Có phải bạn đang băn khoăn về những vấn đề này?
Excel

Kiến thức bị rời rạc do thiếu sự liên kết giữa frontend, backend, mobile và testing

Time

Bạn muốn học lập trình từ A-Z nhưng không muốn mất quá nhiều thời gian và tiền bạc

Resume

Bạn có thể không hiểu cách lập trình viên frontend, backend, mobile và tester làm việc cùng nhau như nào

Tasks

Hồ sơ CV của bạn thiếu điểm nhấn và khó chứng minh khả năng làm việc đa nền tảng

Confidence

Bạn muốn làm freelancer hoặc làm việc từ xa nhưng chưa đủ kỹ năng để tự tin nhận dự án

Heart

Bạn đã học lập trình nhưng chỉ giỏi một mảng và bị giới hạn cơ hội việc làm

CÁC KHÓA HỌC CÓ TRONG CHƯƠNG TRÌNH KỸ SƯ AI CAO CẤP TOÀN DIỆN

Học theo lộ trình tuyển dụng của doanh nghiệp

asd

Khóa 1: Nền tảng AI, Data Analyst với Python, Tự động hóa công việc Excel

16 buổi

2 tháng

asd

Khóa 2: Phân tích dữ liệu chuyên sâu với SQL, Power BI, ETL Python: Thực chiến nhiều dự án thực tế

22 buổi

3 tháng

asd

Khóa 3: Machine Learning và Deep Learning nền tảng chuyên sâu qua dự án

24 buổi

3 tháng

asd

Khóa 4: AI Engineer chuyên sâu với Computer Vision

32 buổi

4 tháng

asd

Khóa 5: AI Engineer chuyên sâu với NLP, Generative AI và AI Agents

32 buổi

4 tháng

asd

Khóa 6: MLOps/Cloud - Triển khai AI

18 buổi

2.5 tháng

KHÓA 1: LUYỆN 100% THỰC HÀNH QUA 12 CHỦ ĐỀ & HƠN 20 BÀI TẬP, DỰ ÁN TỪ ZERO

tchude

Chủ đề 1: Giới thiệu lĩnh vực phân tích dữ liệu và tự động hóa bằng AI

Tư duy dữ liệu
Ứng dụng AI
Vai trò Python
Program Structure
Định hướng nghề nghiệp
Anaconda
VSCode
Môi trường phát triển
tchude

Chủ đề 2: Tự động xử lý file Excel với Python và Openpyxl

Openpyxl
Tự động hóa Excel
Đọc ghi file
Quản lý dữ liệu bảng
Python I/O
Workflow xử lý file
tchude

Chủ đề 3: Ra quyết định tự động với cấu trúc điều kiện & logic

If-else
Rẽ nhánh
Logic điều kiện
Tự động hóa quyết định
tchude

Chủ đề 4: Cấu trúc lặp để tự động hóa xử lý dữ liệu hàng loạt

For loop
List comprehension
While loop
Tự động hóa thao tác
Xử lý dữ liệu lặp
Vòng lặp hiệu quả
tchude

Chủ đề 5: Tái sử dụng và tối ưu xử lý với hàm & tư duy chia để trị

Chia nhỏ quy trình
Hàm xử lý dữ liệu
Quản lý Excel
Phân tích từng bước
tchude

Chủ đề 6: Quản lý dữ liệu linh hoạt với Dictionary và các dữ liệu Collection

Dữ liệu có cấu trúc
Phân loại dữ liệu
Lọc dữ liệu trùng
Tìm giá trị riêng
Nhóm theo danh mục
Tối ưu lookup
tchude

Chủ đề 7: Xử lý và làm sạch văn bản, chuỗi trong Python

Làm sạch văn bản
Chuẩn hóa dữ liệu
Xử lý ký tự
Lọc lỗi nhập
Chuỗi trong bảng Excel
tchude

Chủ đề 8: Phân tích dữ liệu dạng bảng với pandas cơ bản

Pandas
Xử lý dữ liệu dạng bảng
DataFrame
Lọc và chọn cột
Tự động hóa thao tác bảng
tchude

Chủ đề 9: Làm sạch dữ liệu và biến đổi dữ liệu với pandas

Data Imputation
Lọc dữ liệu sai
Định dạng dữ liệu
Xử lý outliers
Pandas Transform
Dọn dữ liệu AI
tchude

Chủ đề 10: Vẽ biểu đồ đơn giản: Biến số liệu thành hình ảnh

Vẽ biểu đồ
Trực quan hóa dữ liệu
Phân tích xu hướng
Matplotlib
Kể chuyện bằng dữ liệu
tchude

Chủ đề 11: Tự động xử lý nhiều file Excel một cách thông minh

Đọc file tự động
Table Merging
Xử lý folder Excel
Báo cáo tổng hợp
Tự động báo cáo
tchude

Chủ đề 12: Ứng dụng phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định

Dự đoán xu hướng
Báo cáo dự báo
Dự đoán cơ bản
Báo cáo kinh doanh
Data Insights
Tính toán tăng trưởng

KHÓA 2: LUYỆN 100% THỰC HÀNH QUA 12 CHỦ ĐỀ VỚI KHÓA HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU CHUYÊN SÂU VỚI SQL, POWER BI, ETL PYTHON

tchude

Chủ đề 1: Định hướng Data Analytics & Giới thiệu SQL

Vai trò Analyst
Tư duy phân tích
Tổng quan nghề DA
Giới thiệu SQL
Cơ sở dữ liệu
tchude

