Lịch học dự kiến diễn ra



Lớp: PYTHON LEVEL 1
Địa điểm: Tầng 5, Tòa nhà Star City, 23 Lê Văn Lương, HN
Thời gian học: Thứ 5 - 19H00 - 21H30 & Thứ 7 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: Oct. 26, 2024
Thời gian kết thúc: Nov. 28, 2024
Giảng viên dự kiến: Khuongvd_SQL
AI Engineer Track

AI Engineer Track

Đây là chương trình đào tạo full skill về AI Engineer gồm 08 khóa học:
1. Python Foundation in Data Analytics (Python Level 1) với 10 buổi học
2. Math & Statistics for Data Science với 05 buổi học
3. Python for Machine Learning (Python Level 2) với 10 buổi học
4. Fundamental deep learning với 12 buổi học
5. Computer vision với 12 buổi học
6. Natural language processing với 12 buổi học
7. Machine learning operation (MLOps) với 12 buổi học
8. Advanced Python với 12 buổi học
Cơ hội nghề nghiệp nổi bật sau khi tốt nghiệp chương trình đào tạo này là các vị trí hot sau:
• Data Analyst (Chuyên viên Phân tích Dữ liệu)
• Artificial Intelligence (AI) Engineer (Kĩ sư Trí tuệ Nhân tạo)
• Data Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu)
• Machine Learning Operation (MLOps) Engineer (Kĩ sư vận hành máy học)

4.8 (334)

Đối tượng

• Sinh viên khối kinh tế, kĩ thuật có định hướng tham gia ngành Data Science, Data Analytics đang bắt đầu tìm hiểu các kiến thức liên quan Python, Machine Learning, Deep Learning và học cách ứng dụng Python vào các dự án thực tế tại doanh nghiệp.

• Người đã đi làm mong muốn cải thiện kỹ năng làm việc với dữ liệu, kỹ năng giải quyết và ra quyết định với các bài toán thực tế trong công việc dựa trên phân tích dữ liệu chuyên sâu và hiệu quả với Python.

• Các bạn có mong muốn chuyển ngang sang ngành AI Engineer Data Analysis, Data Science & Machine Learning để có mức thu nhập cao hơn lên tới 1000$/tháng và phát triển sự nghiệp rộng mở hơn.

Yêu cầu đầu vào

Không yêu cầu đầu vào

Bạn sẽ học những gì

• Có hệ thống kiến thức về AI (Artificial Intelligence) từ cơ bản đến nâng cao
• Cơ bản thực hành xây dựng được các mô hình CNN, RNN, audio processing và spectrogram, bài toán Time Series và mô hình ARIMA và Reinforcement learning
• Hiểu và áp dụng các khái niệm và công cụ trong MLOps.
• Xây dựng và quản lý data pipeline, data versioning, model pipeline và experiment tracking.
• Nắm vững các kỹ thuật và quy trình quan trọng trong MLOps.
• Phát triển và triển khai ứng dụng AI.
• Triển khai, quản lý, kiểm tra và đảm bảo chất lượng ứng dụng AI trên các nền tảng.
• Giới thiệu và phát triển kiến thức về các bài toán và công nghệ cơ bản trong lĩnh vực Computer Vision.
• Thực hành xây dựng quy trình của các mô hình Computer Vision
• Giới thiệu và phát triển kiến thức về các khái niệm cơ bản trong lĩnh vực NLP (Natural Language Processing) và xử lý văn bản
• Thực hành xây dựng và triển khai các mô hình NLP
• Giới thiệu và nghiên cứu các mô hình tiên tiến trong lĩnh vực NLP
• Xây dựng nền tảng lập trình Python chuyên sâu.
• Thực hành và ứng dụng các công nghệ và công cụ phổ biến trong phân tích dữ liệu và xử lý lớn.
• Nắm vững các công nghệ và công cụ cho việc huấn luyện và triển khai mô hình học máy.

