Hiện nay nhu cầu về phát triển nguồn nhân lực trình độ quốc tế về Trí tuệ nhân tạo (AI) là rất cấp thiết nhằm phục vụ Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030. Vì vậy, Viện Tin học nhân dân tiến hành tổ chức các buổi bồi dưỡng trực tuyến “AI Programming for Engineering” (AI4E) nhằm nâng cao kiến thức lập trình trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo dành cho sinh viên các trường đại học và cao đẳng trên toàn quốc, giúp học viên trang bị các kỹ năng hoàn thiện các dự án về Học máy, Thị giác máy tính và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, sẵn sàng hướng đến một vị trí làm việc ngành Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo chất lượng cao.
Với sứ mệnh tiên phong trong phong trào nâng cao chất lượng và đổi mới giáo dục, khoá bồi dưỡng sẽ được các chuyên gia của Viện Tin học nhân dân áp dụng các phương pháp giáo dục tiên tiến ở các nước có nền giáo dục hiện đại, lấy người học làm trung tâm, giúp học viên thu nhận kiến thức một cách chủ động. Các thông tin chi tiết như sau.
I. Thời gian diễn ra và hình thức bồi dưỡng
- Tổng cộng 16 buổi bồi dưỡng diễn ra trong 5 tuần từ 24/7 đến 28/8/2024. Ngoài ra sẽ có thêm một buổi bảo vệ dự án, tổng kết khoá học và trao các giải thưởng, chứng nhận của khoá học.
- Mỗi tuần gồm ba buổi vào các tối thứ 2, thứ 4 và thứ 6.
- Mỗi buổi gồm 2,5 giờ học từ 20h – 22h30.
- Các buổi bồi dưỡng được tổ chức trực tuyến trên nền tảng Zoom.
II. Chuyên gia
Các chuyên gia nhiều kinh nghiệm của Viện Tin học Nhân dân tham gia xây dựng chương trình, giảng dạy và trợ giảng đến từ các trường đại học lớn trong cả nước:
- PGS.TS Đỗ Phan Thuận, Giảng viên cao cấp Trường Đại học Tôn Đức Thắng
- PGS.TS Nguyễn Phi Lê, Giảng viên cao cấp Đại học Bách khoa Hà Nội
- TS. Nghiêm Nguyễn Việt Dũng, Giảng viên Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội
- TS. Ngô Văn Linh, Giảng viên Đại học Bách khoa Hà Nội
- KS. Nguyễn Đắc Thái, học viên thạc sĩ Khoa học dữ liệu, VinUni
- Ông Nguyễn Tất Đắc, CEO, 1001 School
- Nguyễn Sơn Tùng, Giảng viên Đại học Bách khoa Hà Nội
- Hoàng Hữu Bách, Giảng viên Trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội
- Trịnh Văn Chiến, kỹ sư AI tại Công ty CMC ATI
- Lường Mạnh Tú, Đại học Bách khoa Hà Nội
- Nguyễn Thành Trung, Đại học Bách khoa Hà Nội
- Nguyễn Hữu Tiến, Đại học Bách khoa Hà Nội
- Châu Quang Anh, Đại học Bách khoa Hà Nội
- và các chuyên gia là cố vấn, khách mời khác.
III. Nội dung các buổi bồi dưỡng
Khoá bồi dưỡng được thiết kế giảng dạy theo hướng Học qua dự án (PBL: Project-based Learning), gồm 8 buổi về Thị giác máy tính (CV) và 8 buổi về Học máy (ML) / Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Kiến thức các buổi học được vận dụng để giải quyết các dự án thực tế xuyên suốt các mô-đun của khoá học bao gồm: Bài toán phân loại và khôi phục ảnh bị nhiễu, Xây dựng hệ thống tổng hợp tin tức, Xây dựng hệ thống chatbot và trích xuất thông tin.
Các tuần học sẽ được thiết kế đan xen các buổi bồi dưỡng về CV và ML/NLP. Dưới đây là kế hoạch tổng quan của các buổi bồi dưỡng.
|
A. ĐỐI TƯỢNG:
-
Đã biết về các khái niệm cơ bản của AI, ML;
-
Sử dụng tốt ngôn ngữ lập trình python và sử dụng được ít nhất một trong các framework dùng trong lập trình cho các mô hình AI;
-
Có kiến thức nền tảng về xác suất thống kê.
|
|
B. MỤC TIÊU:
Sau khoa học này, học viên sẽ:
1. Được trang bị các kiến thức cơ bản về học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm:
-
Giới thiệu về học máy và các bài toán học cơ bản: Học có giám sát, học không giám sát, học tự giám sát;
-
Đối với phần xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các mô hình học máy cơ bản được thay thế bằng mô hình học sâu với cơ chế chú ý;
-
Các cơ chế huấn luyện, diễn dịch, hành vi và đặc điểm các mô hình ML/NLP.
