Giới thiệu khóa học:
Bạn đã sẵn sàng bắt đầu hành trình trở thành Kỹ sư AI chuyên nghiệp trên nền tảng Azure chưa?
Bạn muốn sở hữu kỹ năng thực chiến để tự tin triển khai AI vào dự án doanh nghiệp thực tế?
Bạn muốn đủ năng lực để ứng tuyển vào các vị trí về Data & AI tại các tập đoàn lớn?
Khóa học “Microsoft Azure AI Engineer (AI-102)” chính là bước khởi đầu vững chắc để bạn làm chủ công nghệ AI trên nền tảng đám mây hàng đầu thế giới – Microsoft Azure. Khóa học cung cấp cái nhìn toàn diện từ cơ bản đến nâng cao về cách phát triển, triển khai, bảo mật và giám sát các giải pháp AI sử dụng Azure. Bạn sẽ trực tiếp làm việc với các dịch vụ như Azure Machine Learning, Azure AI Services, Azure OpenAI, AI Vision, AI Search, và nhiều công cụ mạnh mẽ khác.
Mục tiêu khóa học:
- Hiểu được các khái niệm cơ bản và nâng cao về AI và Machine Learning.
- Nắm vững các thành phần và dịch vụ AI trong hệ sinh thái Azure.
- Tạo, triển khai và sử dụng các dịch vụ AI như Azure AI Vision, Azure AI Language, Azure AI Search, Azure OpenAI…
- Phát triển mô hình AI tùy chỉnh cho nhận diện hình ảnh, phân tích văn bản, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều tác vụ khác.
- Ứng dụng AI có trách nhiệm và an toàn thông qua Azure AI Content Safety
- Thực hiện bảo mật, giám sát và tối ưu hóa hiệu suất cho các giải pháp AI.
- Triển khai các dịch vụ AI trong môi trường container linh hoạt.
Đối tượng tham gia:
- Kỹ sư AI, Data Scientist, Data Engineer muốn mở rộng kỹ năng tích hợp AI với Microsoft Azure.
- Lập trình viên muốn triển khai các dịch vụ AI vào ứng dụng của mình.
- Chuyên viên CNTT đang làm việc với dữ liệu, hệ thống phân tích hoặc tự động hóa.
- Nhà phát triển giải pháp doanh nghiệp đang tìm kiếm cách tích hợp các dịch vụ thông minh vào quy trình kinh doanh.
- Học viên đã hoàn tất chương trình AZ-104 hoặc có kiến thức tương đương, có kiến thức lập trình cơ bản C# hoặc Python.
Giáo trình và tài liệu:
- Nội dung đào tạo theo giáo trình chính hãng Microsoft và kết hợp với kinh nghiệm làm việc thực tế.
Bằng cấp và chứng nhận:
- Chứng Chỉ Quốc Tế: Vượt qua kỳ thi quốc tế môn AI-102: AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution, học viên sẽ đạt được chứng chỉ quốc tế Azure AI Engineer Associate do Microsoft cấp, có giá trị toàn cầu.
- Chứng Nhận Hoàn Tất Khóa Học: Học viên tham dự trên 80% số buổi học và vượt qua bài kiểm tra cuối khóa sẽ nhận được chứng nhận hoàn tất khóa học (bản cứng) do Microsoft Global Training Partner cấp.
