Các nội dung chính trong khóa học AI:
-
Giới thiệu về AI và các lĩnh vực liên quan:
- Khái niệm và lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo.
- Phân loại AI: AI hẹp (narrow AI) và AI tổng quát (general AI).
- Các ứng dụng phổ biến của AI trong cuộc sống như xe tự lái, chatbot, phân tích dữ liệu, nhận dạng khuôn mặt, v.v.
-
Học máy (Machine Learning):
- Các thuật toán học máy cơ bản: hồi quy, phân loại, phân cụm.
- Các mô hình học máy: cây quyết định (decision trees), SVM, mạng nơ-ron, v.v.
- Đánh giá mô hình học máy: Cross-validation, overfitting, underfitting.
-
Học sâu (Deep Learning):
- Mạng nơ-ron sâu (deep neural networks).
- Các mô hình học sâu như CNN (Convolutional Neural Networks), RNN (Recurrent Neural Networks), và GANs (Generative Adversarial Networks).
- Ứng dụng của học sâu trong nhận diện hình ảnh, video, và âm thanh.
-
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP):
- Các kỹ thuật NLP cơ bản: phân tích cú pháp, phân loại văn bản, tóm tắt văn bản, dịch máy.
- Mô hình ngôn ngữ tiên tiến như BERT, GPT.
-
Thị giác máy tính (Computer Vision):
- Các thuật toán và mô hình nhận diện hình ảnh, phân tích hình ảnh, nhận diện đối tượng.
- Ứng dụng của thị giác máy tính trong nhận dạng khuôn mặt, xe tự lái, y tế.
-
Phát triển ứng dụng AI:
- Cách xây dựng và triển khai mô hình AI trong các ứng dụng thực tế.
- Sử dụng các công cụ như TensorFlow, Keras, PyTorch để phát triển các mô hình AI.
-
Đạo đức và vấn đề xã hội trong AI:
- Vấn đề bảo mật, quyền riêng tư, và trách nhiệm xã hội khi sử dụng AI.
- AI và ảnh hưởng đối với việc làm và các ngành công nghiệp.
Đối tượng tham gia:
- Sinh viên, người đi làm trong các lĩnh vực công nghệ, kỹ thuật, khoa học dữ liệu, và những ai muốn tìm hiểu về AI.
- Người mới bắt đầu hoặc có nền tảng cơ bản về lập trình và toán học.
Yêu cầu:
- Kiến thức cơ bản về lập trình (Python là ngôn ngữ phổ biến trong AI).
- Kiến thức cơ bản về toán học, đặc biệt là đại số tuyến tính, xác suất và thống kê.
Khóa học này giúp học viên có nền tảng vững chắc trong lĩnh vực AI và có khả năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào các dự án thực tế.