Khóa Học Trí Tuệ Nhân Tạo Nền Tảng – ProtonX

Khóa Học Trí Tuệ Nhân Tạo Nền Tảng – ProtonX

1. Giới thiệu tổng quan

Khóa học Trí Tuệ Nhân Tạo Nền Tảng của ProtonX là một chương trình hoàn thiện dành cho người mới bắt đầu hoặc những ai muốn xây dựng nền tảng AI một cách bài bản. Khóa học cung cấp kiến thức từ lý thuyết đến thực hành, bao gồm các chủ đề như học máy (Machine Learning), học sâu (Deep Learning), mạng nơ-ron, hồi quy, phân loại, mạng tích chập CNN, xử lý chuỗi thời gian, và NLP cơ bản như Word2Vec, RNN, LSTM, Transformer. Bạn sẽ có quyền học trực tuyến linh hoạt, sở hữu trọn đời và được hướng dẫn từng bước để xây dựng dự án AI thực tế.

2. Vì sao bạn nên chọn khóa học này?

⭐ Nội dung toàn diện từ cơ bản đến nâng cao: Bao gồm Python cho data science, Toán nền tảng như đại số tuyến tính, xác suất, sâu hơn đến học máy, CNN, RNN, Transformer, và NLP hiện đại.

⭐ Thực hành đa dạng, có dự án cuối khóa: Ứng dụng các kỹ thuật vào bài tập thực tế và thực thi trên Github — giúp bạn không chỉ hiểu lý thuyết mà biết cách làm sản phẩm.

⭐ Phù hợp với nhiều đối tượng: Dành cho người có nền tảng Python, sinh viên CNTT, hoặc lập trình viên muốn mở rộng sang AI, Deep Learning.

⭐ Trọn đời & linh hoạt học: Mua một lần, truy cập video và tài liệu mọi lúc, tiện lợi khi học với nhận xét cá nhân hóa.

3. Nội dung Khóa Học Trí Tuệ Nhân Tạo Nền Tảng ProtonX

Buổi 1: Khai giảng – Giới thiệu tổng quan về khóa học, mục tiêu, lộ trình và cách học hiệu quả để nắm vững nền tảng AI.

Buổi 2: Giới thiệu học máy và học sâu – Phân biệt giữa Machine Learning và Deep Learning, giới thiệu pipeline huấn luyện mô hình.

Buổi 3: Mô hình hồi quy tuyến tính – Hiểu khái niệm Linear Regression, cách huấn luyện và ứng dụng vào dự đoán dữ liệu thực tế.

Buổi 4: Chữa bài hồi quy tuyến tính – TensorFlow cơ bản – Thực hành xây dựng mô hình Linear Regression bằng TensorFlow và kiểm thử kết quả.

Buổi 5: Hồi quy tuyến tính với dữ liệu nhiều cột – Mở rộng mô hình Linear Regression với nhiều biến độc lập, xử lý dữ liệu đầu vào phức tạp.

Buổi 6: Stochastic Gradient Descent (SGD) – Giải thích cơ chế hoạt động của thuật toán tối ưu SGD và cách điều chỉnh learning rate.

Buổi 7: Ôn tập SGD + Hiện tượng Overfitting – Thảo luận nguyên nhân Overfitting và cách khắc phục bằng Regularization, Dropout.

Buổi 8: Bài toán phân loại nhị phân – Giới thiệu Logistic Regression và bài toán dự đoán nhị phân cơ bản.

Buổi 9: Chữa bài mô hình phân loại + Đánh giá mô hình – Sử dụng Confusion Matrix, Precision, Recall, F1-score để đánh giá chất lượng.

Buổi 10: Phân loại nhiều lớp – Ứng dụng Softmax Regression trong các bài toán phân loại đa nhãn.

Buổi 11: Ôn tập phân loại nhiều lớp – Tổng kết và luyện tập các bài toán phân loại đa lớp thực tế.

Buổi 12: Mạng nơ-ron (Neural Network) – Cấu trúc mạng neuron, hàm kích hoạt, lan truyền xuôi và lan truyền ngược.

Buổi 13: Thuật toán lan truyền ngược – Phân tích chi tiết cách tính gradient và cập nhật trọng số trong huấn luyện NN.

Buổi 14: Ôn tập mạng nơ-ron – Kỹ thuật training hiệu quả – Thực hành tuning hyperparameter, batch normalization, dropout.

Buổi 15: Các thuật toán Training – So sánh Adam, RMSprop, SGD, Momentum và ứng dụng từng thuật toán.

