Giới thiệu khóa học

Khóa học AI Specialist phân ngành Data Scientist cung cấp cho người học những kỹ năng toàn diện nhất của một Data Scientist bằng cách ứng dụng những kiến thức về Thị giác máy tính, Học sâu cùng các kỹ năng Khai thác dữ liệu, Ra quyết định, Phân tích ngôn ngữ tự nhiên, Phân tích âm thanh, Xử lý hình ảnh, Học tăng cường,… để giải các bài toán thiết yếu đối với doanh nghiệp như nhận diện vật thể, phân tích số liệu, phân tích hành vi khách hàng, tự động hóa, dự đoán giá cả, phân tích giỏ hàng trong thương mại điện tử, nhận diện bất thường hay mạo danh, chatbot, hệ thống khuyến cáo, phân tích CRM trong Marketing,…

Tính ứng dụng của khóa học

• Phân tích CRM trong Marketing
• Khai thác dữ liệu trong nhiều lĩnh vực
• Phân tích các chiến dịch Marketing & Kinh doanh
• Nhận diện cảm xúc khách hàng
• Đề xuất sản phẩm quan tâm

Ai có thể học?

NHÓM 1: Những người yêu thích và muốn phát triển nghề nghiệp Data Scientist trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo

NHÓM 2: Các chuyên viên khoa học dữ liệu muốn phân tích các dữ liệu chuỗi thời gian, ngôn ngữ tự nhiên và hệ thống ra quyết định bằng học sâu

NHÓM 3: Các chuyên viên khoa học dữ liệu muốn cập nhật và nâng cao kiến thức chuyên môn

Nội dung khóa học

1. Khai thác dữ liệu và máy học (Machine Learning)
2. Mạng Neuron nhân tạo và tối ưu hóa mạng Neuron
3. Xây dựng các mô hình dự đoán và phân loại bằng máy học
4. Xây dựng mô hình học chuyển tiếp (Transfer Learning)
5. Phân tích bài toán chăm sóc khách hàng (CRM)
6. Phân tích các bài toán Marketing
7. Phân tích ngôn ngữ bằng học sâu (Deep Learning) và xây dựng Chatbot
8. Phân tích chuỗi thời gian, hệ thống đề xuất, và học tăng cường bằng học sâu

Kết quả sau khóa học

• Phân tích dữ liệu và khai thác dữ liệu ngân hàng, tài chính & kế toán hiệu quả.
• Phân tích các chuỗi thời gian để đưa ra các mô hình dự đoán chính xác.
• Phân tích khách hàng thông qua hành vi, thông tin và phản hồi qua bài toán CRM.
• Phân tích bài toán Marketing để tối ưu hóa chi phí và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
• Xây dựng các hệ thống đề xuất với dữ liệu lớn và đa dạng.