Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Đăng nhập
Xem tất cả kết quả
Menu
Đăng nhập Đăng ký miễn phí

The Ultimate Beginner's Guide to AI and Machine Learning

Hướng Dẫn Toàn Diện Cho Người Mới Bắt Đầu Về AI và Học Máy

Hướng Dẫn Toàn Diện Cho Người Mới Bắt Đầu Về AI và Học Máy

Nội dung bao gồm: (1) AI và Con Người, (2) AI Tạo Sinh và Nhà Lãnh Đạo, (3) AI và Vận Hành, (4) AI và Chiến Lược Kinh Doanh

4.4
(2,379 đánh giá)
12,298 học viên
Giảng viên
Irlon Terblanche
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
79.000đ 399.000đ -80%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
36.0 giờ video
637 bài giảng
103 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 07/06/2026
#Artificial Intelligence #Data Science #Machine Learning #Python

Bạn sẽ học được gì

Hiểu rõ sự khác biệt giữa AI, Học Máy và Học Sâu.
Giải thích rõ ràng tại sao các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn như ChatGPT và Bard KHÔNG thực sự thông minh.
Trình bày sự khác biệt giữa Học Máy Có Giám Sát, Không Giám Sát và Củng Cố.
Giải thích khái niệm học máy và mối quan hệ của nó với AI.
Định nghĩa trí tuệ nhân tạo (AI) và phân biệt nó với trí thông minh con người.
Mô tả Trí tuệ nhân tạo là gì và không phải là gì.
Giải thích những loại hệ thống phần mềm tinh vi nào không phải là hệ thống AI.
Mô tả cách Học Máy khác với phương pháp phát triển phần mềm cổ điển.
So sánh và đối chiếu học có giám sát, không giám sát và học củng cố.
Giải thích các thuật ngữ trong Học Máy Có Giám Sát và Không Giám Sát như thuật toán, mô hình, nhãn và đặc trưng.
Giải thích Bộ Xấp Xỉ Hàm và vai trò của Mạng Nơ-ron với tư cách là Bộ Xấp Xỉ Hàm Phổ Quát.
Giải thích Mã Hóa và Giải Mã khi sử dụng mô hình học máy để xử lý dữ liệu phân loại, không phải dạng số.
Hiểu một cách trực quan các khái niệm Học Củng Cố như tác nhân, môi trường, phần thưởng và mục tiêu.
Nhận diện các ví dụ về AI trong cuộc sống hàng ngày và thảo luận về tác động của chúng.
Đánh giá hiệu quả của các ứng dụng AI khác nhau trong các tình huống thực tế.
Áp dụng các nguyên tắc cơ bản của mạng nơ-ron vào một bài toán giả định.
Thảo luận vai trò của dữ liệu trong việc huấn luyện mô hình AI
Xây dựng một mô hình mạng nơ-ron cho một nhiệm vụ cụ thể
Đánh giá tác động của AI đối với thị trường lao động và yêu cầu kỹ năng
Nhớ lại các cột mốc quan trọng trong quá trình phát triển của AI từ lý thuyết đến ứng dụng thực tế trong bối cảnh kinh doanh.
Giải thích lợi ích của việc tích hợp AI với các nhóm con người để cải thiện kết quả kinh doanh.
Nhận diện và bác bỏ những quan niệm sai lầm phổ biến về AI tại nơi làm việc.
Đánh giá các vấn đề đạo đức và đề xuất hướng dẫn đạo đức cho việc triển khai AI trong môi trường nhóm.
Xác định các cơ hội tiềm năng nơi AI có thể nâng cao hiệu suất nhóm trong tổ chức của bạn.
Thể hiện các kỹ thuật hợp tác hiệu quả giữa hệ thống AI và các thành viên nhóm người trong các kịch bản dự án.
Xây dựng niềm tin giữa các thành viên trong nhóm khi sử dụng hệ thống AI bằng cách tạo điều kiện thảo luận cởi mở về khả năng và hạn chế của AI.
Tạo chiến lược để xây dựng văn hóa đón nhận đổi mới và thay đổi AI trong nhóm hoặc tổ chức
So sánh các công cụ AI thường dùng trong môi trường kinh doanh để xác định công cụ nào phù hợp nhất với nhu cầu nhóm của bạn
Mô tả cách công nghệ AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu và ra quyết định trong các dự án kinh doanh.
Dẫn dắt nhóm vượt qua các thay đổi dựa trên AI bằng cách phát triển và triển khai chiến lược tích hợp AI.
Sử dụng AI cho phân tích dự đoán và quản lý rủi ro, thể hiện quy trình ra quyết định được cải thiện trong các dự án nhóm.
Triển khai cá nhân hóa dựa trên AI trong các chiến dịch marketing và đo lường tác động đến sự tương tác của người tiêu dùng.
Phát triển kế hoạch sử dụng AI để nâng cao quy trình tuyển dụng và quản lý nhân tài trong lĩnh vực Nhân sự.
Phân tích dữ liệu tài chính bằng công cụ AI để dự báo và lập kế hoạch ngân sách, thể hiện độ chính xác được cải thiện trong quản lý tài chính
Tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng bằng cách tích hợp các giải pháp AI cho quản lý tồn kho và dự báo nhu cầu.
Xác định các rào cản đối với việc tích hợp AI và đưa ra chiến lược giải quyết, tạo môi trường thuận lợi cho việc áp dụng AI.
Phát triển và đảm bảo tuân thủ các hướng dẫn đạo đức về AI trong nhóm hoặc tổ chức của bạn, thể hiện việc sử dụng AI có trách nhiệm.
Dự đoán xu hướng tương lai của AI và chuẩn bị cho nhóm hoặc tổ chức của bạn sẵn sàng với các công nghệ và phương pháp luận AI đổi mới.
Thiết kế và triển khai kế hoạch cải tiến liên tục cho việc tích hợp AI, thể hiện thành công lâu dài trong việc nâng cao hiệu suất nhóm.
Giải thích khái niệm Trí tuệ nhân tạo và tầm quan trọng của nó trong thế giới hiện đại.
Phân biệt giữa AI Hẹp, AI Tổng Quát và Siêu Trí Tuệ về khả năng và hạn chế.
Sử dụng các thuật toán học máy để xác định các mẫu hình trong dữ liệu.
Triển khai một mạng nơ-ron cơ bản bằng cách sử dụng các framework học sâu
Đánh giá vai trò của dữ liệu trong việc huấn luyện hệ thống AI và tầm quan trọng của một hệ sinh thái AI vững mạnh.
Áp dụng các thuật toán học có giám sát để giải quyết các bài toán dự đoán thực tế.
Phân cụm các điểm dữ liệu bằng các thuật toán học không giám sát như phân cụm K-means.
Thiết kế một mô hình học củng cố để tối ưu hóa quy trình ra quyết định.
Chuẩn bị bộ dữ liệu cho học máy bằng cách thực hiện làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa và lựa chọn đặc trưng.
Đánh giá hiệu suất của các mô hình học máy để tránh hiện tượng quá khớp bằng các kỹ thuật kiểm định.
Tạo Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN) để nhận diện các mẫu hình trong ảnh.
Phát triển Mạng Nơ-ron Hồi tiếp (RNN) để xử lý dữ liệu tuần tự.
Tạo các mẫu dữ liệu thực tế bằng Mạng Đối Kháng Tạo Sinh (GANs).
Sử dụng các công cụ phân tích dự đoán để dự báo xu hướng tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.
Triển khai các kỹ thuật xử lý văn bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích cảm xúc.
Tận dụng các công cụ ra quyết định dựa trên AI để cải thiện quy trình kinh doanh.
Phân tích hành vi khách hàng bằng các kỹ thuật AI cho các chiến lược marketing mục tiêu.
Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại trong tổ chức bằng Tự Động Hóa Quy Trình Bằng Robot (RPA).
Tối ưu hóa hoạt động chuỗi cung ứng bằng cách áp dụng phân tích dự đoán dựa trên AI.
Áp dụng AI trong chăm sóc sức khỏe để cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán y tế và y học cá nhân hóa.
Định nghĩa trí tuệ nhân tạo và phân biệt giữa AI và học máy.
Nhận diện và mô tả ba ứng dụng chính của AI trong kinh doanh.
Giải thích vai trò của AI trong chuyển đổi số và tác động của nó đối với doanh nghiệp.
Thảo luận tầm quan trọng của đạo đức và quản trị trong phát triển và triển khai AI.
Phân loại các loại và nguồn dữ liệu khác nhau liên quan đến các dự án AI.
Mô tả quy trình thu thập và quản lý dữ liệu để sử dụng trong các ứng dụng AI.
Áp dụng các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu để cải thiện chất lượng dữ liệu cho các mô hình AI.
Thể hiện các kỹ thuật biểu diễn dữ liệu phù hợp cho các thuật toán AI.
Đánh giá chất lượng dữ liệu và triển khai các thực hành quản trị dữ liệu trong các dự án AI.
Hiểu các khái niệm cơ bản về học máy và các loại hình chính của nó.
Áp dụng các thuật toán học có giám sát để giải quyết các bài toán phân loại và hồi quy.
Sử dụng các kỹ thuật học không giám sát để phân cụm dữ liệu và phát hiện bất thường.
Mô tả những nguyên lý cơ bản của học củng cố và các lĩnh vực ứng dụng của nó.
Phát triển một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản cho phân tích dự đoán.
Xây dựng mô hình cây quyết định để phân loại dữ liệu vào các danh mục định trước.
Triển khai một mạng nơ-ron cơ bản để giải quyết các bài toán phân loại đơn giản.
Áp dụng thuật toán phân cụm k-means để phân đoạn dữ liệu thành các nhóm riêng biệt.
Phân tích dữ liệu văn bản bằng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích cảm xúc.
Xây dựng và huấn luyện một mạng nơ-ron tích chập (CNN) cho các tác vụ phân loại ảnh.
Thiết kế một mô hình học củng cố sử dụng thuật toán Q-learning cho các quy trình ra quyết định.

