thức nền tảng : Cung cấp kiến thức vững chắc về các công nghệ cốt lõi trong AI, bao gồm học máy, học sâu, mạng neural nhân tạo, thuật toán và các kỹ thuật tối ưu mô hình.
  • Kỹ năng thực hành : Phát triển khả năng xây dựng và triển khai các mô hình AI ứng dụng ở mức độ trung bình, đặc biệt trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính.
  • Thành thạo công cụ : Đào tạo học viên sử dụng thành thạo các công cụ và thư viện quan trọng trong lĩnh vực AI như OpenCV, NLTK, scikit-learn, TensorFlow và PyTorch.
  • Tư duy phân tích : Rèn luyện tư duy phân tích và giải quyết vấn đề, giúp học viên có khả năng tiếp cận và giải quyết các thách thức phức tạp trong lĩnh vực AI.
  • Kỹ năng dự án : Phát triển kỹ năng làm việc nhóm và quản lý dự án thông qua việc thực hiện dự án cuối khóa.
Chương trình Cơ bản

CƠ BẢN

  • Nắm vững nền tảng kiến thức AI và Học máy.
  • Có kỹ năng lập trình Python, sẵn sàng cho lộ trình tiếp theo
  • Có Khả năng phân tích và xử lý dữ liệu ban đầu.
  • Arrow
    Chương trình nâng cao

    NÂNG CAO

  • Có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp hơn.
  • Hiểu và phát triển các mô hình AI tiên tiến để giải quyết các bài toán thực tế.
  • Kỹ năng sử dụng thành thạo các công cụ học sâu và lập trình nâng cao
  • Arrow
    Captone Projects

    CAPTONE PROJECTS

  • Tham gia thực hiện các Dự án về AI và dữ liệu lớn.
  • Kỹ năng và Kinh nghiệm thực hiện AI thực tế, sẵn sàng cho công việc và các dự án tiếp theo.
  • Kỹ năng làm việc nhóm và quản lý dự án trong các bài toán dữ liệu phức tạp.
  • Arrow
    Hoàn thành chương trình

    HOÀN THÀNH

  • Có nền tảng kiến thức vững chắc và kỹ năng làm việc trong lĩnh vực Dữ liệu & AI.
  • Hiểu và có bộ công cụ hoàn chỉnh để phát triển và tối ưu hóa các giải pháp.
  • Tự tin các vị trí như Kỹ sư AI, Chuyên gia Dữ liệu và Nhà phát triển AI.
  • Nội dung chương trình

    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
    /* Nội dung chương trình có thể thay đổi theo yêu cầu đào tạo của Doanh nghiệp */
    ------------------------------------
    Điện thoại liên hệ khóa học tại itstar.edu.vn 090.999.4327 | Mr. David Dang
    Email liên hệ khóa học tại itstar.edu.vn admin@itstar.vn