Machine Learning Đào tạo tại Việt Nam

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn hiểu khái niệm về mô hình được huấn luyện trước và học cách áp dụng chúng để giải quyết các vấn đề thực tế mà không cần xây dựng mô hình từ đầu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu khái niệm và lợi ích của các mô hình được huấn luyện trước.
• Khám phá các kiến trúc mô hình được huấn luyện trước khác nhau và các trường hợp sử dụng của chúng.
• Tinh chỉnh một mô hình được huấn luyện trước cho các tác vụ cụ thể.
• Triển khai các mô hình được huấn luyện trước trong các dự án học máy đơn giản.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia với nhiều trình độ chuyên môn khác nhau, những người muốn tận dụng nền tảng AutoML của Google để xây dựng chatbot tùy chỉnh cho nhiều ứng dụng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của phát triển chatbot.
• Điều hướng Nền tảng Đám mây Google và truy cập AutoML.
• Chuẩn bị dữ liệu để huấn luyện các mô hình chatbot.
• Huấn luyện và đánh giá các mô hình chatbot tùy chỉnh bằng cách sử dụng AutoML.
• Triển khai và tích hợp chatbot vào nhiều nền tảng và kênh khác nhau.
• Giám sát và tối ưu hóa hiệu suất chatbot theo thời gian.

Khóa học trực tiếp, live training (trực tuyến hoặc tại chỗ) này hướng tới các nhà phát triển AI trung cấp, kỹ sư máy học và kiến trúc sư hệ thống muốn tối ưu hóa mô hình AI để triển khai trên thiết bị biên.

Đến cuối khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu về các thách thức và yêu cầu khi triển khai mô hình AI trên thiết bị biên.
• Áp dụng các kỹ thuật nén mô hình để giảm kích thước và độ phức tạp của mô hình AI.
• Sử dụng các phương pháp lượng hóa để cải thiện hiệu suất mô hình trên phần cứng biên.
• Triển khai các kỹ thuật cắt bớt và tối ưu hóa khác để cải thiện hiệu suất mô hình.
• Triển khai các mô hình AI đã tối ưu hóa trên các thiết bị biên khác nhau.

Khóa huấn luyện trực tuyến hoặc tại địa điểm do giảng viên hướng dẫn này nhằm vào các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu, và người yêu công nghệ ở trình độ trung cấp, những người mong muốn có kỹ năng thực tế trong việc triển khai mô hình AI trên thiết bị edge cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Đến cuối khóa huấn luyện, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu nguyên tắc của Edge AI và lợi ích của nó.
• Thiết lập và cấu hình môi trường tính toán edge.
• Phát triển, đào tạo, và tối ưu hóa mô hình AI cho việc triển khai trên edge.
• Triển khai các giải pháp AI thực tế trên thiết bị edge.
• Đánh giá và cải thiện hiệu suất của mô hình đã triển khai trên edge.
• Xử lý các vấn đề đạo đức và bảo mật trong ứng dụng Edge AI.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư AI và nhà khoa học dữ liệu ở trình độ nâng cao, có kinh nghiệm từ trung cấp đến nâng cao, những người mong muốn nâng cao hiệu suất của mô hình DeepSeek, giảm thiểu độ trễ và triển khai các giải pháp AI một cách hiệu quả bằng cách áp dụng các phương pháp MLOps hiện đại.

Kết thúc khóa đào tạo, học viên sẽ có khả năng:

• Tối ưu hóa các mô hình DeepSeek về hiệu quả, độ chính xác và khả năng mở rộng.
• Áp dụng các phương pháp hay nhất cho MLOps và quản lý phiên bản mô hình.
• Triển khai các mô hình DeepSeek trên hạ tầng đám mây và tại chỗ.
• Giám sát, bảo trì và mở rộng các giải pháp AI một cách hiệu quả.

MLOps trên Kubernetes là một khung làm việc nhằm tự động hóa quá trình huấn luyện, xác thực, đóng gói và triển khai các mô hình học máy bằng cách sử dụng pipelines được container hóa và quy trình làm việc GitOps.

Đây là khóa đào tạo do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp tại địa điểm), dành cho những người thực hành ở mức trung cấp mong muốn xây dựng các pipelines MLOps tự động và có khả năng mở rộng trên Kubernetes.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ được trang bị để:

• Thiết kế các pipelines CI/CD từ đầu đến cuối cho máy học.
• Thực hiện quy trình làm việc GitOps cho việc triển khai và quản lý phiên bản mô hình.
• Tự động hóa quá trình huấn luyện, kiểm thử và đóng gói các mô hình ML.
• Tích hợp giám sát, cảnh báo và chiến lược rollback.

Định dạng của Khóa Học

• Các bài trình bày và phân tích kỹ thuật được hướng dẫn bởi giảng viên.
• Bài tập thực hành xây dựng các quy trình làm việc CI/CD thực tế.
• Thực hành live-lab triển khai các công việc ML lên Kubernetes.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Các tổ chức có thể yêu cầu nội dung được tùy chỉnh phù hợp với các công cụ và cơ sở hạ tầng MLOps nội bộ của họ.

