Data Science

Home / Data Science

KHÓA HỌC DATA SCIENCE

Trí tuệ nhân tạo (AI) là đột phá công nghệ mới nhất, là ngành khoa học đang định hình lại xã hội của chúng ta. Đồng thời Trí tuệ nhân tạo đang có những tác động sâu sắc đến các ngành công nghiệp, từ phần cứng đến phần mềm, từ giải trí đến kinh tế, giáo dục, y học…với tốc độ cực nhanh.

Năm 1950:

Alan Turing xuất bản “Computing Machinery and Intelligence” – Máy tính và trí thông minh,  đề xuất thử nghiệm Turing, một phương pháp để xác định xem một máy tính có thông minh hay không?

Đại học Harvard Marvin Minsky và Dean Edmonds xây dựng SNARC, máy tính mạng thần kinh đầu tiên.

Claude Shannon xuất bản bài báo “Lập trình máy tính để chơi cờ”.

Issaac Asimov xuất bản “Ba định luật về robot”.

Năm 1956

Cụm từ Trí tuệ nhân tạo lần đầu được nói đến tại “Dự án nghiên cứu mùa hè về trí tuệ nhân tạo”. Với sự dẫn đầu bởi John McCarthy, trong đó xác định phạm vi và mục tiêu của AI, được coi là sự ra đời của Trí tuệ nhân tạo như chúng ta biết ngày nay.

Allen Newell và Herbert Simon trình diễn Nhà lý luận logic (LT), chương trình lý luận đầu tiên.

Năm 1963

John McCarthy bắt đầu phòng thí nghiệm AI tại Stanford 

Năm 1969

Các hệ thống chuyên gia đầu tiên thành công được phát triển trong DENDRAL, một chương trình XX và MYCIN được thiết kế để chuẩn đoán nhiễm trùng máu, được tạo ra tại Stanford.

Năm 1972

Ngôn ngữ lập trình logic PRITAL được tạo ra.

Năm 1982

Bộ thương mại quốc tế và Công nghiệp Nhật Bản khởi động dự án Hệ thống máy tính thế hệ thứ năm đầy tham vọng. Mục tiêu của FGCS là phát triển hiệu năng giống như siêu máy tính và một nền tảng để phát triển trí tuệ nhân tạo (AI)

Năm 1983

Đáp lại FGCS của Nhật Bản, chính phủ Hoa Kỳ khởi động Sáng kiến điện toán chiến lược để cung cấp nghiên cứu được tài trợ bởi DARPA trong điện toán tiên tiến và trí tuệ nhân tạo. 

Năm 1985

Các công ty đang chi hơn một tỷ đô la/năm cho các hệ thống chuyên gia và toàn bộ ngành công nghiệp được gọi là thị trường máy Lisp mọc lên để hỗ trợ họ. Các công ty như Symbolic và Lisp Machine Inc. xây dựng các máy tính chuyên dụng để chạy trên ngôn ngữ lập trình AI Lisp.

Năm 2005

STANLEY, một chiếc xe tự lái, chiến thắng DARPA Grand Challenge.

Quân đội Hoa Kỳ bắt đầu đầu tư vào các robot tự hành như “Big Dog” của Boston Dynamic và “PackBot” của iRobot.

Năm 2008

Google tạo ra những bước đột phá trong nhận dạng giọng nói và giới thiệu tính năng này trong ứng dụng Iphone.

Năm 2011

Waston của IBM tuyên bố cạnh tranh về Jeopardy.

Năm 2012

Andrew Ng, người sáng lập dự án Google Brain Deep Learning, cung cấp một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng thuật toán 10 triệu video Youtube dưới dạng tập huấn luyện. Mạng lưới thần kinh đã học cách nhận ra một con mèo mà không được cho biết con mèo là gì.

Năm 2014

Google tạo ra chiếc xe tự lái đầu tiên để vượt qua bài kiểm tra lái xe của Nhà nước.

