AI EXPERT - AI ENGINEER

AI EXPERT - AI ENGINEER

Hình thức học: Tập trung
Liên hệ
* Vui lòng Chọn cơ sở học

Giới thiệu khóa học

Khóa học AI Expert phân ngành AI Engineer cung cấp cho người học những kỹ năng toàn diện nhất của một chuyên gia AI bằng cách trang bị cho họ những kiến thức chuyên sâu về tất cả lĩnh vực trong AI từ Thị giác máy tính, Xử lý số liệu, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Xử lý âm thanh và Xử lý tín hiệu.

Bên cạnh đó, người học sẽ được tìm hiểu về các dự án AI trong doanh nghiệp từ những case-study và giải pháp cho các bài toán ứng dụng AI trong doanh nghiệp, từ đó xây dựng nên các mô hình phân tích ngôn ngữ tiếng Việt, phân tích âm thanh, chuỗi thời gian có nhiễu, xử lý bệnh qua ảnh MRI y khoa, mạng tự tạo dữ liệu GANs, xử lý mất cân bằng dữ liệu, truy vấn và phân tích dữ liệu lớn, huấn luyện song song,…

Tính ứng dụng của khóa học

  • Xây dựng hệ thống phân tích ngôn ngữ tiếng Việt
  • Xây dựng tương tác giữa người và máy
  • Học tăng cường tối ưu hóa hệ thống
  • Xây dựng hệ phân loại độ chính xác cao
  • Xây dựng hệ thống thông minh

Ai có thể học?

NHÓM 1: Những người đã học khóa AI Specialist (AI Engineer) muốn giải quyết các bài toán khó điển hình mang tính hệ thống trên các dữ liệu hình ảnh, âm thanh, ngôn ngữ tự nhiên và quyết định bằng học sâu (Deep Learning)

NHÓM 2: Các chuyên viên AI muốn cập nhật và nâng cao kiến thức chuyên môn để xây dựng một hệ thống AI hoàn chỉnh

NHÓM 3: Những người mong muốn theo đuổi hướng đi chuyên sâu về AI Engineer

Nội dung khóa học

  1. Quy trình khai thác và quản lý dữ liệu hiệu quả trên các hệ thống AI
  2. Xử lý dữ liệu nhiễu và giảm ảnh hưởng nhiễu
  3. Xây dựng ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt
  4. Xây dựng hệ thống Chatbot, Q&A thông minh
  5. Phân tích tín hiệu và kết hợp giữa tín hiệu âm thanh và ngôn ngữ
  6. Tăng độ chính xác trong nhận diện vật thể
  7. Xử lý hình ảnh y khoa và chẩn đoán bệnh phức tạp
  8. Xây dựng hệ thống AI hoàn chỉnh để quyết định trên dữ liệu lớn

Kết quả sau khóa học

  • Biết cách phân tích dữ liệu và khai thác dữ liệu hiệu quả trên các hệ thống AI.
  • Nắm được cách thức nhận diện vật thể trong tự nhiên bằng các mô hình tiên tiến nhất.
  • Biết cách phân tích âm thanh, hệ thống đề xuất, Chatbot bằng các mô hình tiên tiến nhất.
  • Xây dựng các hệ ra quyết định bằng học tăng cường (Reinforcement Learning).
  • Có khả năng xây dựng các hệ thống phức tạp với dữ liệu lớn và đa dạng.
  • Có khả năng xây dựng hệ thống huấn luyện phân tán và song song.