Yêu cầu

Không có yêu cầu hoặc điều kiện tiên quyết nào cho khóa học này, nhưng các mục được liệt kê dưới đây là hướng dẫn về kiến thức nền tảng hữu ích sẽ làm tăng giá trị và lợi ích của khóa học:
Kiến thức Toán phổ thông và sự quan tâm sâu sắc đến học máy sẽ rất có lợi cho loạt bài học này. Không có lập trình hay toán học phức tạp nào trong khóa học này. Nếu bạn không nhớ toán phổ thông, điều đó sẽ không ngăn cản bạn học các khái niệm trong khóa học này.
Sự đánh giá cao, nhưng không cần kiến thức chuyên sâu, về tầm quan trọng của Toán học và Thống kê trong Học Máy.
Kiến thức tin học cơ bản, bao gồm quen thuộc với việc sử dụng máy tính.
Không có yêu cầu hoặc điều kiện tiên quyết nào cho khóa học này, nhưng các mục được liệt kê dưới đây là hướng dẫn về kiến thức nền tảng hữu ích sẽ làm tăng giá trị và lợi ích của khóa học.
Hiểu biết cơ bản về các khái niệm và thuật ngữ AI.
Quen thuộc chung với các quy trình kinh doanh và động lực nhóm.
Có máy tính và kết nối internet để khám phá các công cụ và công nghệ AI.
Hiểu biết cơ bản về các khái niệm lập trình và quen thuộc với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào (ví dụ: Python, Java).
Kiến thức cơ bản về toán học, đặc biệt là đại số và thống kê.
Có máy tính kết nối internet để sử dụng các công cụ và nền tảng trực tuyến cho các thí nghiệm thực hành.
Hiểu biết cơ bản về thống kê và xác suất.
Đối với một số bài giảng, quen thuộc với các khái niệm lập trình, tốt nhất là Python, sẽ hữu ích.
Kiến thức chung về các khái niệm toán học như đại số và giải tích.

Đối tượng phù hợp

Lãnh đạo và Quản lý Doanh nghiệp: Các chuyên gia ở vị trí lãnh đạo muốn hiểu cách tận dụng AI để tạo lợi thế chiến lược cho tổ chức của họ.
Các chuyên gia bận rộn cần hiểu biết ngắn gọn, dễ tiếp cận nhưng vững chắc về những điều cơ bản của AI.
Doanh nhân và Người Sáng lập Startup: Cá nhân đang xây dựng hoặc lên kế hoạch xây dựng doanh nghiệp nơi AI có thể đóng vai trò chuyển đổi.
Tư vấn và Cố vấn Công nghệ: Các chuyên gia cung cấp lời khuyên chiến lược về việc áp dụng và tích hợp công nghệ.
Người mới hoàn toàn mong muốn trở thành Nhà Khoa học Dữ liệu hoặc Kỹ sư Học Máy, và đang tìm kiếm nền tảng tốt nhất về trí tuệ nhân tạo và học máy.
Quản lý Sản phẩm và Nh
Non-technical Professionals: Including, but not limite to Business Analysts or Marketers. Yhis course can give you all the skills you need to be able to interact with Data Scientists, Machine Learning Engineers or other AI specialiists.
Ai and machine learning enthusiasts: This course will still be valuable because it covers extremely important fundamental concepts that are often misunderstood.
This course is not for you if you have an aversion or intense dislike for Mathematics.
Also, if you are looking for coding tips, technical detail about the different machine learning algorithms, back-propagation in Neural Networks, loss functions, gradient descent, policy gradient methods, etc., then these series of lessons are definitely not for you.
Business leaders and managers seeking to integrate AI into their teams for improved performance and innovation.
HR professionals aiming to leverage AI for recruitment, talent management, and employee engagement.
Marketing and sales teams interested in utilizing AI for consumer insights, personalization, and optimizing sales strategies.
Operations and supply chain specialists looking to employ AI for inventory management, demand forecasting, and enhancing operational efficiency
Team leaders and project managers who want to use AI for better decisionmaking, project management, and team collaboration.
IT professionals and developers focused on implementing AI tools and technologies within business environments, enhancing data analysis, and developing human-centric AI solutions.
Data Scientists looking to deepen their understanding of AI technologies and their real-world applications.
Software Engineers interested in developing AI-driven solutions in areas such as healthcare, finance, and cybersecurity.
Business Analysts aiming to leverage AI for better decision-making processes in marketing, sales, and supply chain management.
Product Managers seeking to implement AI features into their products for enhanced user experience and operational efficiency.
IT Professionals focused on the deployment and management of AI systems in enterprise environments, including automation and cybersecurity.
Academic Researchers and Graduate Students pursuing advanced studies in machine learning, neural networks, and their applications across various domains.
Data scientists and analysts looking to enhance their AI and ML skills.
Business professionals interested in leveraging AI for digital transformation and competitive advantage.
Software engineers and developers seeking to specialize in AI, ML, and deep learning technologies.
Healthcare professionals aiming to apply AI in diagnostics, patient care, and medical data analysis.
Marketing professionals seeking to utilize AI for customer insights, segmentation, and personalized marketing strategies.
Industrial engineers and professionals exploring AI applications in smart manufacturing, predictive maintenance, and Industry 4.0.

