I. THỜI LƯỢNG: 40 giờ (~5 ngày)
II. MỤC TIÊU KHÓA HỌC

Thế giới số phát triển đã thúc đẩy nhiều lĩnh vực số hóa, đồng thời tạo ra khối lượng lớn dữ liệu và những vấn đề nảy sinh cần xử lý và hoạch định tức thời. Những quyết định, tìm kiếm, lịch trình hoạt động cần cập nhật liên tục với độ chính xác cao thông qua sự hỗ trợ của máy tính và hệ thống thông tin với nền tảng vận hành được xây dựng bởi trí tuệ nhân tạo. Khóa học này sẽ cung cấp cho học viên cái nhìn tổng quát về trí tuệ nhân tạo, một số ví dụ minh họa thông qua lập trình. Quá trình hình thành, phát triển và thực tại của trí tuệ nhân tạo hiện nay trong nhiều lĩnh vực từ kĩ thuật, giải trí, tài chính, vận hành doanh nghiệp sẽ được chia sẻ và thảo luận. Trí tuệ nhân tạo ứng dụng cho ngành năng lượng, cụ thể là điện lực, sẽ là xu hướng tương lai gần với dữ liệu mua bán điện tập trung, phân bổ hạ tầng, quản lý an toàn điện, an ninh điện quốc gia. Những xu hướng mới này sẽ rất cần thiết cho hoạch định số hóa ngành điện tương lai.

III. ĐIỀU KIỆN THAM GIA:

Biết cơ bản về ngôn ngữ lập trình (C/Python)
Kiến thức cơ bản về Trí tuệ nhân tạo

IV. NỘI DUNG KHÓA HỌC

Sự cần thiết của Trí tuệ nhân tạo, những ví dụ cụ thể về ứng dụng Trí tuệ nhân tạo

Phần I: Khi nào và sử dụng Trí tuệ nhân tạo như thế nào?

• Khi nào thì nên sử dụng Trí tuệ nhân tạo
• Giải pháp đám mây

Phần II: Sự cần thiết của Trí tuệ nhân tạo và những ví dụ cụ thể về ứng dụng Trí tuệ nhân tạo
Phần III: Ứng dụng trong lên kế hoạch và lập lịch tự động

• Lên kế hoạch và lập lịch: thực trạng và tương lai ra sao?
• CRLMM ứng dụng cho quy trình sản xuất tự động, ứng dụng trong lĩnh vực điện

Phần IV: Quản lý năng lượng học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning)

• Xây dựng kiến trúc cho mạng neuron lũy tiến với TensorFlow
• Ứng dụng TensorFlow trong môi trường cộng tác (ứng dụng trong mạng lưới điện thông minh)

Phần V: Trí tuệ nhân tạo và IoT

• Mạng neuron tích chập (CNN)
• Mô hình Quy trình quyết định Markov (MDP)

Phần VI: Các nguồn phân bổ năng lượng và ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo, IoT, và chuổi khối trong lĩnh vực điện.

• Các nguồn phân bổ năng lượng trong lĩnh vực điện
• Các thành phần điện tử công suất và điều khiển trong mạng lưới thông minh
• Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu trong mạng lưới điện thông minh

Phần VII: Các kỹ thuật của Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực phân phối cung cấp điện

• Mạng lưới phân bổ thông minh
• Tích hợp năng lượng tái tạo