Khóa Học Khoa Học Dữ Liệu Và AI Cho Lập Trình Viên - AI Viet Nam
Thời gian
Linh hoạt
Truy cập
Vĩnh viễn
Tài liệu
Đi kèm
Data ScienceDeep LearningDiffusion Models

Khóa Học Khoa Học Dữ Liệu Và AI Cho Lập Trình Viên - AI Viet Nam

0.0 ⭐
Thứ Tư, 29/04/2026
Đi Tới
K
KhoaHoc24h
149.000 ₫
Đi tới khóa học

Nội dung khóa học

Khóa học này phù hợp với người muốn học Data Science và AI theo lộ trình khá rộng, đi từ nền tảng Deep Learning đến các nhánh ứng dụng như NLP, Computer Vision, Generative AI, LLMs và Diffusion Models. Nội dung không chỉ dừng ở phần lý thuyết mô hình, mà còn có các project theo dữ liệu bảng, văn bản, ảnh, OCR, chuỗi thời gian, dịch máy và sinh dữ liệu, kèm framework PyTorch cho phần thực hành mô hình.
⭐ Điểm nổi bật của khóa học
● Bao quát nhiều mảng AI trong cùng một lộ trình: Deep Learning, NLP, Computer Vision, Generative AI, LLMs và Diffusion Models.
● Có phần project tương đối đa dạng theo từng dạng dữ liệu và bài toán như dự đoán doanh số, phân loại cảm xúc, OCR, dự báo chuỗi thời gian, theo dõi cầu thủ, phân tích ảnh y tế, dịch máy và sinh ảnh.
● Xuất hiện rõ các thành phần gần workflow ngành AI như PyTorch, Git, data preprocessing, feature engineering, model deployment và scalability.
🛠️ Vì sao khóa học chọn các công cụ này?
PyTorch được đưa vào ngay từ phần kiến trúc Deep Learning vì đây là framework phù hợp cho workflow huấn luyện mô hình, thử nghiệm kiến trúc mới và triển khai các bài toán AI trên nhiều loại dữ liệu khác nhau. Với người học AI theo hướng kỹ thuật, việc làm quen PyTorch sớm giúp nối liền phần lý thuyết mạng nơ-ron với phần xây model, train và kiểm thử trong project thực tế.
Git xuất hiện trong nhóm kỹ năng được trang bị vì làm AI thực tế không chỉ có viết model, mà còn cần version control để quản lý code, theo dõi thay đổi và phối hợp khi làm việc nhóm. Đây là nhóm kỹ năng khá gần với JD của AI Engineer hoặc Data Scientist khi dự án bắt đầu có nhiều notebook, script xử lý dữ liệu và nhiều lần thử nghiệm mô hình.
Việc khóa học nhấn vào data preprocessing, feature engineering, model deployment và scalability cho thấy lộ trình không chỉ dừng ở mức “học mô hình”, mà còn bám theo pipeline AI thực tế: chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện, đánh giá rồi nghĩ đến triển khai và mở rộng hệ thống.
🧠
Học phần 1: Nền tảng Deep Learning và kiến trúc mô hình với PyTorch
Khóa học bắt đầu từ các phần cốt lõi như mạng nơ-ron, backpropagation, tối ưu hóa và cách chọn kiến trúc phù hợp với từng loại dữ liệu.
Người học tiếp cận PyTorch cùng các hướng nâng cao hơn như different deep architectures, advanced deep learning, data augmentation và một số mô hình mới như Mixer Model, Mamba, KAN.
🖼️
Học phần 2: AI cho ảnh, văn bản và generative AI
Phần nội dung chính đi vào Deep Learning cho ảnh với CNN, Vision Transformer và các ứng dụng Computer Vision.
Song song với đó là Deep Learning cho text, NLP, RNN, Transformer, LLMs và nhóm generative models như GAN, Pix2Pix, CycleGAN, Diffusion Models và domain adaptation.
🧪
Học phần 3: Project thực hành theo từng loại dữ liệu và bài toán AI
Khóa học có project cho tabular data, text, image, OCR, time-series và video tracking, giúp người học nhìn thấy cách chọn mô hình theo bài toán thay vì học AI theo từng mảng tách rời.
Ngoài ra còn có các bài toán mang tính ứng dụng cao hơn như phân tích ảnh y tế, sinh thơ, dịch Việt–Anh bằng Transformer, tô màu ảnh bằng Diffusion, sinh ảnh từ văn bản và music style transfer.
⚙️
Học phần 4: Kỹ năng data và triển khai cần cho workflow AI
Bên cạnh model, khóa học còn liệt kê các kỹ năng nền như data analysis, data manipulation, statistics, mathematics, feature engineering và data preprocessing.
Phần kỹ năng mở rộng sang version control với Git, big data technologies, model deployment, scalability, software development và team collaboration, tức là khá gần với bối cảnh làm dự án AI thực tế hơn là chỉ học notebook đơn lẻ.
👨‍🎓 Khóa học này dành cho ai?
  • Người mới bắt đầu hoặc sinh viên CNTT muốn xây nền tảng AI và Data Science.
  • Lập trình viên, kỹ sư phần mềm muốn mở rộng sang Machine Learning và Deep Learning.
  • Data Analyst hoặc người nghiên cứu muốn nâng cao kỹ năng về AI, NLP và Computer Vision.
  • Người định hướng nghề AI theo các vai trò như Data Scientist hoặc AI Engineer.
💡 Học xong bạn có thể làm được gì?
  • Hiểu và thực hành các nhánh AI phổ biến như Deep Learning, NLP, Computer Vision, LLMs và Generative AI trong cùng một lộ trình.
  • Làm project trên nhiều dạng dữ liệu như dữ liệu bảng, văn bản, ảnh, video và chuỗi thời gian thay vì chỉ học một loại bài toán.
  • Sử dụng PyTorch cho quá trình xây dựng mô hình và nắm thêm các kỹ năng nền như data preprocessing, feature engineering và Git.
  • Tiếp cận các chủ đề triển khai rộng hơn như model deployment, scalability và cộng tác phát triển dự án AI.
📝 Lưu ý / chuẩn bị
  • Nội dung khóa học khá rộng và đi qua cả phần nền tảng lẫn nhiều nhánh AI nâng cao, nên sẽ hợp hơn với người muốn một roadmap tổng thể hơn là chỉ học riêng một mảng như NLP hay Computer Vision.
  • Nếu bạn đang tìm một khóa học AI có cả phần model, project và kỹ năng triển khai dữ liệu đi kèm, đây là khóa học phù hợp.

Bạn sẽ nhận được gì?

  • Kiến thức thực tế
  • Tài liệu hướng dẫn
  • Cộng đồng hỗ trợ
  • Chứng chỉ hoàn tất