Kubeflow là một nền tảng mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa việc xây dựng, huấn luyện và triển khai các tác vụ học máy trên Kubernetes.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho những chuyên gia từ mức độ cơ bản đến trung cấp muốn xây dựng các quy trình làm việc ML đáng tin cậy bằng Kubeflow.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có được kỹ năng để:

• Điều hướng hệ sinh thái và các thành phần lõi của Kubeflow.
• Xây dựng các quy trình làm việc có thể tái tạo với Kubeflow Pipelines.
• Chạy các công việc huấn luyện có khả năng mở rộng trên Kubernetes.
• Triển khai các mô hình học máy hiệu quả bằng Kubeflow Serving.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng được hướng dẫn và thảo luận hợp tác.
• Thực hành hands-on với các thành phần Kubeflow thực tế.
• Bài tập thực tế để xây dựng quy trình làm việc ML từ đầu đến cuối.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Các phiên bản tùy chỉnh của khóa đào tạo này có thể được sắp xếp để phù hợp với công nghệ và yêu cầu dự án của đội ngũ của bạn.

TinyML là thực hành triển khai các mô hình học máy tối ưu trên các thiết bị biên có tài nguyên hạn chế.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các chuyên gia kỹ thuật cấp cao muốn thiết kế, tối ưu hóa và triển khai đầy đủ dòng công việc TinyML từ đầu đến cuối.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ học cách:

• Thu thập, chuẩn bị và quản lý dữ liệu cho các ứng dụng TinyML.
• Đào tạo và tối ưu hóa mô hình cho vi điều khiển tiêu thụ năng lượng thấp.
• Chuyển đổi mô hình sang các định dạng nhẹ nhàng phù hợp với thiết bị biên.
• Triển khai, thử nghiệm và theo dõi các ứng dụng TinyML trong môi trường phần cứng thực tế.

Định dạng khóa học

• Bài giảng do giảng viên hướng dẫn và thảo luận kỹ thuật.
• Thực hành thực tế và thí nghiệm lặp đi lặp lại.
• Triển khai trực tiếp trên các nền tảng dựa trên vi điều khiển.

Tùy chỉnh khóa học

• Để tùy chỉnh khóa đào tạo với các chuỗi công cụ, bảng phần cứng hoặc quy trình nội bộ cụ thể, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học được hướng dẫn bởi giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia AI ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng TensorFlow Lite cho ứng dụng Edge AI.

Sau khi kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ các nguyên tắc cơ bản của TensorFlow Lite và vai trò của nó trong Edge AI.
• Phát triển và tối ưu hóa các mô hình AI bằng TensorFlow Lite.
• Triển khai các mô hình TensorFlow Lite trên nhiều thiết bị cạnh.
• Sử dụng các công cụ và kỹ thuật để chuyển đổi và tối ưu hóa mô hình.
• Thực hiện các ứng dụng Edge AI thực tế bằng TensorFlow Lite.

Đây là khóa huấn luyện trực tiếp do giáo viên hướng dẫn ở Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ), dành cho những chuyên gia cấp cao muốn nắm vững các công nghệ đằng sau hệ thống tự động.

Đến cuối khóa huấn luyện, người tham dự sẽ có thể:

• Thiết kế và triển khai các mô hình AI cho việc ra quyết định tự động.
• Phát triển các thuật toán kiểm soát cho việc điều hướng và tránh chướng ngại vật tự động.
• Đảm bảo an toàn và độ tin cậy trong hệ thống tự động hỗ trợ AI.
• Tích hợp các hệ thống tự động với các khung công nghệ robot và AI hiện có.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, dành cho những chuyên gia cấp cao muốn sâu hơn vào thị giác máy tính và khám phá khả năng của TensorFlow trong việc phát triển các mô hình thị giác phức tạp bằng Google Colab.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng và huấn luyện mạng nơron tích chập (CNN) bằng TensorFlow.
• Tận dụng Google Colab để phát triển mô hình dựa trên đám mây một cách mở rộng và hiệu quả.
• Thực hiện các kỹ thuật tiền xử lý ảnh cho các nhiệm vụ thị giác máy tính.
• Triển khai các mô hình thị giác cho các ứng dụng thực tế.
• Sử dụng chuyển giao học để nâng cao hiệu suất của mô hình CNN.
• Trực quan hóa và giải thích kết quả của các mô hình phân loại ảnh.

TinyML là một cách tiếp cận để triển khai các mô hình học máy trên các thiết bị có công suất thấp, tài nguyên hạn chế hoạt động ở phía biên mạng.

Khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhắm đến các chuyên gia cấp cao muốn bảo mật chuỗi TinyML và triển khai các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư trong ứng dụng AI biên.

