Chinh phục vị trí AI Engineer với khoá học AI

Chinh phục vị trí AI Engineer với chuyên môn vững vàng và kinh nghiệm thực tế từ các dự án!

Sức mạnh chuyển đổi của trí tuệ nhân tạo (AI) – minh chứng qua các công cụ tiên phong như ChatGPT, đang mở ra một kỷ nguyên phát triển mạnh mẽ, đánh dấu sự bùng nổ của các vị trí liên quan đến AI.

Theo báo cáo Tương lai Việc làm của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, các chuyên gia về AI và học máy hiện đang dẫn đầu danh sách những nghề nghiệp tăng trưởng nhanh nhất trong vòng 5 năm tới. Khi các ngành công nghiệp toàn cầu tăng cường ứng dụng công nghệ AI để tối ưu hóa quy trình và nâng cao khả năng ra quyết định chiến lược, nhu cầu về kỹ sư AI không ngừng gia tăng và được dự đoán sẽ tiếp tục bùng nổ.Theo dự đoán của các chuyên gia, AI sẽ thay thế 80% công việc của con người trong vòng 10 năm tới. Thực tế hiện nay, ngành IT tại Việt Nam rất cần các kỹ sư IT, nhưng thị trường nhân lực vẫn chưa thể đáp ứng đủ nhu cầu này.

Dự báo này càng được củng cố bởi tốc độ tăng trưởng ấn tượng của thị trường AI từ 2021 đến 2030. AI không chỉ dừng lại ở một số lĩnh vực truyền thống mà đang thâm nhập sâu rộng vào mọi ngành công nghiệp – từ công nghệ và tài chính đến tiếp thị và sản xuất, mở ra vô số ‘’cơ hội’’ cho các chuyên gia AI.

Nguồn: Statista

Cơ hội thu nhập vượt trội!

Trong bối cảnh cuộc đua thu hút kỹ sư AI ngày càng khốc liệt, khi nhu cầu vượt xa nguồn cung, các doanh nghiệp không ngần ngại chi trả mức lương hấp dẫn để sở hữu những tài năng hàng đầu.Theo khảo sát “Developers Recruitment State” của TopDev, mức lương của vị trí AI Engineer được công bố đạt mức cao nhất có thể lên đến 3.054 USD/tháng, mức trung bình đạt 1238 USD/tháng. Mức lương này còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố như kinh nghiệm, vị trí địa lý, trình độ học vấn và chuyên môn sâu trong các lĩnh vực ngách của AI, tạo ra tiềm năng thu nhập đầy hứa hẹn cho những ai theo đuổi ngành công nghiệp tương lai này.

Đây không chỉ là thời điểm vàng để các chuyên gia và kỹ sư AI đón đầu xu hướng, nắm bắt cơ hội trong một thị trường đang bùng nổ mà còn là ‘’tấm vé’’ đưa bạn vào một thế giới tương lai, nơi các chuyên gia AI sẽ đóng vai trò tiên phong trong việc định hình lại tương lai của công nghệ và doanh nghiệp toàn cầu.

Để nổi bật trên thị trường việc làm, việc chứng minh kỹ năng AI của bạn thông qua nền tảng chuyên môn và kinh nghiệm thực tế là vô cùng quan trọng. Hành trình trở thành kỹ sư AI sẽ đầy thú vị nhưng cũng đầy thách thức, bởi lĩnh vực này rộng lớn với nhiều chủ đề cần khám phá.

Tại TacaSoft, chúng tôi đồng hành cùng bạn với khóa học AI được thiết kế đặc biệt, cung cấp kiến thức vững chắc và kỹ năng khoa học dữ liệu cần thiết. Bên cạnh việc học từ các tài liệu chuyên môn chất lượng, bạn sẽ có cơ hội tham gia vào các dự án thực tế, giúp củng cố hiểu biết và phát triển kỹ năng cần thiết để tỏa sáng trên thị trường lao động.

Với kinh nghiệm dày dặn trong lĩnh vực công nghệ phần mềm và quản lí doanh nghiệp, chúng tôi cam kết mang đến cho bạn một chương trình đào tạo chất lượng cao, bám sát thực tế và đáp ứng mọi yêu cầu của doanh nghiệp.

Nội dung khóa học được xây dựng sát với yêu cầu thực tiễn của các doanh nghiệp và trong nghiên cứu, đảm bảo bạn sẽ nắm vững các kiến thức liên quan đến AI. Đây sẽ là nền tảng vững chắc để bạn chinh phục vị trí AI Engineer mà bạn mơ ước. 