Nội dung khóa học

    Chủ đề:

    Unsupervised Learning: Principal Component Analysis, Manifold Learning, Clustering (K-Means, DBSCAN, Hierachical), Gaussian Mixture Model, Kernel Density Estimation

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    - Python Language Basics, Ipython, and Jupiter NoteBooks
    - Built-in Data Structures, Functions, and Files

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    - Làm quen với Python
    - Nắm vững cấu trúc dữ liệu, hàm, và files

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    - Numpy Basics: Arrays and Vectorized Computation
    - Getting Started with Pandas

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    N/A

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    - Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape
    - Plotting and Visualization
    - Data Aggregation and Group Operations

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    xử lý Time Series Data

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Advanced pandas

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    - Kiến thức về Máy học
    - Học có giám sát với thư viện scikit-learn
    - Học không giám sát trong Python

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    - Kiến thức về Máy học
    - Học có giám sát với thư viện scikit-learn
    - Học không giám sát trong Python

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Tổng kết chương trình xử lý, phân tích và biểu diễn dữ liệu với Python (Python level 1)

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    - Hiểu biết cơ bản về ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng Python
    - Review kiến thức cũ về Phân tích dữ liệu và Khai phá dữ liệu - chương trình Python level 1

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Tìm hiểu về Data Analysis on Datasets & phát triển python class triển khai sklearn API

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu Machine Learning, hyperparameter, model validation. Naive Bayes Classification, KNN

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Supervised Learning: Multiple Linear Regression, Logistic Regression, Soft-Max Regression, Support Vector Machine & Kernel Method, Decision Tree & Ensemble methods, measure model's performance

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về mạng Nơ-Ron nhân tạo

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Natural language processing:
    - Applying Machine Learning to Sentiment Analysis
    - Embedding a Machine Learning Model into a Web Application

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Natural language processing:
    - Applying Machine Learning to Sentiment Analysis
    - Embedding a Machine Learning Model into a Web Application

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Computer Vision: Handwriting recognition with Deep Convolutional Neural Networks

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thị giác máy tính (tiếp) và Tổng kết chương trình Python level 2

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Set theory, sơ đồ venn
    Loại dữ liệu trong toán
    Binning
    Distribution và param mô tả dist.
    Data matrix
    Correlation

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Khái niệm đạo hàm
    Nguyên tắc tính
    Bài toán điển hình trong đạo hàm

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Hệ trục toạ độ
    Transform bằng matrix (cộng, nhân)
    Khoảng cách

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Bức tranh tổng quan của ML
    Giới thiệu Kmeans (đại diện unsupervised)
    Giới thiệu SVM (đại diện supervised)
    - Flow of thinking: bài toán/vấn đề mà hai thuật toán này giải quyết là gì? Trình tự thực hiện thuật toán trên 1 dataset
    - Nêu tên bài toán điển hình (vd: cluster khách hàng bằng Kmeans)
    - Giới thiệu về Sklearn

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành & Quan sát chạy thuật toán
    EDA

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu chung về deep learning và mạng nơ ron

    Mục tiêu:

    Giới thiệu chung về deep learning và mạng nơ ron

    Ứng dụng:

    Giới thiệu chung về deep learning và mạng nơ ron

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về bài toán computer vision và convolution neural network

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành xây dựng mô hình giải bài toán image classification

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về bài toán NLP và recurrent neural network

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành xây dựng mô hình giải bài toán text classification

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về bài toán audio processing và spectrogram

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành xây dựng mô hình giải quyết bài toán speech2text

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về bài toán time series và mô hình ARIMA

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành xây dựng mô hình ARIMA và LSTM giải quyết bài toán forecasting

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về bài toán reinforcement learning

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về thuật toán tối ưu tốt nhất cho deep learning

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về các kỹ thuật weakly, semi và self supervised learning

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu chung CV, bài toán image classification và image processing

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:


    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu bài toán object detection, các mô hình one-stage, two-stage và metrics

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành xây dựng mô hình giải bài toán object detection

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu và thực hành xây dựng data augmentation

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Vấn đề về scale của ảnh và object trong bài toán object detection

