CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO TRÍ TUỆ NHÂN TẠO & KHOA HỌC DỮ LIỆU

1. Thời lượng đào tạo

• Tổng thời gian: 15 tuần
• Phân bổ thời gian:
  • 90 giờ lý thuyết
  • 180 giờ thực hành
  • 60 giờ thực hiện đồ án

2. Lộ trình đào tạo

Giai đoạn 1: Nền tảng Toán học & Lập trình (Tuần 1 - 4)

Tuần 1: Nền tảng Toán học

• Đại số tuyến tính ứng dụng trong AI
• Xác suất và thống kê
• Giải tích và tối ưu hóa

Tuần 2: Lập trình Python

• Cấu trúc ngôn ngữ Python
• Xử lý dữ liệu với NumPy, Pandas
• Lập trình hướng đối tượng (OOP)

Tuần 3 - 4: Cấu trúc dữ liệu & Thuật toán

• Cấu trúc dữ liệu cơ bản: danh sách, ngăn xếp, hàng đợi, cây
• Thuật toán tìm kiếm và sắp xếp
• Phân tích độ phức tạp thuật toán

Giai đoạn 2: Nền tảng Khoa học Dữ liệu (Tuần 5 - 8)

Tuần 5 - 6: Phân tích dữ liệu

• Tiền xử lý dữ liệu
• Khám phá và trực quan hóa dữ liệu
• Ứng dụng thống kê trong phân tích dữ liệu

Tuần 7: Trực quan hóa dữ liệu

• Kỹ thuật trực quan hóa bằng Matplotlib, Seaborn
• Thiết kế dashboard với Power BI, Tableau

Tuần 8: Quản lý cơ sở dữ liệu

• SQL cơ bản và nâng cao
• NoSQL và hệ thống lưu trữ dữ liệu lớn

Giai đoạn 3: Machine Learning & AI (Tuần 9 - 12)

Tuần 9: Quản lý cơ sở dữ liệu nâng cao

• Kết nối và truy vấn dữ liệu từ nhiều nguồn
• Xây dựng kho dữ liệu phục vụ AI

Tuần 10 - 11: Machine Learning cơ bản

• Học có giám sát (Supervised Learning)
• Học không giám sát (Unsupervised Learning)
• Kỹ thuật đánh giá mô hình Machine Learning

Tuần 12: Machine Learning nâng cao

• Học tăng cường (Reinforcement Learning)
• Tối ưu hóa mô hình và fine-tuning

Giai đoạn 4: Dự án Capstone (Tuần 13 - 15)

Dự án Capstone được giao từ tuần 9 và triển khai song song với các nội dung đào tạo

Tuần 13: Deep Learning

• Mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks)
• Mô hình CNN, RNN, Transformer

Tuần 14: Phát triển dự án

• Xây dựng mô hình AI thực tế
• Tích hợp AI vào ứng dụng web/app

Tuần 15: Hoàn thiện & Triển khai dự án

• Tối ưu và kiểm thử mô hình
• Trình bày và bảo vệ dự án

3. Kết luận

Chương trình đào tạo này cung cấp kiến thức từ nền tảng đến nâng cao về trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu, giúp học viên không chỉ nắm vững lý thuyết mà còn có khả năng triển khai dự án thực tế, đáp ứng nhu cầu trong lĩnh vực AI và dữ liệu.