<img style="max-width: 100%; height: auto;" src="https://storage.googleapis.com/mle-courses-prod/users/61b6fa1ba83a7e37c8309756/private-files/d13a8ba0-1ffc-11f0-8d76-2d7ea388b7b7-ai_foundation.png" width="1700" height="630" isdraggable="true"><h1>Trí tuệ nhân tạo nền tảng</h1><hr> Giảng viên: Bá Ngọc - Founder @ ProtonX.Truyền thông nói về giảng viên:<ul><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://developers.google.com/community/experts/directory?hl=vi&amp;specialization=ml">ML Experts</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://developers.googleblog.com/2021/11/machine-learning-communities-q3-21.html?fbclid=IwAR3F-fKbsLy4IpFp4EC53u-S_o8pT3dXBpYiaInb7Rw4VxwQmfZjEeid3S4">Tensorflow Page</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://vnexpress.net/vi-sao-chatbot-ai-phan-hoi-ky-cuc-4572282.html">VnExpress</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://dantri.com.vn/suc-manh-so/tri-tue-nhan-tao-bao-ve-hay-buc-tu-loai-nguoi-20230309154429357.htm">Dantri</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://medium.com/google-developer-experts/google-developers-experts-transforming-global-machine-learning-communities-a2537236cdd4">Expert Blog</a><hr><h2>Profile giảng viên</h2><hr></li><li>Năm 2019, Anh Ngọc được Google công nhận là chuyên gia học máy đầu tiên tại Việt Nam và thứ 66 trên toàn thế giới.</li><li>Kinh nghiệm giảng dạy ngôn ngữ tự nhiên từ cơ bản tới nâng cao tại VietAI</li><li>Trong năm 2020 và 2021, anh Ngọc đã đào tạo hơn 120 lập trình viên thi đỗ chứng chỉ Tensorflow và đưa Việt Nam vào top 4 quốc gia có số lượng người thi đỗ nhiều nhất cùng với Mỹ, Ấn Độ và Hàn Quốc.</li><li>Năm 2022, Ngọc thành lập ProtonX - công ty trí tuệ nhân tạo của mình, với sứ mệnh ứng dụng AI để giải quyết các vấn đề quan trọng của xã hội. Vào tháng 8 năm 2022, ProtonX đã tiên phong ra mắt bộ gõ thông minh - <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://bluestudio.ai/">Studio.</a>, giúp người dùng soạn một tài liệu chỉ với một câu ý tưởng. Studio đã tạo ra nửa tỷ từ tiếng Việt trong hai ngày đầu tiên ra mắt và “lên top thịnh hành” trong cộng đồng marketing và nhân sự.</li><li>Cũng trong năm đó, ProtonX được Amazon vinh danh là một trong những công ty công nghệ giáo dục (Edtech) sáng tạo nhất khu vực Châu Á - Thái Bình Dương.</li><li>Đầu năm 2023, ProtonX dành chiến thắng cuộc thi Sharktank - Pitch Contest của Amazon Web Service Edtech Accelerator. Đây là bệ phóng rất uy tín đã hỗ trợ rất nhiều các công ty thành công như Elsa, Royelles, CloudLabs.</li><li>Trong năm 2024, Ngọc dẫn dắt đội ngũ kỹ sư của ProtonX xây dựng <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://coursemind.io/?lang=vi">nền tảng CourseMind</a> cho phép người làm giáo dục xây dựng nội dung. Ứng dụng được sử dụng ở nhiều quốc gia trên thế giới từ Anh, Mỹ, Pháp, Đức, Tây Ban Nha, Bồ Đào Nha, Brasil và Trung Quốc.<img style="max-width: 100%; height: auto;" src="https://storage.googleapis.com/mle-courses-prod/users/61b6fa1ba83a7e37c8309756/private-files/b26c5fb0-9fc3-11ee-b5d8-cd986a254bef-Screen_Shot_2023_12_21_at_12.30.37_500x640.png" width="500" height="640" isdraggable="true"></li></ul><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://developers.google.com/community/experts/directory?specialization=ml&amp;hl=vi">Đường dẫn</a><hr><h2>Cách thức đăng ký học</h2>Nhấn vào nút đăng ký phía bên tay trái màn hình<hr><h2>Hình thức học</h2><hr><ul><li>Kết hợp xem video + chữa bài tập và giải đáp thắc mắc qua Zoom.