NỘI DUNG

FAQ

GIẢNG VIÊN

NHẬN TƯ VẤN

LỢI ÍCH

THÔNG TIN 

NHẬN TƯ VẤN

Xây dựng nền tảng AI-Machine Learning-Deep Learning dành cho người mới bắt đầu !

CHINH PHỤC
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

40H

Hơn 100+ project học viên đã hoàn thành sau khi kết thúc khóa học

Hướng dẫn xây dựng các bài toán AI ứng dụng được trong nhiều lĩnh vực: Công nghiệp, Y tế, Giao thông, Xây dựng, Nông nghiệp, ...

XEM HƠN 100+ PROJECT CUỐI KHÓA CỦA HỌC VIÊN

LỢI ÍCH SAU KHI
KẾT THÚC KHÓA HỌC NÀY

Nội dung cột [Title]
Nội dung cột [Content]
Nội dung cột [Time]
Nắm vững được cách thức hoạt động của các thuật toán Supervised Learning (Học có giám sát) và Unsupervised Learning (Học không giám sát) 
Nghiên cứu thêm về mô hình hồi quy RNN cho việc xử lý dữ liệu dạng chuỗi ví dụ như video, sinh văn bản, …
NẮM VỮNG THUẬT TOÁN MACHINE LEARNING
Đi sâu vào tìm hiểu các thuật toán Deep Learning (Học sâu) ứng dụng cho Computer Vision: Image Classification (Phân loại ảnh), Object Detection (Phát hiện đối tượng), Object Segmentation (Phân đoạn ảnh) và mô hình sinh ảnh (GAN).
HIỂU SÂU THUẬT TOÁN DEEPLEARNING
Trang bị kiến thức và kỹ năng xử lý các bài toán Machine Learning (Học máy) và Deep Learning (Học sâu) với các dữ liệu dạng bảng, dạng hình ảnh và video.
LÀM CHỦ TƯ DUY
Nằm gọn các bước để xây dựng và huấn luyện mô hình học máy cho một số bài toán
(Thu thập dữ liệu → Làm sạch dữ liệu, Tiền xử lý dữ liệu → Mô hình hóa dữ liệu → Đưa ra các giả thiết → Xây dựng và kiểm thử mô hình học máy)
NẮM BẮT QUY TRÌNH

Thực hành 35 bài toán học máy kinh điển và Tự tạo ra các bài toán Computer Vision thực tế như: Nhận dạng đối tượng, Phân loại đối tượng, Đoán tuổi, giá, giới tính, … và các bài toán AI phổ biến khác
ỨNG DỤNG THỰC TẾ
Thực hành các bài toán học máy bằng Python và Google Colab
THÀNH THẠO CÔNG CỤ

KHÓA HỌC QUA ZOOM 40H
CHINH PHỤC MACHINE LEARNING - DEEP LEARNING

20 buổi học từ cơ bản đến nâng cao về
Machine Learning & Deep Learning
Buổi 1: Tổng quan về AI/ML/DL 
Các khái niệm và ứng dụng thực tế của AI, Machine Learning
Chỉ số và đánh giá; tham số và siêu tham số; thực hành bằng Python
Cách sử dụng Google Colab Introduction để lập trình
Buổi 2+3: Học có giám sát (Supervised Learning)
Classification (Phân lớp): Naïve Bayes/K-neareast neighbors/SVM…
Regression (Hồi quy) : Linear regression/ logistic regression
Thực hành
Buổi 4+5: Học không giám sát (Unsupervised Learning)
Dimension reduction: PCA
Clustering: K-mean clustering/ DBScan
Thực hành
Buổi 6+7: Mạng Nơ Ron nhân tạo (Neural Network)
Neural Network(mạng Nơ Ron nhân tạo), Feed forward Neural network (layers/weights/ activation function…)
Thực hành
Buổi 8+9: Recurrent Neural network/LSTM/GRU
Tổng quan về RNN
Long short-term memory (LSTM)
Gated Recurrent Unit (GRU)
Thực hành
Buổi 10+11: Học sâu (Deep Learning)
Tổng quan về Deep Learning,
Convolution neural network (CNN) introduction (kernel/padding/stride/ pooling layer…)
Build a simple CNN
Thực hành
Buổi 12+13: Common CNN architectures
AlexNet
GoogLeNet
VGG, ResNet, Other models (brief introduction)
Thực hành
Buổi 14+15: Phát hiện đối tượng (Object Detection)
What is object detection?
CNN-based object detection approaches: R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD (brief introduction)
Thực hành
Buổi 16+17: Phân đoạn đối tượng (Object Segmentation)
Giới thiệu về object segmentation?
CNN-based object segmentation approaches: Mask R-CNN, Unet, DeepLab (brief introduction) 
Thực hành
Buổi 18+19+20: Generative adversarial network (GAN)
Tổng quan về GAN
Types of GAN
Build a simple GAN
Thực hành

GIẢNG VIÊN VÀ ĐỘI NGŨ TRỢ GIẢNG XUẤT SẮC

Đội ngũ trợ giảng
Là những sinh viên xuất sắc đang học tập tại ĐH Bách Khoa Hà Nội, tham gia nghiên cứu và đạt giải Nhất cuộc thi Trí tuệ nhân tạo Quốc tế.
TS. Đặng Tuấn Linh 
Giảng viên bộ môn
Truyền thông và Mạng máy tính 
Viện CNTT&TT - ĐHBKHN