Chủ đề 2: SQL Căn Bản - Truy Vấn & Xử Lý Dữ Liệu

SELECT
WHERE
Thao tác bảng
GROUP BY
HAVING
JOIN
Truy vấn dữ liệu
tchude

Chủ đề 3: Khai thác dữ liệu nâng cao với SQL

SQL nâng cao
Window Functions
CTE
Index
Tối ưu hóa truy vấn
Subquery
tchude

Chủ đề 4: Tư duy phân tích và mô hình hoá vấn đề

Business Analysis
Logic suy luận
BI Thinking
tchude

Chủ đề 5: Xây Dựng Dashboard & Trực Quan Hóa Dữ Liệu Với Power BI

Data Visualization
Data Modeling
Tạo biểu đồ
Dashboard
Power BI
tchude

Chủ đề 6: Power BI nâng cao và mô hình hoá dữ liệu

Data modeling
Relationships
Slicer
Report
tchude

Chủ đề 7: ETL với Python – tổng quan & xử lý dữ liệu

ETL
Pandas
Data Cleaning
Dữ liệu lớn
tchude

Chủ đề 8: Tự động hóa pipeline với Python

Python scripting
Automation
Scheduling
tchude

Chủ đề 9: Xử lý dữ liệu nâng cao với pandas & SQL

Pandas Advanced
Merge/Join
Data Transformation
tchude

Chủ đề 10: Kết nối cơ sở dữ liệu & API trong Python

SQLAlchemy
API Integration
Pandas + Database
tchude

Chủ đề 11: Trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib & Seaborn

Matplotlib
Seaborn
Biểu đồ
Báo cáo
tchude

Chủ đề 12: Dự án cuối khóa – Phân tích dữ liệu & báo cáo

Dự án thực tế
Teamwork
Báo cáo dữ liệu
Dashboard

KHÓA 3: LUYỆN 100% THỰC HÀNH QUA 12 CHỦ ĐỀ VỚI KHÓA HỌC MACHINE LEARNING VÀ DEEP LEARNING

tchude

Chủ đề 1: Giới thiệu Machine Learning nền tảng

Supervised ML
Logistic Regression
Machine Learning cơ bản
tchude

Chủ đề 2: Các thuật toán ML phổ biến

SVM
KNN
Naive Bayes
Phân loại
tchude

Chủ đề 3: Regularization và Feature Engineering

Feature Scaling
Feature Selection
Overfitting
Ridge/Lasso
tchude

Chủ đề 4: Cây quyết định và Random Forest

Decision Tree
Random Forest
Gini
Entropy
Ensemble
tchude

Chủ đề 5: Gradient Boosting (XGBoost)

Boosting
XGBoost
LightGBM
Tối ưu mô hình
tchude

Chủ đề 6: Học không giám sát và phân cụm

Unsupervised Learning
K-means
Hierarchical Clustering
tchude

Chủ đề 7: Học sâu với MLP và Backpropagation

Neural Network
Backpropagation
MLP
Kích hoạt
tchude

Chủ đề 8: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản (NLP)

