AI Engineer
Chương trình đào tạo theo lộ trình Kỹ sư AI tại RobustX được thiết kế nhằm trang bị cho học viên kiến thức và kỹ năng cần thiết để trở thành những chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Chương trình bao gồm các khóa học từ cơ bản đến nâng cao, giúp học viên hiểu rõ về nền tảng toán học, lập trình, học máy, học sâu, và các ứng dụng thực tiễn của AI.
Học viên sẽ được tiếp cận với các công nghệ và công cụ tiên tiến nhất trong ngành, bao gồm Python, TensorFlow, PyTorch, và các thư viện AI phổ biến khác. Bên cạnh đó, chương trình còn chú trọng đến việc rèn luyện kỹ năng giải quyết vấn đề, tư duy logic, và khả năng làm việc nhóm thông qua các dự án thực tế và bài tập ứng dụng.
369 GIỜ (10 THÁNG)
Đối tượng tham gia
Sinh viên và người mới tốt nghiệp
Theo học các ngành công nghệ thông tin, khoa học máy tính hoặc các lĩnh vực liên quan, muốn định hướng sự nghiệp trong lĩnh vực AI.
Kỹ sư phần mềm
Những người đã có nền tảng lập trình và phát triển phần mềm, mong muốn nâng cao kỹ năng AI và học máy để ứng dụng trong công việc.
Chuyên viên phân tích dữ liệu
Mở rộng kiến thức và kỹ năng về học máy và AI nhằm phân tích và xử lý dữ liệu hiệu quả hơn.
Chuyên viên từ các ngành khác
Muốn sử dụng AI để giải quyết các vấn đề liên quan
KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC
Kiến thức chuyên sâu về học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning),
Bao gồm các thuật toán, mô hình tiên tiến như CNN, RNN, Transformer, cùng khả năng tối ưu và triển khai các mô hình này trong thực tế.
Thành thạo các kỹ năng lập trình
Kỹ năng lập trình thành thạo với Python và các thư viện quan trọng như Numpy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, OpenCV để phát triển và xử lý dữ liệu, mô hình AI.
Hiểu biết về toán học ứng dụng trong AI
Hiểu biết về toán học ứng dụng trong AI như đại số tuyến tính, xác suất thống kê, và các phương pháp tối ưu hóa, giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác của mô hình.
KIẾN thức về Ngôn ngữ tự nhiên và Thị giác máy tính
Kiến thức vững chắc về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính (Computer Vision), từ các kỹ thuật cơ bản đến ứng dụng mô hình tiên tiến vào thực tế.
Tối ưu hoá mô hình ai
Thành thạo trong việc xây dựng và tối ưu hóa mô hình AI thông qua việc áp dụng các công cụ như TensorFlow, PyTorch, và các kỹ thuật tối ưu như hyperparameter tuning và regularization.
Giám sát và khắc phục sự cố trên AWS
Sử dụng AWS CloudWatch để giám sát tài nguyên, AWS CloudTrail để theo dõi logs, và AWS Systems Manager để xử lý và khắc phục sự cố.
Kỹ năng làm việc với các mô hình ai
Khả năng làm việc với các mô hình pre-trained và sử dụng chúng để giải quyết các bài toán thực tế như nhận diện hình ảnh, phân loại văn bản, và chatbot AI.
Kỹ năng phát triển ứng dụng ai
Kỹ năng phát triển và triển khai ứng dụng AI trong các lĩnh vực cụ thể như chatbot, nhận diện khuôn mặt, và phân tích tình huống, kết hợp với khả năng làm việc nhóm để thực hiện dự án cuối khóa.
Hiểu biết về đạo đức và bảo mật trong AI
Giúp đảm bảo các ứng dụng AI được phát triển và triển khai tuân theo các nguyên tắc bảo mật và quyền riêng tư.
Sau khi hoàn thành chương trình học bạn sẽ làm những gì?