Nội dung khóa học

133 phần • 636 bài giảng
1 Introduction and Course Outline
2 Get This Course In Audio Format: Download All Audio Files From This Lecture
3 Introduce Yourself And Tell Us Your Awesome Goals With This Course
4 Let's Celebrate Your Progress In This Course: 25% > 50% > 75% > 100%!!
5 Introduce Yourself To Your Fellow Students And Tell Us What You Want To Learn
1 What is Artificial Intelligence? How intelligent is AI and ChatGPT really?
2 Traditional Software Programmes vs AI systems vs?
1 Math and Data Science replaces Traditional Programming. A regression example.
2 Introducing Function Approximation, Neural Networks, Encoding and Decoding
3 Supervised, Unsupervised and Reinforcement Machine Learning Models & Algorithms
1 The Basics of Deep Learning and Neural Networks
1 Machine Learning vs Traditional Programming
2 Supervised Machine Learning Models
3 Unsupervised Machine Learning Models
4 Introduction to Reinforcement Learning
1 Introduction to AI-Powered Recommender Systems
2 From Collaborative Filtering to Next-Generation Personalized Recommendations
3 Introducing Reinforcement Learning in Recommender Systems
4 Real-World Case Studies of RL Applied to Recommenders
1 Introductions and downloadable resources.
2 Q&A 1: How have customer expectations about rewards changed in recent years
3 Q&A 2: How has the definition of “loyalty” shifted — and the role of AI?
4 Q&A 3: What does a healthy and engaging rewards ecosystem look like?
5 Q&A 4: How does real-time intelligence reshape rewards experiences?
6 Q&A 5: How would real-time hyperpersonalization change member experiences?
7 Q&A 6: How do behavioural science principles impact the way you implement AI?
8 Real-world challenges & benefits of implementing AI in live rewards environments
9 Pain points encountered when shifting from static to intelligent reward systems
10 Thoughts on loyalty/rewards going forward - Part 1
11 Thoughts on loyalty/rewards going forward - Part 2
1 Introducing Model Builder and the Approach for this Course
2 You've Achieved 25% >> Let's Celebrate Your Progress And Keep Going To 50% >>
1 Launch Visual Studio and Start a Coding Project
1 Model Builder Tasks
2 Preparing Data for Machine Learning
3 Machine Learning - Training a Model
1 Machine Learning in Action Part 1: Getting training data
2 Machine Learning in Action Part 2: Preparing the training data
3 Demo Part 3
4 Demo Part 4
5 Understand and Interpret Model Performance
6 Consuming a Model and Checking for Overfitting
1 Introduction and Learning Outcomes PLUS download full workbook
2 Gen AI Limits in Cybersecurity
1 Transformers
2 You've Achieved 50% >> Let's Celebrate Your Progress And Keep Going To 75% >>
1 LLM Limits in Cybersecurity
2 LLM Output Variability
1 Introducing Text Embeddings
2 Embeddings and Vectors
1 Featurized Representations
2 3D Representations
1 Word Math
1 Web Search and Spam Detection
2 Intro to the Code Section
3 You've Achieved 75% >> Let's Celebrate Your Progress And Keep Going To 100% >>
1 Code-Walkthrough Intro
2 Mục lục bài học Code-Walkthrough
1 1. Code-Walkthrough - Thiết lập môi trường
2 2. Code-Walkthrough - Thiết lập môi trường
3 3. Code-Walkthrough - Thiết lập môi trường
1 1. Code-Walkthrough - Chuẩn bị dữ liệu
2 2. Code-Walkthrough - Chuẩn bị dữ liệu
3 3. Code-Walkthrough - Chuẩn bị dữ liệu
4 4. Code-Walkthrough - Chuẩn bị dữ liệu
1 1. Code-Walkthrough - Embeddings
2 2. Code-Walkthrough - Embeddings
3 3. Code-Walkthrough - Embeddings
1 1. Code-Walkthrough - Huấn luyện và Đánh giá Mô hình
2 2. Code-Walkthrough - Huấn luyện và Đánh giá Mô hình
3 3. Code-Walkthrough - Huấn luyện và Đánh giá Mô hình
4 4. Code-Walkthrough - Huấn luyện và Đánh giá Mô hình
1 Chúc mừng và Tổng kết
2 Bạn đã đạt 100% >> Cùng ăn mừng nào! Nhớ chia sẻ Chứng chỉ của bạn nhé!!
1 1. Prompt Engineering - Giới thiệu
2 2. Prompt Engineering - Các kỹ thuật
1 Mô tả Khóa học
2 Giải thích về Trí tuệ Nhân tạo
3 Tải xuống Sổ tay *Tuyệt vời* +100 Trang dành cho khóa học này
4 Hãy giới thiệu bản thân với các học viên khác và cho chúng tôi biết bạn muốn học gì
5 Máy học (Machine Learning) vs. AI
6 Ứng dụng của AI trong Kinh doanh
7 AI trong Chuyển đổi Số
8 Đạo đức và Quản trị AI
9 Cùng ăn mừng tiến độ của bạn trong khóa học này: 25% > 50% > 75% > 100%!!
1 Các loại và Nguồn Dữ liệu
2 Thu thập và Quản lý Dữ liệu
3 Kỹ thuật Tiền xử lý Dữ liệu
4 Biểu diễn Dữ liệu cho AI
5 Chất lượng và Quản trị Dữ liệu
1 Tổng quan về Máy học
2 Các loại Máy học
3 Kiến thức Cơ bản về Học có Giám sát
4 Khái niệm về Học không Giám sát
5 Giới thiệu về Học Củng cố
1 Hồi quy Tuyến tính trong Máy học
2 Hồi quy Logistic cho Bài toán Phân loại
3 Mô hình Cây quyết định
4 Máy vector hỗ trợ (SVM)
5 Kiến thức Cơ bản về Mạng Nơ-ron
1 Kỹ thuật Phân cụm
2 Phân cụm K-Means
3 Phân cụm Phân cấp
4 Phương pháp Giảm chiều Dữ liệu
5 Phát hiện Bất thường trong Học không Giám sát
1 Nơ-ron và Hàm Kích hoạt
2 Mạng Nơ-ron Truyền thẳng
3 Thuật toán Lan truyền ngược
4 Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN)
5 Mạng Nơ-ron Hồi quy (RNN)
6 Bạn đã đạt 25% >> Cùng ăn mừng tiến độ và tiếp tục hướng tới 50% >>
1 Giới thiệu về NLP
2 Kỹ thuật Tiền xử lý Văn bản
3 Phân tách từ (Tokenization) và Embeddings từ
4 Phân tích Tình cảm với NLP
5 Nhận dạng Thực thể có tên (NER) trong NLP
1 Tổng quan về Thị giác Máy tính
2 Kỹ thuật Xử lý Ảnh
3 Trích xuất Đặc trưng trong Thị giác Máy tính
4 Phát hiện Đối tượng
5 Phân loại Ảnh sử dụng CNN
1 Tương tác Tác nhân - Môi trường
2 Quá trình Quyết định Markov (MDPs)
3 Thuật toán Q-Learning
4 Mạng Q sâu (DQN)
5 Ứng dụng của Học Củng cố
1 AI cho Tự động hóa Quy trình Kinh doanh
2 Hiểu sâu Khách hàng với AI
3 Phân tích Dự đoán trong Kinh doanh
4 Ra quyết định dựa trên AI
5 Tích hợp AI vào Chiến lược Kinh doanh
1 AI cho Trải nghiệm Khách hàng Số
2 AI trong Thương mại Điện tử
3 Chiến lược Tiếp thị dựa trên Dữ liệu
4 Vận hành Số được tăng cường bởi AI
5 Chỉ số Thành công trong Chuyển đổi Số
6 Bạn đã đạt 50% >> Cùng ăn mừng tiến độ và tiếp tục hướng tới 75% >>
1 Câu chuyện Thành công của AI trong Kinh doanh
2 Các trường hợp Thất bại và Bài học từ AI
3 Tác động của AI đến Mô hình Kinh doanh
4 Phân tích việc Triển khai AI trong Tổ chức
5 Thực tiễn Tốt nhất trong Đổi mới Kinh doanh dựa trên AI
1 Vấn đề Định kiến và Tính công bằng trong AI
2 Lo ngại về Quyền riêng tư trong AI
3 Tính Minh bạch trong Thuật toán AI
4 Khung Quy định cho AI
5 Thực hành AI có Trách nhiệm
1 Ứng dụng của AI trong Chăm sóc Sức khỏe
2 Chẩn đoán Bệnh với AI
3 Phân tích Dữ liệu Chăm sóc Sức khỏe
