Chào mừng bạn đến với khóa học “Nhập Môn AI Cho Robot và Tự Động Hóa”! Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa ngành công nghiệp tự động hóa và robot, mang lại những khả năng vượt trội về tự chủ, linh hoạt và hiệu quả. Khóa học này được thiết kế để cung cấp cho bạn nền tảng kiến thức vững chắc về AI, các ứng dụng tiềm năng của AI trong robot và tự động hóa, và các kỹ năng cơ bản để bắt đầu khám phá, ứng dụng AI vào các hệ thống cơ điện tử, giúp bạn đón đầu xu hướng công nghệ và tạo ra các giải pháp thông minh cho tương lai.
I. NỘI DUNG CHÍNH (MAIN CONTENT):
Khóa học bao gồm các nội dung chính sau:
Phần 1: Tổng Quan về Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)
Phần 2: Các Khái Niệm Cơ Bản về Học Máy (Machine Learning)
Phần 3: Giới Thiệu về Học Sâu (Deep Learning)
Phần 4: Ứng Dụng AI trong Robot
Phần 5: Ứng Dụng AI trong Tự Động Hóa
Phần 6: Giới Thiệu về Công Cụ và Nền Tảng Phát Triển AI
II. NỘI DUNG ĐƯỢC HỌC (LEARNING OUTCOMES & SCHEDULE):
Khóa học được thiết kế với thời lượng 30 giờ, bao gồm lý thuyết, bài tập, thảo luận và dự án mô phỏng. Dưới đây là nội dung chi tiết và thời gian học dự kiến cho từng phần:
Phần 1: Tổng Quan về Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) (6 giờ)
1.1. AI là gì? Lịch Sử và Phân Loại (2 giờ)
Định nghĩa AI và các quan điểm khác nhau về AI.
Lịch sử phát triển của AI qua các giai đoạn.
Phân loại AI: AI hẹp (ANI), AI tổng quát (AGI), Siêu trí tuệ (ASI).
Các lĩnh vực chính của AI (Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, NLP, Robotics…).
1.2. Các Khái Niệm Cốt Lõi trong AI (2 giờ)
Biểu diễn tri thức (Knowledge Representation).
Suy luận (Inference).
Lập kế hoạch (Planning).
Học máy (Machine Learning).
Giải quyết vấn đề (Problem Solving).
1.3. Đạo Đức trong AI và Tác Động Xã Hội (2 giờ)
Giới thiệu về đạo đức AI.
Các vấn đề đạo đức tiềm ẩn trong phát triển và ứng dụng AI.
Trách nhiệm của nhà phát triển AI.
Tác động của AI đến xã hội, kinh tế và việc làm.
Phần 2: Các Khái Niệm Cơ Bản về Học Máy (Machine Learning) (8 giờ)
2.1. Giới Thiệu về Học Máy (2 giờ)
Khái niệm và phân loại học máy (học có giám sát, học không giám sát, học bán giám sát, học tăng cường).
Quy trình xây dựng mô hình học máy.
Các khái niệm cơ bản (dữ liệu huấn luyện, dữ liệu kiểm tra, features, labels, model, training, evaluation…).
2.2. Học Có Giám Sát (Supervised Learning) (3 giờ)
Giới thiệu về học có giám sát và các bài toán (phân loại, hồi quy).
Các thuật toán học có giám sát phổ biến (Hồi quy tuyến tính, Hồi quy Logistic, Cây quyết định, Máy hỗ trợ Vector – SVM, K-Nearest Neighbors).
Thực hành xây dựng mô hình học có giám sát với Python và thư viện Scikit-learn.
2.3. Học Không Giám Sát (Unsupervised Learning) (3 giờ)
Giới thiệu về học không giám sát và các bài toán (phân cụm, giảm chiều dữ liệu).
Các thuật toán học không giám sát phổ biến (K-Means, Phân tích thành phần chính – PCA).
Thực hành xây dựng mô hình học không giám sát với Python và thư viện Scikit-learn.
Phần 3: Giới Thiệu về Học Sâu (Deep Learning) (6 giờ)
3.1. Tổng Quan về Học Sâu và Mạng Nơ-ron Nhân Tạo (2 giờ)
Khái niệm về học sâu và sự khác biệt với học máy truyền thống.
Cấu trúc và nguyên lý hoạt động của mạng nơ-ron nhân tạo.
Các loại mạng nơ-ron phổ biến (Mạng nơ-ron truyền thẳng – Feedforward Neural Network, Mạng nơ-ron tích chập – CNN, Mạng nơ-ron hồi quy – RNN).
