THỜI LƯỢNG: 5 ngày (~40 giờ)
MỤC TIÊU KHÓA HỌC
Sau khi hoàn tất khóa học, học viên sẽ có khả năng:
- Nắm được đặc điểm chính của AI
- Phân tích được các bài toán và giải pháp được sử dụng
- Tiền xử lý được dữ liệu trước khi đưa vào hệ thống
- Chạy được các thuật toán kinh điển trong lĩnh vực AI
- Đánh giá được kết quả sau khi chạy.
- Vận dụng được các thư viện vào các bài toán thực tế khác nhau
ĐỐI TƯỢNG THAM DỰ
- Có kỹ năng lập trình cơ bản tốt
- Vận dụng được cấu trúc dữ liệu và giải thuật căn bản
- Nắm được cú pháp ngôn ngữ Python
CHỨNG NHẬN
Sau khi hoàn tất khóa học, học viên sẽ được cấp chứng nhận hoàn tất khóa học theo quy định của SmartPro.
NỘI DUNG KHÓA HỌC
1. Giới thiệu về Trí tuệ Nhân tạo (AI)
- Khái niệm
- Tác nhân thông minh
- Ứng dụng
- Các hướng phát triển trong lĩnh vực AI
- Cài đặt các thư viện dùng cho môn học: NumPy, SciPy, scikit-learn, matplotlib
2. Tìm kiếm
- Thể hiện bài toán tìm kiếm
- Tìm kiếm mù
- Tìm kiếm heuristic
- Tìm kiếm thỏa mãn ràng buộc
- Tìm kiếm đối kháng
- Một số bài toán kinh điển: tô màu đồ thị, 8-puzzle, Pac-man, Caro
3. Logic và suy diễn
- Logic mệnh đề và chứng minh
- Logic vị từ và suy diễn
- Một số bài toán: cây gia phả, Sherlock Holmes
4. Học máy
- Khái niệm
- Phân loại học máy
- Thống kê và tiền xử lý dữ liệu
- Phân chia dữ liệu
- Đánh giá kết quả
5. Học máy (hồi quy)
- Khái niệm
- Hồi quy tuyến tính
- Hồi quy đa thức
- Một số bài toán ứng dụng: bất động sản, ứng lượng nhu cầu xe cộ
6. Học máy (phân lớp)
- Hồi quy logistic
- Naïve Bayes
- Cây quyết định
- Một số bài toán ứng dụng: đánh giá chất lượng xe hơi, dự đoán thu nhập