4 Khám phá Thuốc dựa trên AI
5 Y học từ xa và AI
1 AI trong Ngân hàng Cá nhân hóa
2 Giao dịch Thuật toán với AI
3 Phát hiện và Ngăn chặn Gian lận
4 Quản lý Rủi ro sử dụng AI
5 Tuân thủ Quy định trong Tài chính
1 Quy hoạch Đô thị với AI
2 Giải pháp Quản lý Giao thông
3 Nâng cao Hiệu quả Năng lượng
4 Quản lý Rác thải sử dụng AI
5 Tác động Xã hội của AI trong Thành phố Thông minh
6 Bạn đã đạt 75% >> Cùng ăn mừng tiến độ và tiếp tục hướng tới 100% >>
1 Phân khúc Khách hàng dựa trên AI
2 Dự đoán Giá trị Trọn đời Khách hàng
3 Chatbot AI cho Dịch vụ Khách hàng
4 Dự đoán Khách hàng Rời bỏ
5 Tiếp thị Cá nhân hóa với AI
1 Mạng Đối kháng Sinh (GANs)
2 Kỹ thuật Chuyển giao Học (Transfer Learning)
3 AI có thể Giải thích được
4 Học Liên kết (Federated Learning)
5 AI trong Điện toán Biên (Edge Computing)
1 Tích hợp AI với Internet Vạn vật
2 Bảo trì Dự đoán trong Công nghiệp 4.0
3 Sản xuất Thông minh dựa trên AI
4 Tối ưu hóa Chuỗi Cung ứng với AI
5 Nghiên cứu Tình huống về AI trong IoT và Công nghiệp 4.0
1 Công nghệ AI Mới nổi
2 Đổi mới được hỗ trợ bởi AI
3 Tiến bộ dựa trên AI có Đạo đức
4 Xu hướng Thị trường Việc làm AI
5 Học tập Liên tục trong AI và ML
6 Bạn đã đạt 100% >> Cùng ăn mừng nào! Nhớ chia sẻ Chứng chỉ của bạn nhé!!
1 Phần mở đầu Hội thảo IRMSA về Trí tuệ Nhân tạo Sinh (Gen AI)
2 Chủ tịch IRMSA tiếp tục phần mở đầu Hội thảo về Gen AI.
3 Chủ tịch IRMSA giới thiệu diễn giả đầu tiên về Gen AI - Irlon Terblanche
4 Irlon Terblanche chia sẻ nền tảng và kinh nghiệm của ông với AI
5 Irlon Đánh giá Kiến thức về AI của Khán giả Trước khi Bắt đầu Bài trình bày
6 AI, giống như điện, cuối cùng sẽ có mặt ở khắp mọi nơi.
7 Trình bày trực tiếp Gen AI - Giới thiệu, Chương trình & Phạm vi Bài trình bày
8 Trình bày trực tiếp Gen AI - AI Truyền thống vs. AI Sinh (Generative AI)
9 Trình bày trực tiếp Gen AI - AI là gì?
10 Trình bày trực tiếp Gen AI - AI vs. Máy học vs. Học sâu
11 Trình bày trực tiếp Gen AI - AI & Máy học vs. Lập trình Phần mềm Truyền thống
12 Trình bày trực tiếp Gen AI - Máy học và Huấn luyện Mô hình
13 Trình bày trực tiếp Gen AI - Ba Phương pháp Máy học Chính
14 Trình bày trực tiếp Gen AI - Mạng Nơ-ron với vai trò Bộ xấp xỉ Hàm phổ quát
15 Trình bày trực tiếp Gen AI - Mạng Nơ-ron và Học sâu
16 Trình bày trực tiếp Gen AI - Tổng quan về Mô hình AI Sinh (Generative AI)
17 Trình bày trực tiếp Gen AI - Mô hình Transformer và Cơ chế Chú ý
18 Trình bày trực tiếp Gen AI - Bộ tự mã hóa Biến phân (VAEs)
19 Trình bày trực tiếp Gen AI - Mạng Đối kháng Sinh (GANs)
20 Trình bày trực tiếp Gen AI - Hỏi đáp - Deep Fakes
21 Trình bày trực tiếp Gen AI - Hỏi đáp - Mô hình ngôn ngữ lớn hơn có tốt hơn không, và chúng ta có thể tin tưởng AI?
22 Trình bày trực tiếp Gen AI - Hỏi đáp - Chúng ta có thể tin tưởng dữ liệu độc quyền với các nhà cung cấp LLM?
23 Trình bày trực tiếp Gen AI - Hỏi đáp - Tương lai và giới hạn của AI
1 Sử dụng Copilot để minh họa giới hạn của LLM & các prompt không hiệu quả
2 Gen AI, Mô hình Ngôn ngữ Lớn và Prompt Engineering - Giới thiệu và Chương trình
3 Cơ chế và Giới hạn của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs)
1 Mô tả Khóa học
2 Hiểu biết Cơ bản về AI và Vai trò của nó trong Nhóm hiện đại
3 Tải xuống Sổ tay *Tuyệt vời* +100 Trang dành cho khóa học này
4 Hãy giới thiệu bản thân với các học viên khác và cho chúng tôi biết bạn muốn học gì
5 Sự Phát triển của AI: Từ Lý thuyết đến Ứng dụng Thực tế trong Kinh doanh
6 Lợi ích Chính của việc Tích hợp AI với Nhóm Người để đạt Kết quả Tốt hơn
7 Giải quyết những Hiểu lầm Phổ biến về AI tại Nơi làm việc
8 Cân nhắc Đạo đức khi Triển khai AI trong Môi trường Nhóm
9 Cùng ăn mừng tiến độ của bạn trong khóa học này: 25% > 50% > 75% > 100%!!
1 Xác định Cơ hội để AI Nâng cao Hiệu suất Nhóm
2 Nguyên tắc Hợp tác Hiệu quả giữa AI và Thành viên Nhóm Người
3 Xây dựng Niềm tin vào Hệ thống AI giữa các Thành viên Nhóm
4 Khuyến khích Giao tiếp Cởi mở về Khả năng và Giới hạn của AI
5 Tạo dựng Văn hóa Đón nhận Đổi mới và Th
1 Tổng quan các công cụ AI thường dùng trong môi trường doanh nghiệp
2 Chọn đúng công cụ AI phù hợp với nhu cầu nhóm của bạn
3 Giới thiệu thực hành về công nghệ AI cho người dùng không chuyên
4 Tận dụng AI để phân tích dữ liệu và ra quyết định
5 Tích hợp công cụ AI vào quy trình và luồng công việc hiện có
1 Vai trò của lãnh đạo trong việc thúc đẩy tích hợp AI
2 Phát triển kiến thức AI cho đội ngũ lãnh đạo và quản lý
3 Chiến lược dẫn dắt nhóm vượt qua các thay đổi do AI tạo ra
4 Khuyến khích đổi mới và thử nghiệm với AI
5 Đánh giá tác động của AI đến động lực và hiệu suất nhóm
1 Cách AI có thể cải thiện quy trình ra quyết định trong nhóm
2 Sử dụng AI cho phân tích dự đoán và quản lý rủi ro
3 Nghiên cứu tình huống: Các quyết định thành công dựa trên AI trong nhiều ngành
4 Cân bằng giữa thông tin chi tiết từ AI và trực giác con người khi ra quyết định
5 Công cụ và kỹ thuật cho hoạch định chiến lược có sự hỗ trợ của AI
6 Bạn đã đạt 25% >> Hãy ăn mừng tiến độ và tiếp tục hướng tới 50% >>
1 Giải pháp AI để tối ưu hóa luồng công việc nhóm và giảm tắc nghẽn
2 Tự động hóa nhiệm vụ thường nhật để giải phóng sự sáng tạo và đổi mới của con người
3 Tận dụng AI để quản lý thời gian và lịch trình hiệu quả
4 Cải thiện quản lý dự án với các công cụ vận hành bởi AI
5 Nâng cao giao tiếp và hợp tác với công nghệ AI
1 Kỹ năng thiết yếu để nhóm làm việc hiệu quả với AI
2 Thiết kế chương trình đào tạo để tăng cường thành thạo AI
3 Học tập và phát triển liên tục trong ứng dụng AI
4 Khuyến khích tự học và tò mò về AI
5 Sử dụng AI để xác định khoảng trống kỹ năng và cá nhân hóa lộ trình học tập
1 Những cân nhắc chính khi lập kế hoạch và thực thi dự án AI
2 Xây dựng nhóm đa chức năng để triển khai AI
3 Quản lý nguồn lực và ngân sách cho các sáng kiến AI
4 Thiết lập mục tiêu và kỳ vọng thực tế cho dự án AI
5 Giám sát và đánh giá thành công dự án AI và ROI
1 Nguyên tắc thiết kế hệ thống AI với cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm
2 Đảm bảo giải pháp AI thân thiện với người dùng và trực quan
3 Thu thập và tích hợp phản hồi người dùng trong quá trình phát triển AI
4 Thiết kế AI cho khả năng tiếp cận và tính bao trùm
5 Thực hành thiết kế đạo đức trong phát triển AI
1 Nâng cao trải nghiệm khách hàng với giải pháp AI
2 Triển khai chatbot AI và trợ lý ảo để hỗ trợ
3 Cá nhân hóa tương tác khách hàng với thông tin chi tiết từ AI
4 Cân bằng tự động hóa và yếu tố con người trong dịch vụ khách hàng
5 Nghiên cứu tình huống: Chuyển đổi AI trong dịch vụ khách hàng
6 Bạn đã đạt 50% >> Hãy ăn mừng tiến độ và tiếp tục hướng tới 75% >>