Cuối khóa học, người tham dự sẽ có thể:

• Nhận diện rủi ro bảo mật đặc thù cho suy luận TinyML trên thiết bị.
• Triển khai các cơ chế bảo vệ quyền riêng tư cho việc triển khai AI biên.
• Củng cố mô hình TinyML và hệ thống nhúng chống lại các mối đe dọa đối tác.
• Áp dụng các thực hành tốt nhất để xử lý dữ liệu an toàn trong môi trường hạn chế tài nguyên.

Định dạng của Khóa Học

• Các bài giảng hấp dẫn được hỗ trợ bởi các cuộc thảo luận do chuyên gia hướng dẫn.
• Các bài tập thực tế nhấn mạnh vào các tình huống đe dọa thực tế.
• Triển khai thực hành sử dụng công cụ bảo mật nhúng và TinyML.

Các Tùy Chỉnh Khóa Học

• Tổ chức có thể yêu cầu phiên bản tùy chỉnh của khóa huấn luyện này để phù hợp với các nhu cầu bảo mật và tuân thủ cụ thể của họ.

Khóa học trực tuyến do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho những chuyên gia cấp cao muốn nâng cao kiến thức về các mô hình machine learning, cải thiện kỹ năng điều chỉnh hyperparameter và học cách triển khai mô hình hiệu quả bằng Google Colab.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Thực hiện các mô hình machine learning nâng cao sử dụng các khung công tác phổ biến như Scikit-learn và TensorFlow.
• Tối ưu hóa hiệu suất mô hình thông qua điều chỉnh hyperparameter.
• Triển khai các mô hình machine learning trong các ứng dụng thực tế sử dụng Google Colab.
• Hợp tác và quản lý các dự án machine learning quy mô lớn trong Google Colab.

Khóa học trực tiếp được dẫn dắt này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) hướng tới các chuyên gia có trình độ trung cấp muốn áp dụng các kỹ thuật AI để tối ưu hóa quản lý năng suất trong sản xuất bán dẫn.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Phân tích dữ liệu sản xuất để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ năng suất.
• Triển khai thuật toán AI để nâng cao quá trình quản lý năng suất.
• Tối ưu hóa các tham số sản xuất để giảm thiểu lỗi và cải thiện năng suất.
• Tích hợp quản lý năng suất dựa trên AI vào các luồng làm việc sản xuất hiện có.

Khóa đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) hướng đến các chuyên gia kinh doanh và AI ở mức trung cấp muốn áp dụng học máy vào kinh doanh, dự đoán và hệ thống được điều khiển bởi AI thông qua các nghiên cứu trường hợp thực tế và công cụ dựa trên Python.

Đến cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu cách học máy phù hợp với chiến lược AI và kinh doanh.
• Áp dụng các kỹ thuật học giám sát và không giám sát vào các vấn đề kinh doanh có cấu trúc.
• Tiền xử lý và biến đổi dữ liệu để mô hình hóa.
• Sử dụng mạng neural cho các tác vụ phân loại và dự đoán.
• Thực hiện dự báosales sử dụng phương pháp thống kê và học máy (ML).
• Triển khai việc tạo cụm và đào tạo quy tắc liên kết để chia nhỏ khách hàng và khám phá mẫu.

Khóa học trực tiếp với giáo viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này được thiết kế cho các chuyên gia có trình độ trung cấp muốn áp dụng các kỹ thuật bảo trì dự báo do AI điều khiển trong sản xuất bán dẫn để tăng cường hiệu quả sản xuất và giảm thiểu sự cố thiết bị không dự kiến.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Triển khai các mô hình AI để dự báo sự cố thiết bị trong sản xuất bán dẫn.
• Phân tích dữ liệu bảo trì để phát hiện các mẫu và xu hướng chỉ ra các vấn đề tiềm ẩn.
• Tích hợp bảo trì dự báo do AI điều khiển vào các quy trình sản xuất hiện có.
• Giảm thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì thông qua quản lý thiết bị chủ động.

Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này được thiết kế cho các chuyên gia cấp cao muốn áp dụng các kỹ thuật AI tiên tiến vào tự động hóa thiết kế bán dẫn, nhằm cải thiện hiệu quả, độ chính xác và sáng tạo trong thiết kế và kiểm chứng chip.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Áp dụng các kỹ thuật AI tiên tiến để tối ưu hóa quá trình thiết kế bán dẫn.
• Tích hợp các mô hình học máy vào công cụ EDA để cải thiện kiểm chứng thiết kế.
• Phát triển các giải pháp do AI thúc đẩy để giải quyết các thách thức thiết kế phức tạp trong sản xuất chip.
• Sử dụng mạng nơron để cải thiện độ chính xác và tốc độ của tự động hóa thiết kế.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này dưới sự hướng dẫn của giảng viên (tại Việt Nam) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển có trình độ trung cấp muốn hiểu và áp dụng kỹ thuật học sâu bằng môi trường Google Colab.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập và điều hướng Google Colab cho các dự án học sâu.
• Hiểu rõ cơ bản về mạng thần kinh.
• Triển khai mô hình học sâu bằng TensorFlow.
• Huấn luyện và đánh giá mô hình học sâu.
• Tận dụng các tính năng nâng cao của TensorFlow cho học sâu.