2. Được trang bị kiến thức về các lớp mô hình cơ bản trong lĩnh vực thị giác máy tính, bao gồm:
-
Các thuật toán cơ bản của lĩnh vực Thị giác máy tính cổ điển và biết cách sử dụng chúng;
-
Mô hình Nơ-ron tích chập (lý thuyết, cách dùng), và các kiến thức cơ bản về các mô hình thị giác máy tính hiện đại (các mô hình thuộc họ CNN, Transformer, mô hình sinh);
-
Các khái niệm cơ bản về các mô hình thị giác máy tính lớn (mô hình đa thể thức, mô hình nền tảng).
3. Được trang bị các kỹ năng thực tế trong việc xử lý dữ liệu, tinh chỉnh siêu tham số, sử dụng các kỹ thuật nhằm nâng cao độ chính xác của mô hình, bao gồm:
-
Các kiến thức cơ bản về xử lý dữ liệu khi huấn luyện và đánh giá mô hình;
-
Các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu;
-
Các kỹ thuật nhằm cải thiện độ chính xác của mô hình (kỹ thuật transfer learning, knowledge distillation, …).
4. Được thực hành từ xây dựng đến hoàn thiện các dự án thực tế ứng dụng điển hình của CV, ML và NLP.
|
|
C. ĐỀ CƯƠNG:
Buổi 1 (CV): Giới thiệu về khóa học và lịch sử của thị giác máy tính
Buổi 2 (CV): Thị giác máy tính cổ điển
Buổi 3 (ML/NLP): Giới thiệu về học máy và thu thập dữ liệu
Buổi 4 (ML/NLP): Phân loại văn bản
Buổi 5 (CV): Mô hình nơ-ron tích chập (CNN)
Buổi 6 (CV): Các mô hình họ CNN
Buổi 7 (ML/NLP): Phân cụm văn bản
Buổi 8 (ML/NLP): Hệ thống truy hồi thông tin
Buổi 9 (CV): Cơ chế chú ý và mô hình Transformer
Buổi 10 (CV): Các mô hình đa thể thức và mô hình nền tảng
Buổi 11 (ML/NLP): Hệ thống hỏi đáp
Buổi 12 (ML/NLP): Mô hình ngôn ngữ lớn
Buổi 13 (CV): Các kỹ thuật tiền xử lý, hậu xử lý, trực quan hóa dữ liệu
Buổi 14 (CV): Kỹ thuật học chuyển tiếp, chắt lọc tri thức
Buổi 15 (ML/NLP): Tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn và hệ thống tìm kiếm thông tin
Buổi 16 (ML/NLP): Các hướng tiếp cận hiện đại cho mô hình ngôn ngữ lớn
|
IV. Phí tham gia khoá bồi dưỡng:
- Học viên tự do: 4.500.000 VNĐ.
- Học viên là sinh viên một trường đại học hoặc cao đẳng đăng ký theo trường hoặc theo giáo viên giới thiệu: 3.000.000 VNĐ.
- Học viên đã tham gia khoá học “AI Programming for Beginners” do ICT4P tổ chức: 2.250.000 VNĐ.
- Học sinh đã tham gia kì thi tuyển chọn đội tuyển Olympic Trí tuệ nhân tạo vòng loại quốc gia tham gia kì thi Olympic Trí tuệ nhân tạo quốc tế IOAI lần thứ nhất tại Bungary 9-15/8/2024: 2.250.000 VNĐ.
- Học sinh đội tuyển quốc gia Việt Nam tham gia kì thi Olympic Trí tuệ nhân tạo quốc tế IOAI lần thứ nhất tại Bungary 9-15/8/2024: 1.000.000 VNĐ.
- Thông tin chuyển khoản phí tham gia:
-
Tên tài khoản: Hội Tin học Việt Nam
-
Số tài khoản: 003 70406 0000 979 tại Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam (Phòng GD: 64-68 Lý Thường Kiệt, Hoàn Kiếm, Hà Nội, Mã Citad: 01314007)
V. Chứng nhận
- Các học viên sau khi hoàn thành khoá học sẽ được cấp chứng nhận hoàn thành khoá học của Viện Tin học Nhân dân - Hội tin học Việt Nam với hạng đánh giá theo kết quả cuối khoá.
- Các chứng nhận giải thưởng cho các học viên và các nhóm dự án xuất sắc.
VI. Đăng ký
Các cá nhân và Trường hoàn thành chuyển khoản phí tham gia xin vui lòng gửi xác nhận chuyển khoản qua email đến: OlpVietnam@vaip.vn, hoặc office@vaip.vn trước 22/07/2024.
Thông tin về Khoá bồi dưỡng liên hệ với Viện Tin học Nhân dân - VAIP
Ban Đào tạo - PBKT, tầng 6 số 14 Trần Hưng Đạo, Hà Nội.
Tel: +84 024.38211725; Email: OlpVietnam@vaip.vn; office@vaip.vn
PV (Theo Tạp chí Tin học học và Đời sống)
Số khách trực tuyến: 1253
Lượt truy cập thứ:
