Khóa Certified Artificial Intelligence Practitioner – CAIP

Trí tuệ nhân tạo (AI) học máy (ML) đã trở thành một phần thiết yếu trong bộ công cụ của nhiều tổ chức. Khi được sử dụng hiệu quả, những công cụ này cung cấp thông tin chi tiết hữu ích giúp đưa ra các quyết định quan trọng cho phép các tổ chức tạo ra các sản phẩm dịch vụ mới, thú vị sáng tạo. Khóa học này hướng dẫn học viên cách tiếp cận thuật toán khác nhau để giải quyết các vấn đề kinh doanh thông qua AI ML, tuân theo quy trình làm việc phương pháp để phát triển các giải pháp hợp , sử dụng các công cụ nguồn mở, sẵn để phát triển, thử nghiệm triển khai các giải pháp đó đảm bảo rằng chúng bảo vệ quyền riêng của người dùng. 

Hoàn thành khóa học, học viên có thể: 

  • Xác định một cách tiếp cận chung để giải quyết một vấn đề kinh doanh nhất định sử dụng AI và ML ứng dụng. 
  • Thu thập và tinh chỉnh tập dữ liệu để chuẩn bị cho đào tạo và thử nghiệm. 
  • Đào tạo và điều chỉnh mô hình học máy. 
  • Hoàn thiện mô hình học máy và trình bày kết quả cho đối tượng thích hợp. 
  • Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính. 
  • Xây dựng các mô hình phân loại. 
  • Xây dựng mô hình phân cụm. 
  • Xây dựng decision trees and random forests. 
  • Xây dựng máy vector hỗ trợ (SVM). 
  • Xây dựng mạng thần kinh nhân tạo (ANN). 
  • Thúc đẩy quyền riêng tư dữ liệu và thực hành đạo đức trong các dự án AI và ML 

Khóa học phù hợp cho những ai yêu thích và làm trong lĩnh vực AI, ML

Để tham gia khóa học CAIP, học viên cần có kiến thức và kinh nghiệm cơ bản về Trí tuệ nhân tạo. Các yêu cầu tham gia khóa học bao gồm: 

  • Có kiến thức về cơ bản về Trí tuệ nhân tạo và các khái niệm liên quan. 
  • Có kinh nghiệm về tương tác với Trí tuệ nhân tạo và học máy

Lesson 1: Giải quyết các vấn đề kinh doanh bằng AI và ML 

  • Topic A: Xác định các giải pháp AI và ML cho các vấn đề kinh doanh 
  • Topic C: Hình thành một vấn đề học máy 
  • Topic D: Chọn Công cụ Thích hợp 

Lesson 2: Thu thập và tinh chỉnh bộ dữ liệu 

  • Topic A: Thu thập Bộ dữ liệu 
  • Topic B: Phân tích Tập dữ liệu để có được thông tin chi tiết 
  • Topic C: Sử dụng Trực quan hóa để Phân tích Dữ liệu 
  • Topic D: Chuẩn bị dữ liệu 

Lesson 3: Thiết lập và Đào tạo Mô hình 

  • Topic A: Thiết lập mô hình học máy 
  • Topic B: Huấn luyện mô hình 

Lesson 4: Hoàn thiện mô hình 

  • Topic A: Chuyển Kết quả thành Hoạt động Kinh doanh 
  • Topic B: Kết hợp một Mô hình vào Giải pháp Kinh doanh Dài hạn 

Lesson 5: Xây Dựng Mô Hình Hồi Quy Tuyến Tính 

  • Topic A: Xây dựng mô hình hồi quy bằng đại số tuyến tính 
  • Topic B: Xây dựng mô hình hồi quy chính quy bằng đại số tuyến tính 
  • Topic C: Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính lặp 

Lesson 6: Xây dựng mô hình phân loại 

  • Topic A: Huấn luyện mô hình phân loại nhị phân 
  • Topic B: Huấn luyện các mô hình phân loại nhiều lớp 
  • Topic C: Đánh giá các mô hình phân loại 
  • Topic D: Mô hình phân loại giai điệu 

Lesson 7: Xây dựng mô hình phân cụm 

  • Topic A: Xây dựng mô hình phân cụm k-Means 
  • Topic B: Xây dựng mô hình phân cụm theo thứ bậc 

Lesson 8: Xây dựng mô hình nâng cao 

  • Topic A: Xây dựng mô hình Decision Tre 
  • Topic B: Xây dựng mô hình Random Forest 

Lesson 9: Xây dựng máy vectơ hỗ trợ 

  • Topic A: Xây dựng mô hình SVM để phân loại 
  • Topic B: Xây dựng mô hình SVM cho hồi quy 

Lesson 10: Xây dựng mạng nơ ron nhân tạo 

  • Topic A: Xây dựng Perceptron nhiều lớp (MLP) 
  • Topic B: Xây dựng mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) 

Lesson 11: Thúc đẩy Bảo mật Dữ liệu và Thực hành Đạo đức 

  • Topic A: Bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu 
  • Topic B: Thúc đẩy Thực hành Đạo đức 
  • Topic C: Thiết lập chính sách đạo đức và quyền riêng tư dữ liệu 

Updating ….

Top khoá học

				
					
				
			

Đánh giá của đối tác & học viên

Các chuyên gia và sinh viên công nghệ tiềm năng bước ra từ iPMAC nói gì về khóa học?

Tìm kiếm khóa học

Nhận tư vấn

(024) 3771 0668

ĐĂNG KÝ HỌC