Hãy tham gia khóa học Trí tuệ nhân tạo cho mọi người “AI for Everyone” để tìm hiểu về AI và khả năng vô hạn của nó.
Trí tuệ nhân tạo, Artificial Intelligence (AI) là thành quả mô phỏng trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính. Nó bao gồm: việc thu nhận thông tin và quy tắc sử dụng thông tin (học tập); sử dụng quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc chính xác (hệ thống lý luận) và tự điều chỉnh.
Với nền tảng công nghệ hiện đại cùng những tiện ích được thiết lập, AI đã được ứng dụng rộng rãi trong đời sống, từ hoạt động sản xuất kinh doanh tới lĩnh vực giáo dục, y tế, pháp luật…
AI (Trí tuệ nhân tạo) ban đầu xuất hiện ở các kho dữ liệu máy tính nhưng nay đã đã phổ biến khắp nơi, có nhiều ứng dụng, tiện ích hiện đại và được xem là “chìa khóa” của Công nghệ tương lai.
KẾT QUẢ
Sau khóa học Trí tuệ nhân tạo cho mọi người, bạn sẽ nắm được:
- Ý nghĩa đằng sau các thuật ngữ AI phổ biến, bao gồm: mạng thần kinh (neural networks), học máy (machine learning), học sâu (deep learning) và khoa học dữ liệu (data science)
- Những gì AI thực tế có thể và không thể làm
- Làm thế nào để phát hiện các cơ hội để áp dụng AI vào các vấn đề trong công ty của riêng bạn
- Cảm nhận thực tế khi xây dựng các dự án học máy và khoa học dữ liệu
- Cách làm việc với nhóm AI và xây dựng chiến lược AI trong công ty của bạn
- Làm thế nào để điều hướng các cuộc thảo luận đạo đức và xã hội xung quanh AI
THÔNG TIN CHUNG
- Hình thức học: Online
- Ngôn ngữ: Tiếng Anh
- Trình độ: Sơ cấp
- Nền tảng: Coursera
- Cung cấp bởi: DeepLearning.AI – Công ty về Công nghệ Giáo dục (Mỹ)
- Người hướng dẫn: Andrew Ng , Đại học Stanford
- Thời gian học: khoảng 6 giờ
- Tiến độ học tập: Linh hoạt
- Học phí: miễn phí (Để nhận được chứng nhận, bạn cần phải trả thêm phí).
NỘI DUNG KHÓA HỌC
Chương trình được chia thành 4 mô-đun.
1. What is AI?
- Machine Learning – Học máy
- What is data? – Dữ liệu là gì?
- The terminology of AI –Thuật ngữ của AI
- What makes an AI company? – Điều gì tạo nên một công ty AI?
- What machine learning can and cannot do – Những gì học máy có thể và không thể làm
- More examples of what machine learning can and cannot do – Thêm ví dụ về những gì học máy có thể và không thể làm
2. Building an AI Project
- Workflow of a machine learning project – Quy trình làm việc của một dự án học máy
- Workflow of a data science project – Quy trình làm việc của một dự án khoa học dữ liệu
- Every job function needs to learn how to use data – Mọi chức năng công việc cần học cách sử dụng dữ liệu
- How to choose an AI project – Cách chọn dự án AI
- Working with an AI team – Làm việc với nhóm AI
3. Building AI in your company
- Case study: Smart speaker – Nghiên cứu điển hình: Loa thông minh
- Case study: Self-driving car – Nghiên cứu điển hình: Xe tự lái
- Example roles of an AI team – Vai trò ví dụ của một nhóm AI
- AI Transformation Playbook – Cẩm nang chuyển đổi AI
- AI pitfalls to avoid – Cạm bẫy AI cần tránh
- Taking your first step in AI – Thực hiện bước đầu tiên của bạn trong AI
- Survey of major AI application areas (optional) – Khảo sát các lĩnh vực ứng dụng AI chính (tùy chọn)
- Survey of major AI techniques (optional) – Khảo sát các kỹ thuật AI chính (tùy chọn)
4. AI and Society
- A realistic view of AI – Một cái nhìn thực tế về AI
- Discrimination/Bias – Phân biệt đối xử /Thiên vị
- Adversarial attacks on AI – Các cuộc tấn công đối thủ vào AI
- Adverse uses of AI – Bất lợi của AI
- AI and developing economies – AI và các nền kinh tế đang phát triển
- AI and jobs – AI và việc làm
- Conclusion – Kết luận
ĐĂNG KÝ THAM GIA KHÓA HỌC: TẠI ĐÂY
Lưu ý:
Các khóa học GTA Education chia sẻ bao gồm 2 hình thức: miễn phí và trả phí. Các nền tảng cung cấp khóa học có thể thay đổi giữa miễn phí – trả phí bất cứ lúc nào mà không báo trước.
Để có thông tin chính xác, vui lòng truy cập tại link đính kèm trong bài viết hoặc liên hệ GTA hotline 0888-558-168 để được tư vấn chi tiết.
Cảm ơn bạn đã quan tâm.
