- Hoàn thành tất cả các khóa học để nhận bằng Thạc sĩ danh giá này từ LJMU, Vương quốc Anh, và bắt đầu sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực Học máy & AI.
- Truy cập toàn bộ thư viện số của LJMU để phục vụ nghiên cứu và viết luận văn.
- Nhận bằng Thạc sĩ được WES công nhận với chi phí chỉ bằng 1/10 so với chương trình học trực tiếp.
- Trang chủ
- Học Máy & Trí tuệ Nhân tạo
- Chương trình Sau Đại học (SĐH) về Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (Thực hành)
Chương trình Sau Đại học (SĐH) về Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (Thực hành)
Bắt đầu hành trình của bạn với bằng Thạc sĩ từ Liverpool John Moores University! Trang bị những kỹ năng đang được săn đón như Generative AI, Deep Learning, NLP và nhiều hơn nữa.-
Loại chương trìnhThạc sĩ
-
Ngày bắt đầuJune 29, 2025
-
Thời gian18 tháng


%20(1).png?width=120&height=35&name=LJMU%20logo%2060px%20(1)%20(1).png)
- Bằng Thạc sĩ được |công nhận bởi WES
- VThành viên của Viện Phân tích Dữ liệu (IOA)
Tổng quan Khoá học
-
2
Phương án triển khai cho mỗi dự án
-
60+
Tình huống thực tế từ doanh nghiệp
-
80+
Công cụ lập trình & GenAI hiện đại
- Bằng Thạc sĩ được công nhận kép từ LJMU (Vương quốc Anh) và IIIT Bangalore (Ấn Độ)
- Tích hợp Generative AI trong học phần, công cụ và dự án
- Học chương trình chuẩn quốc tế với chi phí chỉ bằng 1/10 so với học trực tiếp tại trường
- Mentorship định kỳ hai tuần/lần với chuyên gia trong ngành
- Huấn luyện 1:1 cá nhân hóa giúp bạn phát huy tối đa tiềm năng
- Hỗ trợ giải đáp thắc mắc mỗi ngày, đảm bảo bạn luôn theo sát lộ trình học

