Mô tả vắn tắt học phần
1. Tên học phần:
Đồ án trí tuệ nhân tạo
2. Ngôn ngữ giảng dạy:
Tiếng Việt
3. Mã học phần:
INT547031
4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:
CNTK - Viện Công nghệ Thông minh và Tương tác
5. Trình độ:
Đại Học
6. Số tín chỉ:
1
7. Phân bổ thời gian:
- Đối với hoạt động trên lớp:
- Lý thuyết
- Làm việc nhóm, thảo luận:
- Đối với hoạt động tại phòng máy tính, phòng mô phỏng, …:
- Thực hành, làm việc nhóm, thảo luận: 15 giờ TC
- Tự nghiên cứu, tự học: 35 giờ TC
- Đồ án, Đề án, Dự án
- Thực tập
8. Tính chất học phần:
Dữ liệu đang cập nhật...
9. Ngành áp dụng:
Tất cả các ngành
10. Điều kiện tiên quyết:
Không có môn học bắt buộc phải hoàn thành trước học phần này
11. Mục tiêu học phần:
Học phần Đồ án Trí tuệ Nhân tạo giúp sinh viên vận dụng kiến thức và kỹ năng đã học để thiết kế và phát triển một hệ thống ứng dụng AI thực tế. Sinh viên sẽ:
Phân tích yêu cầu bài toán và lựa chọn các thuật toán AI phù hợp.
Thiết kế, triển khai và tối ưu hóa các mô hình AI như học máy (machine learning) và học sâu (deep learning).
Sử dụng các công cụ và thư viện AI hiện đại như TensorFlow, PyTorch, hoặc scikit-learn để phát triển hệ thống.
Đánh giá hiệu suất của mô hình và cải thiện để đáp ứng các tiêu chí thực tiễn.
Trình bày và bảo vệ kết quả dự án trước hội đồng đánh giá./
The Project of Artificial Intelligence course enables students to apply their knowledge and skills to design and develop a real-world AI application. Students will:
Analyze problem requirements and select appropriate AI algorithms.
Design, implement, and optimize AI models such as machine learning and deep learning.
Utilize modern AI tools and libraries like TensorFlow, PyTorch, or scikit-learn to develop systems.
Evaluate model performance and refine it to meet practical criteria.
Present and defend project outcomes before an evaluation panel.
12. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:
Ðồ án này yêu cầu sinh viên ngành CNKT Robot và AI thực hiện một dự án giúp người học củng cố những kiến thức cơ bản về tính ứng dụng của trí tuệ nhân tạo vào một lĩnh vực thực tế. Hiểu được các mạng trí tuệ nhân tạo, xử lý, thu thập các dữ liệu phục vụ cho quá trình đào tạo mô hình AI. Đồng thời nâng cao khả năng lập trình, tính toán, lựa chọn các model phù hợp cho từng lĩnh vực ứng dụng.