Năm 2016

AlphaGo của Google DeepMind đánh bại nhà vô địch thế giới cờ vây Lee Sedol. Sự phức tạp của trò chơi Trung Quốc cổ đại được coi là một trở ngại lớn để giải tỏa trong AI.

Ứng dụng chính của Trí tuệ nhân tạo AI

AI trong chăm sóc sức khỏe

Ứng dụng nổi bật của Trí tuệ nhân tạo AI là cải thiện sức khỏe của con người và cắt giảm chi phí. Các bệnh viện đang áp dụng máy để chẩn đoán tốt hơn và nhanh hơn con người. Một trong những công nghệ tốt nhất chăm sóc sức khỏe là IBM Waston. Nó có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên và có khả năng trả lời các câu hỏi. Hệ thống khai thác dữ liệu bệnh nhân và các nguồn dữ liệu có sẵn khác để tạo thành một giả thuyết, sau đó đưa ra một lược đồ để chấm điểm tin cậy.

Các ứng dụng AI khác bao gồm chatbot, chương trình máy tính được sử dụng trực tuyến để trả lời các câu hỏi và hỗ trợ khách hàng, giúp sắp xếp các cuộc hẹn, theo dõi hoặc hỗ trợ bệnh nhân quy trình thanh toán và trợ lý sức khỏe ảo cung cấp phản hồi y tế cơ bản.

AI trong kinh doanh

Tự động hóa quá trình robot đang được áp dụng cho các công việc có tính lặp đi lặp lại

Các thuật toán được tích hợp vào các nền tảng phân tích và CRM để khám phá thông tin về cách phục vụ khách hàng tốt hơn.

Chatbots đã được kết hợp vào các trang web để cung cấp dịch vụ ngay lập tức cho khách hàng.

AI góp phần thay đổi cách thức tiếp cận với khách hàng mục tiêu. Nhờ những ưu điểm của 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.

AI trong giáo dục

AI có thể tự động hóa việc chấm điểm giúp giáo viên tiết kiệm thời gian. AI có thể đánh giá năng lực và quản lý sinh viên. Gia sư AI có thể cung cấp hỗ trợ cho sinh viên, đảm bảo họ hoàn thành đúng theo giáo trình từng bước. Thậm chí, AI có thể thay thế cho một số giáo viên.

AI trong tài chính

Trí tuệ nhân tạo AI được ứng dụng trong lĩnh vực tài chính thông qua các ứng dụng như thu thập dữ liệu cá nhân và cung cấp tư vấn tài chính.

AI trong pháp luật

Quá trình khám phá, sàng lọc thông tin tài liệu trong pháp luật thường là công việc dành cho con người.  Tuy nhiên, tự động hóa trong quá trình này đang giúp con người sử dụng thời gian tốt hơn.

AI trong sản xuất

Đây là một lĩnh vực đã đi đầu trong việc kết hợp robot và quy trình làm việc. Robot công nghiệp được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ đơn lẻ và giải phóng sức lao động của con người.

AI trong vận tải

AI được 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 tiết kiệm chi phí và hạn chế những tai nạn nguy hiểm đến tính mạng. 

Vào năm 2016, Otto, hãng phát triển xe tự lái thuộc Uber đã vận chuyển thành công 50.000 lon bia Budweisers bằng xe tự lái trên quãng đường dài 193km. Trong tương lai, những chiếc xe này có thể kết nối với nhau qua Wifi để đưa ra những lộ trình vận tải tốt nhất. 

Và chắc chắn, AI chính là tương lai của công nghệ. Chính vì vậy, các lập trình viên cần phải chuyển mình và thay đổi cùng nhịp với xu hướng hoặc sẽ bị bỏ rơi sau thành công của người khác. 

Nắm bắt được xu hướng phát triển của công nghệ trong tương lai, Plusplus Academy chính là một trong số ít đơn vị tiên phong đào tạo về Trí tuệ nhân tạo AI với đội ngũ giảng viên dày dặn kinh nghiệm, cùng với hệ thống dự án – bài tập thực tế để luyện tập chuyên sâu.