Tokenization
TF-IDF
Naive Bayes
Xử lý văn bản
tchude

Chủ đề 9: Trực quan hóa dữ liệu và EDA

Matplotlib
Phân tích dữ liệu
Seaborn
Biểu đồ
tchude

Chủ đề 10: Đánh giá mô hình và cải tiến

Đánh giá mô hình
Confusion Matrix
ROC-AUC
Tuning
tchude

Chủ đề 11: Ứng dụng AI trong dự đoán

Thực hành dự án
Prediction
Regression
Mô hình ML
tchude

Chủ đề 12: Dự án cuối khóa và trình bày kết quả

Báo cáo kết quả
Teamwork
Kỹ năng trình bày
Storytelling

KHÓA 4: LUYỆN 100% THỰC HÀNH QUA 12 CHỦ ĐỀ VỚI KHÓA HỌC COMPUTER VISION

tchude

Chủ đề 1: Giới thiệu về Computer Vision và ứng dụng thực tế

Ứng dụng CV
Nhận diện hình ảnh
Xử lý ảnh cơ bản
tchude

Chủ đề 2: Xử lý ảnh số và tiền xử lý ảnh cho OCR

Biểu diễn ảnh
Gaussian Blur
Canny Edge
Tiền xử lý ảnh
tchude

Chủ đề 3: Mạng nơ-ron tích chập (CNN) và phân loại ảnh

CNN
ResNet
Phân loại ảnh
Bài toán giám sát
tchude

Chủ đề 4: Transfer Learning và Fine-tuning

Pre-trained model
Fine-tune
ResNet50
Huấn luyện mô hình
tchude

Chủ đề 5: Data Augmentation và đánh giá mô hình

Augmentation
ROC-AUC
Precision-Recall
F1-score
tchude

Chủ đề 6: Object Detection với YOLO

YOLO
Bounding Box
Phát hiện đối tượng
tchude

Chủ đề 7: Face Detection và Recognition

OpenCV
Nhận diện khuôn mặt
Dlib
Jira
Face Embeddings
tchude

Chủ đề 8: Semantic Segmentation

Segmentation
Phân vùng ảnh
UNet
Pixel-wise Classification
tchude

Chủ đề 9: OCR nâng cao với Tesseract và deep learning

OCR
Tesseract
CRNN
Xử lý ảnh chữ viết tay
tchude

Chủ đề 10: Xây dựng hệ thống CV trong thực tế

Pipeline xử lý ảnh
Sản phẩm AI
Tích hợp hệ thống
tchude

Chủ đề 11: Ứng dụng thị giác máy trong công nghiệp

CV công nghiệp
Camera công nghiệp
Kiểm tra lỗi sản phẩm
tchude

Chủ đề 12: Dự án cuối khóa và trình bày kết quả

Dự án thực tế
Teamwork
Báo cáo mô hình
Demo sản phẩm

KHÓA 5: LUYỆN 100% THỰC HÀNH QUA 12 CHỦ ĐỀ VỚI KHÓA HỌC NLP, GENERATIVE AI VÀ AI AGENTS

tchude

Chủ đề 1: Tiền xử lý dữ liệu NLP nâng cao

NLP Preprocessing
Tokenization
Stopwords
SpaCy
Transformers
tchude

Chủ đề 2: Kiến trúc Transformer và các mô hình LLM

Transformer
Attention Mechanism
LLaMA
GPT-4
HuggingFace
tchude

Chủ đề 3: Fine-tuning mô hình LLM với LoRA & QLoRA

HuggingFace Trainer
QLoRAg
Low-rank Adaptation
Fine-tuning
tchude

Chủ đề 4: Ứng dụng NLP nâng cao và Transfer Learning

Transfer Learning
BART
T5
Summarization
NER
tchude

Chủ đề 5: Tích hợp NLP với hệ thống tìm kiếm thông minh

Semantic Search
Retrieval System
FAISS
Vector Database
tchude

Chủ đề 6: Khởi tạo ứng dụng với RAG & LLMs

Retrieval-Augmented Generation
RAGFlow
LLM pipeline
tchude

Chủ đề 7: Ứng dụng Chatbot với LLM và langchain

Langchain
Ứng dụng hội thoại
Chatbot
Prompt Chaining
tchude

Chủ đề 8: Tự động hóa và lập kế hoạch với AI Agents

AI Agents
ReAct
AutoGPT
Tác nhân tự động
tchude

Chủ đề 9: Xây dựng hệ thống AI multi-agent

Multi-agent
Phản hồi và phản xạ
Workflow AI
Coordination
tchude

Chủ đề 10: Tích hợp LLM vào sản phẩm thực tế

API Integration
OpenAI
LLMOps
Triển khai sản phẩm AI
tchude

Chủ đề 11: Đánh giá và giám sát mô hình AI

Evaluation
Model Guardrails
Hallucination Detection
Metrics
tchude

Chủ đề 12: Dự án cuối khóa: Xây dựng ứng dụng AI toàn diện

Dự án thực tế
Teamwork
RAG
Agent Pipeline
Demo sản phẩm

KHÓA 6: LUYỆN 100% THỰC HÀNH QUA 16 CHỦ ĐỀ VỚI KHÓA HỌC ML OPS/CLOUD - TRIỂN KHAI AI

tchude

Chủ đề 1: Giới thiệu MLOps & Agentic AI

MLOps
Agentic AI
Pipeline cơ bản
Vòng đời ML
tchude

Chủ đề 2: Workflow MLOps và thành phần hệ thống

CI/CD
Pipeline AI
Orchestration
ML system
tchude

Chủ đề 3: Quản lý dữ liệu và DVC

Data versioning
Quản lý dữ liệu AI
DVC
tchude

Chủ đề 4: Xây dựng Data Pipeline và Feature Store

Data pipeline
Chuẩn hóa dữ liệu
Feature Store
tchude

Chủ đề 5: Quản lý thực nghiệm với MLflow

MLflow
Tracking
Model Logging
Version Control
chu de

Chủ đề 6: Model Registry và kiểm soát phiên bản

Model registry
MLflow Model Store
Model Lifecycle
tchude

Chủ đề 7: Tự động hóa Training Pipeline với Airflow

Apache Airflow
Pipeline tự động
DAGs
tchude

Chủ đề 8: Monitoring và Logging cho AI

Prometheus
Grafana
Logging
AI monitoring
tchude

Chủ đề 9: Triển khai mô hình AI với Docker và FastAPI

Docker
FastAPI
REST API
Mô hình hóa dịch vụ
chu de 10

Chủ đề 10: CI/CD trong AI với GitHub Actions

GitHub Actions
DevOps cho AI
CI/CD
tchude

Chủ đề 11: Tích hợp Agent vào pipeline sản phẩm AI

Agent Integration
LLMOps
Inference Automation
tchude

Chủ đề 12: Dự án cuối khóa: Xây dựng và triển khai sản phẩm AI với MLOps

Dự án thực tế
Teamwork
Triển khai AI
ML pipeline

KHÓA 2: CÁC DỰ ÁN THỰC TẾ CÁC BẠN SẼ THAM GIA

Dự án thực tế - Kinh nghiệm chinh chiến - Kỹ năng làm việc đó là những gì bạn sẽ chinh phục nhà tuyển dụng

airbnb

Phân tích lượng phát thải CO2 toàn cầu

arrow-icon
bien dong doanh thu

Phân tích biến động doanh thu và hành vi mua hàng

arrow-icon
fiverr

Phân tích dữ liệu ngành giải trí

arrow-icon
Customer-Purchase-Behavior-and-Sentiment-Analysis

Phân tích hành vi khách hàng của hệ thống thương mại điện tử

arrow-icon
OrangeHRM

Phân tích doanh thu và hành vi khách hàng của chuỗi siêu thị

arrow-icon
amazon

Hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu linh hoạt cho phân tích chuyên sâu

arrow-icon

KHÓA 3: CÁC DỰ ÁN THỰC TẾ KHÓA HỌC KHÓA HỌC MACHINE LEARNING VÀ DEEP LEARNING CÁC BẠN SẼ THAM GIA

Dự án thực tế - Kinh nghiệm chinh chiến - Kỹ năng làm việc đó là những gì bạn sẽ chinh phục nhà tuyển dụng

