TỔNG QUAN VỀ KHÓA HỌC
Trong thời đại số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách chúng ta tiếp cận việc học tập và nghiên cứu khoa học. Từ thu thập, xử lý dữ liệu đến phân tích và dự báo, AI giúp tối ưu hóa quy trình nghiên cứu, giảm bớt công sức thủ công và nâng cao độ chính xác của kết quả. Tuy nhiên, nhiều sinh viên và nhà nghiên cứu vẫn chưa biết cách ứng dụng AI một cách hiệu quả vào công việc của mình.
Khóa học "ỨNG DỤNG AI TRONG HỌC TẬP & NGHIÊN CỨU KHOA HỌC" được thiết kế nhằm giúp học viên:
Hiểu rõ về AI và cách AI có thể hỗ trợ nghiên cứu khoa học.
Thành thạo kỹ năng thu thập, làm sạch, xử lý và phân tích dữ liệu bằng AI.
Tự động hóa quy trình nghiên cứu để tối ưu thời gian và công sức.
Xây dựng và triển khai mô hình AI trong nghiên cứu thực tế.
Với lộ trình học bài bản, kết hợp lý thuyết và thực hành trên các công cụ AI phổ biến như Python, R, khóa học mang đến cơ hội để học viên tiếp cận công nghệ tiên tiến, nâng cao chất lượng nghiên cứu và bắt kịp xu hướng khoa học hiện đại.
I. Mục tiêu:
Nắm vững ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học & phân tích dữ liệu.
Biết cách thu thập, làm sạch, xử lý & phân tích dữ liệu nghiên cứu bằng AI.
Tự động hóa quy trình nghiên cứu, tối ưu hóa thời gian & công sức.
Xây dựng & triển khai mô hình AI cơ bản để hỗ trợ nghiên cứu.
Thực hành trực tiếp trên các công cụ AI phổ biến như Python, R
II. Đối tượng phù hợp
Sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh muốn ứng dụng AI vào nghiên cứu khoa học.
Người làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu, nghiên cứu thị trường.
Giảng viên, nhà nghiên cứu muốn tận dụng AI để tối ưu hóa quy trình nghiên cứu.
III. Kết quả:
Nắm vững kiến thức AI & biết cách ứng dụng AI vào nghiên cứu khoa học.
Tự động hóa quy trình nghiên cứu, thu thập & phân tích dữ liệu nhanh hơn.
Xây dựng & triển khai mô hình AI hỗ trợ nghiên cứu.
Hiểu rõ về đạo đức AI trong nghiên cứu khoa học.
Hoàn thành một dự án AI thực tế áp dụng vào nghiên cứu cá nhân.
IV. Thông tin khóa học:
Thời gian: 4 buổi, 18g00 - 20g30, Thứ 2-4
Khai giảng: 23/03/2026
Hình thức: Online
Học phí: 1.500.000 VNĐ
Yêu cầu: Có laptop/máy tính kết nối internet ổn định
Ưu đãi học phí:
- 🎓 Giảm theo đối tượng (Áp dụng 1 trong các ưu đãi sau):
- Giảm 10% cho học viên là sinh viên UEH.
- Giảm 10% cho học viên cũ của ATD.
- Giảm 5% cho học viên là sinh viên các trường khác.
- Giảm 5% cho học viên là người học UEH.
- 👥 Giảm theo số lượng đăng ký (Có thể cộng thêm với ưu đãi theo đối tượng)
- Giảm thêm 5% khi đăng ký theo nhóm từ 3 người trở lên.
- Giảm thêm 10% khi đăng ký theo nhóm từ 5 người trở lên.
V. Cấu trúc khóa học:
Buổi | Chủ đề | Nội dung |
Buổi 1 | Tìm kiếm tài liệu bằng AI | - Xác định chủ đề học tập - nghiên cứu - Các công cụ đánh giá uy tín nguồn dữ liệu - Tải tài liệu nghiên cứu, nguồn tài nguyên mở và đóng - Tìm tài liệu nghiên cứu liên quan, các vấn đề xung quanh chủ đề nghiên cứu, xử lý dữ liệu hàng loạt - Trực quan hóa trích dẫn và mối quan hệ các tài liệu nghiên cứu |
Buổi 2 | Kỹ năng đề xuất viết và kiểm duyệt thông tin | - Sử dụng các công cụ tạo sinh để viết đơn giản - Sử dụng các công cụ tạo sinh để thực hiện nghiên cứu sâu (Deep research) - Trích dẫn và đánh giá trích dẫn từ nội dung viết tạo sinh - Đề xuất viết từ nguồn uy tín, sàn lọc, trích dẫn có hệ thống - Chuyển đổi phong cách, thể thức viết, thể thức trình bày đa dạng và linh hoạt - Kiểm duyệt và đánh giá thông tin từ AI |
Buổi 3 | Viết nâng cao và tự động hóa | - Giới thiệu một số công cụ viết nâng cao và tự động hóa - Kiểm tra trích dẫn hợp lệ - Đánh giá kết quả, sử dụng như thế nào cho đúng cách - Đạo văn và đạo văn bằng AI, đánh giá và khuyến nghị |
Buổi 4 | Xử lý dữ liệu định tính | - Thu thập dữ liệu sơ cấp định tính truyền thống và ứng dụng công nghệ - Thu thập dữ liệu thứ cấp tự động hóa bằng AI - Dịch thuật tự động bằng AI - Xử lý dữ liệu bằng các thuật toán cơ bản - Xử lý dữ liệu bằng các công cụ tạo sinh |
VI. Phương pháp giảng dạy:
Giới thiệu lý thuyết: Cung cấp kiến thức nền tảng về AI và các công cụ hỗ trợ nghiên cứu khoa học.
Học qua thực hành: Học viên sẽ thực hành thông qua các bài tập thực tế, ví dụ như xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình AI và tự động hóa các tác vụ nghiên cứu.
Dự án cuối khóa: Học viên hoàn thành một dự án nghiên cứu cụ thể, áp dụng AI để giải quyết các vấn đề nghiên cứu thực tế.
VII. Giảng viên chuyên gia:
Lĩnh vực chuyên môn:
Công nghệ thông tin trong giáo dục.
Hệ thống học tập kết hợp (Blended Learning).
Phát triển và quản lý hạ tầng công nghệ thông tin.
Lĩnh vực chuyên môn:
Fullstack Development với kinh nghiệm làm việc trên Node.js, ASP.NET, Python
Quản lý dự án và phát triển các ứng dụng cho hệ thống đại học
Trí tuệ nhân tạo (AI) với các ứng dụng như chatbot tư vấn tuyển sinh, nhận diện khuôn mặt sinh viên
Cơ sở dữ liệu (SQL Server, MySQL, MongoDB, Redis)
Hệ thống Linux & Docker