Khúc này là khóa học chức danh giữa giảng viên và thí sinh (trực tuyến hoặc tổng) đích đến cho các chuyên gia trung cấp muốn hiểu và áp dụng các kĩ thuật AI để tiết kiệm quá trình sốt chíp.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Hiểu biết các phương pháp AI để tiết kiệm quá trình sốt chíp.
• Trích xuất các một AI để tăng sản lượng và giảm thiểu lỗi.
• Phân tích dữ liệu quá trình để xác định các tham số chính để tối ưu hóa.
• Áp dụng các kĩ thuật học máy để tinh chỉnh các quá trình sản xuất bán dẫn.

Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ, được thiết kế cho các tham gia có trình độ trung cấp muốn tự động hóa và quản lý các luồng công việc học máy, bao gồm đào tạo mô hình, xác thực và triển khai bằng Apache Airflow.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có khả năng:

• Cài đặt Apache Airflow cho việc điều phối luồng công việc học máy.
• Tự động hóa các nhiệm vụ tiền xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình và xác thực.
• Tích hợp Airflow với các khung học máy và công cụ.
• Triển khai mô hình học máy bằng các luồng tự động hóa.
• Theo dõi và tối ưu hóa các luồng công việc học máy trong sản xuất.

Khóa huấn luyện trực tiếp do giáo viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên ở mức trung cấp, những người muốn áp dụng thuật toán học máy một cách hiệu quả bằng môi trường Google Colab.

Sau khi hoàn thành khóa huấn luyện này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập và điều hướng Google Colab cho dự án học máy.
• Hiểu và áp dụng các thuật toán học máy khác nhau.
• Sử dụng thư viện như Scikit-learn để phân tích và dự đoán dữ liệu.
• Triển khai mô hình học giám sát và không giám sát.
• Tối ưu hóa và đánh giá các mô hình học máy một cách hiệu quả.

TinyML là thực hành triển khai các mô hình học máy trên phần cứng có tài nguyên hạn chế.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho những người thực hành cấp nâng cao muốn tối ưu hóa các mô hình TinyML để triển khai với độ trễ thấp và tiêu thụ bộ nhớ hiệu quả trên thiết bị nhúng.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:

• Áp dụng các kỹ thuật lượng tử hóa, cắt tỉa và nén để giảm kích thước mô hình mà không hy sinh độ chính xác.
• Đánh giá hiệu suất của các mô hình TinyML về độ trễ, tiêu thụ bộ nhớ và hiệu quả năng lượng.
• Triển khai các đường ống suy luận tối ưu trên vi điều khiển và thiết bị biên.
• Đánh giá sự cân bằng giữa hiệu suất, độ chính xác và hạn chế phần cứng.

Định dạng của Khóa học

• Các buổi thuyết trình do giảng viên hướng dẫn, được hỗ trợ bởi các minh họa kỹ thuật.
• Các bài tập tối ưu hóa thực tế và kiểm tra hiệu suất so sánh.
• Triển khai các đường ống TinyML trong môi trường phòng thí nghiệm được kiểm soát.

Tùy chỉnh Khóa học

• Để có khóa đào tạo được tùy chỉnh phù hợp với các nền tảng phần cứng cụ thể hoặc quy trình nội bộ, vui lòng liên hệ với chúng tôi để tùy chỉnh chương trình.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao muốn khám phá các kỹ thuật XAI (Giải thích trí tuệ nhân tạo) tiên tiến cho mô hình học sâu, với trọng tâm xây dựng các hệ thống AI có thể giải thích được.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được những thách thức của khả năng giải thích trong học sâu.
• Triển khai các kỹ thuật XAI nâng cao cho mạng nơ-ron.
• Giải thích các quyết định được đưa ra bởi mô hình học sâu.
• Đánh giá sự đánh đổi giữa hiệu suất và tính minh bạch.

Khóa học này được dẫn dắt trực tiếp, trong Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ), nhằm hướng đến những chuyên gia cấp cơ bản muốn hiểu và áp dụng các công nghệ AI trong ngành sản xuất bán dẫn.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của AI và cách chúng được áp dụng trong sản xuất bán dẫn.
• Nhận diện các lĩnh vực trong sản xuất bán dẫn mà AI có thể được triển khai hiệu quả.
• Sử dụng các công cụ và kỹ thuật AI để cải thiện hiệu quả sản xuất và kiểm soát chất lượng.
• Triển khai các mô hình AI cơ bản để tối ưu hóa quá trình sản xuất.

