Deep Learning Application in the Real World (Python Level 3)

Lợi ích của học viên

Tặng miễn phí 01 tài khoản trên Hệ thống quản lý học tập của MCI
Được support từ đội ngũ IT và CTO của MCI về công nghệ, dữ liệu lớn và hàng trăm job trên Workspace
Tham gia cộng đồng học viên sôi động, chia sẻ và hợp tác cùng hàng ngàn chuyên gia.
Nhận chứng chỉ sau khóa học – Ghi nhận kỹ năng và kiến thức đã học.
Miễn phí học lại không giới hạn – Luôn cập nhật với xu hướng mới nhất.

Python Level 3

Python for Deep Learning

🚀 Khóa học Deep Learning Application in the Real World (Python Level 3) là chương trình nâng cao, giúp anh/chị ứng dụng Python vào các lĩnh vực quan trọng như Machine Learning, Deep Learning và AI (Trí tuệ nhân tạo).

🤖 Khóa học tập trung vào thực hành và ứng dụng thực tế, giúp học viên hiểu rõ cách xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình AI trong các bài toán thực tế của doanh nghiệp.

📊 Không chỉ dừng lại ở lý thuyết, anh/chị sẽ được trực tiếp làm việc với project thực tế, sử dụng các framework phổ biến như TensorFlow, từ đó nâng cao năng lực chuyên môn và sẵn sàng đi làm.

⏰ Hình thức đào tạo linh hoạt:

💻 Online kết hợp Offline
📅 Thời lượng: 12 buổi
⏱ Mỗi buổi: 2.5 - 3 tiếng
📌 Tên khóa học: Deep Learning Application in the Real World (Python Level 3)

🎯 Sau khi hoàn thành khóa học, anh/chị có thể đảm nhận các vị trí:

📈 Data Analyst – Chuyên viên Phân tích Dữ liệu
⚙️ Machine Learning Engineer – Kỹ sư Học máy
🤖 AI Engineer – Kỹ sư Trí tuệ Nhân tạo
🔬 Data Scientist – Nhà Khoa học Dữ liệu

🔥 Đây là khóa học phù hợp cho anh/chị muốn nâng cấp kỹ năng Python, chuyển sang các lĩnh vực AI, Machine Learning, Deep Learning với cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn.

4.9 (474)

Đối tượng

🎓 Sinh viên khối kinh tế, kỹ thuật, định hướng theo lĩnh vực Data Science, Data Analytics, mong muốn học sâu về Machine Learning và Deep Learning.

💼 Người đi làm muốn nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu, giải quyết bài toán thực tế bằng Python và AI.

🚀 Người muốn chuyển ngành sang Data Science, Machine Learning, AI với mục tiêu thu nhập cao và phát triển lâu dài.

Yêu cầu đầu vào

✅ Đã có kiến thức nền tảng về Python, thuật toán và các framework liên quan.

Bạn sẽ học những gì

🧠 Hiểu tổng quan về Deep Learning và các ứng dụng thực tế trong doanh nghiệp.

🤖 Làm quen và sử dụng TensorFlow để xây dựng và huấn luyện mô hình AI.

📊 Thực hành với các project thực tế từ dữ liệu open source, nâng cao kỹ năng triển khai.

⚙️ Nắm được quy trình xây dựng mô hình Machine Learning & Deep Learning.

🚀 Tự tin ứng tuyển các vị trí Fresher/Junior AI, Machine Learning Engineer sau khóa học.

Nội dung khóa học

Buổi 1: Giới thiệu về Deep Learning và Mạng Nơ-ron

Chủ đề:

Cơ bản về Deep Learning và Neural Networks

Mục tiêu:

Hiểu rõ cấu trúc và nguyên lý hoạt động của mạng nơ-ron.

Ứng dụng:

Ứng dụng cơ bản trong phân tích dữ liệu.

Case Study:

Phân tích dữ liệu khách hàng.

Buổi 2: Computer Vision và CNN

Chủ đề:

Computer Vision và Convolutional Neural Networks

Mục tiêu:

Hiểu về CNN và ứng dụng trong xử lý ảnh.

Ứng dụng:

Phân loại và phân tích hình ảnh

Case Study:

Phân loại ảnh

Buổi 3: Mô hình Image Classification

Chủ đề:

Xây dựng mô hình Image Classification

Mục tiêu:

Tạo mô hình phân loại ảnh chính xác.

Ứng dụng:

Nhận dạng hình ảnh tự động.

Case Study:

Nhận dạng khuôn mặt

Buổi 4: NLP và RNN

Chủ đề:

NLP và Recurrent Neural Networks

Mục tiêu:

Hiểu về RNN và ứng dụng trong NLP.