airbnb

Hệ thống dự đoán giá cước và lộ trình di chuyển cho nền tảng đặt xe thông minh

arrow-icon
fiverr

Hệ thống dự đoán giá Bitcoin

arrow-icon
fiverr

Hệ thống phát hiện bình luận tiêu cực

arrow-icon
jira

Hệ thống chẩn đoán ung thư da

arrow-icon
OrangeHRM

Hệ thống dự đoán điểm số

arrow-icon
amazon

Các bài toán ứng dụng Supervised, Unsupervised và Reinforcement Learning trên nhiều tập dữ liệu thực tế

arrow-icon

KHÓA 4: CÁC DỰ ÁN THỰC TẾ KHÓA HỌC COMPUTER VISION CÁC BẠN SẼ THAM GIA

Dự án thực tế - Kinh nghiệm chinh chiến - Kỹ năng làm việc đó là những gì bạn sẽ chinh phục nhà tuyển dụng

airbnb

Tạo dữ liệu ảnh mô phỏng từ văn bản cho bài toán nhận diện chữ viết

arrow-icon
fiverr

Ứng dụng thử đồ ảo với mô hình VTON và dữ liệu thực tế

arrow-icon
fiverr

Ứng dụng OCR và nhận diện hành vi trộm cắp từ camera giám sát

arrow-icon
jira

Ứng dụng thị giác máy tính trong phân tích ảnh y khoa

arrow-icon
OrangeHRM

Phát hiện và nhận diện loại phương tiện giao thông

arrow-icon
amazon

Hệ thống nhận diện & theo dõi học sinh trong lớp

arrow-icon

KHÓA 5: CÁC DỰ ÁN THỰC TẾ KHÓA HỌC NLP, GENERATIVE AI VÀ AI AGENTS CÁC BẠN SẼ THAM GIA

Dự án thực tế - Kinh nghiệm chinh chiến - Kỹ năng làm việc đó là những gì bạn sẽ chinh phục nhà tuyển dụng

jira

Trợ lý tìm kiếm tài liệu doanh nghiệp thông minh

arrow-icon
fiverr

Chatbot AI hỗ trợ khách hàng và hỏi đáp nội bộ doanh nghiệp

arrow-icon
fiverr

Tóm tắt và phân tích văn bản tài chính

arrow-icon
airbnb

Xây dựng Chatbot đa phương thức với văn bản, hình ảnh và âm thanh

arrow-icon
OrangeHRM

MLOps và triển khai chatbot AI lên Cloud

arrow-icon
amazon

Trợ lý AI doanh nghiệp với RAG và LLM

arrow-icon

KHÓA 6: CÁC DỰ ÁN THỰC TẾ KHÓA HỌC ML OPS/CLOUD - TRIỂN KHAI AI CÁC BẠN SẼ THAM GIA

Dự án thực tế - Kinh nghiệm chinh chiến - Kỹ năng làm việc đó là những gì bạn sẽ chinh phục nhà tuyển dụng

airbnb

Hệ thống phát hiện bình luận tiêu cực

arrow-icon
fiverr

MLOps & Triển khai AI lên Cloud

arrow-icon
fiverr

Ứng dụng thử đồ ảo với mô hình VTON và dữ liệu thực tế

arrow-icon
jira

Hệ thống tạo video thông minh (Video Generator)

arrow-icon
OrangeHRM

Xây dựng Chatbot đa phương thức với văn bản, hình ảnh và âm thanh

arrow-icon
amazon

Hệ thống chẩn đoán ung thư da

arrow-icon

CÁC SKILL ĐƯỢC TRANG BỊ SAU KHÓA HỌC

Mọi thứ bạn cần để bạn đạt đến mục tiêu nghề nghiệp

testing

HÀNH TRÌNH GIÚP BẠN CÓ VIỆC LÀM

Chắc hẳn đây là vấn đề bạn quan tâm và lo lắng nhất

hanh-trinh-giup-ban-co-viec-lam

ĐỀ CƯƠNG KHOÁ HỌC

Khóa 1: Nền tảng AI, Data Analyst với Python, Tự động hóa công việc Excel

Khóa 2: Phân tích dữ liệu chuyên sâu với SQL, Power BI, ETL Python: Thực chiến nhiều dự án thực tế

Khóa 3: Machine Learning và Deep Learning nền tảng chuyên sâu qua dự án

Khóa 4: AI Engineer chuyên sâu với Computer Vision

Khóa 5: AI Engineer chuyên sâu với NLP, Generative AI và AI Agents

Khóa 6: MLOps/Cloud - Triển khai AI

banner 5

Bắt đầu sự nghiệp lập trình
từ ZERO tại CyberSoft

100% Thực Hành, Học Thật, Dự Án Thật, Việc Làm Thật

HÀNH TRÌNH KHÁC BIỆT CỦA HỌC VIÊN TẠI CYBERSOFT

Trải nghiệm đỉnh cao và toàn diện

NHỮNG ĐIỂM KHÁC BIỆT

CHỈ CÓ TẠI CYBERSOFT

icon-dif-1

Mô hình Three-teacher advantages

icon-dif-2

Một giáo viên chuyên gia giải thích chủ đề chuyên sâu

icon-dif-3

Mentor hỗ trợ tại lớp và ngoài giờ

icon-dif-4

AI Mentor - Người bạn đồng hành học tập thông minh

icon-dif-5

Chăm sóc việc làm trọn đời & hệ thống RankingCV AI

icon-dif-6

Mô hình và hệ thống học tập 360

THREE TEACHER ADVANTAGES

Hình minh họa
Giảng viên thực chiến

GIẢNG VIÊN THỰC CHIẾN TẠI LỚP

Giáo viên chuyên gia giải thích và dạy các chủ đề chuyên sâu, chắc chắn rõ ràng về khái niệm.

