Học bổng Tân cử nhân K47

STT

Nội dung

Thời lượng

1

Bài 1: Hàm và các qui tắc xử lý dữ liệu

– Nhóm hàm xử lý chuỗi

– Nhóm hàm số học và thống kê

– Nhóm hàm dò tìm

– Nhóm hàm thời gian

1 buổi

2

Bài 2: Cơ sở dữ liệu

– Tổ chức dữ liệu trên bảng tính

– Sắp xếp và trích lọc dữ liệu

– Định dạng dữ liệu theo điều kiện

– Kiểm tra nhập liệu với Data Validation

1 buổi

3

Bài 3: Tổng hợp và thống kê dữ liệu

– Thống kê mô tả dữ liệu (Descriptive Statistics)

– Báo cáo tổng hợp nhóm (Subtotal)

– Hợp nhất dữ liệu (Consolidate)

– Tổng hợp dữ liệu đa chiều (PivotTable và PivotChart)

– Trình bày dữ liệu thống kê bằng đồ thị

2 buổi

4

Bài 4: Xây dựng các Dashboard (Business Intelligence)

– Lập mô hình dữ liệu bằng PowerPivot

– Tạo các cột Tính toán trên mô hình dữ liệu

– Tổng hợp dữ liệu từ PowerPivot

– Tạo Dashboard bằng PowerView

2 buổi

Buổi học

Nội dung

Buổi 1: Giới thiệu về AI trong học thuật và nghiên cứu

- Khái niệm cơ bản về AI: Tổng quan về trí tuệ nhân tạo, học máy, học sâu và các lĩnh vực liên quan.

- Lịch sử và phát triển của AI: Tìm hiểu về sự phát triển của AI và các ứng dụng của nó trong học thuật và nghiên cứu khoa học.

- Các công cụ AI phổ biến cho nghiên cứu khoa học: Giới thiệu các công cụ như Python, R, TensorFlow, PyTorch, và các thư viện chuyên dụng khác trong nghiên cứu

Buổi 2: Xử lý và phân tích dữ liệu nghiên cứu

- Thu thập và làm sạch dữ liệu: Sử dụng AI để thu thập, chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu từ nhiều nguồn.

- Phân tích dữ liệu bằng AI: Ứng dụng các phương pháp học máy cơ bản để phân tích dữ liệu khoa học (học giám sát và học không giám sát).

- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Áp dụng NLP trong nghiên cứu khoa học để trích xuất thông tin từ các văn bản khoa học, bài báo và tài liệu nghiên cứu.

Buổi 3: Tự động hóa quy trình nghiên cứu

- Tự động hóa thu thập dữ liệu: Cách sử dụng AI và các công cụ web scraping để thu thập dữ liệu tự động từ các trang web nghiên cứu, tạp chí khoa học và các cơ sở dữ liệu.

- Phân tích tự động: Sử dụng AI để tự động phân tích các kết quả thí nghiệm, thống kê và báo cáo.

- Tạo báo cáo nghiên cứu tự động: Sử dụng AI để tạo các báo cáo nghiên cứu dựa trên dữ liệu đầu vào và kết quả phân tích.

Buổi 4: Ứng dụng AI trong các lĩnh vực nghiên cứu khoa học cụ thể

- AI trong khoa học dữ liệu: Các kỹ thuật AI để phân tích và xử lý dữ liệu lớn trong các nghiên cứu khoa học.

- AI trong nghiên cứu xã hội học và kinh tế học: Sử dụng AI để phân tích dữ liệu xã hội, khảo sát và dự báo xu hướng.

Buổi 5: Xây dựng và triển khai mô hình AI cho nghiên cứu; Sử dụng AI có đạo đức

- Giới thiệu về học máy và học sâu: Làm quen với các thuật toán học máy (như hồi quy tuyến tính, cây quyết định) và học sâu (deep learning).

- Xây dựng mô hình AI: Hướng dẫn cách xây dựng mô hình AI cho các bài toán nghiên cứu khoa học.

- Triển khai và đánh giá mô hình: Hướng dẫn cách triển khai mô hình AI và đánh giá hiệu quả của mô hình trong nghiên cứu khoa học.