Buổi 16: Ôn tập các thuật toán đào tạo mô hình – Tổng hợp kiến thức, phân tích ưu nhược điểm từng thuật toán.

Buổi 17: Mạng tích chập (CNN) – Giới thiệu CNN, convolution layer, pooling layer và ứng dụng trong xử lý ảnh.

Buổi 18: Transfer Learning, ResNet, InceptionNet – Ứng dụng mô hình có sẵn để huấn luyện nhanh và chính xác hơn.

Buổi 19: Ôn tập mạng CNN – Hướng dẫn đọc Paper – Phân tích cấu trúc bài báo khoa học, cách hiểu mô hình CNN trong nghiên cứu.

Buổi 20: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên – Word2Vec – Biểu diễn từ dưới dạng vector, học embedding với Word2Vec.

Buổi 21: Mô hình ngôn ngữ + RNN – Giới thiệu Recurrent Neural Network và ứng dụng trong phân tích chuỗi văn bản.

Buổi 22: Ôn tập NLP – Tổng hợp kiến thức về Word Embedding, RNN, và NLP cơ bản.

Buổi 23: Deep RNN – Lý thuyết và thực hành xây dựng mô hình RNN nhiều tầng.

Buổi 24: Timeseries cơ bản – Làm quen với dữ liệu chuỗi thời gian, phương pháp dự báo cơ bản.

Buổi 25: Timeseries trong thực tế – Ứng dụng Timeseries vào bài toán dự báo tài chính và dữ liệu kinh doanh.

Buổi 26: Zoom 1-11-2024 – Buổi học trực tuyến giải đáp, thảo luận tổng hợp với giảng viên.

Buổi 27: Tổng kết lớp học – Tóm tắt kiến thức, hướng dẫn tự học và lộ trình nâng cao.

Buổi 28: Dự án cuối khóa – Xây dựng mô hình AI hoàn chỉnh từ dữ liệu đến triển khai thực tế.

4. Ai nên tham gia? 

💻 Người đã có kiến thức Python cơ bản, muốn xây dựng nền tảng AI vững chắc.

💻 Sinh viên công nghệ hoặc người tự học AI mong muốn lộ trình rõ ràng, có dự án thực hành.

💻 Lập trình viên muốn mở rộng kỹ năng sang học máy, học sâu hoặc lĩnh vực nghiên cứu.

💻 Ai muốn hiểu sâu quy trình thiết kế và triển khai mô hình AI từ đầu đến cuối — lý thuyết lẫn ứng dụng.

5. Lợi ích khi tham gia

• Xây dựng kiến thức toàn diện: Từ toán nền tảng đến kỹ thuật AI hiện đại như CNN, Transformer và NLP.
• Thực hành qua dự án thực tế: Có sản phẩm cuối khóa để làm portfolio hoặc minh chứng năng lực.
• Sẵn sàng cho hướng đi sâu hơn: AI chuyên sâu, NLP, computer vision, hoặc tiếp tục nghiên cứu với nền tảng vững chắc.

6. Trải nghiệm học tập & ưu đãi

🎁Học phí ưu đãi — giúp nhiều người dễ tiếp cận hơn với nền tảng AI chất lượng.

🎁 Trọn đời & học linh hoạt: Học trực tuyến, xem lại bài giảng mọi lúc, chủ động theo tiến độ cá nhân.

🎁 Video giảng + tài liệu chi tiết: Học dễ nắm bắt, đi cùng với lý thuyết và ví dụ cụ thể, dễ ứng dụng.

7. Lợi ích lâu dài

• Có kiến thức toàn diện, bạn đủ tự tin triển khai dự án AI trong thực tế hoặc trong môi trường công việc chuyên nghiệp.
• Tạo nền tảng vững chắc để theo đuổi lĩnh vực AI chuyên sâu như NLP, thị giác máy tính (CV), hay MLOps.
• Nâng cao giá trị bản thân với portfolio dự án AI thực tế — tạo lợi thế cạnh tranh trong tuyển dụng.

Nếu bạn đang tìm một khóa học AI toàn diện, từ toán nền tảng đến áp dụng Deep Learning và NLP, thì “Trí Tuệ Nhân Tạo Nền Tảng” của ProtonX là lựa chọn tuyệt vời. Lộ trình học bài bản, thực hành rõ ràng, và hỗ trợ học trọn đời sẽ giúp bạn vững bước trên con đường AI chuyên nghiệp.