Machine & Deep Learning

Machine Learning và Deep Learning là các nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI), giúp máy tính học từ dữ liệu và tự động đưa ra quyết định. Trong đó, Deep Learning sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để xử lý dữ liệu phức tạp như hình ảnh, âm thanh và ngôn ngữ. Hai lĩnh vực này đang được ứng dụng rộng rãi trong y tế, tài chính, ô tô tự lái và nhiều ngành công nghiệp khác.

  • 14.050.000 đ

🚀 Machine & Deep Learning là nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI)

Giúp máy tính học từ dữ liệu và tự động đưa ra quyết định. Trong đó, Deep Learning sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để xử lý dữ liệu phức tạp như hình ảnh, âm thanh và ngôn ngữ. Hai lĩnh vực này đang được ứng dụng rộng rãi trong y tế, tài chính, ô tô tự lái và nhiều ngành công nghiệp khác.

1,  Củng cố kiến thức nền tảng vững chắc

-    Ôn tập và mở rộng các khái niệm cơ bản của Machine Learning.
-    Làm quen với các công cụ và thư viện hiện đại hỗ trợ phát triển mô hình Machine Learning.

2,  Nâng cao khả năng xử lý dữ liệu

-    Thành thạo các kỹ thuật xử lý và tiền xử lý dữ liệu phức tạp.
-    Tăng cường kỹ năng trích xuất và chọn lọc đặc trưng để cải thiện hiệu suất mô hình.

3,  Học sâu về các thuật toán nâng cao

-    Nắm vững các mô hình học có giám sát và không giám sát nâng cao.
-    Hiểu và áp dụng hiệu quả các thuật toán ensemble và các kỹ thuật giảm chiều dữ liệu.

4,  Chuyên môn hóa vào các lĩnh vực cụ thể

-    Phát triển kỹ năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xây dựng các ứng dụng như chatbot, phân tích cảm xúc, trích xuất thông tin.
-    Xử lý dữ liệu hình ảnh với các kỹ thuật và mô hình tiên tiến (CNN, Transfer Learning).

5,  Hiểu và ứng dụng Reinforcement Learning

-    Nắm bắt các khái niệm và thuật toán cơ bản của học tăng cường.
-    Áp dụng Reinforcement Learning trong các bài toán thực tế như AI cho trò chơi, robotics.

6,  Thành thạo quy trình triển khai và tối ưu mô hình

-    Hiểu quy trình đánh giá, tối ưu hóa và triển khai mô hình Machine Learning trong môi trường thực tế.
-    Làm quen với các công cụ quản lý mô hình và triển khai trên cloud (AWS, Azure, GCP).

7,  Phát triển tư duy giải quyết bài toán thực tế

-    Rèn luyện khả năng ứng dụng Machine Learning để giải quyết các bài toán cụ thể trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, thương mại, và công nghiệp.
-    Xây dựng dự án hoàn chỉnh từ xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình đến triển khai.

8,  Định hướng chuyên môn và nghiên cứu

-    Trang bị kiến thức để học viên có thể tự nghiên cứu và phát triển thêm về các chủ đề chuyên sâu.
-    Hỗ trợ định hướng nghề nghiệp trong các lĩnh vực liên quan đến AI và Machine Learning.

1. Cốt lõi của Trí tuệ Nhân tạo (AI)

-   Machine Learning (ML) là nền tảng để xây dựng các hệ thống AI thông minh có thể tự học từ dữ liệu.
-   Deep Learning (DL) là một nhánh nâng cao của ML, mô phỏng hoạt động của não người qua mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks).
-   Đây là hai công nghệ chủ đạo trong kỷ nguyên số.

2. Xu hướng công nghệ toàn cầu

-   Các tập đoàn hàng đầu như Google, Amazon, Meta, Tesla… đều tập trung phát triển sản phẩm dựa trên ML/DL.
-   Tương lai của nhiều ngành nghề sẽ gắn liền với AI, ML và DL.