</li><li>Một tuần video lý thuyết + bài tập sẽ được tải lên vào thứ 2 và thứ 4. Học viên xem video và làm bài tập. Thứ 6 - 19:00 - 21:00 học viên sẽ<ul><li>Tham gia vào Zoom để trao đổi hỏi đáp với giảng viên trực tiếp (gói Pro)</li><li>Xem lại video Zoom đã được ghi lại (gói Essentials)</li></ul><hr><h2>Nội dung học</h2><hr></li><li>Giai đoạn 1 (Trước lớp học chính thức): Lớp học Python cho Data Science hoàn toàn miễn phí. Trước khi lớp học TF diễn ra, học viên dành thời gian luyện tập trên lớp học Python với đầy đủ nội dung lập trình cho khoa học dữ liệu, từ cú pháp của Python cho đến cách sử dụng các thư viện phổ biến như Numpy và Pandas.</li><li>Giai đoạn 2 (4 tuần): Ôn tập chi tiết toán học dành cho xây dựng các mô hình học máy gồm 3 nền tảng chính: Đại số tuyến tính, Đạo hàm và Xác suất thống kê. Giai đoạn này bao gồm 8 buổi học với nhiều ví dụ thực tiễn hấp dẫn để việc học Toán trở nên thú vị hơn.</li><li>Giai đoạn 3 (12 tuần): Giai đoạn này sẽ bắt đầu bằng học máy cơ bản như Hồi quy tuyến tính, Hồi quy Logistic để học viên nắm được cách thức xây dựng mô hình AI bất kỳ. Sau đó sẽ đến nội dung liên quan đến học sâu từ mạng nơ ron, mạng học sâu cho hình ảnh như CNN, MobileNet, Resnet hay InceptionNet. Cuối cùng là mạng học sâu cho ngôn ngữ tự nhiên và dữ liệu thời gian bao gồm các mạng RNN, LSTM, Transformer.</li><li>Giai đoạn 4 (2 tuần): Cùng đọc các nghiên cứu mới nhất và xây dựng những thư viện AI. Trong thời gian này, đội ngũ ProtonX sẽ tổ chức các buổi liên quan đến cách thức làm các project công nghệ thực tế, hướng dẫn chi tiết học viên cách phối hợp với nhau sử dụng công cụ Git và GitHub, đồng thời ôn tập lập trình mô hình để học viên xây dựng được các model mới nhất. Sau thời gian này, học viên có thể sử dụng Project mình xây dựng để làm CV của mình có giá trị hơn.<hr><h2>Yêu cầu đầu vào</h2><hr></li><li>Đã có kiến thức Python</li><li>Nếu bạn chưa học Python, hãy tham gia lớp học Python cho khoa học dữ liệu miễn phí <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://protonx.io/courses/61b7081639320455cc70848b">tại đây</a>.<hr><h2>Công cụ trao đổi</h2><hr></li><li>Slack để trao đổi dưới dạng đoạn chat</li><li>Zoom để trao đổi dưới dạng video</li></ul><h2></h2><hr><h2>Khung chương trình chi tiết</h2><hr><ul><li>Chi tiết nội dung lớp học bạn hãy tham khảo tại đây: <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://docs.google.com/document/d/1kJKlV2S3Eeo8qlvK92diY2MG0nPK2gQbdvV_smoBdiA/edit?usp=sharing">tại đây</a><hr><h2>Hình thức đăng ký</h2><hr></li><li>Học viên đăng ký gói tương ứng. Xem chi tiết về gói đăng ký trên tab <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://protonx.coursemind.io/courses/64ec4a0dbc3ca0001a11d6d7/info?activeTab=pricing_plans">đăng ký.</a><hr><h2>Thành tựu lớp học</h2><hr></li><li>160 chứng chỉ Tensorflow</li><li>20 thư viện AI được xây dựng. <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://protonx.ai/open-sources/">Xem thêm</a></li><li>Thành tựu giảng dạy của ProtonX. <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://docs.google.com/presentation/d/1DT9KMiIUuzO51OrDnH62IU5_5YZ1FmosWlTsZdQrb5I/edit?usp=sharing">Xem chi tiết</a><hr><h2>Câu chuyện thành công</h2><hr>Xem chi tiết câu chuyện thành công của các học viên ProtonX <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://protonx.coursemind.io/courses/6583c70f0b42190019dc4652/info?activeTab=testimonials">tại đây</a>.</li></ul>