Mentor chú ý cá nhân

MENTOR CHÚ Ý TỪNG CÁ NHÂN

Mentor chú ý đến nhu cầu cá nhân của từng học viên và hỗ trợ giải đáp tức thì trong lớp học.

Hỗ trợ ngoài giờ

AI MENTOR - HỌC TẬP THÔNG MINH

Hỗ trợ 24/7, cá nhân hóa lộ trình, tiết kiệm thời gian, và nâng cao kỹ năng tự học với ví dụ thực tế.

Hình ảnh trực quan

HÌNH ẢNH VÀ TRỰC QUAN HÓA

Giáo viên chuyên gia giảng dạy theo phương pháp hình ảnh hóa (visualization) và sử dụng câu chuyện để truyền đạt kiến thức (storytelling).

Hỗ trợ ngoài giờ

HỖ TRỢ NGOÀI GIỜ HỌC

Mentor giải quyết các thắc mắc ngay lập tức sau giờ học khi học viên gặp khó khăn về bài tập về nhà, dự án...

360 TEACHING & LEARNING SYSTEM

1

Học trực tiếp tại lớp/ online meet với các giáo viên chuyên gia

2

Giải đáp thắc mắc và sửa lỗi ngay tại lớp bởi mentor

3

Kiểm tra sự hiểu biết thông qua bài tập, trắc nghiệm và bài tập run code hàng ngày

4

Củng cố lại kiến thức qua record buổi học

5

Nhận hỗ trợ sau giờ học bởi giảng viên & mentor và đội ngũ chăm sóc học viên

6

Thực chiến với các dự án thực tế, luyện phỏng vấn

7

Truy cập các tài liệu và bài giảng video xem trước trên hệ thống học tập

360-learning-system

PHƯƠNG PHÁP HỌC TẬP ĐÃ ĐƯỢC CHỨNG MINH CỦA CYBERSOFT

Phương pháp học 360° không phải là một phương pháp học chính thức được định nghĩa hay chuẩn hóa bởi các tổ chức quốc tế, mà thường là cách gọi do các tổ chức hoặc trung tâm đào tạo sáng tạo ra để miêu tả một mô hình học tập toàn diện và đa chiều. Phương pháp này thường bao gồm:

Cybersoft phương pháp học
Cybersoft phương pháp học

CHƯƠNG TRÌNH HỌC ĐƯỢC THAM CHIẾU THEO CÁC CHUẨN QUỐC TẾ

image-5e-new

Chương trình học thiết kế học tập dựa trên dự án và các vẫn đề thực tế, và áp dụng mô hình "5E" để cung cấp hướng dẫn khoa học cho thực hành giảng dạy và học tập

01

Engage (Khơi gợi hứng thú)

Thu hút học viên bằng câu hỏi gợi mở, ví dụ thực tế, hoặc đoạn code thú vị

02

Explore (Khám phá)

Để học viên tự thử nghiệm qua các bài tập nhỏ, môi trường sandbox, hoặc tài liệu hướng dẫn

03

Explain (Giải thích)

Làm rõ khái niệm bằng lý thuyết, thực hành, và minh họa trực quan

04

Elaborate (Mở rộng)

Thách thức học viên áp dụng kiến thức vào bài tập thực tế hoặc dự án nâng cao

05

Evaluate (Đánh giá)

Kiểm tra tiến độ bằng bài tập, dự án, hoặc tự đánh giá code

CHƯƠNG TRÌNH HỌC ĐƯỢC THAM CHIẾU THEO CÁC CHUẨN QUỐC TẾ

Chương trình học được thiết kế để tập trung vào các tiêu chuẩn hướng dẫn quốc tế như ABET, BLOOM và bản đồ kiến thức trí tuệ nhân tạo.

phương pháp học

TÀI NGUYÊN

CHƯƠNG TRÌNH GIẢNG DẠY

CyberSoft ứng dụng AI tiên tiến, cung cấp giáo trình tối ưu, hỗ trợ giảng dạy hiệu quả & học tập dễ dàng.

❝
Hình minh họa AI và học tập

Chương trình học tại CyberSoft được xây dựng bài bản, kết hợp giữa lý thuyết và thực hành qua các dự án thực tế. Lộ trình rõ ràng từ cơ bản đến nâng cao, bao gồm các công nghệ hiện đại như ReactJS, TypeScript, NextJS và .NET... giúp học viên nắm vững kiến thức và ứng dụng linh hoạt vào công việc.
Đội ngũ mentor luôn đồng hành, giải đáp thắc mắc và hướng dẫn tận tâm, đảm bảo mỗi học viên đều đạt được mục tiêu học tập của mình. Học viên còn có cơ hội tham gia các bài tập capstone, giúp củng cố kỹ năng và sẵn sàng cho môi trường làm việc chuyên nghiệp.

1

TÀI NGUYÊN CHƯƠNG TRÌNH GIẢNG DẠY

Image 1

Màn hình nộp bài tập

Image 1

Bài tập trắc nghiệm

Image 1

Thông tin tiến trình học tập

Image 1

Hệ thống run code

Image 1

Lộ trình học tập theo kỹ năng

Image 1

Hệ thống luyện thi

2

CÔNG CỤ LẬP TRÌNH

HTML CSS JavaScript TypeScript Java Node.js .NET Core Python NestJS ReactJS Docker GitHub

CHỨNG CHỈ QUỐC TẾ

CyberSoft cung cấp các khóa học chuyên sâu và lộ trình học được thiết kế bài bản, hướng dẫn học viên luyện thi và lấy các chứng chỉ quốc tế uy tín như ISTQB, CS50, các chương trình từ Coursera. Với giảng viên giàu kinh nghiệm, mentor hỗ trợ nhiệt tình, tài liệu học tập chất lượng và các buổi thực hành sát với thực tế, học viên sẽ được trang bị đầy đủ kiến thức và kỹ năng để tự tin vượt qua kỳ thi và đạt được chứng chỉ toàn cầu.

