Giáo trình trí tuệ nhân tạo, sinh viên ngành này học gì?

Trí tuệ nhân tạo là ngành học mới ở Việt Nam, chính vì thế chương trình đào tạo và giáo trình trí tuệ nhân tạo là những thông tin được nhiều thí sinh tìm hiểu. Bài viết bên dưới là những thông tin cần thiết cho những ai đang quan tâm về ngành trí tuệ nhân tạo tại Đại học FPT TP. HCM.

 

Xem thêm:

 

Trí tuệ nhân tạo - ngành học dẫn đầu xu thế

 

Trí tuệ nhân tạo hay còn được gọi với tên trí thông minh nhân tạo (Artificial intelligence – viết tắt là AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science). Đó là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người. Trí tuệ nhân tạo ứng dụng các hệ thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính.

 

giáo trình trí tuệ nhân tạo

 

Xem thêm:

 

Chương trình đào tạo ngành trí tuệ nhân tạo - Đại học FPT

 

Đại học FPT - Trường đại học tiên phong trong việc đưa trí tuệ nhân tạo vào chương trình đào tạo rộng rãi ở Việt Nam. Từ ban đầu, nhà trường đã xây dựng một lộ trình học tiên tiến phù hợp với sinh viên. Từ chương trình đào tạo đến giáo trình trí tuệ nhân tạo của trường Đại học FPT không chỉ chú trọng vào kiến thức chuyên môn, còn đào tạo cho sinh viên về ngoại ngữ và kỹ năng mềm. Điều này nằm trong bộ tiêu chuẩn định hướng đầu ra đáp ứng nhu cầu doanh nghiệp trong thời đại 4.0 hiện nay của nhà trường. 

 

Kiến thức tiếng Anh không chỉ được dạy thông qua giáo trình, bài giảng mà sinh viên còn được học thông qua việc giao tiếp với người bản xứ trong các kỳ học trao đổi, học kỳ thực tập tại nước ngoài. Không chỉ tiếng anh, các sinh viên Trí tuệ nhân tạo còn được học song song thêm ngoại ngữ thứ 2 là tiếng Nhật để nâng cao khả năng cạnh tranh trong môi trường "thế giới phẳng".

 

 

Chương trình Kiến thức đạt được

KỲ 1

  • Nhập môn tính toán
  • Toán cho ngành kỹ thuật
  • Cơ sở lập trình (với C)
  • Tổ chức và kiến trúc máy tính
  • Sinh viên làm quen với ngôn ngữ C, lập trình những chương trình cơ bản đến phức tạp.
  • Sinh viên hiểu về kiến trúc và tổ chức máy tính

KỲ 2

  • Kỹ năng làm việc nhóm
  • Thiết kế Web
  • Toán rời rạc
  • Thực hành C
  • Làm việc nhóm: Sinh viên học cách làm việc nhóm hiệu quả, phát triển nhóm, thành viên nhóm, đa dạng nhóm, lãnh đạo nhóm, động lực nhóm, mâu thuẫn và gắn kết trong các nhóm, lập kế hoạch và tổ chức các cuộc họp và công nghệ và các nhóm ảo.
  • Sinh viên có khả năng thiết kế giao diện của một website.
  • Sinh viên học cách giao tiếp cơ bản với hệ cơ sở dữ liệu, thiết kế Database.
  • Sinh viên thực hành lập trình ngôn ngữ C.

KỲ 3

  • Các hệ cơ sở dữ liệu
  • Lập trình hướng đối tượng
  • Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
  • Thực hành OOP với Java
  • Sinh viên nắm vững quy trình phát triển phần mềm, bao gồm các quy trình sử dụng trong ngành công nghệ phần mềm: Water Fall, Spiral, Interative Development, Agile thông qua các giáo trình cụ thể làm nền tảng cho việc nghiên cứu chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo.
  • Sinh viên có kiến thức về lập trình hướng đối tượng và giao tiếp cơ bản.
  • Sinh viên sử dụng thông thạo ngôn ngữ thiết kế phần mền UML.

KỲ 4

  • Nhập môn Kỹ thuật Phần mềm
  • Phát triển ứng dụng Java Web
  • Xác xuất thống kê
  • Sinh viên nắm vững quy trình phát triển phần mềm, bao gồm các quy trình sử dụng trong ngành công nghệ phần mềm: Water Fall, Spiral, Interative Development, Agile.
  • Sinh viên sử dụng thông thạo ngôn ngữ thiết kế phần mền UML.

