ĐỀ CƯƠNG KHÓA HỌC

KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG CƠ BẢN

1. Tổng quan nội dụng: Khóa học sẽ cung cấp các kiến thức cơ bản về chủ đề khai phá dữ liệu, đấy là phần lõi quan trọng của các hệ thống phân tích dữ liệu thông minh. Đặc biệt khóa học thông qua các chủ đề với các bài toàn cụ thể trong các lĩnh vực như xử lí ảnh, xử lí Video, xử lí văn bản để học viên thực hành ngay với các sản phẩm thực tế. Các kiến thức về khai phá dữ liệu tiên tiến như học sâu, các công cụ phổ biến để thực hành như Tensorflow, Keras sẽ được hõ trợ và HDSD trong quá trình làm các đề án và thực hành.

2. Thời lượng khóa học: 40 tiết.

3. Mục tiêu khóa học: Cung cấp kiến thức và kĩ năng cho người học trong lĩnh vực Khai phá dữ liệu và các ứng dụng cơ bản.

4. Đối tượng tham gia khóa học: Đối tượng tham gia khóa học là các lập trình viên, sinh viên, giảng viên, nghiên cứu trẻ.

5. Yêu cầu kiến thức: Hoàn thành khóa học học viên sẽ có kiến thức về khai phá dữ liệu, nắm được các công cụ để khai phá dữ liệu, hiểu biết về các loại dữ liệu như văn bản, ảnh, video và có khả nắng thực hiện các dự ản khai phá dữ liệu một các toàn diện.

6. Kỹ năng đạt được sau khóa học: Sau khi tham gia khóa học học viên sẽ có kỹ năng phát hiện, đề xuất các bài toán và giải quyết chứng trong lĩnh vực khai phá dữ liệu.

CHƯƠNG TRÌNH KHUNG
STT TÊN CHUYÊN ĐỀ NỘI DUNG SỐ TIẾT
1 Giới thiệu tổng quan về Khai phá dữ liệu và ứng dụng
  • Khái niệm về khai phá dữ liệu, so sánh khai phá dữ liệu với các hệ thống xử lý dữ liệu truyền thống
  • Khai phá dữ liệu và các lĩnh vực liên quan.
  • Ứng dụng khai phá dữ liệu
  • Các công cụ phần mềm chính dùng trong khai phá dữ liệu.
  • Tiền xử lí dữ liệu.
 5
2 Khai phá dữ liệu dạng bảng
  • Khái niệm dữ liệu dạng bảng.
  • Các bài toàn sử dụng dữ liệu dạng bảng.
  • Một số ví dụ.
 5
3 Khai phá dữ liệu dạng văn bản
  • Dữ liệu dạng văn bản và cách biểu diễn.
  • Phương pháp biểu diễn Word2vec, Fas-text và Glove.
  • Khai phá dữ liệu sử dụng học sâu: CNN, LSTM, BiLSTM.
 5
4 Khai phá dữ liệu dạng ảnh
  • Dữ liệu dạng ảnh và cách biểu diễn.
  • Phương pháp phân loại ảnh.
  • Phương pháp phát hiện đối tượng trong ảnh.
  • Ứng dụng cho dữ liệu ảnh y tế.
 5
5 Khai phá dữ liệu dạng Video
  • Dữ liệu dạng video và cách biểu diễn.
  • Phát hiện đối tượng trong video.
  • Phát hiện hành động bất thường trong Video.
  • Ứng dụng trong lĩnh vực cụ thể.
 5
6 Khai phá dữ liệu lớn
  • Khái niệm dữ liệu lớn.
  • Môt số công cụ dùng trong khai phá dữ liệu lớn.
  • Một số ví dụ.
 5
7 Thực hiện dự án
  • Học viên chọn chủ đề thực tế, tiến hành thảo luận và xác định bài toàn thực tế với giảng viên.
  • Quy trình xây dựng hoàn thiện sẽ được giảng viên hướng dẫn và học viên thực hiện.
  • Lập tình, viết báo cáo và chuẩn bị trình bày kết quả.
 10