3.2. Giới Thiệu về TensorFlow và Keras (2 giờ)
Tổng quan về TensorFlow và Keras.
Cài đặt TensorFlow và Keras.
Xây dựng và huấn luyện mô hình học sâu đơn giản với Keras.
3.3. Ứng Dụng của Học Sâu trong Xử Lý Ảnh và Ngôn Ngữ (2 giờ)
Giới thiệu về ứng dụng CNN trong phân loại ảnh, phát hiện đối tượng.
Giới thiệu về ứng dụng RNN trong xử lý chuỗi thời gian và ngôn ngữ tự nhiên.
Demo các ứng dụng học sâu với các mô hình pre-trained.
Phần 4: Ứng Dụng AI trong Robot (4 giờ)
4.1. Tổng Quan về AI trong Robot (1 giờ)
Vai trò của AI trong việc nâng cao khả năng tự chủ và thông minh của robot.
Các ứng dụng AI trong các loại robot khác nhau (robot công nghiệp, robot di động, robot dịch vụ, robot cộng tác…).
4.2. Thị Giác Máy Tính cho Robot (2 giờ)
Giới thiệu về thị giác máy tính và ứng dụng trong robot.
Các bài toán thị giác máy tính cho robot (phát hiện đối tượng, nhận dạng đối tượng, phân loại hành động, ước lượng tư thế…).
Sử dụng các thư viện như OpenCV để xử lý ảnh và video cho robot.
Thực hành ứng dụng thị giác máy tính cho robot.
4.3. Điều Khiển Robot với Học Tăng Cường (1 giờ)
Giới thiệu về ứng dụng học tăng cường trong điều khiển robot.
Thiết kế môi trường mô phỏng và huấn luyện agent RL cho robot.
Ví dụ về điều khiển robot di chuyển, gắp vật thể bằng học tăng cường.
Phần 5: Ứng Dụng AI trong Tự Động Hóa (4 giờ)
5.1. AI trong Tự Động Hóa Quá Trình (2 giờ)
Ứng dụng AI để tối ưu hóa các thông số quá trình sản xuất.
Dự đoán và phát hiện lỗi trong hệ thống tự động hóa.
Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance) dựa trên AI.
Case study: Ứng dụng AI trong nhà máy thông minh.
5.2. AI trong Hệ Thống Điều Khiển và Giám Sát (2 giờ)
Tích hợp AI vào hệ thống SCADA để nâng cao khả năng giám sát và điều khiển.
Phân tích dữ liệu cảm biến và đưa ra quyết định thông minh.
Phát hiện bất thường và cảnh báo sớm.
Tối ưu hóa hoạt động của hệ thống điều khiển.
Phần 6: Giới Thiệu về Công Cụ và Nền Tảng Phát Triển AI (2 giờ)
6.1. Giới Thiệu về Các Công Cụ Lập Trình AI (1 giờ)
Python và các thư viện AI (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch).
Các IDE và công cụ hỗ trợ lập trình AI.
6.2. Giới Thiệu về Các Nền Tảng AI (1 giờ)
Giới thiệu các nền tảng AI trên đám mây (AWS SageMaker, Azure Machine Learning, Google Cloud AI Platform).
Giới thiệu các nền tảng AI cho thiết bị nhúng (TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson).
III. BẠN SẼ BIẾT GÌ SAU KHI HỌC XONG? (KNOWLEDGE GAINED):
Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ có khả năng:
Hiểu rõ khái niệm, nguyên lý và các lĩnh vực chính của trí tuệ nhân tạo (AI).
Nắm vững các khái niệm cơ bản về học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning).
Nhận biết các ứng dụng tiềm năng của AI trong robot và tự động hóa.
Có cái nhìn tổng quan về thị giác máy tính và ứng dụng cho robot.
Hiểu được cách thức ứng dụng AI để tối ưu hóa các hệ thống tự động hóa.
Làm quen với các công cụ và thư viện AI phổ biến (Python, TensorFlow, Keras, OpenCV).
Có nền tảng kiến thức để tiếp tục học tập và nghiên cứu chuyên sâu về AI, robot và tự động hóa.
Tự tin ứng tuyển vào các vị trí kỹ sư, chuyên viên có liên quan đến AI, robot và tự động hóa.
IV. THỜI GIAN (DURATION):
Thời lượng: 30 giờ (bao gồm lý thuyết, bài tập, thảo luận và dự án mô phỏng).
Hình thức: Online/Offline/Blended (tùy chọn).
Lịch học: Linh hoạt, phù hợp với nhu cầu học viên.