Certified Tester

Certified Tester

Được cấp bởi ISTQB thông qua ASTQB

CS50 Certificate

CS50 Certificate

Chứng nhận hoàn thành khóa học CS50 từ Harvard University.

Programming for Everybody

Programming for Everybody

Được cấp bởi University of Michigan thông qua nền tảng Coursera

Google Data Analytics Professional Certificate

Google Data Analytics Professional Certificate

Được cấp bởi Google
thông qua Coursera

IBM Data Science Professional Certificate

IBM Data Science Professional Certificate

Được cấp bởi IBM
thông qua Coursera

IBM Python for Data Science and AI Development Certificate

IBM Python for Data Science and AI Development

Được cấp bởi IBM
thông qua Coursera

IBM Data Science Professional Certificate

IBM Data Science Professional Certificate

Được cấp bởi IBM
thông qua Coursera

Mathematics for Machine Learning and Data Science Specialization

Mathematics for Machine Learning and Data Science

Được cấp bởi DeepLearning.AI
thông qua Coursera

Bằng cấp và việc làm sau khóa học

Sau khi hoàn thành các dự án trong khóa học, CyberSoft sẽ cấp chứng nhận cho học viên. Cybersoft sẽ hỗ trợ liên tục và tích cực để giúp bạn tìm được việc làm trong lĩnh vực công nghệ, hướng dẫn làm CV & Deal lương, hỗ trợ kết nối việc làm với doanh nghiệp sau khi hoàn tất toàn bộ dự án trong khoá học

Cấp chứng nhận hoàn thành khóa học

Kết nối việc làm với nhiều doanh nghiệp

Hệ thống kết nối tìm việc trọn đời

chứng chỉ hoàn thành khóa học

Khi bắt đầu học 1-2 tháng

Tham gia hệ thống việc làm

Hướng dẫn hệ thống CV tự động

Cập nhật những dự án đầu tiên vào CV

Hỗ trợ xem bảng điểm

Trong quá trình học

Hỗ trợ thông báo cập nhật CV

Trắc nghiệm đánh giá kỹ năng

Hỗ trợ theo dõi tiến độ học

Cập nhật bảng điểm theo tiến độ học

Lúc làm dự án cuối khoá

Tạo các CV trên Github, Web Portfolio

Câu hỏi phỏng vấn

Chia sẻ kinh nghiệm phỏng vấn

Hỗ trợ kết nối doanh nghiệp

Sau khi hoàn thành khoá học

Cấp chứng nhận

Hệ thống việc làm hỗ trợ trọn đời

Kết nối doanh nghiệp trên hệ thống việc làm

Kiểm tra đánh giá năng lực

Học phí & ghi danh

HỌC PHÍ OFFLINE:
75.515.000 Đ
ONLINE LIVE:
64,327,250 Đ
GIÁ GỐC: 92.500.000 Đ

Inbox hoặc ĐỂ CÓ GIÁ TỐT HƠN TRÊN WEB
(SỐ LƯỢNG GIỚI HẠN TRONG NGÀY).

CÁC CHƯƠNG TRÌNH ƯU ĐÃI

  • Áp dụng thêm một trong các ƯU ĐÃI sau:

  • Học theo nhóm hoặc có bạn giới thiệu giảm 400.000 đ
THỜI LƯỢNG HỌC

18 tháng ( 72 Tuần - 144 buổi)

LỊCH KHAI GIẢNG DỰ KIẾN

  • DA Adv 02 Đăng ký ngay

    Ngày KG: 22/09/2025 (dự kiến)|Tối Thứ 2 + Thứ 6

    Tối: 18h30 đến 21h30

    Quận 1 - Toà nhà Zeta, Tầng 1A, 15 Trần Khắc Chân, Phường Tân Định, Quận 1. TPHCM

  • DA Adv 03 Đăng ký ngay

    Ngày KG: 27/12/2025 (dự kiến)|Chiều Thứ 7 + Chủ Nhật

    Chiều: 14h00 đến 17h00

    Quận 1 - Toà nhà Zeta, Tầng 1A, 15 Trần Khắc Chân, Phường Tân Định, Quận 1. TPHCM

  • AI - Computer Vision 01 Đăng ký ngay

    Ngày KG: 30/12/2025 (dự kiến)|Tối Thứ 3 + Thứ 5

    Tối: 18h30 đến 21h30

    Quận 3 - Tầng 5, toà nhà Suri, 112 Cao Thắng, Quận 3, TPHCM

  • AI - NLP, Generative AI và AI Agents 01 Đăng ký ngay

    Ngày KG: 29/10/2025 (dự kiến)|Tối Thứ 4 + Sáng Chủ Nhật

    Tối: 18h30 đến 21h30 - Sáng: 8h30 đến 11h30

    Quận 1 - Toà nhà Zeta, Tầng 1A, 15 Trần Khắc Chân, Phường Tân Định, Quận 1. TPHCM

  • AI - NLP, Generative AI và AI Agents 02 Đăng ký ngay

    Ngày KG: 27/1/2026|Tối Thứ 3 + Tối Thứ 5

    Tối: 18h30 đến 21h30

    Quận 3 - Tầng 5, toà nhà Suri, 112 Cao Thắng, Quận 3, TPHCM

  • AI - MLOPS Đăng ký ngay

    Ngày KG: 30/12/2025 (dự kiến)|Tối Thứ 3 + Thứ 5

    Tối: 18h30 đến 21h30

    Quận 3 - Tầng 5, toà nhà Suri, 112 Cao Thắng, Quận 3, TPHCM

GHI DANH

Câu hỏi thường gặp

Chắc chắn có! Khóa học được thiết kế cho những người mới bắt đầu, không yêu cầu bạn có bất kỳ kinh nghiệm lập trình nào. Bạn sẽ được học từ những khái niệm cơ bản về Python cho đến các kỹ thuật phân tích dữ liệu và tự động hóa AI. Chúng tôi cung cấp tài liệu dễ hiểu và hướng dẫn chi tiết để giúp bạn nhanh chóng tiếp cận với Python và các ứng dụng của nó.