Tổng quan chương trình Thạc sĩ về Trí tuệ Nhân tạo & Machine Learning – IIITB & LJMU
Bạn sẽ được học tập cùng đội ngũ giảng viên hàng đầu và chuyên gia ngành, xây dựng chuyên môn sâu về Trí tuệ Nhân tạo, Machine Learning và Phân tích nâng cao. Không chỉ học lý thuyết, chương trình còn tập trung vào dự án thực hành và tình huống doanh nghiệp thực tế, giúp bạn rèn luyện kỹ năng thực tiễn – những kỹ năng đang được các nhà tuyển dụng săn đón. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được bằng cấp được công nhận toàn cầu (WES-accredited), mở ra cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn trên thị trường quốc tế.
Dù bạn đang muốn nâng tầm sự nghiệp hay chuyển hướng sang lĩnh vực AI & ML, chương trình Thạc sĩ này sẽ giúp bạn thu hẹp khoảng cách giữa nền tảng kiến thức và năng lực chuyên sâu, sẵn sàng đối mặt với những thách thức công nghệ trong tương lai.
Thăng tiến sự nghiệp với chương trình Thạc sĩ Machine Learning & AI – IIITB & LJMU
Hoàn thành chương trình, bạn sẽ có khả năng:
-
Làm chủ các công cụ Machine Learning & AI hiện đại nhất
-
Xây dựng các ứng dụng tích hợp AI
-
Chuyển sang các vị trí hấp dẫn trong lĩnh vực ML & AI
-
Dẫn dắt các dự án AI có tác động cao
-
Phát huy kinh nghiệm hiện tại cùng chuyên ngành AI phù hợp
-
Gia nhập cộng đồng chuyên gia AI lớn nhất tại Ấn Độ
Khóa học này mang lại những gì?
Những Điểm Nổi Bật
- 500+ giờ học tập và thực hành dự án, giúp bạn xây dựng kỹ năng chuyên sâu thông qua ứng dụng thực tiễn.
- Học phần chuyên biệt về Generative AI, khai thác các công cụ tiên tiến như LangChain và Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
- Được bảo chứng bởi di sản học thuật của IIIT-B và mạng lưới toàn cầu từ LJMU, với hơn 10.000+ cựu học viên trên khắp thế giới.
- 15+ dự án doanh nghiệp thực tế để bạn lựa chọn theo lĩnh vực quan tâm.
- Tùy chọn trải nghiệm học tập tại trường (On-campus Immersion) để mở rộng kết nối và tiếp cận môi trường quốc tế.
- LJMU thuộc nhóm xếp hạng #801–850 theo QS World University Rankings 2025, thể hiện uy tín toàn cầu của trường.
Chương trình giúp bạn sẵn sàng cho các vai trò dữ liệu đang được săn đón:
-
Kỹ sư Machine Learning
-
Kỹ sư AI
-
Lập trình viên phần mềm
-
Nhà khoa học dữ liệu
Hỗ trợ học viên
- Điều phối chương trình tận tâm
- Hỗ trợ 24/7 để giải đáp tất cả các câu hỏi của bạn! Liên hệ qua email: intstudentsupport@upgrad.com
- Các kênh Whatsapp dành riêng cho các yêu cầu
Vì sao nên chọn Liverpool John Moores University (LJMU)?
Giáo dục chuẩn Anh Quốc: Học tập tại LJMU đồng nghĩa với việc bạn được tiếp cận hệ thống giáo dục danh tiếng của Vương quốc Anh – nổi bật với chuẩn học thuật cao, chú trọng vào nghiên cứu và đổi mới.
Kết nối chặt chẽ với doanh nghiệp: LJMU đặc biệt chú trọng đến tính ứng dụng và việc làm sau tốt nghiệp.
Các chương trình học được xây dựng sát với thực tế ngành, kết nối với nhiều đối tác doanh nghiệp, giúp sinh viên trang bị kỹ năng thực tiễn được nhà tuyển dụng toàn cầu đánh giá cao – đặc biệt trong các lĩnh vực như AI và Machine Learning.
Bao Gồm Ngôn Ngữ Lập Trình, Công Cụ & Thư Viện

.png?width=179&height=60&name=pandas%20(1).png)


.png?width=180&height=60&name=mysql%20(1).png)
.png?width=180&height=60&name=MongoDB__1576589398563-3%20(1).png)
.png?width=179&height=60&name=python%20(1).png)

Đạt được Chứng chỉ và Sự công nhận giá trị
Hoàn thành tất cả các khóa học để nhận bằng Thạc sĩ danh giá từ Đại học Liverpool John Moores.


Bằng Thạc sĩ từ LJMU
- Hoàn thành tất cả các khóa học để nhận bằng Thạc sĩ danh giá này từ LJMU, Vương quốc Anh, và bắt đầu sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực Học máy & AI.
- Truy cập toàn bộ thư viện số của LJMU để phục vụ nghiên cứu và viết luận văn.
- Nhận bằng Thạc sĩ được WES công nhận với chi phí chỉ bằng 1/10 so với chương trình học trực tiếp.

Khám phá Nền tảng Học thuật của chúng tôi
Học thông qua một nền tảng được cá nhân hoá nhờ Trí tuệ Nhân tạo với những nội dung chất lượng nhất, các buổi học và hướng dẫn trực tiếp từ các chuyên gia đầu ngành.

Bạn sẽ được học gì?
Tiếp cận chương trình đào tạo thạc sĩ chuẩn quốc tế trong lĩnh vực khoa học dữ liệu
Học phần 1: Toán nâng cao & Lập trình
5 tuần
Các chủ đề bao gồm:
- Xác suất có điều kiện và phân phối xác suất
- Đại số tuyến tính nâng cao và biến đổi tuyến tính
- Giải tích nhiều biến
- GenAI trong lập trình và giải quyết vấn đề
- Lập trình hướng đối tượng
- Thư viện Python cho Khoa học dữ liệu
- Thiết kế cơ sở dữ liệu và truy vấn SQL
- Giới thiệu về cơ sở dữ liệu NoSQL
- Quản lý phiên bản mã nguồn