1 Sử dụng AI để phân tích thị trường và hiểu sâu người tiêu dùng
2 Cá nhân hóa bằng AI trong chiến dịch marketing
3 Tối ưu hóa chiến lược bán hàng với phân tích AI
4 Nâng cao tạo và đánh giá khách hàng tiềm năng với AI
5 Nghiên cứu tình huống: Câu chuyện thành công của AI trong marketing và bán hàng
1 Cải thiện tuyển dụng và quản lý nhân tài với AI
2 Sử dụng AI để tăng tương tác và giữ chân nhân viên
3 Công cụ AI cho quản lý và đánh giá hiệu suất
4 Nâng cao chương trình học tập và phát triển với AI
5 Cân nhắc đạo đức trong quy trình nhân sự vận hành bởi AI
1 Tận dụng AI để phân tích và dự báo tài chính
2 Nâng cao lập ngân sách và kế hoạch với thông tin chi tiết từ AI
3 Công cụ AI cho quản lý rủi ro và tuân thủ
4 Nghiên cứu tình huống: Ứng dụng AI trong quản lý tài chính
5 Tích hợp AI với các thực hành tài chính truyền thống
1 Tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng với giải pháp AI
2 Quản lý tồn kho và dự báo nhu cầu vận hành bởi AI
3 Nâng cao hiệu quả vận hành với công nghệ AI
4 Nghiên cứu tình huống: Chuyển đổi AI trong vận hành và chuỗi cung ứng
5 Kết hợp AI với IoT cho vận hành thông minh
1 Xác định và giải quyết rào cản khi tích hợp AI
2 Quản lý sự phản kháng với việc áp dụng AI trong nhóm
3 Đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu khi triển khai AI
4 Cân nhắc pháp lý và quy định khi sử dụng AI
5 Chiến lược mở rộng quy mô giải pháp AI trên toàn tổ chức
6 Bạn đã đạt 75% >> Hãy ăn mừng tiến độ và tiếp tục hướng tới 100% >>
1 Hiểu ý nghĩa đạo đức của AI tại nơi làm việc
2 Phát triển hướng dẫn và chính sách AI đạo đức cho nhóm
3 Đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm giải trình trong hệ thống AI
4 Cân bằng đổi mới AI với trách nhiệm xã hội
5 Nghiên cứu tình huống: Tình thế khó xử về đạo đức và giải pháp khi sử dụng AI
1 Công nghệ AI mới nổi và tác động tiềm năng của chúng lên nhóm
2 Chuẩn bị cho tương lai công việc với các đổi mới AI
3 Khám phá xu hướng vận hành bởi AI trong các ngành khác nhau
4 Dự đoán sự phát triển của hợp tác giữa người và AI
5 Chiến lược để luôn dẫn đầu trong bối cảnh AI
1 Chiến lược xây dựng nhóm linh hoạt và thích ứng với AI
2 Khuyến khích tính linh hoạt và nhanh nhạy trong môi trường vận hành bởi AI
3 Nuôi dưỡng tư duy phát triển để cải tiến liên tục với AI
4 Hỗ trợ sức khỏe tinh thần và hạnh phúc trong nhóm được tăng cường AI
5 Bài học kinh nghiệm từ tích hợp AI thành công trong nhóm
1 Chỉ số chính để đánh giá tác động của AI đến hiệu suất nhóm
2 Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến với khả năng suy luận
3 Công cụ và kỹ thuật đo lường ROI của AI
4 Phân tích kết quả vận hành bởi AI để cải tiến liên tục
5 Nguyên tắc cơ bản của viết lệnh (Prompting) hiệu quả
6 Nghiên cứu tình huống: Đo lường thành công trong nhóm được tăng cường AI
7 Thực hành tốt nhất để báo cáo và truyền đạt thành công của AI
8 Sử dụng Copilot để minh họa kỹ thuật lệnh Chuỗi suy nghĩ (Chain-of-Thought)
1 Tạo văn hóa cải tiến liên tục với AI
2 Kỹ thuật viết lệnh: Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought & Prompt Chaining
3 Khuyến khích đổi mới và thử nghiệm nhóm với AI
4 Chiến lược duy trì thành công AI lâu dài trong nhóm
5 Sử dụng Copilot để minh họa cách viết lệnh tốt cho chatbot bảo hiểm tổng quát
6 Luôn cập nhật về phát triển và thực hành tốt nhất của AI
7 Chuẩn bị cho nhóm của bạn trước những tiến bộ AI liên tục
8 Bạn đã đạt 100% >> Hãy ăn mừng! Nhớ chia sẻ chứng chỉ của bạn!!
1 Mô tả khóa học
2 AI là gì? Sự tiến hóa, lịch sử và ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo
3 Tải xuống Sổ tay *Tuyệt vời* +100 trang cho khóa học này
4 Giới thiệu bản thân với các học viên và cho chúng tôi biết bạn muốn học gì
5 Các loại AI: AI hẹp, AI tổng quát và Siêu trí tuệ; khả năng và giới hạn
6 Công nghệ AI chủ chốt: Học máy, học sâu, mạng nơ-ron và ứng dụng
7 Hệ sinh thái AI: Phần cứng, phần mềm, dữ liệu và các nhân tố chính
8 AI trong đời sống hàng ngày: Ứng dụng thực tế như trợ lý ảo, hệ thống đề xuất
9 Hãy ăn mừng tiến độ của bạn: 25% > 50% > 75% > 100%!!
1 Học máy là gì? Khác biệt với lập trình truyền thống; học có giám sát, không giám sát, học tăng cường
2 Thuật toán Học có giám sát: Hồi quy tuyến tính, cây quyết định, máy vector hỗ trợ
3 Thuật toán Học không giám sát: Phân cụm K-means, phân cụm phân cấp, giảm chiều
4 Thuật toán Học tăng cường: Q-learning, mạng Q sâu (DQNs) trong ra quyết định
5 Ứng dụng thực tế của thuật toán ML: Ứng dụng trong tài chính, y tế, tiếp thị
1 Chuẩn bị dữ liệu cho Học máy: Các bước bao gồm làm sạch, chuẩn hóa, xử lý
2 Kỹ thuật Chuẩn hóa dữ liệu: Xử lý trôi dạt phân phối và bão hòa trong hàm kích hoạt
3 Huấn luyện và Đánh giá mô hình: Huấn luyện mô hình học máy, đánh giá hiệu suất
4 Công cụ và Framework Học máy: TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch; tính năng
5 ML Ops và Nền tảng ML dựa trên đám mây: Vòng đời mô hình trong sản xuất, ML Ops, điện toán đám mây
1 Giới thiệu về Mạng nơ-ron: Nơ-ron, lớp, hàm kích hoạt; vai trò trong AI
2 Xấp xỉ hàm toán học: Mạng nơ-ron xử lý mẫu phức tạp, ứng dụng
3 Các loại Hàm kích hoạt: Sigmoid, ReLU, tanh; tác động lên hiệu suất mạng
4 Mạng nơ-ron cho Hồi quy và Phân loại: Ví dụ thực tế về hồi quy và phân loại
5 Giới hạn của Mạng nơ-ron: Thách thức bao gồm không thể ngoại suy, vấn đề khác
1 Huấn luyện Mạng nơ-ron: Lan truyền tiến, lan truyền ngược, kỹ thuật tối ưu hóa
2 Hàm mất mát trong Mạng nơ-ron: Sai số bình phương trung bình, mất mát entropy chéo; huấn luyện
3 Kỹ thuật Tối ưu hóa: Hạ gradient ngẫu nhiên (SGD), bộ tối ưu Adam; tối ưu hóa
4 Kỹ thuật Chính quy hóa: Dropout, chính quy L1, L2 để ngăn chặn quá khớp
5 Điều chỉnh Siêu tham số: Tầm quan trọng, phương pháp tối ưu hóa hiệu suất mạng
6 Bạn đã đạt 25% >> Hãy ăn mừng tiến độ và tiếp tục hướng tới 50% >
1 Convolutional Neural Networks (CNNs) Architecture, applications in image recogni
2 Recurrent Neural Networks (RNNs) Sequence data, time series, natural language pr
3 Generative Adversarial Networks (GANs) Architecture, applications in generating
4 Variational Autoencoders (VAEs) Generating new data points, dimensionality reduc
5 Practical Use Cases of Advanced Neural Networks Applications of CNNs, RNNs, GANs
1 Introduction to Predictive Analytics Importance in forecasting future trends and
2 Forecasting Models ARIMA, exponential smoothing; detailed exploration of forecas
3 Data Normalization for Predictive Models Techniques to eliminate distribution dr
4 Practical Use Cases Sales Forecasting Using predictive models for sales forecast
