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

AI for Leaders & Program Managers: Strategy to Deployment

AI dành cho Lãnh đạo & Quản lý Chương trình: Từ Chiến lược đến Triển khai

AI dành cho Lãnh đạo & Quản lý Chương trình: Từ Chiến lược đến Triển khai

Tránh tỷ lệ thất bại 85%. Học cách lập kế hoạch, quản lý, xây dựng và triển khai các dự án AI thành công trong thực tế.

4.5
(244 đánh giá)
1,711 học viên
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
8.0 giờ video
86 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Hiểu toàn bộ vòng đời dự án AI, từ ý tưởng ban đầu và xác định vấn đề đến triển khai mô hình và giám sát.
Xây dựng nền tảng vững chắc về kiến thức cơ bản AI, bao gồm AI truyền thống, AI sinh (Generative AI) và tác nhân AI tự trị (Autonomous AI Agents).
Nắm bắt những thách thức và yêu cầu đặc thù của dự án AI so với phát triển phần mềm thông thường.
Chuyển hóa bài toán kinh doanh thành các trường hợp sử dụng AI bằng cách xác định ứng dụng giá trị cao và định nghĩa rõ ràng các chỉ số thành công (KPIs).
Thành thạo nghệ thuật xây dựng đội ngũ AI hiệu quả, bao gồm nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy, chuyên gia lĩnh vực và quản lý dự án.
Hiểu sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, dữ liệu có nhãn và không nhãn, cũng như cách chọn nguồn dữ liệu nội bộ và bên ngoài phù hợp.
Thiết kế chiến lược dữ liệu toàn diện, bao gồm thu thập, quản trị, kiểm soát truy cập và quản lý vòng đời dữ liệu.
Thành thạo kỹ thuật làm sạch dữ liệu, kỹ thuật đặc trưng (feature engineering) và quản lý phiên bản tập dữ liệu. Hiểu tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu và độ chính xác gán nhãn đối với hiệu suất mô hình.
Lựa chọn mô hình AI/ML phù hợp dựa trên loại bài toán và tính sẵn có của dữ liệu, đồng thời hiểu được sự đánh đổi giữa các kiến trúc khác nhau.
Áp dụng các chỉ số đánh giá phù hợp (accuracy, F1 score, ROC AUC, v.v.) để đánh giá mô hình. Sử dụng chiến lược kiểm thử và bảng xếp hạng mã nguồn mở để so sánh hiệu suất.
Hiểu các thực hành MLOps như CI/CD, phục vụ mô hình, giám sát và huấn luyện lại tự động.
Học cách thiết lập các pipeline giám sát hiệu suất để theo dõi độ trôi (drift), lỗi và sự suy giảm của mô hình AI.
Hiểu các hệ quả đạo đức của AI. Học cách vận hành trong khuôn khổ pháp lý, đảm bảo tính công bằng, minh bạch và ngăn ngừa thiên kiến.
Sử dụng các công cụ và nền tảng như Pandas, Hugging Face, Kaggle và Google Teachable Machines.
Hiểu sự khác biệt giữa Cơ sở dữ liệu, Hồ dữ liệu (Data Lake) và Kho dữ liệu (Data Warehouse) cho việc lưu trữ dữ liệu AI.

Yêu cầu

Bạn chỉ cần một máy tính xách tay và kết nối Internet! Không yêu cầu kinh nghiệm lập trình.

Đối tượng phù hợp

Dành cho Quản lý Sản phẩm muốn xác định tầm nhìn sản phẩm AI, thiết lập KPIs và dẫn dắt các nhóm chức năng chéo xuyên suốt vòng đời AI.
Dành cho Kỹ sư & Nhà khoa học Dữ liệu muốn thành thạo toàn bộ vòng đời dự án AI từ chiến lược dữ liệu đến triển khai, vượt ra ngoài việc chỉ xây dựng mô hình.
Dành cho Lãnh đạo Doanh nghiệp & Nhà phân tích muốn ứng dụng AI để cải thiện việc ra quyết định, tối ưu hóa vận hành và giành lợi thế cạnh tranh.
Dành cho Quản lý Dự án muốn quản lý thời gian, rủi ro và nguồn lực của dự án AI. Không yêu cầu nền tảng kỹ thuật.
Dành cho Lãnh đạo Cấp cao & Trưởng bộ phận Đổi mới muốn đánh giá đầu tư AI, liên kết chúng với chiến lược và thúc đẩy việc áp dụng thành công trên toàn doanh nghiệp.
Dành cho Sinh viên & Người muốn chuyển đổi nghề nghiệp muốn xây dựng kỹ năng quản lý dự án AI thực tế mà không yêu cầu kinh nghiệm trước đó.