Docker là một nền tảng container hóa được sử dụng để xây dựng các môi trường có thể tái tạo, di động và mở rộng cho hệ thống học máy.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giáo viên hướng dẫn này dành cho các chuyên gia kỹ thuật từ trình độ trung cấp đến cao cấp, những người mong muốn container hóa và vận hành các pipeline ML đầy đủ bằng Docker.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:

• Container hóa các tác vụ huấn luyện, xác thực và suy luận của ML.
• Thiết kế và dàn dựng pipeline ML từ đầu đến cuối bằng Docker và các công cụ hỗ trợ.
• Thực hiện phiên bản hóa, khả năng tái tạo và CI/CD cho các thành phần của ML.
• Triển khai, giám sát và mở rộng các dịch vụ ML trong môi trường container hóa.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác được hỗ trợ bởi các minh họa thực tế.
• Bài tập thực hành tập trung vào việc xây dựng các thành phần pipeline ML thực tế.
• Triển khai live-lab cho workflow container hóa từ đầu đến cuối.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Đối với khóa đào tạo tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu cơ sở hạ tầng ML cụ thể, vui lòng liên hệ với chúng tôi để thảo luận về các lựa chọn.

Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên muốn sử dụng các mô hình học máy ML.NET để tự động dự đoán kết quả từ phân tích dữ liệu đã thực hiện cho các ứng dụng doanh nghiệp.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt ML.NET và tích hợp nó vào môi trường phát triển ứng dụng.
• Hiểu các nguyên lý học máy đằng sau các công cụ và thuật toán ML.NET.
• Xây dựng và huấn luyện các mô hình học máy để thực hiện dự đoán thông minh với dữ liệu đã cung cấp.
• Đánh giá hiệu suất của một mô hình học máy bằng các chỉ số của ML.NET.
• Tối ưu độ chính xác của các mô hình học máy hiện có dựa trên khung ML.NET.
• Áp dụng các khái niệm học máy của ML.NET vào các ứng dụng khoa học dữ liệu khác.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế dành cho các chuyên gia dữ liệu có trình độ trung cấp muốn áp dụng các kỹ thuật học máy để giải quyết các vấn đề kinh doanh dựa trên dữ liệu, bao gồm dự báo doanh thu và mô hình dự đoán bằng mạng nơ-ron.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản và loại học máy.
• Áp dụng các thuật toán chính cho phân loại, hồi quy, phân cụm và phân tích liên kết.
• Thực hiện phân tích dữ liệu khám phá và chuẩn bị dữ liệu bằng Python.
• Sử dụng mạng nơ-ron cho các tác vụ mô hình hóa không tuyến tính.
• Triển khai phân tích dự đoán cho dự báo kinh doanh, bao gồm dữ liệu doanh thu.
• Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất mô hình bằng các kỹ thuật trực quan và thống kê.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy, nhà nghiên cứu học sâu và chuyên gia thị giác máy tính trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn mở rộng kiến thức và kỹ năng của họ về học sâu để tạo ảnh từ văn bản.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các kiến trúc và kỹ thuật học sâu nâng cao để tạo ảnh từ văn bản.
• Triển khai các mô hình và tối ưu hóa phức tạp để tổng hợp hình ảnh chất lượng cao.
• Tối ưu hóa hiệu suất và khả năng mở rộng cho các tập dữ liệu lớn và các mô hình phức tạp.
• Điều chỉnh các siêu tham số để cải thiện hiệu suất và khả năng khái quát hóa của mô hình.
• Tích hợp Stable Diffusion với các khung và công cụ học sâu khác.

Khóa học trực tiếp được hướng dẫn ở Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các chuyên gia bảo mật mạng có trình độ trung cấp đến cao cấp muốn nâng cao kỹ năng về phát hiện và phản ứng sự cố dựa trên AI.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Triển khai các thuật toán AI tiên tiến cho phát hiện mối đe dọa thời gian thực.
• Tùy chỉnh các mô hình AI cho các thách thức bảo mật mạng cụ thể.
• Phát triển các luồng tự động hóa cho phản ứng mối đe dọa.
• Bảo vệ các công cụ bảo mật dựa trên AI trước các cuộc tấn công đối địch.

Khóa đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư hệ thống nhúng cấp trung và các nhà phát triển AI muốn triển khai mô hình học máy trên microcontroller sử dụng TensorFlow Lite và Edge Impulse.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ về nền tảng TinyML và lợi ích của nó cho các ứng dụng AI tại biên.
• Thiết lập môi trường phát triển cho các dự án TinyML.
• Huấn luyện, tối ưu hóa và triển khai mô hình AI trên microcontroller có công suất thấp.
• Sử dụng TensorFlow Lite và Edge Impulse để triển khai các ứng dụng TinyML thực tế.
• Tối ưu hóa mô hình AI cho hiệu quả điện năng và giới hạn bộ nhớ.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này được hướng tới các chuyên gia bảo mật mạng cấp sơ cấp muốn học cách khai thác trí tuệ nhân tạo để cải thiện khả năng phát hiện và phản ứng với mối đe dọa.

Đến cuối khóa đào tạo này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu về các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong bảo mật mạng.
• Triển khai các thuật toán trí tuệ nhân tạo để phát hiện mối đe dọa.
• Tự động hóa phản ứng với sự cố bằng các công cụ trí tuệ nhân tạo.
• Tích hợp trí tuệ nhân tạo vào cơ sở hạ tầng bảo mật mạng hiện có.

