Giới Thiệu

I. Tổng quan

Trong những năm gần đây, AI - Artificial Intelligence (Trí tuệ Nhân tạo), cụ thể hơn là Machine Learning (Học Máy), đã làm thay đổi nhiều lĩnh vực trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 như giáo dục, kinh doanh, an ninh, y tế ... AI giúp doanh nghiệp tìm kiếm thị trường, tăng doanh thu hiệu quả. Ứng dụng AI còn có thể như sử dụng camera để quan sát hành vi khách hàng, dự đoán hành vi khách hàng, xử lý dữ liệu ảnh để đưa ra phác đồ điều trị cho bệnh nhân … Tại Việt Nam, các tên tuổi công nghệ hàng đầu đã bắt tay vào nghiên cứu, phát triển và cho ra mắt các sản phẩm AI như công nghệ nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho tiếng Việt, trợ lý ảo …

Chương trình ‘Chương trình Machine Learning Ứng dụng thiết kế với 08 học phần kết hợp gồm các nội dung chính như Machine Learning căn bản, Machine Learning nâng cao đến những phần gần như bắt buộc trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo ngày nay như Natural Language Processing (Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên), Computer Vision (Thị Giác Máy Tính), Time Series (bài toán phân tích và dự đoán theo thời gian), và Machine Learning on The Edge.

Chương trình học sẽ không đi quá sâu vào các công thức toán của mô hình học máy mà chỉ tập trung vào xây dựng các mô hình có khả năng ứng dụng cao. Chương trình học cũng hướng dẫn các bạn cách triển khai các mô hình đã xây dựng được vào trong thực tế.

Học viên sau khi hoàn tất chương trình này có khả năng ứng tuyển vào các vị trí AI/ Machine learning của các doanh nghiệp trong và ngoài nước.

II. Thời lượng: 256h

III. Hình thức đào tạo:

Đào tạo trực tiếp tại lớp học và một số giờ online được giảng dạy bởi chuyên gia đang làm việc tại nước ngoài.

IV. Mục tiêu:

Sau khi hoàn tất chương trình học, học viên tự tin tham gia vào bất cứ dự án về AI/Machine Learning nào của các công ty với các kiến thức và kỹ năng cụ thể sau:

- Sử dụng thành thạo ngôn ngữ Python.

- Tổng quan về quy trình, kiến thức, kỹ năng cần thiết để giải bài toán cụ thể trong thực tế sử dụng học máy.

- Vận dụng học sâu trong thị giác máy tính cũng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xây dựng lại các mô hình phổ biến hiện nay.

- Giải quyết các vấn đề thực tế về 'time series' như dự đoán số tiền bán hàng, giá chứng khoán, giá Bitcoin, số tiền thu được từ quảng cáo web, lưu lượng web v.v....

- Xây dựng các bài toán thực tế trên các thiết bị nhúng.

- Kỹ năng làm việc theo nhóm.

V. Đối tượng tham gia:

Sinh viên năm cuối (đại học/cao đẳng) có tư duy logic tốt.
Người đi làm đi làm ở các ngành nghề khác và có mong muốn chuyển sang ngành Machine Learning / Data Science,
Người sắp đi du học/sắp đi định cư ở nước ngoài với mong muốn tìm các công việc về Machine Learning / Data Science ở nước ngoài.

VI. Điều kiện tiên quyết:

Phải vượt qua kỳ thi/phỏng vấn để được chấp nhận tham gia chương trình học

VII. Chương trình đào tạo

Gồm 8 khoá học như sau:

VIII. Lượng lượng giảng viên:

1. Tiến sĩ Nguyễn Xuân Hà (Canada)

TS Nguyễn Xuân Hà nhận bằng Cử nhân CNNT tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Thành phố Hồ Chí Minh năm 2003, bằng Thạc sĩ Computer Science tại Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Hàn Quốc, Daejeon, Hàn Quốc, năm 2007, bằng tiến sĩ tại Đại học Saskatchewan, Saskatoon, SK, Canada vào năm 2011. Từ năm 2012 đến 2016, anh đã làm việc tại Complex System Inc., Calgary, AB Canada với công việc phát triển hệ thống nhận diện hành vi con người dựa trên Computer vision.Hiện tại, ông đang làm việc tại Ambyint Inc., Canada với vai trò là Nhà khoa học dữ liệu. Nhiệm vụ của anh là xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) cho việc tự động hoá và tối ưu trong lĩnh vực dầu khí. Anh cũng có thời gian là giảng viên thỉnh giảng tại Đại học Tân Tạo, Việt Nam. Các hướng nghiên cứu của anh bao gồm lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, Internet of Things, computer vision và big data.

2. Phó Giáo sư, tiến sĩ Quản Thành Thơ (Vietnam)

PGS. TS Quan Thanh Tho là hiện đang làm việc tại Khoa Khoa học máy tính với vai trò là Trưởng Bộ môn Công nghệ phần mềm, Đại học Bách khoa TPHCM. Anh nhận bằng Tiến sĩ từ Đại học Công nghệ Nanyang, Singaporevào 2006. Các nghiên cứu hiện tại của anh bao gồm Formal methods, Phân tích / Xác minh chương trình, Semantic Web, Machine Learning / Khai thác dữ liệu và các hệ thống thông minh. Anh cũng là advisor của nhiều doanh nghiệp trong việc ứng dụng Machine Learning để giải quyết các vấn đề của doanh nghiệp.

