Trong kỷ nguyên số hóa, Trí tuệ Nhân tạo (AI) không còn là khái niệm xa vời mà đang len lỏi vào mọi khía cạnh của cuộc sống và công việc. Nắm vững kiến thức và kỹ năng về AI trở thành một lợi thế cạnh tranh vô cùng lớn. Khóa học “Học AI với giáo Tiến” được thiết kế đặc biệt để giúp bạn chinh phục lĩnh vực này một cách bài bản và hiệu quả, dưới sự dẫn dắt tận tâm của CEO Hoàng Nam Tiến, một nhà lãnh đạo có tầm nhìn và người thầy truyền cảm hứng.
Khóa học “Học AI với giáo Tiến” không chỉ cung cấp lý thuyết suông mà còn tập trung vào việc xây dựng nền tảng vững chắc và khả năng ứng dụng thực tế. Dưới đây là nội dung chi tiết mà bạn sẽ được khám phá:
Giai đoạn 1: Xây Dựng Nền Tảng Vững Chắc
- Nhập môn Trí tuệ Nhân tạo (AI):
- Hiểu rõ định nghĩa, lịch sử phát triển và các lĩnh vực ứng dụng đa dạng của AI trong đời sống và công nghiệp.
- Phân biệt các khái niệm cơ bản như Machine Learning (Học máy), Deep Learning (Học sâu), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính (Computer Vision),…
- Xóa bỏ những hiểu lầm phổ biến về AI và xây dựng tư duy đúng đắn về tiềm năng và giới hạn của nó.
- Nền tảng Toán học cho AI:
- Đại số tuyến tính: Các khái niệm về vector, ma trận, phép toán trên vector và ma trận, ứng dụng trong biểu diễn dữ liệu và các thuật toán AI.
- Thống kê và Xác suất: Các khái niệm cơ bản về phân phối xác suất, thống kê mô tả, kiểm định giả thuyết, nền tảng cho việc phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình học máy.
- Giáo Tiến sẽ truyền đạt các kiến thức toán học một cách trực quan, liên hệ chặt chẽ với các bài toán thực tế trong AI, giúp người học dễ dàng tiếp thu và ứng dụng.
- Lập trình Python cho AI:
- Giới thiệu ngôn ngữ lập trình Python – ngôn ngữ phổ biến nhất trong lĩnh vực AI và khoa học dữ liệu.
- Nắm vững cú pháp cơ bản, cấu trúc dữ liệu, thư viện và các công cụ hữu ích trong Python.
- Thực hành các bài tập lập trình cơ bản để làm quen với ngôn ngữ và xây dựng nền tảng lập trình vững chắc cho các giai đoạn sau.
Giai đoạn 2: Khám Phá Thế Giới Học Máy (Machine Learning)
- Giới thiệu về Học máy:
- Định nghĩa và phân loại các bài toán học máy (học có giám sát, học không giám sát, học tăng cường).
- Quy trình xây dựng một mô hình học máy từ thu thập dữ liệu, tiền xử lý, lựa chọn mô hình, huấn luyện và đánh giá.
- Các khái niệm quan trọng như overfitting, underfitting, bias-variance tradeoff.
- Các thuật toán Học máy cơ bản:
- Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Ứng dụng trong dự đoán giá trị liên tục.
- Cây quyết định (Decision Tree) và Rừng ngẫu nhiên (Random Forest): Các thuật toán mạnh mẽ cho cả bài toán phân loại và hồi quy.
- K-Nearest Neighbors (KNN): Thuật toán dựa trên khoảng cách, ứng dụng trong phân loại và gợi ý.
- Các thuật toán phân loại (Classification): Logistic Regression, Support Vector Machines (SVM).
- Giáo Tiến sẽ giải thích cặn kẽ nguyên lý hoạt động, ưu nhược điểm và các ứng dụng thực tế của từng thuật toán, đồng thời hướng dẫn cách sử dụng các thư viện như Scikit-learn và pandas để triển khai.
- Đánh giá mô hình Học máy:
- Các metrics đánh giá hiệu suất cho bài toán phân loại (accuracy, precision, recall, F1-score, AUC) và hồi quy (MSE, MAE, RMSE).
- Kỹ thuật cross-validation để đánh giá mô hình một cách khách quan.
Giai đoạn 3: Chinh Phục Học Sâu (Deep Learning) và Ứng Dụng Thực Tế
- Giới thiệu về Học sâu:
- Lịch sử phát triển và vai trò của Deep Learning trong AI hiện đại.
- Kiến trúc mạng neuron nhân tạo (Neural Networks) cơ bản: perceptron, multilayer perceptron.
- Hàm kích hoạt (activation functions) và hàm mất mát (loss functions).
- Thuật toán lan truyền ngược (backpropagation) để huấn luyện mạng neuron.
- Các kiến trúc mạng neuron phổ biến:
- Mạng neuron tích chập (Convolutional Neural Networks – CNN): Ứng dụng trong xử lý ảnh, nhận dạng vật thể.
- Mạng neuron hồi quy (Recurrent Neural Networks – RNN): Ứng dụng trong xử lý dữ liệu chuỗi thời gian, xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- Giới thiệu về các kiến trúc tiên tiến hơn như Transformers.
- Ứng dụng Học sâu trong thực tế:
- Xử lý ảnh (Image Processing): Nhận dạng khuôn mặt, phân loại ảnh, phát hiện đối tượng.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP): Phân tích văn bản, dịch máy, chatbot thông minh.
- Chatbot thông minh: Xây dựng các hệ thống chatbot có khả năng tương tác tự nhiên với người dùng.
- Dự báo thị trường (Market Forecasting): Ứng dụng RNN và các mô hình chuỗi thời gian để dự đoán xu hướng.
- Giáo Tiến sẽ chia sẻ những case study thực tế tại Việt Nam và trên thế giới, giúp học viên thấy rõ tiềm năng ứng dụng to lớn của AI.
- Các công cụ và thư viện cho Deep Learning:
- Hướng dẫn sử dụng các thư viện mạnh mẽ như TensorFlow và PyTorch.
- Giới thiệu về các nền tảng và công cụ hỗ trợ huấn luyện mô hình trên GPU.
Với lộ trình học tập bài bản, sự hướng dẫn tận tâm của CEO Hoàng Nam Tiến và sự chú trọng vào ứng dụng thực tế, khóa học này sẽ trang bị cho bạn những kiến thức và kỹ năng cần thiết để tự tin bước vào thế giới AI và tạo dựng sự nghiệp thành công trong tương lai.
Xem thêm: https://fpub.fsb.edu.vn/hoc-ai-voi-giao-tien/?utm_source=hauvd