AI Expert
Data Scientist
Hình thức học: Tập trung
Thời hạn: 9 tuần
Học phí: Liên hệ
Hình thức học: Tập trung
Thời hạn: 9 tuần
Học phí: Liên hệ
Hình thức học: Tập trung
Thời hạn: 9 tuần
Học phí: Liên hệ
Khóa học AI Expert phân ngành Data Scientist cung cấp cho người học những kỹ năng toàn diện nhất của một chuyên gia Data Scientist bằng cách trang bị cho họ những kiến thức chuyên sâu về tất cả lĩnh vực trong AI từ Thị giác máy tính, Xử lý số liệu, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Xử lý âm thanh và Xử lý tín hiệu. Bên cạnh đó, người học sẽ được tìm hiểu về các dự án AI trong doanh nghiệp từ những case-study và giải pháp cho các bài toán ứng dụng AI trong doanh nghiệp, từ đó xây dựng nên các mô hình Phân tích trên ngôn ngữ tiếng Việt, Phân tích âm thanh, chuỗi thời gian có nhiễu, xây dựng hệ ra quyết định trên các bài toán ngân hàng, tài chính, thương mại điện tử, chăm sóc sức khỏe, logistics, xử lý mất cân bằng dữ liệu, truy vấn và phân tích dữ liệu lớn, huấn luyện song song,…
Những người đã học khóa AI Specialist phân ngành Data Scientist muốn giải các bài toán khó điển hình mang tính hệ thống trên các dữ liệu chuỗi thời gian, ngôn ngữ tự nhiên,…
Các chuyên viên AI muốn cập nhật và nâng cao kiến thức chuyên môn để xây dựng hệ thống AI trong các lĩnh vực tài chính, ngân hàng, thương mại điện tử, chăm sóc sức khỏe, logistics,…
Những người mong muốn lựa chọn hướng đi chuyên sâu về Data Scientist trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo
Nắm được cách thức xây dựng các hệ thống phân tích Y khoa: phân tích tác dụng thuốc, phân tích y sinh, phân tích mức độ bệnh để khám và chữa bệnh
Nắm được cách thức xây dựng các hệ thống phân tích Banking: xác định bất thường giao dịch, phân tích Customer Lifetime Value
Nắm được cách thức xây dựng các hệ thống phân tích Marketing: phân tích CRM, Marketing Mix Models và các chiến dịch quảng cáo
Nắm được cách thức xây dựng các hệ thống phân tích Finance: phân tích rủi ro, phân tích giao dịch, Chatbot, xây dựng mô hình dự đoán tài chính
Nắm được cách thức xây dựng các hệ thống quản lý e-Commerce: Xác định phân loại khách hàng, phân tích phản hồi khách hàng, đề xuất sản phẩm tốt
Nắm được cách thức xây dựng các hệ thống quản lý Nhân sự: Phân tích hồ sơ ứng viên, đề xuất ứng viên phù hợp, đề xuất mức lương ứng viên