Học phần 2: Phân tích & Khai phá dữ liệu
5 tuần
Các chủ đê bao gồm:
- Phân tích dữ liệu với Python
- Khai phá dữ liệu khám phá (EDA)
- Thống kê suy luận và kiểm định giả thuyết

Học phần 3: Điện toán đám mây & Big Data
5 tuần
Các chủ đề bao gồm
- Điện toán đám mây với AWS / GCP / Microsoft Azure
- Phân tích dữ liệu lớn với PySpark

Học phần 4: Nền tảng của Học máy
5 tuần
Các chủ đề bao gồm:
- Các mô hình học máy
- Hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic
- K Nearest Neighbors
- Điều chuẩn và tinh chỉnh siêu tham số
- Cây quyết định và các mô hình tổng hợp
- Các mô hình phân cụm

Chủ đề 5: Học sâu & Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
5 tuần
Các chủ đề bao gồm:
- Các khái niệm nền tảng về học sâu
- Mạng nơ-ron tích chập và mạng nơ-ron hồi tiếp
- Xử lý ngôn ngữ ở các cấp độ từ vựng/ cú pháp/ ngữ nghĩa

Chuyên ngành: MLOps
6 tuần
Các chủ đề bao gồm:
- Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machines)
- Thuật toán Naive Bayes
- Kỹ thuật xây dựng đặc trưng và lựa chọn mô hình
- Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)
- Phân tích chuỗi thời gian
- Khai phá luật kết hợp
- Hệ thống gợi ý
- Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích (Explainable AI)
- Kiến trúc CNN nâng cao
- Mạng LSTM và GRU
- Kỹ thuật học chuyển giao
- Kiến trúc Encoder-Decoder và Seq2Seq
- Dịch máy (Machine Translation)
- Cơ chế chú ý (Attention) và Transformer
- Nền tảng về GenAI và kỹ thuật Prompt
- Thị giác máy tính (Computer Vision)
- Mạng autoencoder biến thiên (Variational Autoencoders)
- Mạng đối kháng sinh (GANs)
- Nguyên tắc bảo mật dữ liệu và mô hình
- Kiến thức nền tảng về xây dựng pipeline dữ liệu đầu-cuối
- Tự động hóa pipeline với AWS Lambda
- Hàm GCP và tự động hóa trên Azure
- Giám sát dữ liệu với Amazon CloudWatch
- Giám sát hệ thống với Google Cloud Monitoring và Azure Monitor
- Kho đặc trưng và cơ sở dữ liệu vector
- Xử lý thời gian thực với Flink và Kafka
- Phân tích thời gian thực với Spark Streaming
- Phân tích thời gian thực với Amazon Kinesis
- Google Cloud Pub/Sub và DataFlow
- Azure Stream Analytics và Event Hubs
- Nguyên lý vận hành đa đám mây và hybrid cloud
- Scala
- Công cụ xây dựng dữ liệu (DBT)
- Azure Data Factory
- Nguyên lý xây dựng pipeline mô hình
- Lập lịch và thiết lập trigger
- Huấn luyện mô hình song song và triển khai thời gian thực
- Quản lý phiên bản dữ liệu và mô hình
- Giám sát mô hình và thiết kế hệ thống