Nội dung khóa học:
Module 1: Giới thiệu về AI và dịch vụ AI trên Azure
• Định nghĩa trí tuệ nhân tạo (AI)
• Hiểu các thuật ngữ liên quan đến AI
• Cân nhắc vai trò của kỹ sư AI
• Cân nhắc việc xây dựng AI có trách nhiệm (Responsible AI)
• Giới thiệu Azure Machine Learning
• Giới thiệu Azure AI Services
• Giới thiệu Azure OpenAI Service
• Giới thiệu Azure AI Search
Module 2: Tạo và sử dụng dịch vụ Azure AI
• Cấp phát tài nguyên Azure AI Services
• Xác định endpoints và keys
• Sử dụng REST API
• Sử dụng SDK
Module 3: Bảo mật dịch vụ Azure AI
• Phương thức xác thực
• Bảo mật mạng
Module 4: Giám sát dịch vụ Azure AI
• Giám sát chi phí
• Tạo cảnh báo
• Theo dõi chỉ số (metrics)
• Ghi nhật ký chẩn đoán (diagnostic logging)
Module 5: Triển khai Azure AI Services bằng Containers
• Khái niệm về containers
• Sử dụng container của Azure AI Services
Module 6: Sử dụng Azure AI Content Safety để phát triển AI có trách nhiệm
• Giới thiệu về Content Safety
• Cách hoạt động của Azure AI Content Safety
• Khi nào sử dụng Content Safety
Module 7: Phân tích hình ảnh bằng Azure AI Vision
• Cấp phát tài nguyên Azure AI Vision
• Phân tích hình ảnh
• Tạo thumbnail thông minh và xóa nền
Module 8: Phân loại hình ảnh với mô hình tùy chỉnh trên Azure AI Vision
• Các loại mô hình tùy chỉnh
• Tạo dự án tùy chỉnh
• Gán nhãn và huấn luyện mô hình
Module 9: Phân loại hình ảnh với Azure AI Custom Vision
• Cấp phát tài nguyên
• Khái niệm phân loại hình ảnh
• Huấn luyện bộ phân loại hình ảnh
Module 10: Phát hiện đối tượng trong hình ảnh
• Khái niệm phát hiện đối tượng
• Huấn luyện bộ phát hiện đối tượng
• Các tùy chọn gán nhãn dữ liệu
Module 11: Phân tích và nhận diện khuôn mặt
• Tùy chọn phát hiện và phân tích khuôn mặt
• Các yếu tố cần cân nhắc
• Phát hiện khuôn mặt bằng Azure AI Vision
• Giới thiệu Face Service
• So sánh và đối chiếu khuôn mặt
• Triển khai nhận diện khuôn mặt
Module 12: Đọc văn bản trong hình ảnh và tài liệu
• Khả năng đọc văn bản bằng Azure AI Vision
• Sử dụng Read API
Module 13: Phân tích Video với Azure Video Indexer
• Giới thiệu khả năng của Azure Video Indexer
• Trích xuất thông tin tùy chỉnh
• Sử dụng widgets và API của Video Analyzer
Module 14: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Azure AI Language
• Giới thiệu Azure AI Language
• Phân tích cảm xúc
• Trích xuất thực thể (entity extraction)
• Phân loại văn bản
Module 15: Sử dụng mô hình tùy chỉnh trong AI Language
• Tạo mô hình phân loại tùy chỉnh
• Tạo mô hình trích xuất tùy chỉnh
• Gán nhãn và huấn luyện mô hình
Module 16: Tạo tóm tắt văn bản và dịch ngôn ngữ
• Tạo bản tóm tắt nội dung
• Dịch ngôn ngữ với Translator
Module 17: Xây dựng Bot với Azure Bot Services
• Cấu trúc Bot Framework
• Tạo bot đơn giản
• Kết nối bot với các kênh
Module 18: Tích hợp AI Language vào Bot
• Nhận dạng mục đích (intent recognition)
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với bot
Module 19: Khám phá Azure OpenAI Service
• Giới thiệu Azure OpenAI
• Mô hình ngôn ngữ GPT
• Ứng dụng thực tế của Chat Completion
Module 20: Tùy chỉnh trò chuyện với Azure OpenAI
• Tạo lời nhắc (prompts) hiệu quả
• Quản lý trạng thái hội thoại
• Điều chỉnh output của mô hình
Module 21: Tạo nội dung tự động với Azure OpenAI
• Viết nội dung văn bản
• Viết email, bài đăng mạng xã hội, tài liệu
Module 22: Tạo ứng dụng chat thông minh