5 Practical Use Cases Stock Price Forecasting Applying predictive models in financ
1 Predictive Maintenance Using supervised learning models to minimize downtime, ma
2 Fraud Detection with Unsupervised Learning Unsupervised models to detect fraudul
3 Customer Churn Prediction Predicting customer churn, developing retention strate
4 Sentiment Analysis for Predictive Insights Predicting customer behavior, market
5 Case Studies in Predictive AI Successful implementation of predictive AI in vari
1 Introduction to NLP Importance, applications, challenges, and complexities of pr
2 Text Processing Techniques Tokenization, stemming, lemmatization, stop word remo
3 Sentiment Analysis Applications in business, techniques for implementing sentime
4 Language Models and Transformers BERT, GPT; architecture and applications of lan
5 NLP in Business Applications Chatbots, customer service automation, market analy
1 AI-Driven Decision Making Enhancing business decision processes with artificial
2 Predictive Analytics in Decision Making Forecasting future trends, behaviors for
3 Prescriptive Analytics Recommending actions based on predictive insights; busine
4 AI for Risk Management Identifying potential risks, developing mitigation strate
5 AI in Strategic Planning Role of AI in long-term decision-making, strategic plan
6 You've Achieved 50% >> Let's Celebrate Your Progress And Keep Going To 75% >>
1 Understanding Customer Behavior with AI Techniques like customer segmentation, p
2 Customer Sentiment Analysis Analyzing sentiment from social media, reviews using
3 Personalization and Recommendation Systems AI-driven personalization, recommenda
4 Predictive Customer Analytics Churn prediction, customer lifetime value estimati
5 Enhancing Customer Experience with AI Improving interactions with chatbots, virt
1 Introduction to AI Automation Overview of AI-driven automation and its impact on
2 Robotic Process Automation (RPA) Benefits, implementation of RPA in improving bu
3 AI for Workflow Automation Examples of AI-powered tools for automating workflows
4 Intelligent Process Automation (IPA) Combining AI and RPA for smarter, efficient
5 AI and the Future of Work Impact on job displacement, creation of new job opport
1 AI-Driven Supply Chain Optimization Improving efficiency, reducing costs in supp
2 Predictive Analytics in Supply Chain Demand forecasting, inventory management us
3 AI for Supplier Management Enhancing supplier selection, performance monitoring
4 AI in Logistics and Transportation Optimizing logistics, reducing delivery times
5 Tăng cường khả năng phục hồi chuỗi cung ứng với AI Cải thiện khả năng phục hồi, thích ứng với gián đoạn
1 Quy trình Sản xuất dẫn dắt bởi AI Nâng cao chất lượng, hiệu quả sản xuất với AI
2 Bảo trì Dự đoán với AI Giảm thời gian ngừng hoạt động, kéo dài tuổi thọ thiết bị bằng AI
3 AI trong Kiểm soát Chất lượng Cải thiện kiểm soát chất lượng, đảm bảo tính nhất quán sản phẩm với AI
4 Tối ưu hóa Sản xuất với AI Tăng sản lượng, giảm lãng phí thông qua tối ưu hóa bằng AI
5 AI và Sản xuất Thông minh Xây dựng nhà máy thông minh thông qua sản xuất thông minh với AI
1 AI trong Chẩn đoán Y khoa Cung cấp nhận diện bệnh chính xác, kịp thời bằng AI
2 AI cho Y học Cá nhân hóa Điều chỉnh phương pháp điều trị dựa trên cấu trúc di truyền với AI
3 AI trong Chẩn đoán Hình ảnh Y khoa Nâng cao độ chính xác phân tích và diễn giải hình ảnh với AI
4 AI cho Nghiên cứu Thuốc Đẩy nhanh quá trình nghiên cứu, xác định liệu pháp mới với AI
5 AI trong Quản lý Hành chính Y tế Tinh gọn quy trình, giảm gánh nặng hành chính với AI
6 Bạn đã đạt 75% >> Hãy ăn mừng tiến độ của bạn và tiếp tục tiến tới 100% >>
1 Chiến lược Tiếp thị dẫn dắt bởi AI Nâng cao chiến lược thông qua phân tích dữ liệu với AI
2 Phân khúc Khách hàng với AI Xác định đối tượng mục tiêu, tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị bằng AI
3 AI trong Quảng cáo Kỹ thuật số Quảng cáo tự động (programmatic), nhắm mục tiêu quảng cáo bằng AI
4 AI cho Sáng tạo Nội dung Tạo bài đăng blog, nội dung mạng xã hội, nội dung tiếp thị bằng AI
5 Đo lường ROI Tiếp thị với AI Phân tích ROI, tối ưu hóa chiến lược bằng AI
1 Quy trình Bán hàng được AI hỗ trợ Cải thiện tạo khách hàng tiềm năng, đánh giá và nuôi dưỡng bằng AI
2 Dự báo Bán hàng với AI Dự báo bán hàng chính xác, lập kế hoạch nhu cầu bằng AI
3 AI cho Quản lý Quan hệ Khách hàng (CRM) Nâng cao hệ thống CRM để quản lý khách hàng tốt hơn với AI
4 Tự động hóa Tác vụ Bán hàng với AI Giải phóng đội ngũ bán hàng cho các hoạt động giá trị cao
5 Chiến lược Bán hàng Cá nhân hóa với AI Phát triển chiến lược, cải thiện tỷ lệ chuyển đổi bằng AI
1 AI trong Phân tích Tài chính Dự đoán thị trường chứng khoán, quản lý danh mục đầu tư với AI
2 AI cho Phát hiện Gian lận Ngăn chặn gian lận tài chính bằng kỹ thuật AI
3 AI trong Chấm điểm Tín dụng Nâng cao mô hình chấm điểm tín dụng để đánh giá chính xác với AI
4 Tự động hóa Quy trình Tài chính với AI Kiểm toán, kế toán, xử lý giao dịch bằng AI
5 AI trong Quản lý Rủi ro Xác định, giảm thiểu rủi ro tài chính bằng AI
1 Giới thiệu về AI trong An ninh mạng Nâng cao khả năng phát hiện và phản ứng với mối đe dọa bằng AI
2 AI cho Phát hiện Mối đe dọa Xác định, dự đoán các mối đe dọa mạng với AI
3 AI trong Hệ thống Phát hiện Xâm nhập AI trong việc xác định và phản ứng với vi phạm bảo mật
4 AI cho Phát hiện Lừa đảo (Phishing) Phát hiện các nỗ lực lừa đảo qua phân tích AI
5 Ứng dụng Thực tế của AI trong An ninh mạng Ứng dụng AI thực tế nâng cao bảo mật
1 AI trong An ninh mạng Tấn công Kiểm tra thâm nhập, đánh giá lỗ hổng bằng AI
2 AI cho Phát hiện Phần mềm Độc hại Xác định, giảm thiểu mối đe dọa phần mềm độc hại với AI
3 AI trong Bảo mật Mạng Nâng cao giám sát lưu lượng mạng, bảo mật với AI
4 AI trong Bảo mật Điểm cuối Bảo vệ máy tính, thiết bị di động khỏi các mối đe dọa mạng
5 AI cho Ứng phó Sự cố Tự động hóa, cải thiện quy trình ứng phó, giảm thiểu thiệt hại với AI
6 Bạn đã đạt 100% >> Hãy ăn mừng! Nhớ chia sẻ Chứng chỉ của bạn!!
1 Hiểu những Nguyên tắc Cơ bản của Quản lý Thương hiệu trong Tiếp thị
2 Tải xuống Sổ tay *Tuyệt vời* +100 Trang cho khóa học này
3 Giới thiệu bản thân với các học viên khác và cho chúng tôi biết bạn muốn học gì
4 Tổng quan về AI Sáng tạo và Sự liên quan của nó với Xây dựng Thương hiệu Hiện đại
5 Vai trò của AI Sáng tạo trong Định hình Chiến lược Thương hiệu Ngày nay
6 Giới thiệu về Kể chuyện dẫn dắt bởi AI trong Chiến dịch Xây dựng Thương hiệu
7 Nghiên cứu Tình huống: Ứng dụng Thành công AI Sáng tạo trong Phát triển Thương hiệu