Có, trong suốt khóa học, bạn sẽ được hướng dẫn cách áp dụng các thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo vào các bài toán thực tế. Bạn sẽ học cách xây dựng mô hình AI đơn giản và tiến dần đến những dự án phức tạp hơn, giúp bạn áp dụng ngay những gì học vào thực tế công việc.

Hơn 70% sinh viên của CPhân tích dữ liệu và AI hiện nay đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành nghề như tài chính, y tế, marketing, sản xuất, và nhiều lĩnh vực khác. Khóa học sẽ giúp bạn hiểu rõ cách sử dụng Python và các công cụ phân tích dữ liệu để giải quyết các vấn đề thực tế trong những lĩnh vực này.

Bạn sẽ được học các công cụ và thư viện Python phổ biến nhất trong phân tích dữ liệu và AI, bao gồm Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow và nhiều công cụ khác. Những công cụ này sẽ giúp bạn xử lý và phân tích dữ liệu hiệu quả, xây dựng mô hình học máy và thực hiện các nhiệm vụ tự động hóa AI.

Có, khóa học này tập trung vào việc áp dụng lý thuyết vào các bài tập thực hành và dự án thực tế. Bạn sẽ hoàn thành các dự án phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình học máy và tự động hóa quy trình với AI, giúp bạn có một portfolio ấn tượng khi xin việc.

Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có đủ kiến thức và kỹ năng để bắt đầu làm việc trong các lĩnh vực phân tích dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo. Bạn sẽ hiểu rõ cách sử dụng Python để giải quyết các vấn đề dữ liệu, xây dựng mô hình AI và triển khai các giải pháp tự động hóa, giúp bạn tự tin ứng tuyển vào các vị trí liên quan đến dữ liệu và AI.

Dĩ nhiên! Nếu bạn đã có kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực khác như quản lý, marketing, hoặc kỹ thuật, khóa học này vẫn rất hữu ích. Bạn sẽ học cách sử dụng Python để phân tích và ứng dụng dữ liệu vào các quyết định công việc, đồng thời khám phá khả năng tự động hóa quy trình bằng AI, giúp nâng cao hiệu quả công việc của bạn.

Khóa học kéo dài trong vòng 72 tuần với tổng cộng 144 buổi học, được tổ chức theo hình thức offline và online tương tác trực tiếp qua Google Meet. Mỗi buổi học kéo dài 3 tiếng, bao gồm phần giảng dạy, thực hành trực tiếp trên máy và thời gian dành cho hỏi đáp cùng giảng viên. Ngoài ra, học viên sẽ có thêm tài liệu, bài tập, và hỗ trợ ngoài giờ qua group học tập để đảm bảo không bị bỏ lại phía sau.

Bạn chỉ cần chuẩn bị: Một chiếc laptop hoặc máy tính có kết nối internet ổn định. Cài đặt sẵn Google Chrome và tài khoản Google để làm việc với Google Colab (chúng tôi sẽ hướng dẫn chi tiết). Tai nghe và micro nếu học online để tương tác tốt với giảng viên.

Chúng tôi sẽ cung cấp tài liệu, hướng dẫn cài đặt công cụ cần thiết trước buổi học đầu tiên, nên bạn cứ yên tâm.

Có! Chúng tôi không chỉ đồng hành cùng bạn trong các tuần học mà còn tiếp tục hỗ trợ sau khi khóa học kết thúc. Học viên sẽ được:

Tham gia cộng đồng học viên cũ để giao lưu, học hỏi lẫn nhau.

Hỏi đáp, xin tư vấn về các hướng đi tiếp theo như học sâu về Machine Learning, tham gia các cuộc thi AI, hoặc các hội thảo chuyên ngành.

Các học viên còn được giới thiệu khóa học tiếp theo để nâng cấp kỹ năng.

Được hỗ trợ giới thiệu việc làm và kết nối đến các Doanh Nghiệp trong lĩnh vực liên quan.

Trong suốt khóa học, bạn sẽ nhận được sự hỗ trợ liên tục từ giảng viên, mentor và các bạn học cùng qua các kênh thảo luận và chat. Nếu gặp khó khăn, bạn chỉ cần liên hệ với giảng viên hoặc mentor để được giải đáp thắc mắc và nhận sự trợ giúp kịp thời. Chúng tôi cam kết giúp bạn vượt qua mọi khó khăn trong quá trình học.

Khóa học này được thiết kế cho những người đã có kiến thức nền tảng về lập trình Python, phân tích dữ liệu, và hiểu cơ bản về trí tuệ nhân tạo hoặc học máy (machine learning). Nếu bạn đã hoàn thành các khóa học trước đó trong lộ trình – đặc biệt là phần "Xây gốc lập trình AI" – thì bạn hoàn toàn đủ năng lực để theo học.