Có rất nhiều cách thức trao đổi với giảng viên khi cần

- **Cách 1:**

Hỏi đáp trực tuyến qua trang:

<style>img{max-width: 100%;height: auto;}</style>

<img src='https://storage.googleapis.com/mle-courses-prod/users/61b6fa1ba83a7e37c8309756/private-files/f315fdb0-eb27-11ed-a994-5b32b4c1b2ad-support.png' width=300>


- **Cách 2:**

Hỏi qua [Slack](https://slack.com/):

<style>img{max-width: 100%;height: auto;}</style>

<img src='https://storage.googleapis.com/mle-courses-prod/users/61b6fa1ba83a7e37c8309756/private-files/4d583900-eb28-11ed-a994-5b32b4c1b2ad-Screen%20Shot%202023-05-05%20at%2016.36.08.png' width=1000>


- **Cách 3:** Ngoài ra khi làm bài tập, bạn có thể trao đổi qua hệ thống chấm bài.


<img src='https://storage.googleapis.com/mle-courses-prod/users/6423ad9fa251d4001aac162e/private-files/35fe8be0-cf6e-11ed-bbab-952e4cbc0492-z4225766565690_4e523b1774bff399e4caeb7284da98f8.jpg' />

Trao đổi với đội ngũ giảng viên như thế nào?

Để tham gia lớp học này bạn chỉ cần biết lập trình Python.

Tham khảo lớp học Python miễn phí tại đây:

https://protonx.io/courses/61b7081639320455cc70848b

Bạn sẽ học các kiến thức Toán học + mô hình AI từ đầu.

Yêu cầu tham gia lớp học Tensorflow

<ul><li>Lớp học qua Zoom hàng tuần</li><li>Video ghi lại Zoom sẽ được đăng tải khi lớp học kết thúc</li><li>Ngoài ra có các video chuẩn bị sẵn cho một buổi học bất kỳ </li></ul>

Hình thức lớp học Tensorflow

Trí tuệ nhân tạo nền tảng

ProtonX

<img style="max-width: 100%; height: auto;" src="https://storage.googleapis.com/mle-courses-prod/users/61b6fa1ba83a7e37c8309756/private-files/61faf9d0-d78a-11ed-beb7-f3ba4cca30cf-python-for-ds.png" width="1000" height="auto" isdraggable="true"><h1>Lớp học Python cho khoa học dữ liệu</h1>Ngôn ngữ Python đã trở thành một ngôn ngữ vô cùng quan trọng trong kỉ nguyên số, nắm chắc được ngôn ngữ này sẽ mở một cánh cửa mới trong sự nghiệp của bạn. Kết hợp nhiều bài học sinh động, chúng tôi sẽ giúp bạn nắm được kiến thức nền tảng của Python.Lớp học hoàn toàn miễn phí dành cho tất cả mọi ngườiNgoài ra lớp học đã được bổ sung các thư viện cho Khoa học dữ liệu<ul><li>Numpy</li><li>Pandas</li></ul>cũng như thư viện để làm trí tuệ nhân tạo:<ul><li>Pytorch</li></ul>Lớp học sử dụng hệ thống chấm bài tự động nên bạn có thể nộp bài bất cứ khi nào.Giảng viên : Bá Ngọc - Founder @ ProtonX. <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://protonx.coursemind.io/courses/61b7081639320455cc70848b/info?activeTab=teachers">Chi tiết</a><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://www.facebook.com/groups/vietaicommunity">Facebook Group</a>

Lớp học Python cơ bản cho người mới bắt đầu học khoa học dữ liệu.

Lớp học Python cho khoa học dữ liệu

Xem video mọi lúc mọi nơiVề làm bài tập:<ul><li>Học viên luyện bài tập qua hệ thống của ProtonX</li><li>Thời gian sử dụng: 14 tháng từ khi bạn được phê duyệt</li><li>Chat trực tiếp với giảng viên + trợ giảng qua Slack mọi lúc mọi nơi</li></ul>

Dành cho học viên bận rộn, xem video mọi lúc mọi nơi

Gói Essential

Xuan Hien Ta

Nhật Lệ Ninh

Mai Ngọc Nhân

Phan Quốc Tuấn

Edward Nguyen

Bao Luong Pham

Thinh Tran

Nguyễn Thành Phát

Duc Anh Le

Son Truong

Khai giảng

Giới thiệu học giám sát, không giám sát và học tăng cường.