V. YÊU CẦU (PREREQUISITES):
Có kiến thức cơ bản về toán học (đại số tuyến tính, giải tích, xác suất thống kê).
Có kiến thức cơ bản về lập trình (ưu tiên Python).
Có kiến thức nền tảng về cơ điện tử và tự động hóa là một lợi thế.
Sử dụng thành thạo máy tính và các phần mềm văn phòng.
Có tinh thần ham học hỏi, chủ động nghiên cứu và giải quyết vấn đề.
VI. ĐỐI TƯỢNG PHÙ HỢP (TARGET AUDIENCE):
Sinh viên các ngành cơ điện tử, tự động hóa, CNTT, điện – điện tử muốn tìm hiểu về AI và ứng dụng trong robot, tự động hóa.
Kỹ sư, kỹ thuật viên đang làm việc trong các lĩnh vực liên quan đến robot, tự động hóa muốn cập nhật kiến thức về AI.
Lập trình viên muốn phát triển kỹ năng về AI và ứng dụng trong lĩnh vực cơ điện tử.
Nhà quản lý, chuyên viên muốn tìm hiểu về tiềm năng ứng dụng AI để nâng cao hiệu quả sản xuất.
Bất kỳ ai quan tâm đến AI, robot và tự động hóa, muốn có cái nhìn tổng quan và kiến thức nền tảng về lĩnh vực này.
VII. MÔ TẢ (DESCRIPTION):
Khóa học “Nhập Môn AI Cho Robot và Tự Động Hóa” là khóa học cơ bản cung cấp cho học viên kiến thức tổng quan và nền tảng về trí tuệ nhân tạo (AI) và ứng dụng của AI trong robot và tự động hóa. Chương trình học được thiết kế dễ hiểu, trực quan, kết hợp giữa lý thuyết và thực hành, giúp học viên bước đầu làm quen với các khái niệm, thuật toán, mô hình AI và cách thức ứng dụng chúng vào các hệ thống cơ điện tử.
Khóa học sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện AI phổ biến như TensorFlow, Keras, OpenCV, giúp học viên có thể trực tiếp thực hành và xây dựng các ứng dụng AI đơn giản. Thông qua các ví dụ minh họa, bài tập thực hành và dự án mô phỏng, học viên sẽ được trải nghiệm quá trình ứng dụng AI vào robot và tự động hóa, từ đó hình thành tư duy và kỹ năng cần thiết để tiếp tục học tập và nghiên cứu chuyên sâu trong lĩnh vực này.
VIII. LỢI ÍCH (BENEFITS):
Hiểu rõ về AI và tiềm năng ứng dụng trong robot và tự động hóa.
Nắm vững các khái niệm cơ bản về học máy, học sâu.
Làm quen với các công cụ và thư viện AI phổ biến.
Có khả năng ứng dụng AI để giải quyết các bài toán đơn giản trong robot và tự động hóa.
Tạo nền tảng vững chắc để tiếp tục học tập và nghiên cứu chuyên sâu về AI.
Nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường lao động trong lĩnh vực công nghệ cao.
Được học tập với đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm, nhiệt tình và tâm huyết.
Giáo trình được biên soạn khoa học, dễ hiểu và bám sát thực tế.
Môi trường học tập chuyên nghiệp, khuyến khích tư duy sáng tạo và giải quyết vấn đề.
IX. CAM KẾT (COMMITMENT):
Cung cấp kiến thức nền tảng, cập nhật và thực tiễn về AI và ứng dụng trong robot, tự động hóa.
Đảm bảo học viên hiểu rõ các khái niệm cơ bản và có thể ứng dụng AI vào các bài toán đơn giản sau khi hoàn thành khóa học.
Hỗ trợ học viên tối đa trong suốt quá trình học tập, giải đáp thắc mắc và hướng dẫn thực hành.
Cung cấp môi trường học tập chuyên nghiệp, thân thiện và hiệu quả.
Luôn cập nhật kiến thức và công nghệ mới nhất về AI, robot và tự động hóa.
Cam kết mang lại giá trị thiết thực cho học viên, tạo nền tảng vững chắc để học viên tiếp tục phát triển trong lĩnh vực AI, robot và tự động hóa.
X. KẾT THÚC (CONCLUSION):
Khóa học “Nhập Môn AI Cho Robot và Tự Động Hóa” là bước khởi đầu lý tưởng cho những ai muốn khám phá tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực robot và tự động hóa. Hãy đăng ký ngay hôm nay để trang bị cho mình những kiến thức và kỹ năng cần thiết, sẵn sàng đón đầu xu hướng công nghệ và tạo ra những đột phá trong tương lai!