8 Hãy ăn mừng tiến độ của bạn trong khóa học này: 25% > 50% > 75% > 100%!!
1 Kiến thức cơ bản về Tạo dựng Nhận diện Thương hiệu bằng Công cụ và Kỹ thuật AI
2 Cách AI Sáng tạo Nâng cao Nhận diện Hình ảnh và Thiết kế Thương hiệu
3 Tích hợp AI để Phát triển Giọng điệu và Tính cách Thương hiệu Độc đáo
4 Ví dụ Thực tế về AI Sáng tạo trong Thiết kế Logo Thương hiệu
5 Tác động của AI Sáng tạo đến Tính nhất quán và Mức độ Nhận biết Thương hiệu
1 Nguyên tắc Cơ bản về Định vị Thương hiệu trong Bối cảnh Thị trường Cạnh tranh
2 Tận dụng AI Sáng tạo để Xác định Cơ hội Thị trường Ngách
3 Kỹ thuật AI để Phân biệt Thương hiệu Hiệu quả với Đối thủ Cạnh tranh
4 Cách Công cụ AI Góp phần vào Định vị và Làm rõ Đối tượng Mục tiêu
5 Nghiên cứu Tình huống: Định vị Thương hiệu Sáng tạo thông qua Phân tích AI Sáng tạo
1 Tầm quan trọng của Kể chuyện Thương hiệu đối với Sự tương tác của Người tiêu dùng
2 Tạo Câu chuyện Thương hiệu Sáng tạo bằng Công cụ Sáng tạo Nội dung AI
3 Cách AI Giúp Xác định Chủ đề Thương hiệu Thu hút Đối tượng
4 Nghiên cứu Tình huống: Chiến dịch Kể chuyện được AI hỗ trợ trong Xây dựng Thương hiệu Thành công
5 Mẹo Căn chỉnh Nội dung AI với Giá trị và Giọng điệu Thương hiệu
1 Cách AI Phân tích Hành vi Người tiêu dùng để Định hình Chiến lược Thương hiệu
2 Cá nhân hóa Thông điệp Thương hiệu với Phân tích AI về Sở thích Khách hàng
3 Sử dụng AI Sáng tạo để Điều chỉnh Chiến dịch Thương hiệu cho Các Đối tượng Khác nhau
4 Nghiên cứu Tình huống: Tùy chỉnh Xây dựng Thương hiệu dựa trên Phân tích Người tiêu dùng AI
5 Tác động của AI Sáng tạo đến Việc Thích ứng Phản hồi Người tiêu dùng Thời gian Thực
6 Bạn đã đạt 25% >> Hãy ăn mừng tiến độ của bạn và tiếp tục tiến tới 50% >>
1 Phương pháp dẫn dắt bởi AI để Tạo Hình ảnh và Yếu tố Thiết kế Thương hiệu
2 Cách AI Sáng tạo Hỗ trợ Tùy chỉnh Tài sản Hình ảnh Thương hiệu
3 Ví dụ về Công cụ AI Tạo Nội dung Hình ảnh Sáng tạo cho Thương hiệu
4 Nghiên cứu Tình huống: Tái tưởng tượng Hình ảnh Thương hiệu với Kỹ thuật AI Sáng tạo
5 Cân bằng Sự sáng tạo của AI với Giám sát Con người trong Thiết kế Hình ảnh Thương hiệu
1 Hiểu Vai trò của AI trong Cải thiện Tương tác Thương hiệu với Người tiêu dùng
2 Chiến dịch dẫn dắt bởi AI để Tăng Tương tác Thương hiệu trên Nền tảng Kỹ thuật số
3 Cách Sử dụng AI Sáng tạo cho Nội dung Tương tác và Trải nghiệm Thương hiệu
4 Nghiên cứu Tình huống: Thu hút Người tiêu dùng với Chiến dịch Tương tác được AI hỗ trợ
5 Xây dựng Trải nghiệm Thương hiệu Chân thực với Nội dung AI
1 Nghiên cứu Tình huống: Chuyển đổi Thương hiệu Toàn cầu sử dụng Phân tích AI Sáng tạo
2 Câu chuyện Thành công Quản lý Thương hiệu dẫn dắt bởi AI trong Thương mại Điện tử
3 Cách Xây dựng Thương hiệu bằng AI Định hình lại Nhận thức Khách hàng trong Bán lẻ
4 Bài học từ Chiến dịch Nhận diện Thương hiệu được AI Sáng tạo hỗ trợ
5 Nghiên cứu Tình huống: Thương hiệu Hàng tiêu dùng Đóng gói được Tái sáng tạo với Công cụ AI
1 Đảm bảo Tính nhất quán Thương hiệu trên các Kênh Nội dung AI
2 Kỹ thuật Kiểm tra Nội dung AI cho Mục đích Xây dựng Thương hiệu
3 Cân bằng Tự động hóa AI với Giám sát Con người để Duy trì Giọng điệu Thương hiệu
4 Ví dụ về Duy trì Tính nhất quán Thương hiệu với Công cụ Nội dung AI
5 Thách thức trong Đảm bảo Tính nhất quán Thương hiệu trong Chiến dịch AI
1 Vai trò của AI Sáng tạo trong Đánh giá Cảm xúc Công chúng về Chiến dịch Thương hiệu
2 Sử dụng AI để Đo lường Mức độ Nhận biết và Cảm xúc Thị trường về Thương hiệu Hiệu quả
3 Nghiên cứu Tình huống: Điều chỉnh Chiến lược Thương hiệu dựa trên Phân tích Cảm xúc AI
4 Áp dụng Phân tích Cảm xúc cho Quản lý Khủng hoảng và Định vị Thương hiệu
5 Cách Công cụ AI Xác định Vấn đề Mới nổi Ảnh hưởng đến Danh tiếng Thương hiệu
6 Bạn đã đạt 50% >> Hãy ăn mừng tiến độ của bạn và tiếp tục tiến tới 75% >>
1 Tận dụng AI Sáng tạo để Mở rộng Phạm vi Thương hiệu trên Kênh Kỹ thuật số
2 Chiến dịch AI cho Thành công Xây dựng Thương hiệu trên Mạng xã hội
3 Tích hợp AI Sáng tạo cho Nội dung Quảng cáo Tốt hơn trong Quảng cáo Trả phí
4 Nghiên cứu Tình huống: Khuếch đại Thương hiệu Thành công được AI hỗ trợ trên Mạng xã hội
5 Tối ưu hóa Xây dựng Thương hiệu Kỹ thuật số thông qua Chiến lược Nội dung AI
1 Sử dụng AI để Tạo Chiến lược Thương hiệu Toàn cầu Linh hoạt
2 Tùy chỉnh Thông điệp Thương hiệu cho Các Thị trường Khác nhau với AI
3 Kỹ thuật AI để Hiểu Sở thích Xây dựng Th
4 Real-Life Examples of Global Brands Leveraging AI for Market Localization
5 Case Study: Expanding Global Brand Presence Using AI Insights
1 Ethics of Creating Brand Content with AI-Driven Approaches
2 Challenges in Ensuring AI Does Not Misrepresent Brand Values
3 Guidelines for Ethical Use of Generative AI in Brand Communications
1 Best Practices for Using AI to Deliver Personalized Brand Experiences
2 Case Study: Successful Personalization in Brand Campaigns Using AI
3 Balancing Automation and Human Connection in Personalized Branding
4 Techniques for AI-Driven Targeted Advertising for Brand Loyalty
1 How AI Can Enhance the Effectiveness of Brand Loyalty Programs
2 Case Study: AI in Designing Rewarding Brand Loyalty Initiatives
3 Creating Personalized Customer Journeys with AI Brand Tools
4 Leveraging AI Feedback Loops for Improving Brand Loyalty Metrics
1 How AI Identifies Competitive Strengths and Weaknesses in Branding
2 Using AI to Refine Brand Positioning Against Market Competitors
3 Case Study: Gaining Competitive Edge with AI Insights in Branding
4 Techniques for AI-Driven SWOT Analysis in Brand Management
5 Leveraging Generative AI for Outperforming Competitors in Brand Space
1 Identifying Early Signs of Brand Crisis Using AI Tools and Alerts
2 Real-Time Brand Adaptations in Crisis with AI Insights
1 How AI Evaluates Brand Campaign Success Through Performance Metrics
2 Case Study: AI-Driven Insights in Optimizing Brand Advertising Results
3 Tracking Brand Engagement Using AI Metrics and Data Insights
4 Techniques for Leveraging AI in Campaign Retargeting Strategies
5 Improving Brand Campaign Return on Investment with AI Analytics
1 Incorporating AI into Branding Teams for Optimized Creative Workflows
2 How Generative AI Supports Marketers in Branding Content Development
3 Collaboration Between AI Tools and Human Creatives in Branding
4 Case Study: Enhancing Branding Processes Through AI-Marketer Partnerships
1 Exploring Future Trends in Generative AI for Branding Innovation
2 The Role of AI in Shaping the Future of Brand Strategy Globally
3 How Generative AI Will Revolutionize Brand Building Over Time