• Sử dụng Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Tích hợp dữ liệu riêng vào mô hình GPT
Module 23: Sử dụng Azure AI Search để tăng cường ứng dụng AI
• Cấu hình chỉ mục tìm kiếm
• Truy vấn nâng cao
• Kết hợp với Azure OpenAI
Module 24: Xây dựng ứng dụng RAG với Azure AI Search
• Khởi tạo và lập chỉ mục dữ liệu
• Tích hợp mô hình GPT với kết quả tìm kiếm
Module 25: Triển khai ứng dụng AI với Azure Machine Learning
• Chuẩn bị dữ liệu và mô hình
• Triển khai endpoint mô hình ML
Module 26: Quản lý vòng đời mô hình ML
• Theo dõi phiên bản mô hình
• Quản lý mô hình trong workspace
Module 27: Tự động hóa với Azure ML Pipelines
• Thiết kế pipeline
• Tự động hóa quá trình huấn luyện và đánh giá
Module 28: Sử dụng AutoML để xây dựng mô hình
• Tự động chọn thuật toán
• Đánh giá hiệu suất mô hình
Module 29: Ghi nhãn dữ liệu với Azure ML Data Labeling
• Tạo task gán nhãn
• Quản lý quy trình gán nhãn
Module 30: Kiểm tra mô hình ML
• Đánh giá độ chính xác
• Phân tích lỗi và sai lệch
Module 31: Sử dụng Explainable AI
• Giải thích đầu ra mô hình
• Xác định yếu tố ảnh hưởng đến kết quả
Module 32: Quản lý dữ liệu và Dataset trong Azure ML
• Tạo và quản lý datasets
• Phiên bản hóa dữ liệu
Module 33: Phân tích dữ liệu với Azure ML Notebooks
• Khai phá dữ liệu
• Visual hóa dữ liệu trong notebook
Module 34: Sử dụng Azure ML Designer để tạo mô hình không cần viết code
• Kéo – thả các thành phần mô hình
• Huấn luyện và đánh giá
Module 35: Quản lý tài nguyên Azure AI hiệu quả
• Tối ưu chi phí
• Lập kế hoạch sử dụng tài nguyên
Module 36: Cân nhắc đạo đức và pháp lý khi ứng dụng AI
• Vấn đề đạo đức trong AI
• Quy định và tuân thủ pháp lý
Module 37: Bảo vệ dữ liệu cá nhân trong ứng dụng AI
• Giải pháp bảo mật dữ liệu
• An toàn cho người dùng cuối
Module 38: Tích hợp AI vào ứng dụng doanh nghiệp
• Kịch bản thực tế: Chatbot, phân tích khách hàng
• Tích hợp API vào hệ thống hiện tại
Module 39: Tổng kết và định hướng nghề nghiệp trong lĩnh vực AI
• Ôn tập kiến thức toàn khóa
• Định hướng nghề nghiệp AI trên Azure
• Các chứng chỉ Microsoft liên quan
Đăng ký khóa học:
Học viên nhận xét khóa học ?
Văn Toàn
"Rất bất ngờ khi gặp lại các thầy ở Trung Tâm Nhất Nghệ đã từng dạy mình trước đây. Các thầy dạy rất tận tâm và nhiệt tình. Chúc Master Learning Hub ngày càng phát triển nha."
Việt Thanh
"Em chân thành cảm ơn các thầy tại trung tâm đã hỗ trợ em rất nhiều trong suốt khóa học. Các thầy rất nhiệt tình và dạy theo case study thực tế của từng doanh nghiệp. Không khí học tập tại đây thực sự rất thoải mái và hiệu quả."
Đức Huy
"Các giảng viên hỗ trợ mình rất nhiều trong quá trình học và sau giờ học. Các thầy rất nhiệt tình. Giáo trình được biên soạn chi tiết, hướng dẫn từng bước rất dễ thực hành. Chúc Master Learning Hub Academy ngày càng thành công hơn nữa."
Hoàng Khang
"Vô tình biết đến Master Learning Hub Academy, gặp lại thầy Chung Tấn Lộc đã dạy mình MCSA ở Nhất Nghệ cách đây 5 năm. Rất nhiều chương trình học mới, đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp. Vote 5* cho trung tâm."
Ngọc Mai
"Khóa học về Digital Marketing Executive giúp mình có khả năng tự thiết kế website và đưa lên top Google. Tất cả những kiến thức và kỹ năng mà mình đã học được từ khoá học này đều rất bổ ích và thú vị. Mình rất cảm kích sự vui vẻ và ân cần của đội ngũ giáo viên tại Trung Tâm."