Sau khóa học AI tại TacaSoft bạn sẽ nhận được: 

• Nắm được cơ bản về các khái niệm xoay quanh AI, DS, Machine Learning, Deeplearning,..
• Nắm được nền tảng kiến thức được vận dụng trong các bài toán AI
• Vận dụng được các kỹ thuật xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Python để triển khai các Dashboard và Report trong AI
• Nắm rõ cách truy vấn và thu thập dữ liệu thông qua SQL làm tiền đề cho Khoa học dữ liệu
• Nắm rõ cách triển khai, đánh giá mô hình và giải thích kết quả từ các phân tích thông qua các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu
• Thành thạo cách xây dựng, huấn luyện và đánh giá mô hình cho Machine Learning trong các bài toán phân tích dữ liệu và ra quyết định
• Nắm được cách thức giải quyết các bài toán khoa học dữ liệu: Quản lý quan hệ khách hàng (CRM), thương mại điện tử, đề xuất, dự đoán giá, phân tích rủi ro
• Định hướng kiến thức để học tiếp khóa nâng cao trở thành AI Engineer

Hỗ trợ 24/7: Đội ngũ giảng viên luôn sẵn sàng hỗ trợ bạn giải đáp mọi thắc mắc và giúp bạn vượt qua mọi khó khăn trong quá trình học tập.

Cam kết việc làm: Chúng tôi cam kết sẽ hỗ trợ bạn tìm kiếm việc làm sau khi hoàn thành khóa học, giúp bạn nhanh chóng hòa nhập vào môi trường làm việc chuyên nghiệp.

Đối tượng tham gia

• Học viên có nền IT, toán, toán-tin, điện tử, hệ thống thông tin
• Người đã học qua Devops, Fullstack, FrontEnd, DA
• Những học viên đang theo học Cao học, nghiên cứu sinh cần học kiến thức để vận dụng vào quá trình học
• Cán bộ IT đang làm tại các cơ sở giáo dục, sở ban ngành có đề án chuyển đổi số

Nội dung khóa học:

Học phần 1: Cơ bản về AI

• Lịch sử phát triển AI
• AI – Machine learning – Deep learning
• Các ứng dụng AI hiện nay
• Các chỉ số, tham số đánh giá
• Tổng quan về dữ liệu trong doanh nghiệp
• Chiến lược quyết định dựa trên dữ liệu (Data Driven Decision)
• Phân tích case study từ các doanh nghiệp đã ứng dụng AI
• Đạo đức trong AI trong việc ứng dụng trong thực tiễn

Học phần 2: Cơ sở Toán học cho AI

• Đại số tuyến tính/Ma trận
• Giải tích / PCA – phân tích thành phần chính
• Xác suất
• Thống kê mô tả
• Thống kê suy luận

Học phần 3: Xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Python

• Giới thiệu về Python
• Cài đặt Python, IDE
• Chương trình Python cơ bản
• Khai báo kiểu dữ liệu, biến
• Các phép toán số học, phép gán
• Cấu trúc rẽ nhánh (if else)
• While loop, for loop
• Collections (Tuple/List/set/Dictionary)
• Chuỗi và xử lý chuỗi, regular expression
• Các kỹ thuật xử lý dữ liệu trong Python (Web, API)
• Function (built-in, user-defined)
• Làm với text/directory)
• Tầm quan trọng của xử lý dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu
• Làm việc với Numpy library
• Làm việc với Pandas library
• Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn
• Trực quan hóa dữ liệu tương tác với Plotly
• Mini project

Học phần 4: Thu thập và Tiền Xử lý dữ liệu (Data Pre-processing)

• Giới thiệu về Database 
• Truy vấn SQL cơ bản và nâng cao
• Mô hình truy cập database thông qua Python
• Thu thập dữ liệu với BeautifulSoup
• Thu thập dữ liệu với Selenium
• Giới thiệu về Tiền xử lý dữ liệu
• Làm việc với Data Pre-processing
• Các loại dữ liệu phổ biến
• Cách làm sạch dữ liệu (Data cleaning)
• Phân tích EDA (Exploratory Data Analysis)
• Mini project

Học phần 5: AI tạo sinh (Generative AI) và ứng dụng thực tế

• Giới thiệu lịch sử Generative AI
• Mạng đối nghịch tạo sinh (GANs)
• Các ứng dụng Generative AI phổ biến: text to text, text to image,..
• Các ứng dụng Chatbot tư vấn sản phẩm/CSKH/viết content/quảng cáo
• Cách thức AI tạo ra văn bản
• Cách thức AI tạo ra hình ảnh
• Trải nghiệm ứng dụng GANs tạo hình ảnh bằng ngôn ngữ tự nhiên
• Mini project

Học phần 6: Máy học (Machine learning) và ứng dụng thực tế

• Giới thiệu về Machine Learning, các bước trong Machine Learning project
• Làm việc với Classification: Naïve Bayes/K-neareast neighbors/SVM…
• Làm việc với Regression: linear regression/ logistic regression
• Làm việc với Dimension reduction PCA
• Làm việc với Clustering: K-mean clustering/ DBScan
• Phương pháp đánh giá và lựa chọn mô hình

Học phần 7: Mock Project

• Project 1: Dự đoán giá cổ phiểu trên sàn chứng khoán thực tế / giá nhà / giá xe cũ
• Project 2: Phân loại và dự đoán (khách hàng tiềm năng, nhân sự nghỉ việc)
• Project 3: Ứng dụng phát hiện vấn đề của máy phát điện
• Project 4: Các thuật toán trong machine learning