Khóa Học Tự Động Hóa Nâng Cao
MACHINE LEARNING & AI · 25 BUỔI CHUYÊN SÂU
Khóa học Tự động hóa nâng cao là chương trình 25 buổi giúp bạn nắm vững các kỹ thuật Machine Learning và AI để tự động hóa công việc. Từ việc xây dựng các mô hình dự đoán đến phát triển chatbot thông minh, khóa học giúp bạn làm chủ công nghệ AI hiện đại để tối ưu hóa quy trình làm việc. Chương trình chi tiết 50 giờ, giảng dạy thực tế với nhiều dự án — từ chuẩn bị dữ liệu đến triển khai mô hình.
Khai giảng: Liên tục · Hỗ trợ trọn đời qua Zalo
Điểm nổi bật của khóa học
Xây dựng & triển khai mô hình Machine Learning
Deep Learning & Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Tạo chatbot thông minh & hệ thống phân loại tự động
Tối ưu hóa & tinh chỉnh mô hình AI
Dự báo nhu cầu & tồn kho sản phẩm
Triển khai mô hình ML qua API & ứng dụng web
Chương trình học
Tổng 25 buổi (50 giờ) — học theo phần, thực hành từng buổi.
PHẦN 1-2 — MACHINE LEARNING (10 BUỔI)
Buổi 1: Giới thiệu ML & Automation
- Giới thiệu ML, AI và ứng dụng tự động hóa
- Supervised / Unsupervised / Reinforcement Learning
- Công cụ & framework trong khóa học
- Bài tập: Hello World với Scikit-Learn, hồi quy tuyến tính dự đoán giá trị
Buổi 2: Chuẩn bị dữ liệu cho ML
- Làm sạch & tiền xử lý dữ liệu
- Pandas, NumPy và thư viện hỗ trợ
- Chuẩn hóa & xử lý dữ liệu bị thiếu
- Bài tập: làm sạch, xử lý outliers
Buổi 3: Feature Engineering & Selection
- Kỹ thuật chọn lọc & xây dựng đặc trưng
- PCA (Principal Component Analysis) giảm chiều dữ liệu
- Bài tập: chọn đặc trưng quan trọng + PCA
Buổi 4: Pipeline trong ML
- Tạo pipeline tự động hóa các bước
- Scikit-Learn Pipeline
- Bài tập: pipeline xử lý dữ liệu + huấn luyện mô hình
Buổi 5: Hồi quy & dự đoán giá cổ phiếu
- Hồi quy tuyến tính & logistic
- Bài toán dự báo phức tạp
- Bài tập: dự đoán giá nhà, logistic phân loại khách hàng
Buổi 6: Decision Trees & Random Forests
- Thông số quan trọng của Decision Trees & Random Forests
- Áp dụng phân loại & hồi quy trong tự động hóa
- Bài tập: phân loại khách hàng + cải thiện độ chính xác
Buổi 7: KNN và SVM
- KNN & SVM trong phân loại
- Tinh chỉnh tham số & đánh giá mô hình
- Bài tập: dự đoán khách hàng tiềm năng KNN vs SVM
Buổi 8: Clustering K-Means & DBSCAN
- Kỹ thuật phân cụm trong tự động hóa
- Phát hiện nhóm người dùng / cụm công việc
- Bài tập: phân cụm khách hàng theo hành vi mua sắm
Buổi 9: Ensemble Learning
- Boosting (XGBoost, AdaBoost) và Bagging
- Ứng dụng ensemble cho bài toán phức tạp
- Bài tập: XGBoost phân loại + Bagging dự đoán doanh thu
Buổi 10: Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN)
- Cấu trúc ANN & nguyên tắc hoạt động
- Xây ANN với Keras / TensorFlow
- Bài tập: ANN phân loại dữ liệu
PHẦN 3 — DEEP LEARNING & NLP (6 BUỔI)
Buổi 11: Mạng nơ-ron tích chập (CNN)
- CNN và ứng dụng xử lý ảnh
- Tự động nhận diện hình ảnh