Khóa học đào tạo trực tiếp có hướng dẫn này tại Việt Nam (qua mạng hoặc tại chỗ) nhằm mục đích hỗ trợ các nhà sinh học muốn hiểu rõ cách AlphaFold hoạt động và sử dụng các mô hình AlphaFold làm tài liệu tham chiếu trong các nghiên cứu thực nghiệm của mình.

Sau khi hoàn thành khóa học này, học viên sẽ có khả năng:

• Hiểu các nguyên lý cơ bản của AlphaFold.
• Nắm vững cách thức hoạt động của AlphaFold.
• Học cách diễn giải các kết quả và dự đoán từ AlphaFold.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn học cách sử dụng RapidMiner để ước tính và dự báo giá trị, đồng thời sử dụng các công cụ phân tích cho dự báo chuỗi thời gian.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Học cách áp dụng phương pháp CRISP-DM, chọn các thuật toán học máy phù hợp và nâng cao việc xây dựng và hiệu suất mô hình.
• Sử dụng RapidMiner để ước tính và dự báo giá trị, đồng thời sử dụng các công cụ phân tích cho dự báo chuỗi thời gian.

Chương trình đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại địa điểm) hướng đến các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và nhà nghiên cứu thị giác máy tính, những người mong muốn tận dụng Stable Diffusion để tạo ra các hình ảnh chất lượng cao cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.

Ở cuối khóa đào tạo này, người tham dự sẽ có khả năng:

• Hiểu các nguyên tắc của Stable Diffusion và cách nó hoạt động để tạo ảnh.
• Xây dựng và huấn luyện các mô hình Stable Diffusion cho các nhiệm vụ tạo ảnh.
• Áp dụng Stable Diffusion vào nhiều tình huống tạo ảnh khác nhau, chẳng hạn như điền vào khoảng trống (inpainting), mở rộng ảnh (outpainting) và chuyển đổi từ ảnh sang ảnh.
• Tối ưu hóa hiệu suất và độ ổn định của các mô hình Stable Diffusion.

khóa huấn luyện trực tuyến hoặc tại chỗ này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu trình độ初学者，希望理解TinyML基础、探索其应用并将AI模型部署到微控制器上。

完成本培训后，参与者将能够：

• 理解TinyML的基础及其重要性。
• 在微控制器和边缘设备上部署轻量级AI模型。
• 优化和调整机器学习模型以降低功耗。
• 将TinyML应用于实际应用，如手势识别、异常检测和音频处理。

Mục tiêu của khóa học này là cung cấp năng lực tổng quát trong việc áp dụng Machine Learning vào thực tế. Thông qua việc sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện đa dạng của nó, dựa trên vô số ví dụ thực tế, khóa học này sẽ hướng dẫn cách sử dụng các khối xây dựng quan trọng nhất của Machine Learning, cách đưa ra quyết định về mô hình hóa dữ liệu, diễn giải kết quả của các thuật toán và xác thực kết quả.

Mục tiêu của chúng tôi là trang bị cho bạn các kỹ năng để hiểu và sử dụng một cách tự tin các công cụ cơ bản nhất từ bộ công cụ Machine Learning và tránh những cạm bẫy phổ biến trong các ứng dụng Data Science.

Khóa học Áp dụng AI từ Cơ bản bằng Python cung cấp cho các lập trình viên và nhà phân tích dữ liệu những kỹ năng nền tảng để xây dựng các giải pháp học máy từ đầu bằng Python. Nội dung bao gồm các nguyên lý cốt lõi của học có giám sát (phân loại và hồi quy), học không giám sát (phân cụm và phát hiện bất thường), cùng với các kiến trúc mạng nơ-ron tiên tiến. Khóa học phân tích các phương pháp hiệu quả để làm việc với scikit-learn, Apache Spark MLlib và Jupyter notebooks nhằm hỗ trợ phát triển AI thực tiễn. Giúp các chuyên gia triển khai các mô hình ML thực tế, đánh giá các hạn chế của thuật toán và hoàn thành các dự án ứng dụng để giải quyết các vấn đề thực tế.

Deep Reinforcement Learning (DRL) kết hợp các nguyên lý học củng cố với các kiến trúc học sâu để cho phép các tác nhân đưa ra quyết định thông qua tương tác với môi trường của họ. Nó là nền tảng cho nhiều tiến bộ AI hiện đại như xe tự lái, kiểm soát robot, giao dịch thuật toán và hệ thống đề xuất thích ứng. DRL cho phép một tác nhân nhân tạo học chiến lược, tối ưu hóa chính sách và đưa ra quyết định tự động dựa trên học từ thử nghiệm và sai lầm thông qua học dựa trên phần thưởng.

Khóa học này, được dẫn dắt bởi giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ), được thiết kế cho các lập trình viên và khoa học dữ liệu trung cấp muốn học và áp dụng các kỹ thuật Deep Reinforcement Learning để xây dựng các tác nhân thông minh có khả năng đưa ra quyết định tự động trong các môi trường phức tạp.