3. Nhu cầu tuyển dụng lớn - mức lương cao

-   ML/DL là kỹ năng "hot" trong thị trường lao động.
-   Vị trí như:
+   Machine Learning Engineer
+   Deep Learning Engineer
+   AI Specialist
+   Data Scientist
+   Research Scientist
-   Mức lương trung bình cao hơn nhiều ngành khác, đặc biệt ở các nước phát triển và công ty công nghệ lớn.

4. Ứng dụng rộng rãi trong đời sống và công nghiệp

-   Y tế (Medical): Chẩn đoán hình ảnh, dự đoán bệnh tật.
-   Tài chính (Finance): Dự đoán giá cổ phiếu, phát hiện gian lận.
-   Tiếp thị (Marketing): Cá nhân hóa nội dung, phân khúc khách hàng.
-   Giao thông (Traffic): Xe tự lái, dự đoán ùn tắc.
-   Sản xuất (Manufacture): Dự đoán bảo trì, tối ưu quy trình.
-   Giáo dục (Education): Tùy chỉnh lộ trình học tập.

5. Khả năng tự động hóa và tối ưu hóa vượt trội

-   Thay thế con người trong các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian.
-   Tối ưu hóa quy trình ra quyết định, tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả.

6. Cơ hội học thuật và nghiên cứu

-   Mở lối đi đến các lĩnh vực cao cấp như:
-   Reinforcement Learning
-   Natural Language Processing (NLP)
-   Computer Vision
-   Generative AI (như ChatGPT, DALL·E…)
-   Cơ hội nhận học bổng và tham gia cộng đồng học thuật toàn cầu.

7. Phát triển tư duy logic & phân tích dữ liệu

-   Giúp bạn rèn luyện tư duy phân tích, xử lý dữ liệu, giải quyết vấn đề.
-   Đây là năng lực cực kỳ quan trọng trong kỷ nguyên số, không chỉ với kỹ sư mà cả nhà quản lý, marketer, chuyên gia tài chính…

8. Khả năng tự triển khai các dự án AI thực tế

-   Từ ý tưởng đến sản phẩm: học xong bạn có thể tự phát triển ứng dụng như:
-   Nhận diện hình ảnh,
-   Dự báo thời tiết,
-   Xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm,
-   Phân tích cảm xúc từ văn bản,...

-   Lộ trình bài bản, trang bị cho học viên kiến thức, kỹ năng đáp ứng yêu cầu nhà tuyển dụng.
-   Học theo dự án thực tế – Áp dụng ngay vào công việc.
-   Mỗi lớp chỉ từ 7-12 học viên được cầm tay chỉ việc bởi các chuyên gia Data Scientist từ các tập đoàn, doanh nhiệp lớn,...
-   Cấp chứng chỉ và cam kết giới thiệu việc làm sau khi tốt nghiệp.
-   Nắm chắc kỹ năng, tối ưu CV, mở rộng cơ hội thăng tiến.
-   Hình thức học Online và Offline linh động.
-   Thời gian đào tạo đa dạng (giờ hành chính, buổi tối, cuối tuần) phù hợp với mọi đối tượng (sinh viên, người làm văn phòng,...)

Module 1: Giới thiệu và ôn tập cơ bản

-    Ôn tập các khái niệm Machine Learning cơ bản: supervised, unsupervised, reinforcement learning.
-    Ôn lại các thuật toán cơ bản: Linear Regression, Logistic Regression, k-Means Clustering.
-    Kiến thức cơ bản về toán học: Đại số tuyến tính, xác suất, thống kê và giải tích.
-    Công cụ phát triển: Python, NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch.