Giới thiệu học máy/học sâu

<ul><li>Giới thiệu bài toán Grab</li><li>Quá trình xây dựng một mô hình</li><li>Mô hình hồi quy tuyến tính</li><li>Thuật toán Gradient Descent</li><li>Lập trình hồi quy tuyến tính một biến</li></ul>

Mô hình hồi quy tuyến tính

<ul><li>Chữa bài hồi quy tuyến tính</li><li>Hồi quy tuyến tính với Tensorflow</li></ul>

Chữa bài hồi quy tuyến tính - Hồi quy tuyến tính với Tensorflow

<ul><li>Bộ dữ liệu giá nhà</li><li>Phân tích dữ liệu và các vấn đề sẽ gặp khi xử lý dữ liệu</li><li>Hồi quy tuyến tính trên bộ dữ liệu này</li></ul>

Mô hình hồi quy tuyến tính với dữ liệu nhiều cột

<ul><li>Tại sao chúng ta không dùng Gradient Descent </li><li>Stochastic Gradient Descent</li><li>Lập trình SGD với bài toán Grab</li><li>Nâng cao - Khả năng hội tụ của SGD</li></ul>

Stochastic Gradient Descent - SGD

<ul><li>Ôn tập SGD</li><li>Hiện tượng Overfitting</li></ul>

Ôn tập SGD + Hiện tượng Overfitting

<ul><li>Bài toán phân loại nhị phân</li><li>Bài toán phát hiện rủi ro</li><li>Mô hình hồi quy Logistic theo chiều thuận</li></ul>

Bài toán phân loại nhị phân

<ul><li>Chữa bài phân loại nhị phân</li><li>Thực hành với Tensorflow</li><li>Các chỉ số TP, TN, FP, FN</li><li>Chỉ số Precision, Recall</li><li>Chỉ số F1</li></ul>

Chữa bài mô hình phân loại + Đánh giá chất lượng mô hình 

<ul><li>Softmax Regression</li><li>Chứng minh công thức Categorical cross entropy</li></ul>

Bài toán phân loại nhiều lớp

<ul><li>Ôn tập Softmax</li><li>Trao đổi việc training hiệu quả</li></ul>

Ôn tập bài toán phân loại nhiều lớp

<ul><li>Giới thiệu mạng nơ ron</li><li>Diễn giải lớp ẩn, nơ ron</li><li>Hàm tuyến tính, phi tuyến</li><li>Các vấn đề hay gặp khi đào tạo mạng nơ ron</li></ul>

Mạng nơ ron (Neural Network)

<ul><li>Mô phỏng mạng nơ ron</li><li>Ý tưởng thuật toán lan truyền ngược</li><li>Chứng minh lan truyền ngược trên một tham số</li></ul>

Thuật toán lan truyền ngược

<ul><li>Ôn tập mạng nơ ron</li><li>Các kỹ thuật training hiệu quả</li></ul>

Ôn tập Mạng nơ ron - Các kỹ thuật training hiệu quả

<ul><li>Tối ưu lồi</li><li>Vấn đề của SGD</li><li>SGD với quán tính</li><li>AdaGrad</li><li>AdaDelta và RMSProp</li></ul>

Các thuật toán Training

Ôn tập các thuật toán đào tạo mô hình

<ul><li>Giới thiệu về hình ảnh, cấu trúc của hình ảnh</li><li>Giới thiệu về Filter, một số filter cơ bản để xử lý ảnh</li><li>Cấu trúc mô hình CNN, các đặc điểm vượt trội so với mạng Neural Network.</li></ul>

Mạng tích chập - Convolutional neural network

<ul><li>Transfer learning</li><li>Cấu trúc ResNet và InceptionNet</li></ul>

Transfer Learning và ResNet và InceptionNet

Ôn tập mạng CNN - Hướng dẫn đọc Paper

<ul><li>Giới thiệu xử lý ngôn ngữ tự nhiên</li><li>Word2vec</li></ul>

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Word2Vec

<ul><li>Mô hình ngôn ngữ</li><li>SimpleRNN</li><li>LSTM</li></ul>

Mô hình ngôn ngữ + RNN 

Ôn tập NLP

Deep RNN

<ul><li>Giới thiệu Timeseries </li><li>Xây dựng bộ dữ liệu đơn giản</li><li>Xây dựng mô hình dự đoán với mạng nơ ron</li></ul>

Timeseries cơ bản

<ul><li>Xử lý timeseries trong thực tế</li><li>Bí kíp thi bài 5 trong đề thi Tensorflow</li></ul>