AI Engineer
Kỹ sư AI
Machine Learning Engineer
Chuyên viên học máy
Computer Vision Engineer
Kỹ sư thị giác máy tính
AI Application Developer
Chuyên viên phát triển ứng dụng AI
lộ trình học Ai Engineer
- Ubuntu & Terminal: Cài đặt, quản lý tệp, lệnh cơ bản.
- Python & Công cụ: PyCharm, Jupyter, Google Colab, lập trình cơ bản.
- Xử lý dữ liệu: Numpy (mảng, toán tử), Pandas (DataFrame, phân tích).
- Lập trình OOP & Dự án: Class, object, kế thừa, tự động hóa trên Linux.
- Đại số tuyến tính: Vector, ma trận, giá trị riêng, phân rã ma trận.
- Xác suất & Thống kê: Phân phối xác suất, thống kê mô tả, kiểm định giả thuyết.
- Tối ưu hóa AI/ML: Hàm mất mát, Gradient Descen
- Ứng dụng tối ưu hóa: Hồi quy, phân loại, learning rate, regularization.
- Giới thiệu ML:Supervised & Unsupervised Learning, quy trình mô hình.:
- Hồi quy: Linear & Logistic Regression, xây dựng & đánh giá mô hình.
- Thuật toán phân loại: SVM, Decision Tree, Random Forest, tối ưu hóa.
- Phân cụm & đánh giá mô hình: K-means, cross-validation, hyperparameter tuning.
- Giới thiệu DL: Mạng neural, khác biệt với ML, ứng dụng thực tế.
- Xây dựng mô hình: Perceptron, MLP, backpropagation, TensorFlow/Keras.
- Các loại mạng: CNN (phân loại ảnh), RNN/LSTM (chuỗi thời gian), GAN (AI tạo sinh).
- Tối ưu hóa & triển khai: Hyperparameter tuning, đánh giá mô hình, triển khai thực tế
- Giới thiệu CV:Ứng dụng, bài toán, công cụ (OpenCV, TensorFlow, PyTorch).:
- Xử lý ảnh: OpenCV
- Mô hình DL: CNN (phân loại ảnh), ViT, CLIP, YOLO (nhận diện đối tượng).
- Xử lý video: Nhận diện khuôn mặt, phân tích hoạt động trong video.
- Giới thiệu NLP: Ứng dụng, pipeline xử lý văn bản.
- Xử lý văn bản: Tokenization, stop words, stemming, TF-IDF.
- Mô hình NLP: Bag of Words, Naive Bayes, SVM, BERT, GPT.
- Ứng dụng: Phân loại văn bản, chatbot, hệ thống hỏi đáp.
- Federated Learning: Học máy phân tán, bảo mật dữ liệu.
- AutoML: Tự động hóa phát triển và tối ưu hóa mô hình.
- Graph ML: Phân tích dữ liệu đồ thị, GNNs, GCNs.
- MLOps: Quản lý vòng đời mô hình AI, triển khai thực tế.
- Federated Learning: Học máy phân tán, bảo mật dữ liệu.
- AutoML: Tự động hóa phát triển và tối ưu hóa mô hình.
- Graph ML: Phân tích dữ liệu đồ thị, GNNs, GCNs.
- MLOps: Quản lý vòng đời mô hình AI, triển khai thực tế.
Tiếng anh
chuyên ngành IT
Chương trình tiếng Anh chuyên ngành IT hướng đến nâng cao kỹ năng giao tiếp và đọc hiểu tài liệu chuyên môn, giúp học viên tự tin làm việc trong môi trường quốc tế và phát triển sự nghiệp.
SẢN PHẨM CỦA HỌC VIÊN
Học phí
Học trực tiếp
34.000.00 Đ
Giá gốc: 36.000.00 đ
Học trực tuyến
30.000.00 Đ
Giá gốc: 32.000.00 đ
Bài viết liên quan
Câu hỏi thường gặp
Chương trình phù hợp cho sinh viên năm 3, năm 4 ngành IT, người mới tốt nghiệp, quản trị hệ thống, lập trình viên, hoặc những người muốn chuyển ngành sang lĩnh vực điện toán đám mây.