Nội dung khóa học

6 phần • 86 bài giảng
1 Chào mừng đến với Khóa học, Giới thiệu Giảng viên & Thiết lập Trợ lý AI Cá nhân của Bạn!
2 Tải xuống Tài liệu Khóa học
3 Tổng quan Khóa học & Mẹo Thành công Chính
1 AI là gì? Generative AI là gì? Tác nhân AI & Demo về Tác nhân AI
2 Vòng đời Dự án AI
3 Câu hỏi Thực hành: Vòng đời Dự án AI trong Lĩnh vực Y tế
4 Đáp án Thực hành: Vòng đời Dự án AI trong Lĩnh vực Y tế
5 Xây dựng một Mô hình AI & Các Định nghĩa Chính
6 Câu hỏi Thực hành: Xây dựng Mô hình AI & Các Định nghĩa Chính
7 Đáp án Thực hành: Xây dựng Mô hình AI & Các Định nghĩa Chính
8 Những Thách thức Chính trong Vòng đời Dự án AI
9 Tương lai của AI: Trí tuệ Nhân tạo Phổ quát (AGI) & Siêu Trí tuệ (ASI)
10 Tóm tắt, Kết luận và Lời cảm ơn!
1 Giới thiệu về Mô-đun Quản lý Dự án AI & Lập kế hoạch Chiến lược
2 Xác định Tầm nhìn, Phạm vi và Đánh giá Tính khả thi
3 Câu hỏi Thực hành: Đánh giá Tính khả thi Dự án AI
4 Đáp án Thực hành: Đánh giá Tính khả thi Dự án AI
5 Chỉ số Thành công Dự án AI: Mô hình, Hệ thống và Kinh doanh
6 Câu hỏi Thực hành: Xác định Chỉ số Thành công Dự án AI
7 Đáp án Thực hành: Xác định Chỉ số Thành công Dự án AI
8 Tổng quan về Các bên liên quan và Vai trò Chính trong Dự án AI
9 Các bên liên quan và Vai trò Chính trong Dự án AI: Vai trò Kinh doanh và Sản phẩm
10 Các bên liên quan và Vai trò Chính trong Dự án AI: Vai trò Khoa học Dữ liệu và Kỹ thuật AI
11 Các bên liên quan và Vai trò Chính trong Dự án AI: Phát triển/Vận hành & Kỹ thuật Dữ liệu
12 Câu hỏi Thực hành: Các Vai trò Chính trong Dự án AI
13 Đáp án Thực hành: Các Vai trò Chính trong Dự án AI
14 Phát triển Waterfall vs. Agile
15 Các Khuôn khổ Quản lý Dự án AI: Crisp-DM vs. Agile vs. Hybrid
16 Các Khuôn khổ Quản lý Dự án AI: Ví dụ Thực tế
17 Khuôn khổ Agile Mở rộng (SAFe)
18 Quản lý Rủi ro trong Dự án AI
19 Những Yếu tố Thành công Chính cho Dự án AI
20 Lập ngân sách Dự án AI
21 Câu hỏi Thực hành: Lập ngân sách Dự án AI
22 Đáp án Thực hành: Lập ngân sách Dự án AI
23 Lời kết và Lời cảm ơn
1 Chương trình Mô-đun và Lời chào mừng
2 Chiến lược Dữ liệu & Các Thành phần Chính
3 Ví dụ Thực tế về Chiến lược Dữ liệu
4 Câu hỏi Thực hành: Chiến lược Dữ liệu
5 Đáp án Thực hành: Chiến lược Dữ liệu
6 Xác định Yêu cầu Dữ liệu: Có cấu trúc vs. Phi cấu trúc, Có nhãn vs. Không nhãn
7 Xác định Yêu cầu Dữ liệu: Học có giám sát vs. Không giám sát vs. Củng cố
8 Xác định Yêu cầu Dữ liệu: Nguồn Dữ liệu Nội bộ vs. Bên ngoài
9 Câu hỏi Thực hành: Nguồn Dữ liệu Bên ngoài
10 Đáp án Thực hành: Nguồn Dữ liệu Bên ngoài
11 Đánh giá Chất lượng Dữ liệu
12 Câu hỏi Thực hành: Đánh giá Chất lượng Dữ liệu
13 Đáp án Thực hành: Đánh giá Chất lượng Dữ liệu
14 Xử lý Dữ liệu (Data Wrangling) và Kỹ thuật Đặc trưng (Feature Engineering)
15 Thư viện Pandas cho Xử lý và Phân tích Dữ liệu
16 Tổng quan Ví dụ Thực tế về Xử lý và Phân tích Dữ liệu
17 Nhiệm vụ 1. Đọc File Excel vào Pandas
18 Nhiệm vụ 2. Xử lý Giá trị Thiếu
19 Nhiệm vụ 3. Hợp nhất (Merge) Các DataFrame trong Pandas
20 Nhiệm vụ 4. Thực hiện Sắp xếp và Lọc
21 Nhiệm vụ 5. Thực hiện Trực quan hóa Dữ liệu
22 Gán nhãn Dữ liệu & Định giá
23 Cơ sở dữ liệu vs. Kho dữ liệu vs. Hồ dữ liệu
