1. Giới thiệu tổng quan môn học
Trí tuệ nhân tạo (hay Artificial Intelligence – AI) là ngành khoa học máy tính nghiên cứu cách xây dựng các tác tử có khả năng thu nhận thông tin từ môi trường, suy luận, học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định tối ưu. Khóa học Interactive Course: Artificial Intelligence được thiết kế theo chuẩn đại học, kết nối chặt chẽ giữa nền tảng giải thuật cổ điển và các bước đột phá của trí tuệ nhân tạo hiện đại.
Sinh viên sẽ không chỉ học cách áp dụng các thuật toán mà còn thấu hiểu bản chất toán học, khả năng mở rộng và tính ứng dụng thực tiễn của từng mô hình trong phân tích dữ liệu, tự động hóa và hỗ trợ ra quyết định.
2. Các trụ cột kiến thức trọng tâm
🔍
Tác tử & Thuật toán tìm kiếm
Không gian trạng thái, tìm kiếm có thông tin và bài toán thỏa mãn ràng buộc.
📊
Học máy & Khai phá dữ liệu
Học có giám sát, Học không giám sát và trích chọn đặc trưng phục vụ phân loại.
🧠
Deep Learning & Graph AI
Mạng nơ-ron truyền thẳng, mạng tích chập, chuỗi thời gian và kiến trúc tiên tiến Mạng nơ-ron đồ thị.
⚖️
Ứng dụng & Đạo đức AI
Đánh giá mô hình, tính giải thích được, đạo đức trong triển khai mô hình học máy và ứng dụng AI phân tích hành vi học tập người dùng.
3. Khung chương trình & Lộ trình
01
Chuyên đề 1: Tổng quan về Trí tuệ Nhân tạo & Môi trường Tác tử
Lịch sử AI, phân loại tác tử, cấu trúc môi trường giải quyết vấn đề.
02
Lab 1: Cài đặt & Đánh giá Thuật toán Tìm kiếm trạng thái
Lập trình giải bài toán tìm đường và tối ưu hóa chi phí với Python.
03
Chuyên đề 2: Học máy cơ bản & Mô hình dự đoán dữ liệu
Xây dựng pipeline huấn luyện, validation, đánh giá độ chính xác và F1-Score.
04
Lab 2: Huấn luyện mạng nơ-ron sâu & Khai phá đồ thị
Triển khai mô hình nơ-ron học đồ thị phân loại hành vi và dự báo chuỗi.
05
Đánh giá kết quả & Thi kiểm tra trắc nghiệm tương tác
Bài kiểm tra trắc nghiệm tương tác tự động ghi nhận điểm và thời gian làm bài.
4. Hệ thống tương tác thông minh
Smart Learning Tracker
Real-time Behavior Classifier
Khóa học tích hợp module theo dõi hành vi thông minh và phân loại dữ liệu theo thời gian thực. Mọi tương tác tải tài liệu, tiến độ xem video bài giảng, thay đổi đáp án trắc nghiệm và hoạt động thảo luận diễn đàn đều được đồng bộ hóa nhằm hỗ trợ học viên tự đánh giá và nâng cao chất lượng học tập.
Đặc điểm nổi bật:
- Tự động ghi nhận chuỗi thao tác học tập (Clickstream Graph)
- Đánh giá mức độ tập trung và phản hồi tương tác tự động
- Hỗ trợ người học tối ưu hóa tiến trình tiếp thu kiến thức