Thực chiến dự án IoT và AI là khóa học ứng dụng giúp học viên tiếp cận công nghệ Internet vạn vật (IoT) kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) qua các dự án thực tế. Học viên sẽ học cách thu thập dữ liệu từ thiết bị, xử lý thông minh bằng AI và tối ưu hóa vận hành. Phù hợp cho sinh viên, kỹ sư, lập trình viên và doanh nghiệp đang chuyển đổi số trong sản xuất, nông nghiệp, nhà thông minh, logistics và nhiều lĩnh vực khác.
Thực chiến dự án IoT và AI là khóa học chuyên sâu giúp học viên tiếp cận và triển khai các ứng dụng thực tế kết hợp giữa Internet vạn vật (IoT) và Trí tuệ nhân tạo (AI). Thông qua các bài tập và dự án thực hành, người học sẽ được trang bị kỹ năng kết nối thiết bị, thu thập dữ liệu, xử lý thông minh bằng AI và tối ưu quy trình vận hành. Khóa học phù hợp cho sinh viên, kỹ sư, lập trình viên và các doanh nghiệp đang hướng đến chuyển đổi số trong sản xuất, nông nghiệp, logistics, nhà thông minh và nhiều lĩnh vực khác.
------ DANH MỤC NỘI DUNG ------
A. Mục tiêu đào tạo
1. Mục tiêu tổng quát
2. Mục tiêu cụ thể
B. Sau khóa học học viên có thể làm được gì?
1. Xây dựng hệ thống IoT hoàn chỉnh từ A đến Z
2. Kết nối thiết bị IoT với dịch vụ AI Cloud
3. Ứng dụng dịch vụ AI để tạo hệ thống thông minh
4. Triển khai dự án thực tế ứng dụng AI và IoT
5. Phân tích dữ liệu cảm biến và ra quyết định bằng AI
C. Tại sao bạn nên chọn IMIC?
D. Chương trình đào tạo Thực chiến dự án IOT & AI
Trang bị cho học viên kiến thức và kỹ năng để:
- Thiết kế, triển khai và vận hành hệ thống IoT thông minh
- Tích hợp các dịch vụ AI có sẵn từ Microsoft, Google, Amazon, OpenAI vào các giải pháp IoT
- Thực hành xây dựng các dự án AIoT thực tế như: giám sát môi trường, camera thông minh, điều khiển bằng giọng nói, chatbot kết nối thiết bị…
► Về kiến thức:
o Hiểu rõ kiến trúc hệ thống IoT 3 lớp: thiết bị - truyền dẫn - xử lý
o Phân biệt và lựa chọn đúng các dịch vụ AI Cloud có sẵn phù hợp với từng bài toán:
o Vision AI, Speech AI, NLP, Anomaly Detection, Predictive Maintenance
o Nắm được các nguyên lý kết nối thiết bị IoT đến các nền tảng Cloud như Firebase, Azure IoT Hub, MQTT Broker...
► Về kỹ năng:
o Lập trình và kết nối thiết bị IoT phổ biến: ESP32, ESP32-CAM, Raspberry Pi
o Gửi dữ liệu IoT đến Cloud & xử lý bằng AI (qua API RESTful)
o Tích hợp AI Cloud vào thiết bị IoT một cách hiệu quả (nhận diện ảnh, âm thanh, văn bản…)
o Thiết kế các giao diện Dashboard / giám sát / điều khiển từ xa
o Xây dựng và triển khai trọn vẹn một dự án AIoT thực tế
► Về thái độ và tư duy:
o Hình thành tư duy tích hợp phân tích dữ liệu + tự động hóa + phản hồi thông minh
o Nâng cao năng lực giải quyết vấn đề công nghiệp/đời sống bằng công nghệ AIoT
o Có khả năng làm việc theo nhóm, triển khai giải pháp từ đầu đến cuối
Học viên sẽ được hướng dẫn cách đọc dữ liệu từ cảm biến, truyền thông tin đến hệ thống trung tâm và điều khiển thiết bị theo thời gian thực – từ phần cứng đến phần mềm.