Ứng dụng:

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Case Study:

Phân tích cảm xúc từ văn bản.

Buổi 5: Mô hình Text Classification

Chủ đề:

Xây dựng mô hình Text Classification

Mục tiêu:

Tạo mô hình phân loại văn bản

Ứng dụng:

Phân loại tin tức, email

Case Study:

Phân loại tin tức giả mạo

Buổi 6: Audio Processing và Spectrogram

Chủ đề:

Xử lý Âm thanh và Spectrogram

Mục tiêu:

Hiểu cách xử lý âm thanh

Ứng dụng:

Nhận dạng âm thanh, phân tích âm nhạc

Case Study:

Phân loại thể loại âm nhạc

Buổi 7: Mô hình Speech-to-Text

Chủ đề:

Speech-to-Text

Mục tiêu:

Xây dựng mô hình chuyển đổi giọng nói thành văn bản

Ứng dụng:

Trợ lý ảo, nhập liệu tự động

Case Study:

Hệ thống ghi chú từ giọng nói

Buổi 8: Time Series và mô hình ARIMA

Chủ đề:

Phân Tích Time Series và ARIMA

Mục tiêu:

Hiểu cách phân tích và dự báo Time Series

Ứng dụng:

Dự báo tài chính, thời tiết

Case Study:

Dự báo giá cổ phiếu

Buổi 9: Thực hành với ARIMA và LSTM

Chủ đề:

Xây dựng mô hình ARIMA và LSTM

Mục tiêu:

Tạo mô hình dự báo chính xác hơn

Ứng dụng:

Dự báo kinh tế, thị trường

Case Study:

Dự báo nhu cầu sử dụng điện.

Buổi 10: Reinforcement Learning

Chủ đề:

Giới thiệu về Reinforcement Learning

Mục tiêu:

Tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và quyết định giá cả.
Cải thiện quy trình xử lý hình ảnh và phân tích văn bản.

Ứng dụng:

Tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và quyết định giá cả.
Cải thiện quy trình xử lý hình ảnh và phân tích văn bản.

Case Study:

Sử dụng Reinforcement Learning để tối ưu hóa chiến lược giá cả trong thương mại điện tử.

Buổi 11: Gradient Descent và các biến thể

Chủ đề:

Gradient Descent

Mục tiêu:

Gradient Descent
Momentum Gradient Descent
Adaptive Gradient Algorithm

Ứng dụng:

Hiểu biết về các kỹ thuật tối ưu hóa và cải tiến trong học máy.

Case Study:

Tối ưu hóa một mô hình học máy sử dụng các kỹ thuật Gradient Descent khác nhau.

Buổi 12: Project cuối khóa

Chủ đề:

Giải bài tập và trả lời câu hỏi.

Mục tiêu:

Giải đáp các case study

Ứng dụng:

Áp dụng kiến thức đã học vào việc giải quyết các vấn đề cụ thể.

Case Study:

Áp dụng kiến thức đã học để giải quyết một vấn đề cụ thể hoặc xây dựng một ứng dụng thực tế.

Tại sao khóa học tại MCI phù hợp với bạn

✅ Lộ trình học được thiết kế khoa học, bám sát quy trình làm việc thực tế.

📘 Giáo trình chuẩn quốc tế, kết hợp giữa lý thuyết và thực hành qua các case study thực tế.

👨‍🏫 100% giảng viên là chuyên gia từ Big4 và các tập đoàn lớn, có kinh nghiệm triển khai dự án thực tế.

🤝 Hướng dẫn tận tay, giúp học viên nhanh chóng thành thạo kỹ năng.

🎯 Cam kết chất lượng đào tạo, hỗ trợ miễn phí học lại trọn đời nếu chưa nắm vững kiến thức.

Đội ngũ giảng viên

Các khóa học liên quan

Business Analyst

4.7 (432)

Business Analyst Fast Track

4.6 (624)

Lợi ích của học viên

Đối tượng

Yêu cầu đầu vào

Bạn sẽ học những gì

Nội dung khóa học

Tại sao khóa học tại MCI phù hợp với bạn

Đội ngũ giảng viên

Các khóa học liên quan

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ MCI

MCI Việt Nam

Chương Trình Đào Tạo

Phân tích dữ liệu (Data Analytics Track)

Khoa học dữ liệu (Data Science Track)

Kỹ sư dữ liệu (Data Engineering Track)

AI - Ứng dụng & Tự động hoá

IT Business Analyst (ITBA)

Hotline