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu bài toán image segmentation và một số mô hình tiêu biểu

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu bài toán face recognition và tư tưởng về image embedding

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành xây dựng hệ thống nhận diện, định danh và phân tích khuôn mặt

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu bài toán image generation, các mô hình GANs tiêu biểu và metrics

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Trực quan hoá mô hình computer vision với GradCAM

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu một số mô hình self-supervised learning trên bài toán computer vision

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu các mô hình xử lý video

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu chung về NLP và text processing

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu và thực hành xây dựng mô hình word embedding đơn giản

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu bài toán seq2seq và metrics đánh giá

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về cơ chế attention và transformer

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Tổng hợp nhóm các mô hình GPT, BERT và các pretrained model

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành sử dụng các mô hình seq2seq

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành xây dựng chatbot đơn giản

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu và thực hành xây dựng mô hình giải bài toán named entity recognition

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu và thực hành xây dựng mô hình giải bài toán part-of-speech tagging

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu và thực hành xây dựng mô hình giải bài toán image captioning

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về các vision-language model nổi tiếng nhất hiện nay

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu một số mô hình diffusion tiêu biểu giải bài toán image generation

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu chung về machine learning operation và một số framework

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu và thực hành sử dụng Git và Github

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về vấn đề data drift và concept drift

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu và hướng dẫn cài đặt ClearML

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về data pipeline và data versioning trong MLOps

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành xây dựng data pipeline và data versioning bằng ClearML

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về model pipeline và experiment tracking trong MLOps

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành xây dựng model pipeline và experiment tracking bằng ClearML

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về model serving, monitoring và logging rong MLOps

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành xây dựng model serving, monitoring và logging bằng ClearML

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    So sánh các kỹ thuật online learning, incremental learning và active learning

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về human-in-a-loop process và các kỹ thuật active learning

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu và thực hành lập trình hướng đối tượng

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành kết nối python với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành sử dụng pySpark xử lý big data

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành xây dựng REST API trong python với flask và gunicorn

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu và thực hành sử dụng docker

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành xây dựng web demo các mô hình AI với streamlit

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành xử lý dữ liệu song song trong python

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về CUDA và thực hành cài và sử dụng CUDA

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu và thực hành sử dụng pytorch lightning

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Thực hành sử dụng pytorch và pytorch lightning cho distributed training

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về AWS và thực hành sử dụng EC2 và S3 để huấn luyện mô hình

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

    Chủ đề:

    Giới thiệu về unit test và thực hành test code trong python

    Mục tiêu:

    N/A

    Ứng dụng:

    N/A

    Case Study:

    N/A

Tại sao khóa học tại MCI phù hợp với bạn

1. Lộ trình khóa học thiết kế khoa học, theo quy trình làm việc thực tế giúp bạn tiếp thu và nắm chắc kiến thức theo trình tự khoa học
2. Giáo trình đào tạo theo chuẩn Quốc tế kết hợp giữa lý thuyết và thực hành qua các case study thực tế
3. 100% Giảng viên tại MCI là các chuyên gia tư vấn tại Big4 các tập đoàn lớn tại Việt Nam, có chứng chỉ đào tạo nghiên cứu quốc tế trong lĩnh vực lập trình và dữ liệu
4. Giảng viên hướng dẫn tận tay giúp bạn thành thạo Python trong thời gian ngắn nhất
5. Cam kết chất lượng đào tạo, miễn phí học lại trọn đời nếu chưa nắm rõ kiến thức

Đội ngũ giảng viên


Nguyễn Hữu Minh

- 5 năm kinh nghiệm trong ngành Khoa học dữ liệu và Công nghệ thông tin tại Việt Nam
- Hiện đảm nhân vị trí Data Scientist, AI Researcher tại Công ty PIXTA Vietnam Co. Ltd
- Giải nhất cuộc thi Sinh viên Nghiên cứu Khoa học - Khoa Toán ứng dụng và Hệ thống thông tin
- Kĩ sư Toán và Thông tin tại trường Bách Khoa Hà Nội