Chương trình kéo dài từ 6-8 tháng, tương đương 320 giờ học, bao gồm lý thuyết và thực hành trên các công cụ và dịch vụ AWS.
Học viên sẽ học các kỹ năng như thiết kế và quản lý mạng AWS, bảo mật, triển khai và tối ưu hóa hạ tầng, tự động hóa quy trình, và thiết kế kiến trúc đám mây theo AWS Well-Architected Framework.
Chương trình chuẩn bị kiến thức cho các chứng chỉ chuyên nghiệp như AWS Certified Solutions Architect, Developer, và SysOps Administrator.
Có, học viên sẽ tham gia vào dự án thực tế cuối khóa, áp dụng tất cả các kỹ năng đã học để xây dựng, triển khai, giám sát, và bảo mật ứng dụng trên AWS.
Học viên sẽ được học cách tối ưu hóa chi phí, cải thiện hiệu suất hạ tầng AWS, và phát triển các pipeline CI/CD để tự động hóa quy trình phát triển phần mềm.
Học viên có thể đảm nhận các vị trí như AWS Cloud Engineer, DevOps Engineer, Cloud Operation Engineer, hoặc Cloud Deployment Engineer.
Kiến thức cơ bản về mạng máy tính, hệ điều hành Linux, hoặc kinh nghiệm làm việc trong ngành IT là lợi thế, nhưng chương trình cũng cung cấp kiến thức nền tảng từ đầu.
Bạn có thể đăng ký qua trang web của RobustX. Học viên cần có sự cam kết học tập nghiêm túc và khả năng dành thời gian liên tục trong 6-8 tháng.
CẢM NGHĨ CỦA HỌC VIÊN
Từ Thiên Vũ
Thầy cực kiên nhẫn, giải thích từng bước một. Dù mình là newbie vẫn theo kịp được.
Từ Thiên Vũ
Lê Hồng Nguyên Linh
Lab ở đây phải gọi là đỉnh. Dùng tài khoản hãng chính hãng, mọi thứ y như môi trường thực tế. Highly recommend học AWS ở đây nhé.
Lê Hồng Nguyên Linh
Trương Tuấn Hoàng
Chương trình đúng kiểu ‘work-ready’, vừa học vừa áp dụng vào công việc. Có thể chọn hình thức học linh hoạt, hôm nào kẹt lịch chuyển online liền, không bị miss buổi nào.
Trương Tuấn Hoàng
La Thị Minh Tuyết
Anh chị giảng viên rất vui tính, luôn tạo không khí để lớp có thể hoàn thành tốt dự án, hơn hết chúng em cũng được giải đáp thắc mắc và được hỗ trợ một cách kịp thời.
La Thị Minh Tuyết
Ngọc Khang Văn
Ngay khi khóa học tôi đã nhận được offer Junior với mức lương ngoài mong đợi. Những kiến thức từ khóa học rất sát với thực tiễn và giúp tôi nhanh chóng thích nghi với công việc từ doanh nghiệp.
Ngọc Khang Văn
Trần Văn Khoa
Chương trình học phù hợp, lộ trình học tập được sắp xếp khoa học. Những kiến thức được truyền tải tại đây có thể áp dụng ngay trong công việc. Giảng viên nhiệt tình, truyền đạt kiến thức tốt.
Trần Văn Khoa
Nguyễn Minh Thiện
Chương trình học ở đây được biên soạn kỹ càng và dễ hiểu đối với những người chưa có nhiều kinh nghiệm như em. Ngoài việc được đào tạo kiến thức chuyên môn em cũng được các anh chia sẻ khá nhiều về kinh nghiệm thực tế từ trải nghiệm của anh.
Nguyễn Minh Thiện
