Skip to main content

AI Adventures


Kidemy
Enrollment in this course is by invitation only

MỤC TIÊU KHÓA HỌC

Khóa học này nhằm cung cấp kiến thức về Python, trí tuệ nhân tạo (AI) và các lĩnh vực liên quan. Học viên sẽ: Giúp học sinh nắm vững kiến thức cơ bản về Python. Sử dụng ngôn ngữ lập trình Python để thực hành xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy, từ đó phát triển kỹ năng lập trình. Nắm vững định nghĩa, lịch sử phát triển và các ứng dụng của AI. Xây dựng nền tảng để học sinh có thể học các chủ đề nâng cao như Machine Learning và phân tích dữ liệu. Hiểu rõ sự khác biệt giữa AI, học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning). Được trang bị kiến thức về các phương pháp học có giám sát và học không giám sát.

Dự án cuối khóa: Cuối cùng, trẻ sẽ được tham gia vào các dự án cá nhân hoặc nhóm, cũng như trải nghiệm các ứng dụng AI sẵn có, nhằm củng cố kiến thức và kỹ năng đã học.

🡪 Thông qua khóa học, trẻ không chỉ học được kiến thức về AI và học máy mà còn phát triển tư duy phản biện, sáng tạo và kỹ năng giải quyết vấn đề, đặt nền móng vững chắc cho sự phát triển cá nhân và học thuật sau này.

Đây là khóa học nâng cao được phát triển từ Trại hè trí tuệ nhân tạo: KIDEMY's AI là khóa học do chính giáo viên trường Công nghệ thông tin và Truyền thông - Đại học Bách Khoa Hà Nội thiết kế và xây dựng nội dung. Hoạt động Trại hè được Đài Truyền hình Việt Nam VTV1 đưa thông tin trong chương trình Cuộc sống số, ngày 02/06/2024:




Hãy likefollow Kidemy fanpage để được cập nhật nhiều khóa học bổ ích sẽ ra mắt trong thời gian tới. Thành viên tích cực luôn có ưu đãi khi tham gia các khóa học Kidemy.
https://www.facebook.com/kidemydaotaoai


Khóa học được thực hiện như thế nào?

Phụ huynh tạo tài khoản học tập cho con trên hệ thống

Phụ huynh đăng ký cho con vào lớp học

Con chủ động lựa chọn các khung giờ học lý thuyết phù hợp theo lịch học của con.

Trong quá trình học lý thuyết theo video bài giảng, con có thể hỏi đáp với các anh chị sinh viên xuất sắc tại trường Công nghệ thông tin và Truyền thông - ĐHBKHN.

Con đăng ký buổi thực hành cũng theo lịch học của con. Mỗi buổi thực hành kéo dài 2 giờ. Các anh chị sinh viên sẽ hướng dẫn con từng bước lập trình hoặc xử lý các khó khăn con đang gặp phải, để tạo ra kết quả như yêu cầu môn học.

Con đăng ký thực hiện bài project cuối khóa với các bạn cùng lớp. Trong buổi kết thúc khóa học, tự con sẽ trình bày sản phẩm của mình cho bố mẹ và phụ huynh các bạn cùng lớp.

Trong quá trình học, phụ huynh được cung cấp các thông tin về tiến độ học tập và đánh giá kết quả học tập của con.

Kết thúc khóa học, con được cấp chứng nhận hoàn thành khóa học.


NỘI DUNG CHI TIẾT KHÓA HỌC

Cách tiếp cận: tập trung nhiều vào trải nghiệm, trình bày các kiến thức thông qua ví dụ cho dễ hiểu

Buổi 1: Giới thiệu về Python

Buổi 2: Cấu trúc điều khiển

Buổi 3: Danh sách và vòng lặp

Buổi 4: Hàm và sử dụng lại mã

Buổi 5: Giới thiệu về Pandas và NumPy

Buổi 6: Giới thiệu về Matplotlib

Buổi 7: [THỰC HÀNH] Lập trình với Python

Buổi 8: Dự án nhỏ và ôn tập

Buổi 9: Giới thiệu tổng quan về Trí tuệ nhân tạo

Buổi 10: Học có giám sát

Buổi 11: Thực hành học có giám sát

Buổi 12: Học không giám sát

Buổi 13: Neural Network (NN). Khái niệm về Deep Learning

Buổi 14: [THỰC HÀNH] Học không giám sát và Neural Network

Buổi 15: Dự án cuối khóa

Đối tượng phù hợp tham gia khóa học: học sinh từ lớp 7 đến lớp 12

Yêu cầu: biết sử dụng máy tính và có máy tính riêng

Giảng viên khóa học

Course Staff Image #1

Thầy Đặng Tuấn Linh

Giảng viên, khoa Kỹ thuật Máy tính của trường Công nghệ thông tin và Truyền thông - Đại học Bách Khoa Hà Nội.
Thầy Linh đã nhận bằng Tiến sĩ về Khoa học Máy tính từ trường Đại học Công nghệ Kochi, Nhật Bản vào năm 2017. Các hướng nghiên cứu hiện nay gồm có phát hiện/nhận dạng đối tượng, thiết kế và triển khai các mô hình nhẹ trong học máy, ứng dụng thị giác máy tính trong phát hiện gian lận và bất thường, xử lý dữ liệu video, và thị giác máy tính trong thiết bị biên.

Course Staff Image #2

Thầy Ban Hà Bằng

Giảng viên, khoa Khoa học Máy tính của trường Công nghệ thông tin và Truyền thông - Đại học Bách Khoa Hà Nội.
Lĩnh vực nghiên cứu của thầy Bằng gồm thuật toán, đồ thị, tối ưu, vận trù học, tính toán thông minh, và logistic. Thầy Bằng đã công bố nhiều công trình trên các hội nghị và tạp chí uy tín hàng đầu. Thầy Bằng cũng tham gia phản biện cho nhiều tạp chí uy tín trong lĩnh vực tối ưu và vận trù học. Năm 2010, thầy Bằng là thành viên của nhóm đạt giải nhất giải thưởng Nhân Tài Đất Việt.

  1. Course Number

    KidemyAIA01
  2. Classes Start

  3. Classes End