Nội dung khóa học

Giai đoạn 1: Kiến thức toán cơ bản (15 buổi)

  1. Lưu ý về kí hiệu
  2. Chuyển vị và Hermitian
  1. Phép nhân hai ma trận
  2. Ma trận đơn vị và ma trận nghịch đảo
  3. Một vài ma trận đặc biệt khác
  1. Định thức
  2. Tổ hợp tuyến tính, không gian sinh
  1. Hạng của ma trận
  2. Hệ trực chuẩn, ma trận trực giao
  3. Biễu diễn vector trong các hệ cơ sở khác nhau
  1. Trị riêng và vector riêng
  1. Chéo hoá ma trận
  2. Ma trận xác định dương
  3. Chuẩn của vector và ma trận
  1. Đạo hàm của hàm trả về một số vô hướng
  2. Đạo hàm của hàm trả về một vector
  1. Tính chất quan trọng của đạo hàm
  1. Đạo hàm của các hàm số thường gặp
  2. Bảng các đạo hàm thường gặp
  3. Kiểm tra đạo hàm
  1. Xác Suất
  2. Ôn tập Xác Suất
  3. Một vài phân phối  xác suất  thường gặp .
  1. Giới thiệu  về Maximum Likelihood và Maximum A Posteriori .

Kiểm tra kết thúc giai đoạn 1

Giai đoạn 2: Các Khái Niệm Cơ Bản Machine Learning (16 buổi)

Giới thiệu Machine Learning và các ứng dụng

Làm việc với thư viện toán Numpy

Làm việc với thư viện Pandas

Làm việc với thư viện scikit-learn

Thuật toán tối ưu gradient descent

Thuật toán regression

Thuật toán classification

Giới thiệu về mạng neural

Các thuật toán học không giám sát

Load data để xử lý

Hiểu data với xác suất thống kê

Biểu diễn quan hệ bằng bảng và đồ thị để hiểu data

Tiền xử lý data

Thực hành trên Google Colab

Giai đoạn 3: Các Thuật Toán Cơ Bản Machine Learning (14 buổi)

Chuẩn bị data cho việc huấn luyện Model

Chọn các feature để huấn luyện Model

Thuật toán logistic regression

Thuật toán support vector

Thuật toán Decision Tree

Thuật toán Naive Bayes

Thuật toán random forest

Thuật toán K-means

Thuật toán Mean shift

Thuật toán Hierarchical clustering

Thuật toán Nearest Neighbors

ĐỐI TƯỢNG

Bạn đang là sinh viên các trường Cao đẳng, Đại học CNTT đam mê về lập trình.

Bạn là sinh viên, người đi làm trái nghề nhưng yêu thích CNTT.

Bạn đã và đang làm trong lĩnh vực CNTT có mong muốn học hỏi thêm công nghệ mới để tìm kiếm công việc tốt hơn.

Bạn sẽ nhận được gì sau khóa học?

Sử dụng thành thạo ngôn ngữ lập trình Python các tool, libraries, framework phục vụ cho lập trình AI

Thiết kế, xây dựng hệ thống học máy Machine Learning bao gồm quá trình rút trích đặc trưng, cách đánh giá dữ liệu, quá trình chọn lựa giải thuật và kĩ thuật đánh giá và cải thiện mô hình

Có kỹ năng quan sát, phân tích và trình bày dữ liệu dưới dạng có ý nghĩa giúp cho việc đưa ra quyết định hiệu quả hơn

Nắm rõ qui trình thực tế từ kĩ thuật lập trình, cách tư duy, khả năng phân tích dựa trên toán học và thống kê để ra quyết định dữ liệu, kĩ thuật phân tích so sánh và đánh giá các giải pháp khác nhau.

