NỘI DUNG

FAQ

GIẢNG VIÊN

ĐĂNG KÝ NGAY

LỢI ÍCH

THÔNG TIN 

ĐĂNG KÝ NGAY

MACHINE LEARNING / DEEP LEARNING 

40H

CHINH PHỤC

HỆ THỐNG CẢNH BÁO XÂM NHẬP

NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

PROJECT HỌC VIÊN CUỐI KHÓA

Ở hai buổi cuối cùng của khóa học, các học viên có cơ hội triển khai một project thực tế và trình bày kết quả với lớp. Đây cũng là một căn cứ để Giảng viên và ĐH Bách Khoa cung cấp chứng chỉ chứng nhận cho học viên.

TẠI SAO BẠN NÊN HỌC CNTT TẠI
  TRƯỜNG CNTT&TT - ĐHBKHN?

Ở Trường CNTT&TT, ĐHBK HN đào tạo những chuyên ngành gì, phương pháp đào tạo ra sao?

Tại sao điểm tuyển sinh đầu vào ngành CNTT tại ĐHBK HN luôn cao nhất những năm gần đây?

THAM GIA NGAY ĐỂ KHÁM PHÁ

Sinh viên CNTT tốt nghiệp tại ĐHBK HN dễ dàng gia nhập các tập đoàn công nghệ lớn như Google, Facebook, Microsoft,...?

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

THÔNG TIN VỀ KHÓA HỌC

Khai giảng 11/2022
2 buổi/tuần

Hình thức học
Trực tuyến qua zoom

Hình thức học
Trực tiếp tại
Đại học Bách khoa Hà Nội

ĐĂNG KÝ NGAY

Họ và tên 

Số điện thoại 

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

Địa chỉ

ĐĂNG KÝ TƯ VẤN

LỢI THẾ KHI THAM GIA KHÓA HỌC

INTERACT

Môi trường học mở, giúp các em giao lưu bạn bè, trao đổi với thầy cô thông qua nhiều hình thức: trong giờ học, nhóm lớp trên zalo, facebook, tư vấn viên…

PRACTICE

Các bài thực hành được xây dựng song song với nền tảng kiến thức được giới thiệu, giúp các em làm quen với công nghệ từ sớm, kích thích đam mê, khả năng sáng tạo

SUPPORT

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

NETWORK

Mạng lưới kết nối và thảo luận giữa các học viên, giảng viên, trợ giảng và cộng đồng các bạn học sinh có cùng đam mê công nghệ thông tin

CÂU HỎI THƯỜNG GẶP

Bạn đang học hoặc đã đăng ký một khóa học mà muốn đổi sang khóa khác thì phí đổi là 500k/ lần đổi

Tôi có được đổi khóa học khi tham gia học không?

Nếu tôi bỏ lỡ các buổi học có được học bù hay bảo lưu không?

Khi bạn đăng ký tham gia chương trình học, bạn sẽ được bảo lưu khóa học nếu chưa có thời gian học

Tôi có được xem lại các bài giảng đã học không?

Mỗi buổi học online sẽ được record lại và gửi lại cho học viên khi có yêu cầu

HOẠT ĐỘNG NỔI BẬT

Khai giảng liên tục các khóa học nằm trong chương trình đào tạo Chuyển đổi số của Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội 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.

ĐƠN VỊ ĐÀO TẠO

course@soict.hust.edu.vn 
Tòa B1, Đại học Bách Khoa Hà Nội

Số 1 Đại Cồ Việt, Bách Khoa, Hai Bà Trưng, Hà Nội 

ĐƠN VỊ VẬN HÀNH TUYỂN SINH

0869 810 635
contact@cole.vn
  Số 289B Khuất Duy Tiến, Cầu Giấy, Hà Nội
Giấy phép hoạt động số ĐKKD 0109007268 do Sở KH&ĐT TP HN cấp ngày 29/11/2019