Chúng ta đang tận mắt chứng kiến quốc tế chuyển mình với cuộc cách mạng công nghệ tiên tiến lần thứ tư và một trong những vật chứng của nó là AI – Trí tuệ nhân tạo. Ở Nước Ta, AI đang chiếm khoảng chừng 29 % khối lượng việc làm ở những ngành như thương mại điện tử, logistics, giáo dục, , kinh tế tài chính và nông nghiệp .Tuy nhiên, việc tăng trưởng AI tại Nước Ta trên trong thực tiễn gặp phải vô vàn khó khăn vất vả thử thách không chỉ yên cầu kinh phí đầu tư lớn mà còn cần nguồn nhân lực chất lượng dồi dào. Để làm chủ được AI thật sự không phải là điều thuận tiện khi mỗi năm Nước Ta có khoảng chừng 55.000 sinh viên công nghệ thông tin ra trường, nhưng chỉ có 30 % trong số này hoàn toàn có thể làm những việc làm tương quan tới AI. Và để thực sự phân phối được cấp bậc chuyên viên trong AI, quy trình học tập và đào tạo và giảng dạy nâng cao còn phải lê dài hơn nữa. Số nhân lực ra trường và hoàn toàn có thể đi làm được luôn là rất hiếm .
Nguyên nhân chính dẫn tới tình trạng trên là việc nghiên cứu lý thuyết khác xa so với bắt tay vào làm trong thực tế, số lượng sinh viên ra trường có thể đi làm ngay là rất hiếm, đặc biệt là ở lĩnh vực cần thực hành nhiều trên các sản phẩm thực tế như AI.
“Học đi đôi với hành” với khóa AI/Machine Learning/Deep Learning tại Cole.vn
Nhận thấy được những chưa ổn trên Cole. vn đã phong cách thiết kế chương trình huấn luyện và đào tạo Machine Learning / Deep Learning với giảng viên đến từ trường ĐH Bách Khoa HN. Với hơn 9 buổi học thực hành thực tế xuyên suốt khóa học, khóa học Machine Learning / Deep Learning sẽ giúp cho học viên biết giải pháp làm những dự án Bất Động Sản AI đi từ bước cơ bản nhất – trong bước đầu giúp bạn trở thành kỹ sư AI / ML trong tương lai .Đối với khóa học Machine Learning / Deep Learning, giảng viên của khóa là Tiến sĩ Đặng Tuấn Linh đến từ trường ĐH Bách Khoa HN. Anh là Giảng viên, Bộ môn Truyền thông và Mạng máy tính thuộc Đại học Bách Khoa TP. Hà Nội và nhận bằng Tiến sĩ về Khoa học Máy tính từ trường Đại học Công nghệ Kochi, Nhật Bản vào năm 2017. Các hướng nghiên cứu và điều tra của anh gồm có phát hiện / nhận dạng đối tượng người tiêu dùng, học máy, thị giác máy tính, đồng phong cách thiết kế phần cứng và ứng dụng, FPGA, ứng học học máy trong việc quản trị hiệu năng mạng .
Giảng viên khóa học Machine Learning / Deep Learning
Ngoài ra, đồng hành với khóa học còn có đội ngũ tư vấn viên, trợ giảng là những sinh viên xuất sắc của Trường CNTT&TT – ĐHBK HN sẽ giúp đỡ, hỗ trợ học viên trong quá trình học đặc biệt là phần thực hành các bài toán học máy.