Hiểu và áp dụng hiệu quả các thuật toán, Framework và công nghệ Machine Learning khác nhau cho các vấn đề, yêu cầu khác nhau trong thực tế

Xây dựng portfolio với sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu (data science) và AI (Lập trình trí tuệ nhân tạo)

Tự tin ứng tuyển vào các vị trí liên quan đến AI khác nhau của các công ty, tập đoàn trong và ngoài nước như: VinGroup, Viettel , FPT, Samsung….

Làm việc với framework tensorflow để xử lý data và tạo mô hình học máy.

NHỮNG LỢI ÍCH KHI THAM GIA CÁC KHÓA HỌC TẠI HỌC VIỆN

Hệ thống học tập

Plusplus Academy sử dụng hệ thống video trực tuyến và hệ thống LMS ( Learning Management System) hiện đại để hỗ trợ học tập cho các khóa học.

Giảng viên – Mentor hỗ trợ

Trong suốt khóa học, học viên được hỗ trợ nhiệt tình từ các giảng viên và các mentor. Giảng viên chia sẻ tất cả các kinh nghiệm có được từ các dự án giảng viên đang làm. Mentor tích cực đôn đốc việc code, hỗ trợ sửa lỗi code và góp ý code đúng chuẩn.

Dự án – bài tập thực tế

Hệ thống bài tập – dự án thực tế được áp dụng vào từng buổi học. Ngay sau buổi học, học viên đã có thể code các phần của dự án, bài luyện tập chuyên sâu.

Nhóm thảo luận – tương tác

Ngoài giờ học tại lớp, học viên còn được hỗ trợ tích cực từ Giảng viên, Mentor và các bạn cùng lớp trên kênh thảo luận và kênh chat cực kì sôi nổi. Bạn luôn có được động lực học tập cao nhất từ các nhóm thảo luận này.

GIẢNG VIÊN & CHUYÊN GIA

 

Nguyễn Đình Nghị
Jun 2019 – Present: NLP Engineer in VinTech - Vingroup May 2018 – Jun 2019: NLP Engineer in Viettel Cyberspace Center_VTCC Apr 2016 – Mar 2018: Laboratory Assistant in JAIST Dec 2016 – Feb 2017: Minor research in JAIST Jan 2016 – Mar 2016: Android Developer in Samsung Vietnam Mobile R&D Center Jun 2015 – Oct 2015: Internship in Samsung Vietnam Mobile R&D Center Sep 2014 – Nov 2014: Internship in AZET Vietnam Joint Stock Company
Tuyên Nguyễn
Apr 2019 – Present: Data Engineer in VinTech - Vingroup May 2018 – Apr 2019: Data Analyst in FPT Corporation Jul 2017 – Dec 2017: Visiting Researcher in National Institute of Informatics Nov 2014 – Dec 2016: Data Analytics Manager in Bamboo Oct 2012 – Sep 2014: Data Analyst in Cốc Cốc Jun 2012 – Aug 2012: Intern in IDG Ventures Vietnam Summer Internship Program
Đặng Quang An
•Senior Research Scientist in AWL Vietnam •Data Scientist in Viettel Cyberspace Center_VTCC •Research Scientist in John von Neumann Institute - Vietnam National University HCM •Research Data Scientist in Glandore Systems •Post Master Degree in Eurecom Institute •Intern in RivieraWaves, a CEVA Company •Maintenance Supervisor - Management Trainee in PepsiCo Vietnam
Ngô Thành Đạt
Kaggle Competition Expert (3 silver medals) Co-authored several publications at international venues Computer Vision Research Specialist @ VinBDI Computer Vision Researcher @ Viettel R&D

CÁC CHƯƠNG TRÌNH ƯU ĐÃI :

* Đăng ký ngay hôm nay để nhận các ƯU ĐÃI sau: 

* Tặng khóa sử dụng Git 

* Bộ tài liệu và một số video của khóa học để xem trước

*Quy trình phát triển phần mềm (Agile, Kanban)

*Công cụ phương pháp làm teamwork ( Trello, UML)

*Hỗ trợ viết CV, luyện phỏng vấn xin việc

[contact-form-7 id="8902" title="Ghi danh"]