KỲ 5

  • Đạo đức trong CNTT
  • Giải thuật nâng cao
  • Sinh viên có kiến thức về phân chia và chinh phục & đệ quy trong thuật toán; thân tích xác suất và thuật toán ngẫu nhiên, thuật toán đa luồng, lập trình tuyến tính…

KỲ 6

  • Đào tạo trong doanh nghiệp 1
  • Khởi sự doanh nghiệp
  • Sinh viên làm việc trong các dự án thực tế trong nước và quốc tế tại FPT Software hoặc các công ty phần mềm trong và ngoài nước là đối tác của Đại học FPT từ 4 – 8 tháng.
  • Sinh viên xác định các mô hình, các mẫu phù hợp, sự phối hợp giữa các mô hình nhằm tương thích với nội dung mục đích và yêu cầu của người sử dụng về phần mềm.

KỲ 7

  • Trí tuệ nhân tạo
  • Đồ hoạ máy tính
  • CNTT tự chọn 1 (Ngôn ngữ lập trình)
  • Tối ưu hoá tổ hợp
  • Sinh viên được học các giáo trình trí tuệ nhân tạo, nghiên cứu robot, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý hình ảnh…
  • Sinh viên sử dụng thông thạo ngôn ngữ lập trình mà mình lựa chọn học
  • Sinh viên nắm được kỹ thuật lập trình tuyến tính và các thuật toán lý thuyết đồ thị cơ bản…

KỲ 8

  • Lập trình hệ thống
  • CNTT tự chọn 2 (học máy)
  • Sinh viên có khả năng tạo lập được những phần mềm cho hệ thống.
  • Sinh viên viết được những phần mềm cho hệ thống

KỲ 9

  •  Đồ án tốt nghiệp
  • Sinh viên thực hiện và sở hữu đồ án/ứng dụng của riêng mình.

 

Xem thêm:

 

Giáo trình trí tuệ nhân tạo

 

Một số môn học và giáo trình trí tuệ nhân tạo đang được đào tạo tại Đại học FPT như:

    • Natural Language Processing
    • Image Processing
    • Machine Learning
    • Foundations of Computer Science
    • Artificial Intelligence

xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên): đây là một nhanh phát triển của ngành trí tuệ nhân tạo. Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên có vai trò hết sức quan trọng, nó có vô vàn ứng dụng hữu ích trong cuộc sống cũng như nghiên cứu như: Nhận dạng chữ viết, Nhận dạng tiếng nói, Tổng hợp tiếng nói, Dịch tự động, Tìm kiếm thông tin, Tóm tắt văn bản, Khám phá dữ liệu,...

 

xử lý hình ảnh

Image Processing (Xử lý hình ảnh): để tránh hiểu nhầm khái niệm xử lý hình ảnh giữa thiết kế đồ hoạ và trí tuệ nhân tạo bằng một khái niệm cụ thể hơn là thị giác máy tính. Thị giác của con người là một quá trình phức tạp và việc mô phỏng điều này luôn là một nhiệm vụ đầy thách thức đối với máy tính. Việc xử lý hình ảnh góp phần phát triển phần mềm di động, web và phần mềm phục vụ cho vô số lý do, bao gồm: Nhận diện đối tượng, Nhận diện mẫu, Định vị các bản sao (chính xác hoặc một phần), Tìm kiếm hình ảnh theo phân đoạn, Xử lý hình ảnh (Retouch,…), Cải thiện ứng dụng di động UX…

 

Machine Learning (Học máy): là một nội dung trong ngành trí tuệ nhân tạo. Cụ thể đây là một thuật ngữ rộng để chỉ hành động dạy máy tính cải thiện một nhiệm vụ mà nó đang thực hiện. Machine learning đề cập tới bất kỳ hệ thống máy tính nào mà hiệu suất của máy tính rở nên tốt hơn sau khi hoàn thành nhiệm vụ đó nhiều lầnkhi thực hiện một nhiệm vụ sẽ t. Hay nói cách khác, khả năng cơ bản nhất của machine learning là sử dụng thuật toán để phân tích những thông tin có sẵn, học hỏi từ nó rồi đưa ra quyết định hoặc dự đoán về một thứ gì đó có liên quan. Thay vì tạo ra một phần mềm với những hành động, hướng dẫn chi tiết để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, máy tính được “huấn luyện” bằng cách sử dụng lượng dữ liệu và các thuật toán để học cách thực hiện nhiệm vụ...

 

Hy vọng với một số thông tin cụ trên các bạn thí sinh và quý phụ huynh đã có hình tổng quan hơn về công nghệ AI. Đã hiểu được chương trình đào tào và những giáo trình trí tuệ nhân tạo đang được áp dụng tại trường Đại học FPT.

TD-QM

 

Tin tức Liên quan