3. Phó Giáo sư, Tiến sĩ. Tran Vu Khanh (Vietnam)

PGS. TS Tran Vu Khanh là một nhà toán học và là một chuyên gia về AI. Anh từng làm việc cho Đại học Padova (Ý), Đại học Quốc gia Singapore (Singapore), Đại học Wollongong (Úc). Hiện anh đang làm việc tại Đại học Tân Tạo (Việt Nam) với vai trò Giảng viên.

4. Tiến sĩ Vũ Quang Hiếu (Vietnam)

Tiến sĩ Quang Hiếu Vũ hiện đang là Giám đốc Bộ phận Khoa học dữ liệu (Head of Data Science) tại Zalora. Anh đã nhận bằng Tiến sĩ tại Singapore-MIT Alliance vào năm 2008. Trước khi gia nhập Zalora, anh đã làm việc ở Đại học Quốc gia Singapore, Đại học Hoàng gia London, Viện Nghiên cứu Infocomm và Trung tâm Sáng tạo Viễn thông Anh Etaluat. Tiến sĩ Vũ Quang Hiếu có kinh nghiệm trên nhiều lĩnh vực từ P2P, Điện toán đám mây và Xử lý luồng dữ liệu, An ninh mạng, Tối ưu hóa và Khoa học dữ liệu. Anh đã xuất bản hơn 50 bài báo khoa học trong các hội nghị và tạp chí hàng đầu.

5. Tiến sĩ Phạm Thành Lâm (Vietnam)

Tiến sĩ Phạm Thành Lâm hiện đang là Giám đốc Bộ phận khoa học dữ liệu (Lead Data Scientist) tại VNG Datalabs, Founder của Saigonapps và là một Kaggle Master. Anh tốt nghiệp thạc sĩ về Computer Science tại tại Saint Petersburg State University (Nga) năm 2007, bằng thạc sĩ về Hệ thống CNTT doanh nghiệp tại đại. học Heilbronn, Đức vào 2010. Anh đã xây dựng nhiều sản phẩm về data science tại các doanh nghiệp lớn như viễn thông, fintech,…Hiện anh cũng là Kaggle master và có nhiều giải pháp hàng đầu như CIKM, WSDM. Các công việc hiện của anh tập trung vào các lĩnh vực Machine Learning/Deep Learning/NLP

6. Tiến sĩ Trần Anh Tuấn (Vietnam)

Năm 2010, Tiến sĩ Trần Tuấn nhận được bằng thạc sĩ tại Khoa Toán và Tin học của Đại học Khoa học TP.HCM, Việt Nam. Năm 2014, ông nhận bằng Tiến sĩ tại Khoa Điện tử và Kỹ thuật Máy tính, Đại học Quốc gia Chonnam, Hàn Quốc. Hiện nay, Tiến sĩ Trần Tuấn là giảng viên và nhà khoa học dữ liệu tại trường Đại học khoa học, thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam. Bên cạnh đó, ông có kinh nghiệm trong vai trò cố vấn cho các dự án Khoa học dữ liệu và computer vision tính của Công ty FPT Software, DMSpro và PNJ. Các nghiên cứu chính của ông là về Khoa học dữ liệu (Machine Learning & Khai thác dữ liệu) và Computer Vision (Xử lý hình ảnh y tế, Theo dõi đối tượng và Deep Machine). Ông thành thạo các kỹ năng lập trình như: Ngôn ngữ R, Python, .Net, Javascript và PHP.

7. Tiến sĩ Cao Tiến Dũng (Vietnam)

Tiến sĩ Dũng Cao nhận bằng Tiến sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Bordeaux, Pháp (2010). Hiện anh làm việc tại Đại học Tân Tạo (Việt Nam) với vai trò Giảng viên và quản lý. Các nghiên cứu của ông liên quan đến: IoT, Khoa học dữ liệu, Machine Learning, Computer Vision, Service Engineering.

8. Tiến sĩ Nguyễn Phúc Sơn (Vietnam)

Tiến sĩ Nguyễn Phúc Sơn được trao bằng Tiến sĩ tại Đại học Wayne State ở Detroit, Michigan, Hoa Kỳ. Anh hiện là phó trưởng khoa toán tại Đại học Kinh tế và Luật. Anh đã làm việc và phát triển trên các ứng dụng của thống kê dữ liệu và khoa học dữ liệu cho dữ liệu tài chính và kinh doanh. Ngoài ra, anh đang hợp tác với trường Đại học thành phố Dublin trong một dự án về người tiêu dùng kỹ thuật số.

9. Tiến sĩ PhD. Trần Duy Hiến (Vietnam)

Anh là Tiến sĩ, nhà Toán học tại Đại học bang New Mexico, Hoa Kỳ. Các công trình nghiên cứu của Tiến sĩ Hiến đã mang lại nhiều lợi ích bao gồm phân tích rủi ro thống kê và mô hình rủi ro cho dữ liệu thô (bao gồm dữ liệu bị kiểm duyệt, thiếu, không đầy đủ và không chính xác).

10. Thạc sĩ Cường Nguyễn (Vietnam)

Thạc sĩ khoa học Cường Nguyễn hiện đang làm việc với vai trò là Nhà khoa học dữ liệu cao cấp tại Inspectorio. Anh chuyên nghiên cứu và giải quyết các vấn đề về AI ứng dụng như Deep Learning, Computer Vision, NLP, Generative Modelling, Unsupervised và Recommendation. Anh đã hoàn thành Thạc sĩ Khoa học Máy tính tại Konkuk Univ, Hàn Quốc..