Mô tả vắn tắt học phần

1. Tên học phần:

Thí nghiệm Trí tuệ nhân tạo

2. Ngôn ngữ giảng dạy:

Tiếng Việt

3. Mã học phần:

M00728

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: 45
  • Tự nghiên cứu, tự học: 5
  • 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 Thí nghiệm Trí tuệ nhân tạo cung cấp cho sinh viên kiến thức thực tiễn và kỹ năng ứng dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo vào giải quyết các bài toán cụ thể. Sinh viên sẽ: Hiểu và triển khai các thuật toán AI cơ bản như học máy (machine learning), học sâu (deep learning), và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Thực hành xây dựng, huấn luyện và đánh giá các mô hình AI trên các tập dữ liệu thực tế. Phát triển kỹ năng lập trình AI với các công cụ và thư viện phổ biến như TensorFlow, PyTorch, và scikit-learn. Áp dụng AI để giải quyết các vấn đề thực tiễn trong các lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý dữ liệu lớn, và robot./ The Artificial Intelligence Laboratory course provides students with practical knowledge and skills to apply AI algorithms to solve specific problems. Students will: Understand and implement fundamental AI algorithms such as machine learning, deep learning, and natural language processing (NLP). Practice building, training, and evaluating AI models on real-world datasets. Develop AI programming skills using popular tools and libraries such as TensorFlow, PyTorch, and scikit-learn. Apply AI to address practical challenges in areas like computer vision, big data processing, and robotics.

12. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

  • Nguyên lý làm việc của hệ thống AI trong đời sống và công nghiệp
  • Nhắc lại các cấu hình mạng cơ bản của AI
  • Nguyên tắc cơ bản để lập trình các chương trình AI
  • Các nền tảng cơ bản để thu thập và xử lý dữ liệu.
  • Nguyên tắc ứng dụng của AI trong thực tế.