Thực hành gửi dữ liệu ảnh, âm thanh, văn bản từ thiết bị IoT lên các nền tảng AI như Azure, Google Cloud, AWS để xử lý và phân tích nâng cao.
Tận dụng các dịch vụ AI sẵn có để nhận diện hình ảnh, phân tích âm thanh, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và đưa ra hành động phù hợp mà không cần viết thuật toán AI từ đầu.
Học viên sẽ được hướng dẫn triển khai các hệ thống thông minh như nhà thông minh, camera AI, cảnh báo bất thường, điều khiển bằng giọng nói hoặc chatbot điều khiển thiết bị.
Sử dụng công cụ AI có sẵn để xử lý dữ liệu thu thập từ thiết bị, phát hiện xu hướng hoặc bất thường và tự động đưa ra quyết định phù hợp – mà không cần tự huấn luyện mô hình.
- 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 Analyst 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.
- Tổng quan IoT, thiết bị, mạng và kiến trúc 3 lớp (hiểu tổng thể hệ sinh thái IoT)
- Tổng quan AIoT – AI trong hệ thống IoT (phân tích ứng dụng thực tế AIoT)
- So sánh các nền tảng AI cloud: Azure, Google, AWS, OpenAI (chọn nền tảng phù hợp với dự án)
- Làm quen phần cứng: ESP32, Raspberry Pi, cảm biến (lắp ráp và lập trình đơn giản)
- Lập trình kết nối WiFi, đọc cảm biến (dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng, chuyển động...)
- Gửi dữ liệu lên Cloud (Firebase, Azure IoT Hub, MQTT) (xây dựng pipeline gửi dữ liệu đến AI)
- Nền tảng sử dụng: Azure Vision API, Google Cloud Vision, AWS Rekognition
- Chụp ảnh từ ESP32-CAM, Raspberry Pi, Tạo hình ảnh gửi lên cloud
- Gửi ảnh đến Vision API, Phân tích nội dung, Nhận kết quả: Object, Face, Text, Emotion
- Dự an mini: Cảnh báo khi phát hiện người/vật bất thường (IoT Camera thông minh)
- Nền tảng sử dụng: Azure Anomaly Detector, Google AutoML Tables
- Thu thập dữ liệu cảm biến (nhiệt độ, độ ẩm, rung...) (dữ liệu time-series)
- Gửi dữ liệu lên AI Cloud, Phân tích bất thường, Cảnh báo sớm lỗi/hỏng thiết bị
- Dự án mini: Dự đoán lỗi động cơ, Ứng dụng trong công nghiệp, bảo trì dự báo (Predictive Maintenance)
- Nền tảng sử dụng: OpenAI Whisper, Google Speech-to-Text, Azure Speech Services
- Ghi âm giọng nói từ thiết bị IoT, Thu âm trực tiếp hoặc dùng điện thoại
- Gửi audio lên API, chuyển thành văn bản, Dùng kết quả để điều khiển thiết bị
- Dự án mini: “Điều khiển nhà bằng giọng nói”, Bật đèn, quạt, rèm bằng lệnh nói
- Nền tảng: OpenAI GPT (giao tiếp thông minh, hỗ trợ kỹ thuật)
- Gửi dữ liệu IoT (văn bản, trạng thái, cảnh báo) lên GPT API
- Phân tích ngữ cảnh, phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên
- Thiết kế hệ thống hỏi đáp AI: “Tình trạng cây trồng?”, “Nhiệt độ hôm nay có bình thường không?”, Chatbot thông minh sử dụng dữ liệu IoT
- Dự án mini: Trợ lý AI điều khiển hệ thống thông minh
- Kết hợp dữ liệu + phản hồi AI có ngữ cảnh
- Camera an ninh phát hiện người, gửi cảnh báo qua Telegram hoặc Zalo (ESP32-CAM + Google Vision + Bot API)
- Nhà thông minh điều khiển bằng giọng nói (ESP32 + Google Speech-to-Text + Firebase)
- AI chatbot điều khiển thiết bị qua tin nhắn Telegram hoặc Zalo (OpenAI GPT + ESP32 + Bot API)