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: 5 buổi, 18g00 - 20g30, Thứ 2-4
Khai giảng: 05/5/2025
Hình thức: Offline
Học phí: 2.000.000 VNĐ
Yêu cầu: Có laptop/máy tính kết nối internet ổn định
Ưu đãi học phí:
Giảm 10% nếu đk sớm trước khai giảng 2 tuần
giảm 15% nếu là sv các trường
giảm 20% nếu là sv UEH
Giảm thêm 5%/học viên áp dụng cho các nhóm đăng ký 3 bạn trở lên.
V. Cấu trúc khóa học:
Buổi | Nội dung chính | Ghi chú |
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 & 6: 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. |
|
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
