Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

AI for Suspicious Activity Monitoring

AI Giám sát Hoạt động Đáng ngờ

AI Giám sát Hoạt động Đáng ngờ

Xây dựng Hệ thống Hỗ trợ AI để Phát hiện Bất thường, Gian lận và Mẫu hình Bất thường theo Thời gian Thực bằng Học máy & Gen AI

4.6
(151 đánh giá)
650 học viên
Giảng viên
Minerva Singh
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
2.5 giờ video
35 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Tìm hiểu về các ứng dụng của học máy tự giám sát
Triển khai các framework học máy tự giám sát như autoencoder bằng Python
Tìm hiểu về các framework học sâu như Keras và H2O
Tìm hiểu về các Framework Gen AI và LLM

Yêu cầu

Các khái niệm cơ bản về khoa học dữ liệu Python
Cú pháp Python cơ bản
Hiểu biết về môi trường Colab
Giới thiệu về Hệ sinh thái Gen AI

Đối tượng phù hợp

Nhà khoa học dữ liệu muốn nâng cao kiến thức về học máy tự giám sát
Sinh viên về Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Gen AI
Sinh viên quan tâm đến việc tìm hiểu về các framework như autoencoder

Nội dung khóa học

4 phần • 35 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Dữ liệu và Mã nguồn
3 Colab
4 Cài đặt H2O trong Colab
5 AI là gì?
6 Đọc tệp PDF
7 Đọc tệp PDFs-1
8 Sử dụng AI cho Hành vi Đáng ngờ
1 Dữ liệu trong Kỷ nguyên Gen AI
2 Gen AI - Trong Thực tế
3 Quy trình làm việc của LLM - Lý thuyết
4 Các Mô hình Gen AI
5 Về Gen AI và LLM
6 GPT
7 Các LLM từ Hugging Face
8 Kỹ thuật Prompting-1
9 Kỹ thuật Prompting-2
10 Thêm về Kỹ thuật Prompting
11 Mistral
12 Ảo giác (Hallucinations)
13 Sử dụng Gen AI cho Nhận dạng
1 Học không giám sát là gì?
2 Lý thuyết
3 Triển khai Autoencoder
4 Autoencoder với Keras
5 auto2
6 Autoencoder H2O Cơ bản
7 Tự Giám sát
8 VAE (Autoencoder Biến phân)
9 Autoencoder Tự giám sát
1 Khử nhiễu là gì?
2 Từ khóa
3 Sử dụng Llama
4 Công nghệ Langchain
5 TF-IDF là gì?

Giới thiệu khóa học

Disclaimer- This course contains the use of artificial intelligence


Unlock the power of AI to detect anomalies, fraud, and suspicious behaviour in digital systems. "AI for Suspicious Activity Monitoring" is a hands-on, end-to-end course designed to teach you how to use traditional AI techniques, deep learning, and generative AI (GenAI) to monitor and respond to unusual patterns in real-world data.

Whether you're a developer, data analyst, or aspiring AI professional, this course provides practical tools and strategies to build intelligent monitoring systems using Python, autoencoders, and large language models (LLMs).

What You’ll Learn

  • Anomaly Detection Techniques: Implement classical and modern methods, including statistical outlier detection, clustering-based approaches, and autoencoders.

  • Deep Learning for Behaviour Monitoring: Use unsupervised learning (e.g., autoencoders) to detect irregular patterns in time series, text, or sensor data.

  • GenAI & LLM Integration: Explore how large language models like OpenAI’s GPT and frameworks such as LangChain and LLAMA-Index can assist in monitoring human-generated activity (e.g., suspicious conversations, document scans).

  • Fraud and Cyber Threat Detection: Apply AI tools to detect threats in finance, cybersecurity, e-commerce, and other high-risk domains.

  • Cloud-Based Implementation: Build scalable pipelines using tools like Google Colab for real-time or batch monitoring.

  • Text Analysis for Audit Trails: Perform NLP-based extraction, entity recognition, and text summarisation to flag risky interactions and records.

Why Enrol in This Course?

In today’s fast-paced digital world, AI-powered monitoring systems are essential to detect threats early, reduce risk, and protect operations. This course offers:

  • A practical, Python-based curriculum tailored for real-world applications

  • Step-by-step project-based learning guided by an instructor with an MPhil from the University of Oxford and a PhD from the University of Cambridge

  • A rare combination of AI, deep learning, and GenAI in a single course

  • Use of cutting-edge LLM frameworks like OpenAI, LangChain, and LLAMA-Index to expand beyond numerical anomaly detection into text-based threat detection

  • Lifetime access, updates, and instructor support

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Deep Learning
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