Chương trình Sau Đại học (SĐH) về Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (Thực hành)

Chủ đề (5)

• EDA + Giới thiệu
• Giới thiệu về Git & Github
• Nghiên cứu tình huống của Lending Club
• Thống kê suy diễn
• Kiểm định giả thuyết

Chủ đề (6)

• Mô hình hồi quy tuyến tính
• Bài tập hồi quy tuyến tính: Công ty chia sẻ xe đạp (hồi quy nhu cầu)
• Hồi quy logistic
• Naive Bayes
• Lựa chọn mô hình
• Tuần ôn tập - Kiểm tra kỹ năng

Chủ đề (9)

• Hồi quy nâng cao
• Bài tập hồi quy nâng cao + SVM (Tùy chọn)
• Mô hình cây quyết định
• Rừng ngẫu nhiên + Những lưu ý thực tế
• Tăng cường - Phần 1
• Phân cụm không giám sát
• PCA
• Nghiên cứu tình huống về Tỷ lệ rời bỏ dịch vụ viễn thông
• Dự phòng - Kiểm tra kỹ năng

Chủ đề (9)

• Giới thiệu về Mạng nơ-ron - Phần 1
• Giới thiệu về Mạng nơ-ron - Phần 2
• Mạng nơ-ron tích chập (CNN)
• Bài tập: Mạng nơ-ron tích chập
• CNN: Những lưu ý thực tế
• Mạng nơ-ron hồi quy (RNN)
• Dự án nhận diện cử chỉ
• Bài thi cuối tuần
• Tuần ôn tập - Kiểm tra kỹ năng (DL)

Chủ đề (6)

• NLP - Xử lý từ vựng
• NLP - Xử lý cú pháp
• Bài tập NLP - Xử lý cú pháp
• NLP - Xử lý ngữ nghĩa
• Dự án phân loại vé hỗ trợ
• Dự phòng - Kiểm tra kỹ năng (NLP)

Chủ đề (14)

• Mô-đun tiền đề
• Giới thiệu về MLops
• Thiết kế hệ thống học máy
• Thực nghiệm với dữ liệu và mô hình bằng MLflow
• Tự động hóa và điều phối pipeline với Airflow
• Xây dựng hạ tầng học liên tục
• Dự án MLops
• NLP nâng cao - Giới thiệu về cơ chế Attention
• NLP nâng cao - Giới thiệu về Transformers
• CV nâng cao - Phát hiện đối tượng & Phân đoạn ngữ nghĩa
• MLops + Triển khai: DL (Lý thuyết)
• MLops + Triển khai: DL (Nghiên cứu tình huống)
• Bài thi cuối tuần
• Tuần ôn tập - Kiểm tra kỹ năng

Chủ đề (15)

• NLP nâng cao - Giới thiệu về cơ chế Attention
• NLP nâng cao - Giới thiệu về Transformers
• Cơ bản về AI Tạo Sinh, ChatGPT & Kỹ thuật Prompt sử dụng Non Reasoning, Chain of Thought & -Các kỹ thuật nâng cao
• Phát triển sản phẩm sử dụng OpenAI APIs, Fine Tuning bằng kỹ thuật STaR trong Python
• Tích hợp giọng nói sử dụng Whisper API và triển khai ứng dụng bằng Flask
• Cơ bản về Multimodal LLMs như Stable Diffusion, MidJourney
• Cơ bản về Thiết kế, Nhiếp ảnh & Phát triển sản phẩm sử dụng Stable Diffusion trong Python & Ứng dụng của LLMs cho các vấn đề khoa học dữ liệu như phân cụm, phân loại
• Dự án AI Tạo Sinh
• Ứng dụng của LLMs để tạo Embeddings cho các tài liệu lớn
• Ứng dụng của Vectorstores như Pinecone để lưu trữ và lập chỉ mục embeddings của các tài liệu lớn
• Hiểu rõ tầm quan trọng của LangChain và các ứng dụng của nó
• Khởi tạo agents, công cụ và vectorstore cho lưu trữ và truy xuất
• Kết nối các thành phần sử dụng Chain và khám phá sức mạnh của các công cụ trong LangChain
• Quy mô và triển khai ứng dụng AI Tạo Sinh sử dụng dịch vụ Azure OpenAI
• Những phát triển tương lai trong AI Tạo Sinh

• Capstone

Chủ đề (6)

• Giới thiệu về nghiên cứu và quy trình nghiên cứu
• Thiết kế nghiên cứu
• Đánh giá tài liệu
• Quản lý dự án nghiên cứu
• Kỹ năng viết báo cáo và thuyết trình
• Đạo đức khoa học

Chủ đề (7)

• Nghiên cứu mô hình ăn uống và dấu vân tay chuyển hóa của người tiêu thụ thức ăn nhanh bằng các phương pháp PCA và phân cụm
• Nghiên cứu chẩn đoán bệnh về mắt sử dụng dữ liệu hình ảnh mắt
• Cấu trúc hình ảnh y tế với hình học thông tin
• Sử dụng nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội để đặt các tweet về thảm họa tự nhiên lên bản đồ
• Ngăn chặn gian lận thẻ tín dụng thông qua nhận dạng mẫu
• Phát triển hệ thống gợi ý cho một tập đoàn truyền thông
• Mô hình hóa rủi ro cho các hoạt động tài chính và ngân hàng đầu tư