Các chủ đề AI nâng cao
Khóa học Các chủ đề AI nâng cao được thiết kế nhằm giúp học viên hiểu sâu hơn về các khía cạnh phức tạp của trí tuệ nhân tạo (AI) và các xu hướng công nghệ mới nhất trong lĩnh vực này. Nội dung khóa học bao gồm các vấn đề đạo đức trong AI, Federated Learning, AutoML, Graph ML, và MLOps. Học viên sẽ có cơ hội khám phá cách triển khai và duy trì các mô hình AI hiện đại trong môi trường sản xuất, đồng thời tìm hiểu về cách bảo vệ dữ liệu và áp dụng các công nghệ tiên tiến vào việc phát triển mô hình AI.
Thời lượng: 36h
Bạn đạt được gì sau khi hoàn thành khóa học
ĐẠO ĐỨC TRONG PHÁT TRIỂN VÀ TRIỂN KHAI AI
Hiểu rõ các vấn đề đạo đức trong phát triển và triển khai AI, bao gồm tính công bằng, minh bạch, và bảo vệ quyền riêng tư.
FEDERATED LEARNING VÀ BẢO VỆ DỮ LIỆU CÁ NHÂN
Nắm vững khái niệm Federated Learning và cách bảo vệ dữ liệu cá nhân trong quá trình huấn luyện mô hình AI phân tán.
ỨNG DỤNG AUTOML VÀ GRAPH ML TRONG AI
Hiểu và áp dụng các công nghệ tiên tiến như AutoML để tự động hóa quá trình phát triển mô hình và Graph ML để xử lý các dữ liệu phức tạp dưới dạng đồ thị.
QUY TRÌNH MLOps TRIỂN KHAI MÔ HÌNH AI HIỆU QUẢ
Nắm rõ quy trình MLOps để triển khai, theo dõi, và duy trì mô hình AI trong môi trường sản xuất, đảm bảo tính hiệu quả và ổn định của hệ thống AI.
Đối tượng tham gia
Sinh viên ngành CNTT, Khoa học Máy tính đã nắm vững kiến thức học máy và học sâu.
Kỹ sư AI và chuyên viên dữ liệu muốn mở rộng kiến thức về AutoML, Graph ML, và MLOps.
Người đã triển khai mô hình AI cơ bản, cần học các công nghệ AI tiên tiến.
Người quan tâm đến Federated Learning và các giải pháp AI bảo vệ dữ liệu.
Yêu cầu tiên quyết
Nội dung khóa học
1. Đạo đức trong AI (Ethics in AI)
- Giới thiệu về các thách thức đạo đức trong AI, bao gồm các vấn đề về quyền riêng tư, sự minh bạch, và tính công bằng trong các hệ thống AI
- Thảo luận về các tình huống thực tế như AI trong giám sát, tuyển dụng, và dự đoán hành vi.
- Các biện pháp để đảm bảo tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và trách nhiệm xã hội khi phát triển và triển khai các mô hình AI.
2. Federated Learning và bảo vệ thông tin (Federated Learning and Data Privacy)
- Khái niệm về Federated Learning và cách hoạt động của các mô hình học máy phân tán.
- Cách bảo vệ thông tin và dữ liệu trong quá trình huấn luyện mô hình mà không cần tập trung dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
- Thực hành với Federated Learning để xây dựng và triển khai các mô hình AI phân tán đảm bảo tính bảo mật dữ liệu.
3. AutoML (Automated Machine Learning)
- Tìm hiểu về AutoML và cách tự động hóa quy trình phát triển mô hình AI, bao gồm chọn mô hình và tối ưu hóa hyperparameter.
- Khám phá các công cụ và nền tảng AutoML như Google AutoML, H2O.ai, AutoKeras.
- Thực hành sử dụng AutoML để phát triển và triển khai mô hình AI một cách nhanh chóng và hiệu quả.
4. Graph Machine Learning (Graph ML)
- Khái niệm và ứng dụng của Graph ML trong việc xử lý các dữ liệu có cấu trúc phức tạp dưới dạng đồ thị.
- Các phương pháp Graph Neural Networks (GNNs) và Graph Convolutional Networks (GCNs) để phân tích dữ liệu đồ thị.
- Ứng dụng Graph ML vào các bài toán thực tế như mạng xã hội, hệ thống khuyến nghị, và phát hiện gian lận.
5. MLOps (Machine Learning Operations)
- Giới thiệu về MLOps và quy trình triển khai mô hình AI trong môi trường sản xuất.
- Các bước để quản lý vòng đời của mô hình AI từ phát triển, triển khai đến bảo trì và tối ưu hóa trong thực tế.
- Tích hợp MLOps với DevOps để đảm bảo tính ổn định, bảo mật và hiệu quả của các hệ thống AI.
Bài viết liên quan
