I. Giới thiệu khóa học:

Khóa học này nhằm trang bị cho người học năng lực chuyên sâu trong việc xây dựng, đánh giá và triển khai mô hình học máy, đồng thời khai thác ChatGPT như một công cụ hỗ trợ thông minh trong toàn bộ vòng đời Machine Learning.

• Sử dụng ChatGPT để hỗ trợ tư duy, phân tích và ra quyết định kỹ thuật
• Kết hợp ChatGPT với Python để:
  • Phân tích dữ liệu
  • Viết và tối ưu mã nguồn
  • Giải thích mô hình
  • Phát hiện lỗi và cải thiện chất lượng mô hình

Khóa học nhấn mạnh vai trò chủ động của chuyên gia học máy, trong đó ChatGPT đóng vai trò là trợ lý kỹ thuật và trợ lý tư duy.

II. Thời lượng: 40 giờ (5 ngày)

III. Hình thức đào tạo:

Đào tạo trực tiếp tại lớp học, đào tạo online tương tác với giảng viên, đào tạo kết hợp online và trực tiếp tại lớp học, đào tạo tại văn phòng khách hàng theo yêu cầu

IV. Mục tiêu khóa học:

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên có khả năng:

• Thiết kế và triển khai pipeline học máy hoàn chỉnh bằng Python
• Ứng dụng ChatGPT để:
  • Hỗ trợ phân tích dữ liệu
  • Gợi ý đặc trưng (feature engineering)
  • Viết, kiểm tra và tối ưu mã nguồn ML
• Xây dựng và đánh giá các mô hình Machine Learning ở mức độ nâng cao
• Phân tích, diễn giải và cải thiện kết quả mô hình với sự hỗ trợ của AI
• Phát triển tư duy phản biện đối với kết quả do ChatGPT và mô hình ML tạo ra.

V. Đối tượng tham gia

• • Kỹ sư Machine Learning, Data Scientist
• • Kỹ sư phần mềm định hướng AI/ML
• • Nghiên cứu viên, học viên cao học ngành CNTT, AI, Khoa học Dữ liệu
• • Người đã có nền tảng Python và Machine Learning cơ bản

VI. Điều kiện tiên quyết:

• • Thành thạo Python cơ bản
• • Hiểu các khái niệm Machine Learning nền tảng
• • Có kiến thức toán ứng dụng cho ML (đại số tuyến tính, xác suất cơ bản).

VII. Yêu cầu chuẩn bị

• ● 100% học viên mang laptop để thực hành
• ● Chuẩn bị điện thoại có 4G/5G đề phòng wifi không ổn định
• ● Đăng nhập sẵn vào Gmail trên trình duyệt (để dùng Google Colab)
• ● Tạo tài khoản ChatGPT: https://chatgpt.com
• ● Tạo tài khoản OpenAI Platform: https://platform.openai.com (để lấy API key)

VIII. Nội dung khóa học:

1.  Module 1. Tổng quan Machine Learning và vai trò của ChatGPT

• Quy trình Machine Learning từ dữ liệu đến mô hình
• Vị trí của ChatGPT trong chu trình ML:
  • Trợ lý phân tích
  • Trợ lý lập trình
  • Trợ lý giải thích mô hình
• Những giới hạn của ChatGPT trong bài toán ML
• Nguyên tắc sử dụng ChatGPT có kiểm soát trong kỹ thuật

2. Module 2. Kỹ thuật tương tác với ChatGPT cho Machine Learning

• Nguyên tắc viết prompt cho bài toán kỹ thuật
• Prompt để:
  • Phân tích dữ liệu
  • Gợi ý thuật toán
  • Giải thích mã nguồn
• Kỹ thuật đặt câu hỏi để tránh suy diễn và sai lệch
• Xây dựng bộ prompt hỗ trợ chuyên gia ML

3. Module 3. Phân tích và xử lý dữ liệu với Python và ChatGPT

• Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu
• Khám phá dữ liệu (EDA)
• Phát hiện dữ liệu bất thường
• Sử dụng ChatGPT để:
  • Gợi ý bước xử lý
  • Kiểm tra logic phân tích
• Thực hành trên dữ liệu thực tế

4. Module 4. Feature Engineering với sự hỗ trợ của ChatGPT

• Vai trò của đặc trưng trong mô hình ML
• Kỹ thuật tạo và lựa chọn đặc trưng
• ChatGPT hỗ trợ:
  • Đề xuất đặc trưng mới
  • Phân tích ý nghĩa đặc trưng
• Đánh giá chất lượng feature
• Thực hành feature engineering nâng cao

5. Module 5. Xây dựng mô hình Machine Learning với Python

• Huấn luyện mô hình hồi quy và phân loại
• Lựa chọn thuật toán phù hợp
• ChatGPT hỗ trợ:
  • Viết và tối ưu code
  • Giải thích thuật toán
• Đánh giá mô hình bằng các chỉ số phù hợp

6. Module 6. Tối ưu và cải thiện mô hình với sự hỗ trợ của ChatGPT

• Hyperparameter tuning
• Cross-validation
• Phân tích lỗi mô hình
• ChatGPT hỗ trợ:
  • Phân tích nguyên nhân sai số
  • Đề xuất hướng cải thiện

7. Module 7. Diễn giải mô hình và phân tích kết quả

• Tầm quan trọng của khả năng giải thích mô hình
• Các kỹ thuật diễn giải mô hình ML
• ChatGPT hỗ trợ diễn giải kết quả cho người không chuyên
• Đánh giá tính tin cậy của mô hình

8. Module 8. Thiết kế pipeline Machine Learning hoàn chỉnh

• Tổ chức mã nguồn ML chuyên nghiệp
• Tự động hóa pipeline huấn luyện – đánh giá
• Tích hợp ChatGPT trong quy trình làm việc
• Thực hành xây dựng pipeline ML hoàn chỉnh

9. Module 9. Dự án tổng hợp cuối khóa

• Học viên thực hiện:
  • Phân tích dữ liệu
  • Xây dựng mô hình
  • Tối ưu và diễn giải kết quả
• Áp dụng ChatGPT như trợ lý kỹ thuật
• Trình bày và đánh giá kết quả dự án