NỘI DUNG ĐÀO TẠO

• Kiến thức nền tảng về hệ thống máy tính, lập trình, trí tuệ nhân tạo, học máy, học sâu và các lĩnh vực ứng dụng như NLP, thị giác máy tính, phân tích dữ liệu.
• Kỹ năng xây dựng và triển khai mô hình AI: từ thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình đến tích hợp vào ứng dụng web/mobile qua API.
  Thực hành với các mô hình và công cụ phổ biến: hồi quy, cây quyết định, mạng neuron, CNN, RNN, Transformer; sử dụng Python, TensorFlow, PyTorch, OpenCV, spaCy…
• Phân tích và đánh giá hiệu suất mô hình AI bằng các chỉ số như Accuracy, F1-score, ROC-AUC, MSE và lựa chọn mô hình phù hợp với từng bài toán.
• Nhận thức về đạo đức AI, bảo mật và khởi nghiệp công nghệ, cùng kỹ năng vận hành, giám sát mô hình theo quy trình DevOps/MLOps.
• Kỹ năng mềm & tiếng Anh: kỹ năng giao tiếp, thuyết trình, kỹ năng làm việc nhóm, kỹ năng xử lý tình huống phát sinh trong quá trình thực hiện công việc, tiếng Anh giao tiếp

Lưu ý: Sinh viên phải trang bị laptop để học tập. 

CƠ HỘI NGHỀ NGHIỆP

• Lập trình viên AI (AI Developer): phát triển các ứng dụng có tích hợp mô hình trí tuệ nhân tạo. 
• Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer): xây dựng, huấn luyện, triển khai mô hình học máy.
• Lập trình viên dữ liệu (Data Application Developer): phát triển phần mềm xử lý và phân tích dữ liệu. 
• Kỹ sư triển khai AI (AI Deployment Engineer): đóng gói và tích hợp mô hình AI vào hệ thống thực tế. 
• Lập trình viên web/app có ứng dụng AI: phát triển giao diện người dùng và backend có tích hợp AI. 
• Nhân viên phát triển chatbot, nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho doanh nghiệp.
• Kỹ thuật viên phân tích dữ liệu sử dụng công cụ lập trình để tạo báo cáo thông minh.