24 Pipeline Dữ liệu, Quản trị & Bảo mật
25 Kết luận, Tóm tắt và Lời cảm ơn!
1 Giới thiệu Mô-đun và Tổng quan Chương trình
2 Giới thiệu về Mô hình và Thuật toán & Sự phát triển của Sức mạnh Tính toán
3 Kiến thức Cơ bản về Mạng Nơ-ron và Học sâu
4 Xây dựng Mạng Nơ-ron Nhân tạo để Giải quyết Bài toán Phân loại
5 Câu hỏi Thực hành: Xây dựng Mạng Nơ-ron Nhân tạo
6 Đáp án Thực hành: Xây dựng Mạng Nơ-ron Nhân tạo
7 Tổng quan về Mô hình AI Cổ điển và Nâng cao
8 Trực quan hóa Mạng Nơ-ron
9 Câu hỏi Thực hành: Chọn Kiến trúc Mô hình AI/ML Phù hợp
10 Đáp án Thực hành: Chọn Kiến trúc Mô hình AI/ML Phù hợp
11 Chỉ số Hiệu suất Chính (KPIs) cho Mô hình Phân loại
12 Câu hỏi Thực hành: Chỉ số Hiệu suất Chính cho Mô hình Phân loại
13 Đáp án Thực hành: Chỉ số Hiệu suất Chính cho Mô hình Phân loại
14 Kiến thức Cơ bản về Hồi quy & Chỉ số Hiệu suất Chính (KPIs) - Phần 1
15 Kiến thức Cơ bản về Hồi quy & Chỉ số Hiệu suất Chính (KPIs) - Phần 2
16 Câu hỏi Thực hành: Chỉ số Hiệu suất Chính cho Mô hình Hồi quy
17 Đáp án Thực hành: Chỉ số Hiệu suất Chính cho Mô hình Hồi quy
18 Cơ sở hạ tầng Huấn luyện Mô hình AI: Đám mây, Docker, Điều phối & Mở rộng quy mô
19 Thử nghiệm, Theo dõi, Kiểm soát Phiên bản & Demo "Weights and Biases"
20 Học Chuyển giao (Transfer Learning)
21 Khuôn khổ để Chọn Mô hình Phù hợp cho Ứng dụng của Bạn - Phần 1
22 Khuôn khổ để Chọn Mô hình Phù hợp cho Ứng dụng của Bạn - Phần 2
23 Bảng xếp hạng cho Mô hình Mã nguồn Mở và Đóng - Phần 1
24 Bảng xếp hạng cho Mô hình Mã nguồn Mở và Đóng - Phần 2
1 Chúc mừng Bạn đã Hoàn thành Khóa học!

Giới thiệu khóa học

Research indicates that over 85% of AI projects fail to deliver on their promise.

This is because teams jump straight to building models without a clear strategy, plan, or understanding of the whole picture and the entire AI lifecycle end-to-end.

That’s where this course comes in.

This course is designed to help you bridge the gap between AI theory and real-world execution.

The course is designed for product managers, engineers, business leaders, or anyone curious about AI. It will give you a practical, step-by-step roadmap to manage AI projects from start to finish.

We’ll start with the fundamentals, like what AI, generative AI, and AI agents are, and walk through each phase of the lifecycle: defining business goals, building a strong data strategy, selecting and validating the right models, and deploying solutions that work in the real world.

We will then learn how to ensure ethical AI use, navigate governance and compliance, and avoid the common pitfalls that derail so many AI projects.

No prior coding or AI experience is needed. You'll gain hands-on exposure to tools like Pandas, SageMaker, Hugging Face, and Teachable Machine, and apply your learning through real-world case studies and practice challenges.

By the end of the course, you won’t just understand AI; you’ll know how to lead it!

Enroll today, and I look forward to seeing you on the other side!


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 Business Leadership
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