Tổng quan về lộ trình
1. Bạn sẽ nhận được gì?
Nền tảng AI & Machine Learning vững chắc: Hiểu bản chất AI, ML pipeline và cách AI được ứng dụng trong doanh nghiệp.
Ứng dụng AI hiện đại: Làm việc với LLMs, AI Agents và các mô hình AI tạo sinh.
Triển khai AI vào thực tế: Nắm tư duy MLOps, đưa mô hình từ notebook lên môi trường production.
Kết nối AI với hệ thống dữ liệu: Hiểu cách AI vận hành trên nền Big Data và hạ tầng dữ liệu hiện đại.
Kỹ năng coding & hệ thống: Nâng cao năng lực coding để xây dựng, tích hợp và mở rộng hệ thống AI.
2. Vị trí sẵn sàng ứng tuyển
Sẵn sàng chinh chiến tại các vị trí: AI Engineer / Applied AI Engineer, Machine Learning Engineer (Entry–Middle), AI Developer / AI Solution Engineer
Làm được gì?
Xây dựng và ứng dụng mô hình AI/ML vào bài toán thực tế
Phát triển các giải pháp dựa trên LLMs, AI Agents
Triển khai, vận hành và mở rộng hệ thống AI trong doanh nghiệp
Phối hợp với Data Engineer, Backend, Product để đưa AI vào sản phẩm
3. Lộ trình này dành cho ai?
Sinh viên, nghiên cứu sinh nhóm ngành công nghệ thông tin, khoa học, toán ứng dụng, điện tử, ...
Người đã đi làm các lĩnh vực khác, muốn tìm hiểu về AI/ML để ứng dụng trong công việc.
Người đã đi làm trong các mảng khác của ngành CNTT, muốn chuyển sang học AI/ML để thay đổi công việc, hoặc áp dụng công việc.
4. Tại sao chọn Cole?
Mô hình Core + Bootcamp độc quyền: Học chắc nền tảng qua khóa Live, mở rộng công nghệ qua Bootcamp – linh hoạt.
Thực chiến doanh nghiệp: Nội dung bám sát bài toán AI triển khai thực tế, không chỉ demo mô hình.
Giảng viên thực chiến: Chuyên gia đã triển khai AI, ML, Big Data trong doanh nghiệp.
Định hướng nghề nghiệp rõ ràng: Lộ trình gắn với vị trí AI Engineer, sẵn sàng ứng tuyển sau khóa học.
Lộ trình học
Khóa học 1
Khóa học AI Engineer – Làm chủ trí tuệ nhân tạo thần tốc
- Các bài toán phổ biến và quan trọng trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu.
- Python trong Data Science
- Tổng quan kiến thức cơ bản về Machine Learning cần thiết trong khóa học.
- Giới thiệu và hướng dẫn cài đặt môi trường thực hành như Jupyter Notebook, Colab, v.v
Phân biệt giữa thống kê mô tả và thống kê suy luận.
Sử dụng thống kê mô tả (Python) để:
- Tóm tắt nhanh dữ liệu.
- Đo lường trung tâm dữ liệu.
- Đo lường độ phân tán dữ liệu.
- Đo lường vị trí tương đối của dữ liệu.
- Khám phá cách sử dụng định lý Bayes để mô tả các sự kiện phức tạp.
- Học cách sử dụng các phân phối xác suất (nhị thức, Poisson, chuẩn) để hiểu rõ cấu trúc dữ liệu.
- Tìm hiểu cách tránh sai lệch do chọn mẫu.
- Học cách sử dụng phân phối mẫu để đưa ra ước lượng chính xác.
- Sử dụng mẫu nhỏ để suy luận về tập dữ liệu lớn.
- Học cách xây dựng và diễn giải khoảng tin cậy.
- Tìm hiểu cách tránh các hiểu lầm phổ biến liên quan đến khoảng tin cậy.
- Kiểm định giả thuyết giúp xác định tính ý nghĩa thống kê của kết quả so với ngẫu nhiên.
- Học các bước cơ bản của một kiểm định giả thuyết.
- Hiểu cách kiểm định giả thuyết giúp đưa ra kết luận có ý nghĩa về dữ liệu.
- Áp dụng kiến thức thống kê để đánh giá thêm về dữ liệu và mô hình trực quan hóa.
Khóa học 2
Khóa học IT Business Analyst – Lộ trình chuyên gia 2026