CẢM NHẬN HỌC VIÊN SAU KHÓA HỌC

Thầy và các bạn rất giỏi, chia sẻ rất nhiều kiến thức mới. Phải nói rằng thầy không hề "giấu nghề", thầy chia sẻ cả việc lấy dữ liệu từ trên thế giới như thế nào,... Vì thế nên mình học rất nhanh, tiến bộ rất nhanh nhờ những chia sẻ rất cởi mở từ thầy.
- Bạn Kiên - Sinh viên trái ngành Đại học Bách Khoa
Cảm ơn thầy rất nhiều vì mình đã nắm được phương pháp và vận dụng được các bài thực hành. Mình đã tìm hiểu trước ở ngoài những phải công nhận các thầy đưa ra các chương trình học rất mới lạ và hay, tôi chưa từng thấy ở đâu. Tôi có áp dụng kiến thức từ khóa học vào nghiên cứu Master của mình và đã đạt loại Giỏi trong nghiên cứu.
- Anh Thuấn, Giảng viên ĐH tại Huế

HÌNH ẢNH THỰC TẾ 20 BUỔI HỌC

20 buổi học diễn ra rất sôi nổi, các học viên là những người đến từ các chuyên ngành khác nhau, những địa phương khác nhau từ Bắc chí Nam. Họ có cùng chung một đam mê với Công nghệ mới và đặc biệt là Trí tuệ Nhân tạo....

KHAI GIẢNG KHÓA 1

KHAI GIẢNG KHÓA 2

Khai giảng K8 AI - Machine Learning - Deep Learning Foundation

THÔNG TIN KHAI GIẢNG KHÓA HỌC 

Hình thức
 Online qua Zoom

Số lượng
 30 học viên

Thời gian
 2 buổi/tuần
Từ 19:30 đến 21:30

Khai giảng
 Lớp 2024

CÂU HỎI THƯỜNG GẶP

Sau khóa học bạn có đủ kiến thức và các kỹ năng để bắt đầu là 1 Kỹ sư AI tập sự. Ngoài khóa học cơ bản, Cole còn các khóa học nâng cao để giúp các học viên có nhu cầu theo đuổi sự nghiệp AI Engineer.

Sau khóa học tôi có thể đi làm công việc của 1 AI Engineer?

Trong phần thực hành tôi được học những gì?

Bạn sẽ được thực hành hơn 35+ bài toán AI tương ứng với từng module kiến thức giúp bạn "học đi đôi với hành", ngoài ra với mỗi bài project thực hành học viên được cung cấp các bộ tài liệu, code và bài giảng hướng dẫn đi kèm.

Các buổi học có video record không? Có được học lại không?

Mỗi buổi học online sẽ được record lại và gửi lại cho học viên sau mỗi buổi, ngoài ra học viên hoàn toàn có thể đăng ký học lại miễn phí nếu có nhu cầu.

Khóa học AI sẽ giúp tôi giải quyết được các bài toán nghiệp vụ nào?

Bạn có thể làm được các bài toán Dự báo dựa trên số liệu có sẵn hoặc các bài toán Camera thông minh như Nhận diện khuôn mặt, Điểm danh, Cảnh báo người lạ xâm nhập, Phát hiện lỗi, ...

Tôi cần kiến thức cơ bản gì để tham gia khóa học?

Bạn chỉ cần kiến thức cơ bản về lập trình Python là bạn có thể tham gia khóa học ngoài ra nếu có kiến thức thêm về Toán học (Xác xuất thống kê, Đại số tuyến tính, ...)

NHẬN TƯ VẤN

Họ và tên 

Số điện thoại 

Email (nếu không có nhập: SĐT@gmail.com)

Địa chỉ

CHỈ CÒN LẠI 13 BẢN

ĐĂNG KÝ TƯ VẤN

20 bản

Nhận tài liệu giới hạn AI-ML-DL

Thời gian liên hệ

CỘNG ĐỒNG NGHỀ LỚN 

Mạng lưới kết nối và thảo luận giữa các học viên, giảng viên, trợ giảng và cộng đồng các bạn học, cộng đồng hỗ trợ nghề nghiệp tuyển dụng.

HỌC LẠI FREE TRỌN ĐỜI

Miễn phí học lại không giới hạn cho đến khi hiểu rõ kiến thức. Xem lại các video bài học đã Record lớp Onlinne

ĐĂNG KÝ NGAY

TRẢ GÓP HỌC PHÍ 0%

Trả góp học phí qua thẻ tín dụng 0% với các mức 3 tháng - 6 tháng - 9 tháng - 12 tháng, chỉ từ 500.000đ

LỢI THẾ KHI THAM GIA KHÓA HỌC 

Tham gia khóa học tại Cole, học viên sẽ được hưởng các đặc quyền vô cùng hấp dẫn

HỖ TRỢ HẾT MÌNH TỪ GV

Đội ngũ tư vấn viên, trợ giảng theo sát khả năng tiếp thu và hỗ trợ quá trình học của học viên, giúp các em tự tin lựa chọn ngành học trong tương lai

HOẠT ĐỘNG NỔI BẬT

Khai giảng liên tục các khóa học nằm trong chương trình đào tạo ngắn hạn dành cho học sinh, sinh viên đam mê công nghệ và người đi làm có nhu cầu bổ sung và nâng cao trình độ chuyên môn cũng như kỹ năng phục vụ yêu cầu của công việc hàng ngày và xu hướng tất yếu của Chuyển đổi số tại cơ quan, đơn vị.
Giấy phép hoạt động số ĐKKD 0109007268 do Sở KH&ĐT TP HN cấp ngày 29/11/2019
0869 810 635
contact@cole.vn
Địa chỉ: Tầng 3, số 8 Phan Văn Trường, Dịch Vọng Hậu, Cầu Giấy, Hà Nội
Văn phòng giao dịch: Toà D, Việt Đức Complex, 39 Lê Văn Lương, Nhân Chính, Thanh Xuân, Hà Nội