Khi kết thúc khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên lý lý thuyết và các nguyên tắc toán học của Reinforcement Learning.
• Triển khai các thuật toán RL chính bao gồm Q-Learning, Policy Gradients và các phương pháp Actor-Critic.
• Xây dựng và huấn luyện các tác nhân Deep Reinforcement Learning bằng TensorFlow hoặc PyTorch.
• Áp dụng DRL vào các ứng dụng thực tế như trò chơi, robot học và tối ưu hóa quyết định.
• Xử lý, hình ảnh hóa và tối ưu hóa hiệu suất huấn luyện bằng các công cụ hiện đại.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận dẫn dắt.
• Bài tập thực hành và triển khai thực tế.
• Demonstrations mã nguồn trực tiếp và các ứng dụng dựa trên dự án.

Lựa chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một phiên bản tùy chỉnh của khóa học này (ví dụ: sử dụng PyTorch thay vì TensorFlow), vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khám phá các nguyên lý cơ bản của trí tuệ nhân tạo cho thấy cách công nghệ thông minh định hình lại chiến lược số, tự động hóa và ra quyết định trong các hoạt động doanh nghiệp. Bài học xem xét các khái niệm trọng tâm bao gồm lịch sử phát triển của AI, khung giải quyết vấn đề, biểu diễn tri thức, suy luận trong điều kiện không chắc chắn và các mô hình học máy, đồng thời đề cập đến giao tiếp, nhận thức và hành động tự chủ. Hướng dẫn các nhà lãnh đạo và kiến trúc sư đánh giá cơ hội chuyển đổi do AI thúc đẩy, phân tích các xu hướng công nghệ mới nổi và tích hợp các giải pháp thông minh thực tiễn để tăng tốc độ linh hoạt của doanh nghiệp.

Khóa học này bao gồm các chủ đề về AI (tập trung vào Machine Learning và Deep Learning) trong ngành Automotive. Khóa học này giúp xác định công nghệ nào có thể được (tiềm năng) sử dụng trong nhiều tình huống trong ô tô: từ tự động hóa đơn giản, nhận dạng hình ảnh đến khả năng đưa ra quyết định tự động.

Chương trình 8 ngày này cung cấp một hành trình hoàn chỉnh từ nền tảng kỹ thuật Python mạnh mẽ đến thiết kế hệ thống AI tiên tiến. Người tham gia phát triển các thực hành lập trình có kỷ luật, làm chủ các phương pháp thống kê và học sâu, và xây dựng các hệ thống AI sinh ra và dựa trên đại lý sẵn sàng sản xuất. Trọng tâm là độ tin cậy, đánh giá, an toàn và triển khai thực tế thay vì chỉ thực hiện thí nghiệm.

Mạng nơ-ron nhân tạo là một mô hình dữ liệu tính toán được sử dụng trong việc phát triển các hệ thống Artificial Intelligence (AI) có khả năng thực hiện các tác vụ "thông minh". Neural Networks thường được sử dụng trong các ứng dụng Machine Learning (ML), vốn là một triển khai của AI. Deep Learning là một tập hợp con của ML.

 Nâng tầm chuyên môn khoa học dữ liệu của bạn với khóa huấn luyện Học máy toàn diện này, bao gồm các thuật toán cốt lõi như Naive Bayes, Cây quyết định, Mạng nơ-ron, Máy vectơ hỗ trợ (SVM) và các kỹ thuật phân cụm. Tích lũy kinh nghiệm thực tế từ nền tảng lý thuyết đến ứng dụng thực tiễn thông qua các ví dụ thực tế. Khóa học lý tưởng dành cho nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư phần mềm, người đam mê Trí tuệ nhân tạo (AI) và chuyên gia kinh tế đang tìm cách triển khai các giải pháp Học máy. Làm chủ các chỉ số hiệu năng phân loại, xác thực chéo, bài toán đánh đổi thiên kiến- phương sai và những kiến thức nền tảng về Học sâu để xây dựng các mô hình dự báo vững chắc.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) cung cấp một giới thiệu về lĩnh vực nhận dạng mẫu và học máy. Khóa học đề cập đến các ứng dụng thực tế trong thống kê, khoa học máy tính, xử lý tín hiệu, thị giác máy tính, khai thác dữ liệu và tin sinh học.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Áp dụng các phương pháp thống kê cốt lõi vào nhận dạng mẫu.
• Sử dụng các mô hình chính như mạng nơ-ron và phương pháp kernel để phân tích dữ liệu.
• Triển khai các kỹ thuật nâng cao để giải quyết các vấn đề phức tạp.
• Cải thiện độ chính xác dự đoán bằng cách kết hợp các mô hình khác nhau.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng TensorFlow để phân tích dữ liệu gian lận tiềm ẩn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo một mô hình phát hiện gian lận trong Python và TensorFlow.
• Xây dựng các hồi quy tuyến tính và mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán gian lận.
• Phát triển một ứng dụng AI hoàn chỉnh để phân tích dữ liệu gian lận.