Mục tiêu của khóa học là giúp bạn không chỉ hiểu lý thuyết mà còn tự tay xây dựng các ứng dụng thị giác máy tính (Computer Vision). Bạn sẽ được thực hành với các bài toán như: Phát hiện khuôn mặt (face detection); Nhận diện đối tượng (object detection); Nhận dạng chữ viết (OCR); Phân loại hình ảnh (image classification); Tách nền, xử lý ảnh nâng cao.

Thông qua mini project cuối khóa, bạn sẽ tự xây dựng một ứng dụng thực tế từ đầu đến cuối, đây chính là sản phẩm bạn có thể đưa vào portfolio hoặc demo khi đi xin việc

Khóa học chủ yếu sử dụng các thư viện và framework phổ biến trong lĩnh vực thị giác máy tính hiện nay như: OpenCV, Matplotlib, Seaborn, NumPy, TensorFlow, PyTorch, MediaPipe hoặc YOLO.

Bạn không cần phải biết trước OpenCV hay PyTorch, vì khóa học sẽ hướng dẫn từng bước, từ cơ bản đến ứng dụng. Tuy nhiên, nếu bạn đã từng tiếp xúc qua thì sẽ học nhanh và sâu hơn.

Sự phát triển của AI mở ra vô vàn tiềm năng trong các lĩnh vực như:: Camera thông minh (giám sát, đếm người, nhận diện gương mặt); Xe tự hành; Y tế (nhận diện ảnh chụp X-quang, MRI); Nông nghiệp (phát hiện sâu bệnh qua hình ảnh); Thương mại điện tử (tìm kiếm sản phẩm qua hình ảnh) ...

Sau khóa học, bạn có thể tự tin tham gia vào các dự án AI thực tế ở vị trí như AI Developer, Data Engineer (mảng hình ảnh), hoặc R&D Assistant cho các sản phẩm CV. Đây là một kỹ năng rất có giá trị trên thị trường hiện nay và trong tương lai gần.

Phần Generative AI của khóa học sẽ giúp bạn:  Hiểu cách các mô hình như GPT-3, GPT-4, Claude, LLaMA, Mistral hoạt động ở mức cơ bản; Biết cách ứng dụng API như OpenAI, Cohere, Anthropic để xây dựng các hệ thống tạo sinh văn bản, tóm tắt, dịch máy, chatbot, v.v.; Thực hành prompt engineering để điều khiển LLM theo mục đích sử dụng; Triển khai mô hình tạo sinh vào các use-case thực tế như AI viết content, tạo dữ liệu, xử lý tài liệu văn bản, tự động hóa tương tác khách hàng.

Ngoài ra, bạn cũng sẽ làm quen với việc kết hợp LLM với vector database để xây dựng hệ thống RAG (retrieval-augmented generation).

Khóa học sử dụng giáo trình và bài thực hành cập nhật liên tục theo sự thay đổi của ngành AI – đặc biệt là tốc độ phát triển của LLM. Bạn sẽ:

- Được cung cấp tài liệu giảng dạy chi tiết, ví dụ mẫu, và hướng dẫn sử dụng các API mới nhất.

- Làm việc trong môi trường như Google Colab, Jupyter Notebook, VS Code, cùng với các công cụ phổ biến như Hugging Face Hub, OpenAI playground, LangChain playground.

- Có mini project cuối khóa giúp bạn tổng hợp kiến thức và trình bày như một sản phẩm AI thực thụ.

MLOps (Machine Learning Operations) là tập hợp các phương pháp, công cụ và quy trình giúp triển khai, theo dõi, quản lý và duy trì các mô hình AI trong môi trường thực tế. Đây là “giai đoạn sản xuất” của một mô hình AI – nơi mô hình không chỉ dừng lại ở notebook, mà thực sự hoạt động ổn định trong hệ thống.

Học MLOps giúp bạn: Biến các mô hình AI thành sản phẩm có thể dùng được; Nắm được quy trình CI/CD cho AI; Biết cách giám sát hiệu suất mô hình, phát hiện drift, tự động cập nhật mô hình; Làm việc hiệu quả trong môi trường teamwork giữa data scientist, developer, và DevOps.

Khóa học dành cho:

- Những bạn đã có kiến thức nền về lập trình Python, hiểu quy trình xây dựng mô hình AI/ML.

- Học viên đã hoàn thành các giai đoạn trước về Computer Vision / Generative AI và AI Agents

Bạn không bắt buộc phải biết DevOps hoặc sử dụng Cloud trước, vì khóa học sẽ hướng dẫn từng bước từ cơ bản: Docker, REST API, versioning, đến việc triển khai mô hình trên cloud. Tuy nhiên, nếu bạn đã quen với Git hoặc biết về CI/CD cơ bản thì sẽ học nhanh hơn.

Một phần quan trọng trong khóa học là triển khai mô hình AI thành một dịch vụ API hoạt động được ngoài thực tế. Bạn sẽ:

- Học cách chuyển một mô hình ML từ notebook thành REST API.

- Sử dụng Docker để container hóa toàn bộ ứng dụng.

- Đẩy lên GitHub và thiết lập quy trình CI/CD với GitHub Actions.

- Triển khai mô hình lên môi trường thực (có thể là cloud, local server hoặc Heroku/Render).

- Tự động hóa việc kiểm tra, cập nhật và theo dõi mô hình.

Mục tiêu là giúp bạn không chỉ code tốt, mà còn làm sản phẩm thật, có thể đưa vào hệ thống hoặc demo cho nhà tuyển dụng.

200+

Đối tác

8500+

Học viên

92%

Có việc làm
sau khoá học

6

Chi nhánh

TOP
Messenger Icon
Số điện thoại