Khóa học AI

Khóa học AI trí tuệ nhân tạo

Sau khóa học trí tuệ nhân tạo trong tin học, bạn sẽ có được cái nhìn sâu hơn về những công nghệ đang làm thay đổi cuộc sống từng ngày như học máy, trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn.

Ngày nay, khi nói tới các thiết bị điện tử hay bất cứ thiết bị nào người ta đều nhắc đến trí tuệ nhân tạo được tích hợp trên thiết bị đó. Vậy trí tuệ nhân tạo AI là gì và chúng ứng dụng như thế nào trong cuộc sống? Hãy cùng Vietclass tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo cũng như khóa học AI hiện có nhé.

Khái niệm trí tuệ nhân tạo – AI

Từ tư duy con người đến trí tuệ nhân tạo
Từ tư duy con người đến trí tuệ nhân tạo

AI hay trí thông minh nhân tạo là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính. Là trí tuệ do con người lập trình tạo nên cho máy tính với mục tiêu giúp có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người.

Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình là ở việc ứng dụng các hệ thống học máy để mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính.

Nhờ trí tuệ nhân tạo máy tính có thể biết những trí tuệ giống con người như: biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi,…

Các loại trí tuệ nhân tạo:

Loại 1: Công nghệ AI phản ứng.
Công nghệ AI phản ứng có khả năng phân tích những động thái khả thi nhất của chính mình và của đối thủ, từ đó, đưa ra được giải pháp tối ưu nhất.

Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế
Đặc điểm của công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế là khả năng sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra những quyết định trong tương lai. Công nghệ AI này thường kết hợp với cảm biến môi trường xung quanh nhằm mục đích dự đoán những trường hợp có thể xảy ra và đưa ra quyết định tốt nhất cho thiết bị.

Loại 3: Lý thuyết trí tuệ nhân tạo
Công nghệ AI này có thể học hỏi cũng như tự suy nghĩ, sau đó áp dụng những gì học được để thực hiện một việc cụ thể. Hiện nay, công nghệ AI này vẫn chưa trở thành một phương án khả thi.

Loại 4: Tự nhận thức
Công nghệ AI này có khả năng tự nhận thức về bản thân, có ý thức và hành xử như con người. Thậm chí, chúng còn có thể bộc lộ cảm xúc cũng như hiểu được những cảm xúc của con người.

Tự nhận thức
Tự nhận thức

Học khóa học AI – trí tuệ nhân tạo để làm gì?

Trong ngành vận tải

Sau khi học kháo học AI bạn sẽ biết cách ứng dụng trên những phương tiện vận tải tự lái, điển hình là ô tô. Sự ứng dụng này góp phần mang lại lợi ích kinh tế cao hơn nhờ khả năng cắt giảm chi phí cũng như hạn chế những tai nạn nguy hiểm đến tính mạng.

Trong sản xuất

Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng để xây dựng những quy trình sản xuất tối ưu hơn. Công nghệ AI có khả năng phân tích cao, làm cơ sở định hướng cho việc ra quyết định trong sản xuất.

Trong y tế

Ứng dụng tiêu biểu của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế là máy bay thiết bị bay không người lái được sử dụng trong những trường hợp cứu hộ khẩn cấp. Thiết bị bay không người lái có tốc độ nhanh hơn xe chuyên dụng đến 40% và vô cùng thích hợp để sử dụng ở những nơi có địa hình hiểm trở. Do đó khóa học AI cũng rất quan trọng đối với những nền ý tế tân tiến.

Trong giáo dục

Các hoạt động giáo dục như chấm điểm hay dạy kèm học sinh có thể được tự động hóa nhờ công nghệ AI. Nhiều trò chơi, phần mềm giáo dục ra đời đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng học sinh, giúp học sinh cải thiện tình hình học tập theo tốc độ riêng của mình.

Hơn nữa, sinh viên còn có thể học hỏi từ bất cứ nơi nào trên thế giới thông qua việc sử dụng những phần mềm có hỗ trợ AI. Công nghệ AI cũng cung cấp dữ liệu nhằm giúp sinh viên lựa chọn được những khóa học tốt nhất cho mình. Do đó việc chú trọng phát triển các khóa học AI cũng rất được đánh giá cao trong các trường DH lớn.

Trong truyền thông

Đối với lĩnh vực truyền thông, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo góp phần làm thay đổi cách thức tiếp cận đối với khách hàng mục tiêu. Nhờ những ưu điểm của công nghệ AI, các công ty có thể cung cấp quảng cáo vào đúng thời điểm, đúng khách hàng tiềm năng, dựa trên việc phân tích các đặc điểm về nhân khẩu học, thói quen hoạt động trực tuyến và những nội dung mà khách hàng thường xem trên quảng cáo.