Học máy là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo, trong đó các máy tính có khả năng học hỏi mà không cần được lập trình cụ thể.

Học sâu là một lĩnh vực con của học máy sử dụng các phương pháp dựa trên việc học biểu diễn và cấu trúc dữ liệu như mạng nơ-ron.

Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao nổi tiếng với cú pháp rõ ràng và tính dễ đọc của mã nguồn.

Trong khóa đào tạo này do giảng viên hướng dẫn, các học viên sẽ tìm hiểu cách triển khai mô hình học sâu cho ngành viễn thông bằng Python khi họ thực hiện việc tạo một mô hình rủi ro tín dụng dựa trên học sâu.

Đến cuối khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản của học sâu.
• Tìm hiểu các ứng dụng và lợi ích của học sâu trong ngành viễn thông.
• Sử dụng Python, Keras, và TensorFlow để tạo mô hình học sâu cho ngành viễn thông.
• Xây dựng mô hình dự đoán khách hàng rời bỏ (churn) của riêng họ bằng Python.

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp (live-lab).

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo thực hành, do giảng viên hướng dẫn này được thiết kế như một phần mở rộng tự nhiên của khóa học Python cho Phân tích Dữ liệu.

Khóa học giới thiệu cho người tham dự những khái niệm cốt lõi của Học Máy và chỉ ra cách áp dụng chúng trực tiếp vào các nhiệm vụ phân tích dữ liệu như dự đoán, phân loại và phân đoạn.

Trọng tâm là giúp người học hiểu cách Học Máy vận hành trong thực tế, sử dụng các công cụ quen thuộc như Python, Pandas và Jupyter Notebook, mà không yêu cầu nền tảng toán học nâng cao.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư muốn đánh giá các phương pháp và công cụ hiện có để đưa ra quyết định thông minh về lộ trình triển khai MLOps trong tổ chức của họ.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các khung công tác và công cụ MLOps khác nhau.
• Lựa chọn đội ngũ phù hợp với kỹ năng cần thiết để xây dựng và hỗ trợ hệ thống MLOps.
• Chuẩn bị, kiểm tra và phiên bản hóa dữ liệu cho mô hình Học máy sử dụng.
• Hiểu các thành phần của một ML Pipeline (Dòng công việc Học máy) và các công cụ cần thiết để xây dựng nó.
• Thử nghiệm với các khung công tác và máy chủ Học máy khác nhau để triển khai vào sản xuất.
• Thực hiện toàn bộ quy trình Học máy để đảm bảo nó có thể tái tạo và duy trì được.

This instructor-led, live training in Việt Nam (online or onsite) is aimed at intermediate-level data analysts, developers, or aspiring data scientists who wish to apply machine learning techniques in Python to extract insights, make predictions, and automate data-driven decisions.

By the end of this course, participants will be able to:

• Understand and differentiate key machine learning paradigms.
• Explore data preprocessing techniques and model evaluation metrics.
• Apply machine learning algorithms to solve real-world data problems.
• Use Python libraries and Jupyter notebooks for hands-on development.
• Build models for prediction, classification, recommendation, and clustering.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng Tensorflow 2.x để xây dựng các công cụ dự đoán, phân loại, mô hình sinh, mạng nơ-ron, v.v.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình TensorFlow 2.x.
• Hiểu được lợi ích của TensorFlow 2.x so với các phiên bản trước.
• Xây dựng các mô hình học sâu.
• Triển khai một bộ phân loại hình ảnh nâng cao.
• Triển khai một mô hình học sâu lên đám mây, thiết bị di động và IoT.

Khóa học này bắt đầu bằng việc cung cấp cho bạn kiến thức khái niệm về mạng neuron và nói chung là thuật toán học máy, học sâu (thuật toán và ứng dụng).

Phần 1 (40%) của khóa huấn luyện tập trung vào cơ bản, nhưng sẽ giúp bạn chọn công nghệ phù hợp: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, v.v.

Phần 2 (20%) của khóa huấn luyện giới thiệu Theano - một thư viện Python giúp viết mô hình học sâu dễ dàng hơn.

Phần 3 (40%) của khóa huấn luyện sẽ tập trung vào TensorFlow - API của thư viện phần mềm nguồn mở do Google phát triển cho Học Sâu. Các ví dụ và bài thực hành đều được thực hiện bằng TensorFlow.

Đối tượng học viên

Khóa học này dành cho các kỹ sư muốn sử dụng TensorFlow trong dự án Học Sâu của họ.

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ:

• có hiểu biết tốt về mạng neuron sâu (DNN), CNN và RNN
• hiểu cấu trúc và cơ chế triển khai của TensorFlow
• có khả năng thực hiện các tác vụ cài đặt / môi trường sản xuất / kiến trúc và cấu hình
• có thể đánh giá chất lượng mã, thực hiện gỡ lỗi, giám sát
• có thể triển khai các tác vụ nâng cao như huấn luyện mô hình, xây dựng đồ thị và ghi log