Module 2: Xử lý dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu

-    Các kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn.
-    Tiền xử lý dữ liệu nâng cao: xử lý dữ liệu thiếu, outliers, encoding categorical data, feature scaling.
-    Kỹ thuật trích xuất và chọn lọc đặc trưng (Feature Engineering, Feature Selection).
-    Tổng quan về Pipeline và quản lý quy trình tiền xử lý.
-    Bài tập thực hành: Tạo pipeline xử lý dữ liệu cho một bộ dữ liệu phức tạp.

Module 3: Học có giám sát nâng cao

-    Thuật toán tối ưu Gradient Descent nâng cao (SGD, Adam, RMSProp).
-    Cây quyết định (Decision Trees) và các thuật toán ensemble: Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM, CatBoost.
-    Các mô hình tuyến tính nâng cao: Ridge Regression, Lasso Regression, ElasticNet.
-    SVM (Support Vector Machine) và Kernel Methods.
-    Bài tập thực hành: Dự đoán giá trị bất động sản hoặc dữ liệu tài chính với XGBoost và LightGBM.

Module 4: Học không giám sát nâng cao

-    K-means++, DBSCAN, Hierarchical Clustering.
-    Giảm chiều dữ liệu: PCA, t-SNE, UMAP.
-    Kỹ thuật phát hiện bất thường (Anomaly Detection).
-    Bài tập thực hành: Áp dụng giảm chiều dữ liệu trên bộ dữ liệu hình ảnh hoặc dữ liệu sinh học.

Module 5: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) 

-    Biểu diễn văn bản: TF-IDF, Word2Vec, GloVe, FastText.
-    Mô hình ngôn ngữ (Language Models): BERT, GPT.
-    Xây dựng mô hình phân loại văn bản, trích xuất thực thể (NER).
-    Bài tập thực hành: Xây dựng hệ thống phân tích cảm xúc hoặc chatbot đơn giản.

Module 6: Machine learning cho dữ liệu hình ảnh

-    Tổng quan về xử lý ảnh và CNNs (Convolutional Neural Networks).
-    Mạng sâu: ResNet, EfficientNet, Inception.
-    Augmentation dữ liệu hình ảnh và Transfer Learning.
-    Fine-tuning mô hình pre-trained (e.g., VGG, MobileNet).
-    Bài tập thực hành: Phân loại hình ảnh hoặc phát hiện đối tượng.

Module 7: Giới thiệu học tăng cường (Reinforcement Learning)

-    Khái niệm cơ bản về Reinforcement Learning.
-    Mô hình Markov Decision Process (MDP).
-    Thuật toán Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN).
-    Ứng dụng của Reinforcement Learning trong thực tế (robotics, game AI).
-    Bài tập thực hành: Xây dựng agent chơi một trò chơi đơn giản (e.g., CartPole).

Module 8: Quản lý và Triển khai Machine Learning

-    Giới thiệu về MLOps: CI/CD, version control cho mô hình (DVC).
-    Đánh giá và tối ưu mô hình: cross-validation, hyperparameter tuning (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization).
-    Triển khai mô hình với Flask, FastAPI hoặc Docker.
-    Tổng quan về kiến trúc hệ thống AI và Cloud (AWS, Azure, GCP).
-    Bài tập thực hành: Xây dựng và triển khai API Machine Learning trên cloud.

Module 9: Dự án tốt nghiệp khóa đào tạo

-    Xây dựng một hệ thống Machine Learning hoàn chỉnh từ xử lý dữ liệu đến triển khai mô hình.
-    Một số ý tưởng dự án:
1.  Dự đoán giá cổ phiếu hoặc nhu cầu thị trường.
2.  Phân tích hình ảnh y tế (phát hiện ung thư, X-ray).
3.  Chatbot tự động hoặc hệ thống gợi ý sản phẩm.
4.  Phát hiện gian lận trong giao dịch tài chính.
-    Yêu cầu:
+   Hoàn thiện dự án nhóm hoặc cá nhân.
+   Báo cáo và trình bày kết quả.
Jabil
Viettel
TP Bank
Techcombank
OCB
Mitsubishi