Trong ngành dịch vụ

Công nghệ AI giúp ngành dịch vụ hoạt động tối ưu hơn và góp phần mang đến những trải nghiệm mới mẻ hơn và tốt hơn cho khách hàng. Thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu, công nghệ AI có thể nắm bắt thông tin về hành vi sử dụng dịch vụ của khách hàng, từ đó mang lại những giải pháp phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng.

Nội dung khóa học

Phần 1: Giới thiệu về AI
Bài 1: Thiết lập môi trường học tập cài đặt phần mềm và thư viện liên quan
Bài 2: Python cơ bản
Bài 3: Python cơ bản (P2)11:57
Bài 4: Thư viện numpy (P1)05:18
Bài 5: Thư viện numpy (P2)04:30
Bài 6: Thư viện numpy (P3)01:22
Bài 7: Tổng kết chương00:47
Phần 2: Tiền xử lý dữ liệu
Bài 8: Giới thiệu các bộ dữ liệu trong khóa học02:56
Bài 9: Các bước xây dựng một ứng dụng AI01:05
Bài 10: Các cách thức tiền xử lý dữ liệu05:38
Bài 11: Các cách thức tiền xử lý dữ liệu sử dụng các công cụ pandas, sklearn, matplotlip (P1)04:26
Bài 12: Các cách thức tiền xử lý dữ liệu sử dụng các công cụ pandas, sklearn, matplotlip (P2)03:31
Bài 13: Các cách thức tiền xử lý dữ liệu sử dụng các công cụ pandas, sklearn, matplotlip (P3)11:41
Bài 14: Một số cách thức tiền xử lý dữ liệu văn bản và ảnh01:26
Phần 3: Trích chọn đặc trưng
Bài 15: Tầm quan trọng của trích chọn đặc trưng04:05
Bài 16: Trích chọn đặc văn bản (code)02:11
Bài 17: Trích chọn đặc trăng văn bản (text)04:00
Bài 18: Trích chọn đặc trưng ảnh 101:19
Bài 19: Trích chọn đặc trưng ảnh 202:30
Bài 20: Trích chọn đặc trưng dữ liệu thống kê03:32
Phần 4: Xây dựng mô hình dự đoán
Bài 21: Các loại thuật toán học máy áp dụng trong AI (P1)02:58
Bài 22: Các loại thuật toán học máy áp dụng trong AI (P2)05:54
Bài 23: Hồi quy tuyến tính07:58
Bài 24: Mô hình phân loại SVM 103:09
Bài 25: Mô hình phân loại SVM 206:31
Bài 26: Mô hình phân loại SVM 307:40
Bài 27: Mô hình mạng nơ ron 104:23
Bài 28: Mô hình mạng nơ ron 207:21
Bài 29: Mô hình mạng nơ ron 306:29
Bài 30: Mô hình mạng nơ ron 409:48
Bài 31: Phân cụm kmeans – 102:45
Bài 32: Phân cụm kmeans – 206:19
Phần 5: Đánh giá mô hình
Bài 33: Đánh giá mô hình 105:46
Bài 34: Đánh giá mô hình 2

Thông tin giảng viên

Vũ Hoài Nam - Thạc sỹ - Giảng viên học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông.
Thạc sỹ đại học Chonnam, Hàn Quốc.
Đã công bố nhiều bài báo trong các hội nghị và tạp chí quốc tế uy tín.
Từng đạt giải nhất trong một cuộc thi liên quan đến học máy và trí tuệ nhân tạo tại hội nghị quốc tế uy tín ICDAR.
Từng đạt giải bài báo tốt nhất tại hội nghị quốc tế thường niên MITA2014.
Giảng viên khoa CNTT, học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông.
6+ năm kinh nghiệm trong lĩnh vực AI, và học máy, xử lý ảnh, 8+ năm kinh nghiệm trong ngành công nghệ thông tin và điện tử viễn thông.
3+ năm kinh nghiệm trong giảng dạy tại trường đại học.
3 năm làm việc trong các phòng lab và công ty trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy.
3 năm làm việc trong trường đại học về lĩnh vực khoa học công nghệ.

Video

Bạn sẽ học được gì

Hiểu sâu hơn cách AI vận hành và ứng dụng tiềm năng của trí thông minh nhân tạo.
Biết cách xây dựng một mô hình AI có ứng dụng trong thực tế.
Xây dựng đam mê, bước đệm để nghiên cứu học tập tiếp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Nâng cao các kỹ năng làm việc và học tập trong môi trường công nghệ đang thay đổi từng ngày.
Cơ hội việc làm mở rộng.
Được làm việc trong môi trường quốc tế.

Phản hồi học viên

  • B
    Phạm Nhật Bảo

    học rất cơ bản và tuyệt vời

  • T
    Phạm Quang Thắng

    Khoa hoc kha bo ich!!!

  • T
    Le Thanh Tuan

    Lý thuyết hơi ít

Khóa học
Giảng viên
Được xem nhiều nhất
Không Có Nội Dung Để Hiển Thị