4 Preparing for Future Branding Careers in an AI-First Marketing World
5 You've Achieved 100% >> Let's Celebrate! Remember To Share Your Certificate!!
1 Ethical Frameworks in AI Applications
2 Download The *Amazing* +100 Page Workbook For this Course
3 Get This Course In Audio Format: Download All Audio Files From This Lecture
4 Introduce Yourself And Tell Us Your Awesome Goals With This Course
5 Ethical Decision-Making in Business
6 Ethical Implications of AI Algorithms
7 Ethics vs. Compliance in AI Adoption
8 Ethical Dilemmas in Business AI
9 Let's Celebrate Your Progress In This Course: 25% > 50% > 75% > 100%!!
1 Data Ethics Fundamentals
2 Data Privacy Regulations
3 Ethical Data Collection Practices
4 Data Ownership and Accountability
5 Ethical Use of Customer Data
1 Importance of Transparent AI Systems
2 Interpretable Machine Learning Models
3 Explainable AI for Decision-Making
4 Building Trust through Transparency
5 Ethical Considerations in AI Transparency
1 Understanding Bias in AI
2 Types of Bias in Machine Learning
3 Bias Detection and Mitigation Strategies
4 Ethical AI Development Practices
5 Case Studies on Bias Mitigation in AI
1 Principles of Responsible AI
2 Ethical AI Design Principles
3 Ethics in AI Development Lifecycle
4 Stakeholder Engagement in Responsible AI
5 Case Studies on Ethical AI Implementation
6 You've Achieved 25% >> Let's Celebrate Your Progress And Keep Going To 50% >>
1 Ethics in AI Decision Analytics
2 Cân bằng lợi ích các bên liên quan theo nguyên tắc đạo đức
3 Tính công bằng trong các quyết định của AI
4 Cân nhắc đạo đức trong hệ thống ra quyết định tự động
5 Nghiên cứu tình huống về ra quyết định đạo đức với AI
1 Khung quản trị AI
2 Ủy ban đạo đức AI
3 Kiểm toán đạo đức hệ thống AI
4 Thiết lập chính sách AI đạo đức
5 Thực hành tốt nhất trong quản trị AI đạo đức
1 Rủi ro đạo đức khi triển khai AI
2 Giảm thiểu thách thức đạo đức
3 Xây dựng chiến lược AI phù hợp với chuẩn đạo đức
4 Đào tạo đạo đức cho đội ngũ AI
5 Ví dụ thực tế về vấn đề đạo đức khi áp dụng AI
1 Vai trò của lãnh đạo trong việc áp dụng AI có đạo đức
2 Dẫn dắt văn hóa AI đạo đức
3 Ra quyết định đạo đức trong lãnh đạo
4 Đạo đức trong phát triển chiến lược AI
5 Nghiên cứu tình huống lãnh đạo về thực hành AI đạo đức
1 Tác động đạo đức của dự án AI
2 Đạo đức trong đánh giá tác động AI
3 Đo lường kết quả AI đạo đức
4 Báo cáo tác động đạo đức
5 Nghiên cứu tình huống về đánh giá tác động đạo đức AI
6 Bạn đã đạt 50% >> Cùng ăn mừng tiến độ và tiếp tục hướng tới 75% >>
1 Hướng dẫn mua sắm đạo đức cho AI
2 Lựa chọn nhà cung cấp với tiêu chí đạo đức
3 Tiêu chuẩn đạo đức trong hợp đồng AI
4 Giám sát đạo đức liên tục trong hợp tác AI
5 Ví dụ thực tế về thực hành mua sắm AI đạo đức
1 Đạo đức trong chiến lược đầu tư dựa trên AI
2 Đánh giá rủi ro tài chính bằng AI
3 Cân nhắc đạo đức trong giao dịch thuật toán
4 Tính minh bạch trong mô hình tài chính AI
5 Thách thức đạo đức trong ứng dụng AI tài chính
1 Đạo đức marketing dựa trên AI
2 Cá nhân hóa so với quyền riêng tư trong marketing
3 Sử dụng dữ liệu người tiêu dùng có đạo đức trong marketing
4 Đảm bảo công bằng trong chiến thuật marketing AI
5 Nghiên cứu tình huống về marketing đạo đức với AI
1 AI trong tuyển dụng và lựa chọn
2 Phân tích nhân sự có đạo đức
3 Duy trì đạo đức trong quản lý hiệu suất
4 Giám sát nhân viên bằng AI
5 Nghiên cứu tình huống nhân sự đạo đức với tích hợp AI
1 Tìm nguồn cung ứng đạo đức với AI
2 Công bằng trong quyết định chuỗi cung ứng bằng AI
3 AI cho thực hành chuỗi cung ứng bền vững
4 Cân nhắc đạo đức trong lựa chọn nhà cung cấp
5 Tình huống thực tế về AI chuỗi cung ứng đạo đức
6 Bạn đã đạt 75% >> Cùng ăn mừng tiến độ và tiếp tục hướng tới 100% >>
1 Đạo đức AI trong tương tác khách hàng
2 Tính minh bạch trong hỗ trợ khách hàng bằng AI
3 Sử dụng trợ lý ảo có đạo đức
4 Quyền riêng tư dữ liệu khách hàng trong AI
5 Nghiên cứu tình huống về dịch vụ khách hàng AI đạo đức
1 Tuân thủ quy định với AI
2 Hàm ý pháp lý của thực hành AI đạo đức
3 Đạo đức so với yêu cầu pháp lý trong AI
4 Luật bảo vệ dữ liệu và AI
5 Nghiên cứu tình huống về tuân thủ pháp lý-đạo đức AI
1 Phát triển khung AI đạo đức
2 Quy tắc ứng xử AI đạo đức
3 Đào tạo đạo đức cho đội ngũ AI
4 Triển khai hướng dẫn AI đạo đức
5 Thực thi chính sách AI đạo đức
1 Đạo đức AI cho ứng phó khủng hoảng
2 Cân nhắc đạo đức trong dự đoán khủng hoảng bằng AI
3 Duy trì tiêu chuẩn đạo đức trong khủng hoảng
4 Đạo đức AI nhân đạo
5 Nghiên cứu tình huống quản lý khủng hoảng với AI
1 Đạo đức trong ra quyết định lãnh đạo với AI
2 Thách thức lãnh đạo đạo đức trong AI
3 Suy ngẫm về thực hành lãnh đạo đạo đức
4 Định hướng tương lai cho lãnh đạo AI đạo đức
5 Suy nghĩ cuối cùng về cân nhắc đạo đức trong ứng dụng AI kinh doanh.
6 Bạn đã đạt 100% >> Cùng ăn mừng! Đừng quên chia sẻ chứng chỉ của bạn!!

Giới thiệu khóa học

This course provides the essential foundations for any beginner who truly wants to master AI and machine learning. Crucial, foundational AI concepts, all bundled into one course. These concepts will be relevant for years to come. Mastering any craft, requires that you have solid foundations. Anyone who is thinking about starting a career in AI and machine learning will benefit from this. Non-technical professionals such as marketers, business analysts, etc. will be able to effectively converse and work with data scientists, machine learning engineers, or even data scientists if they apply themselves to understanding the concepts in this course.

Many misconceptions about artificial intelligence and machine learning are clarified in this course. After completing this course, you will understand the difference between AI, machine learning, deep learning, reinforcement learning, deep reinforcement learning, etc.

The fundamental concepts that govern how machines learn, and how machine learning uses mathematics in the background, are clearly explained. I only reference high school math concepts in this course. This is because neural networks, which are used extensively in all spheres of machine learning, are mathematical function approximators. I therefore cover the basics of functions, and how functions can be approximated, as part of the explanation of neural networks.

This course does not get into any coding, or complex mathematics. This course is intended to be a baseline stepping stone for more advanced courses in AI and machine learning.

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 Data Science
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 😊