- Bài tập: CNN nhận diện chữ số MNIST
Buổi 12: Mạng nơ-ron hồi quy (RNN/LSTM)
- RNN, LSTM và GRU
- Ứng dụng dự báo chuỗi thời gian
- Bài tập: dự đoán giá cổ phiếu bằng LSTM
Buổi 13: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
- Tokenization, stemming, lemmatization
- Pipeline NLP phân tích văn bản
- Bài tập: phân loại văn bản
Buổi 14: Embeddings Word2Vec / GloVe
- Tạo vector embedding từ văn bản
- Ứng dụng embedding trong phân loại
- Bài tập: Word2Vec tìm từ tương tự
Buổi 15: Transformer và BERT
- Cấu trúc Transformer, BERT, GPT
- Thực hành BERT phân loại văn bản tự động
- Bài tập: BERT phân loại theo chủ đề
Buổi 16: Chatbot & tự động hóa với NLP
- Xây dựng chatbot đơn giản
- Triển khai chatbot với mô hình NLP
- Bài tập: chatbot trả lời câu hỏi sản phẩm/dịch vụ
PHẦN 4-5 — TRIỂN KHAI & DỰ ÁN (9 BUỔI)
Buổi 17: Hyperparameter Tuning
- Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization
- Tinh chỉnh tham số cải thiện hiệu suất
- Bài tập: tinh chỉnh Random Forest
Buổi 18: Đánh giá & so sánh mô hình
- Accuracy, precision, recall, F1-score
- K-fold cross-validation
- Bài tập: so sánh hiệu quả các mô hình
Buổi 19: Regularization & overfitting
- L1/L2 Regularization, Dropout, Early Stopping
- Giảm thiểu overfitting
- Bài tập: Regularization cho ANN
Buổi 20: Triển khai mô hình ML
- Lưu mô hình, API, Flask và FastAPI
- Tạo REST API cho mô hình ML
- Bài tập: API phân loại đơn giản với Flask
Buổi 21: ML Ops & quản lý mô hình
- MLflow, DVC và công cụ quản lý mô hình
- Lưu trữ, quản lý, cập nhật mô hình
- Bài tập: theo dõi phiên bản mô hình với MLflow
Buổi 22: Tự động hóa quản lý dữ liệu
- Ứng dụng ML vào xử lý & quản lý dữ liệu
- Pipeline tự động làm sạch & chuẩn bị dữ liệu
- Bài tập: script tự động theo lịch trình
Buổi 23: Dự án 1 — phân loại email
- Mô hình phân loại email (spam/không spam)
- Triển khai ứng dụng phân loại email
- Bài tập: tích hợp mô hình vào ứng dụng
Buổi 24: Dự án 2 — dự đoán tồn kho
- Mô hình dự báo tồn kho từ dữ liệu quá khứ
- Triển khai dự đoán nhu cầu sản phẩm
- Bài tập: mô hình dự báo tồn kho
Buổi 25: Tổng kết & trình bày dự án
- Trình bày & thảo luận dự án cuối khóa
- Tổng kết và định hướng tiếp theo
- Bài tập: chuẩn bị & thuyết trình dự án
Bạn nhận được gì?
Tự động hóa quy trình phức tạp, tiết kiệm thời gian & tăng hiệu suất
Kỹ năng AI & ML hiện đại, nâng cao năng lực cạnh tranh
Được hướng dẫn bởi chuyên gia AI & ML nhiều năm kinh nghiệm
Xây dựng & triển khai mô hình ML qua API và ứng dụng web
Deep Learning, NLP và chatbot thông minh
Nhận chứng nhận hoàn thành khóa học
Câu hỏi thường gặp
Cần kiến thức Python cơ bản (khóa Tự động hóa cơ bản hoặc tương đương).
Học thêm cùng chủ đề
Sẵn sàng bắt đầu Khóa Học Tự Động Hóa Nâng Cao?
Đăng ký ngay để nhận tư vấn lộ trình phù hợp và tham gia cộng đồng học viên — hỗ trợ trực tiếp qua Zalo.