I. Tổng quan

Khóa học “Nhập môn Trí tuệ nhân tạo và học máy” được thiết kế để cung cấp cho học viên các khái niệm về trí tuệ nhân tạo, machine learning, deep learning, các phương pháp đánh giá hiệu quả và hiểu về các ứng dụng của nó. Học viên sẽ được hướng dẫn sự khác biệt giữa việc học có giám sát, không giám sát, các thuật toán phân cụm và phân loại.

II. Thời lượng: 16h

III. Mục tiêu:

• Ý nghĩa, mục đích, phạm vi, ứng dụng và tác động của Trí tuệ nhân tạo
• Các khái niệm cơ bản về Machine Learning và Deep Learning
• Sự khác biệt giữa học tập có giám sát, bán giám sát và không giám sát
• Quy trình làm việc Machine Learning và cách thực hiện các bước một cách hiệu quả
• Vai trò của số liệu hiệu quả trong thực tế.

IV. Đối tượng tham gia:

Với nhu cầu về việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo trong các ngành khác nhau như ngân hàng, tài chính, sản xuất, vận tải và hậu cần, chăm sóc sức khỏe, khóa học Trí tuệ nhân tạo phù hợp cho nhiều đối tượng khác nhau như:

• Kỹ sư công nghệ thông tin mong muốn trở thành “Kỹ sư trí tuệ nhân tạo”
• Cấp quản lý đang lãnh đạo các nhà phân tích dữ liệu và phân tích kinh doanh.
• Sinh viên đã tốt nghiệp muốn phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy học
• Các nhà phân tích dữ liệu/ phân tích kinh doanh mong muốn áp dụng trí tuệ nhân tạo trong môi trường công việc

V. Nội dung khóa học:

• Phần 1 - Decoding Artificial Intelligence
• Phần 2 - Fundamentals of Machine Learning and Deep Learning
• Phần 3 - Machine Learning Workflow
• Phần 4 - Performance Metrics