Thực chiến 35 bài toán học máy kinh điển với giảng viên ĐH Bách Khoa HN
Ngay buổi thực hành thực tế tiên phong, bạn sẽ được trình làng về Iris Problem, dự án Bất Động Sản Boston Housing Price Problem và bài thực hành thực tế về Dự kiến năng lực người bệnh hoàn toàn có thể bị đột quỵ hay không .Đến với buổi thực hành thực tế số 2, những học viên sẽ được học tới 6 dự án Bất Động Sản làm AI khác nhau gồm có : Khai phá bộ tài liệu Country, Tách vật thể trong hình ảnh, Credit Card Fraud với học không giám sát, Credit Card Fraud với học có giám sát, Healthcare stroke problem, Email spam .Buổi thực hành thực tế số 3, học viên sẽ được làm quen và thực hành thực tế những bài toán : Fashion MNIST : Bao gồm 70.000 ảnh của 10 dạng phục trang thường ngày và phải phân loại những đồ vật vào 1 trong 10 loại cho trước ; MNIST : Bài toán gồm có 70.000 ảnh dạng GrayScale của 10 chữ số viết tay từ 0 đến 9 ; Bài toán Dự kiến tiêu thụ điện năng trong nhà và đặc biệt quan trọng là Bài toán về Healthcare Problem : Dự đoán ra thời hạn nằm viện của từng bệnh nhân .Tiếp tục những buổi thực hành thực tế tiếp theo, học viên sẽ được học những bài toán vô cùng hay và mê hoặc như phân loại những loại bệnh, những loại động thực vật, thời tiết, và nhiều đối tượng người tiêu dùng khác. Học viên sẽ được thực hành thực tế trên những bộ tài liệu khổng lồ đã được giảng viên và trợ giảng sẵn sàng chuẩn bị sẵn .Và ở đầu cuối ở bài thực hành thực tế số 9, ở phần thực hành thực tế này những học viên sẽ được học và thực hành thực tế những bài tập với GAN trong DEEP LEARNING trong 5 bài toán dưới đây : Sinh tài liệu dạng sóng ; Denoise với quy mô Autoencoder ; Sử dụng VAE cho sinh ảnh Mnist ; Sinh dữ liệu ảnh mặt người : Dựa trên bộ tài liệu ảnh mặt người trong Celeb A ; Faces Dataset, sinh ra được những ảnh mặt người mới và Sinh dữ liệu số với GAN .
Hình ảnh thực tế bài thực hành của học viên Cole
Lợi thế khi tham gia khóa học tại Cole.vn
Tất cả những khóa học tại Cole đều chú trọng thực tiễn bằng việc kiến thiết xây dựng những bài toán thực hành thực tế hỗ trợ nền tảng triết lý giúp người học dễ hiểu, dễ chớp lấy và vận dụng. Xuyên suốt khóa học, học viên sẽ được tương hỗ nhiệt tình từ giảng viên đến từ Đại học Bách Khoa Thành Phố Hà Nội và trợ giảng là những sinh viên, nghiên cứu sinh xuất sắc đang theo học tại trường .Bạn sẽ được thưởng thức một môi trường học tập mở, giao lưu bạn hữu, trao đổi với thầy cô trải qua nhiều hình thức : trong giờ học, nhóm lớp trên zalo, facebook, tư vấn viên … đồng thời có thời cơ lan rộng ra networking với chuyên viên, doanh nghiệp, nhà tuyển dụng số 1 trong ngành với mạng lưới đối tác chiến lược và alumni hùng mạnh. Tất cả buổi học đều được record lại, học viên được ĐK học lại không tính tiền trọn đời và tương hỗ bởi đội ngũ chăm nom người mua tận tình mọi lúc .
Đăng ký tư vấn và xem chi tiết lộ trình khóa học tại đây
Lớp học trực tuyến qua Zoom tại Cole. vnCole – Connecting Knowledge với thiên chức liên kết hội đồng nền giáo dục chất lượng giữa học viên với giảng viên và những TT giáo dục, trường học nhằm mục đích kiến thiết xây dựng một nền tảng học tập mang những giá trị tri thức và trí tuệ gần hơn, phong phú hơn với đời sống. Là đơn vị chức năng tuyển sinh số 1 những khóa học về quy đổi số, Business Analyst, Data Analyst, AI / Machine Learning ứng dụng cho việc làm .Tìm hiểu thêm và ĐK học tại đây
Cole.vn – Connecting Knowledge
hotline : 0869 810 635E-Mail : [email protected]
Địa chỉ : Tầng 20 – Tòa D Việt Đức Complex, 39 Đ. Lê Văn Lương, Nhân Chính, TX Thanh Xuân, TP.HN