Chuyên ngành: Gen AI
16 tuần
Các chủ đề bao gồm:
- Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machines)
- Thuật toán Naive Bayes
- Kỹ thuật xây dựng đặc trưng và lựa chọn mô hình
- Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)
- Phân tích chuỗi thời gian
- Khai phá luật kết hợp
- Hệ thống gợi ý
- Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích (Explainable AI)
- Kiến trúc CNN nâng cao
- Mạng LSTM và GRU
- Kỹ thuật học chuyển giao
- Kiến trúc Encoder-Decoder và Seq2Seq
- Dịch máy (Machine Translation)
- Cơ chế chú ý (Attention) và Transformer
- Nền tảng GenAI và kỹ thuật Prompt cơ bản
- Thị giác máy tính (Computer Vision)
- Mạng autoencoder biến thiên (Variational Autoencoders)
- Mạng đối kháng sinh (GANs)
- Nguyên tắc bảo mật dữ liệu và mô hình
- Kỹ thuật Prompt nâng cao và thiết kế hệ thống GenAI
- Prompt dành cho mô hình đa phương thức
- Các khung LLM như LangChain và LLaMa Index
- Phương pháp đánh giá mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
- Bảo mật và quản trị dữ liệu
- Đạo đức trong AI
- Nguyên lý truy xuất thông tin
- Biểu diễn vector và cơ sở dữ liệu vector
- Tạo sinh kết hợp với truy xuất (RAG) và kiến trúc RAG
- Hệ thống agent và hệ thống đa agent
- Mô hình GenAI đa phương thức nâng cao
- Triển khai LLM
- Thị giác máy tính nâng cao và thị giác 3D
- Tối ưu hóa GenAI
- Đạo đức AI
- Xây dựng mô hình LLM hoàn chỉnh từ đầu đến cuối

Luận văn Thạc sĩ (Master's Dissertation)
Chủ đề nghiên cứu bao gồm:
- Chẩn đoán bệnh về mắt thông qua dữ liệu hình ảnh nhãn khoa
- Cấu trúc hóa ảnh y tế bằng hình học thông tin
- Sử dụng nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội để định vị các bài đăng về thiên tai trên bản đồ
- Phòng chống gian lận thẻ tín dụng bằng nhận diện mẫu
- Phát triển hệ thống gợi ý cho tập đoàn truyền thông
- Mô hình hóa rủi ro trong hoạt động tài chính và ngân hàng đầu tư

Nền tảng lập trình căn bản
Củng cố kiến thức nền vững chắc với bootcamp miễn phí, có thể miễn tham gia nếu vượt qua bài kiểm tra đầu vào ngắn.
Toán học cơ bản cho Khoa học Dữ liệu & Machine Learning
4 tuần
Gồm 9 chủ đề:
- Tập hợp
- Tổ hợp
- Xác suất cơ bản
- Xác suất có điều kiện
- Thống kê mô tả
- Hàm số
- Đại số vector
- Đạo hàm
- Tích phân

Lập trình cơ bản
8 tuần
Gồm 14 chủ đề chính:
- Môi trường lập trình
- Biến
- Dự báo chuỗi thời gian – Phần I
- Kiểu dữ liệu
- Cú pháp
- Câu lệnh điều kiện
- Vòng lặp
- Hàm
- Danh sách
- Tập hợp
- Tuple
- Dictionary
- Giới thiệu về MySQL
- Truy vấn SQL cơ bản (Basic SQL Querying)

Bạn sẽ học từ ai?
-
5 Giảng viên
-
6 Các Chuyên Gia Ngành

%20Liverpool%20Business%20School%20-%20LBS/dhiya-al-jumeily.jpeg?width=96&height=96&name=dhiya-al-jumeily.jpeg)
Giáo sư Dhiya Al-Jumeily

Giáo sư tại Khoa Kỹ thuật và Công nghệ
-
Giáo sư Dhiya Al-Jumeily, OBE, là một nhân vật xuất sắc trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (ML). Ông hiện là giáo sư tại Khoa Kỹ thuật và Công nghệ, nơi ông không ngừng cống hiến cho việc giảng dạy và truyền cảm hứng cho thế hệ tương lai của chương trình Thạc sĩ về AI và ML. Những đóng góp và thành tựu của Giáo sư Al-Jumeily đã được công nhận trên toàn thế giới. Ông là một trong những chuyên gia được kính trọng nhất trong lĩnh vực này, với những nỗ lực đáng kể trong việc phát triển chương trình Thạc sĩ về ML và AI.
Giáo sư Dhiya Al-Jumeily, OBE, là một nhân vật xuất sắc trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (ML). Ông hiện là giáo sư tại Khoa Kỹ thuật và Công nghệ, nơi ông không ngừng cống hiến cho việc giảng dạy và truyền cảm hứng cho thế hệ tương lai của chương trình Thạc sĩ về AI và ML. Những đóng góp và thành tựu của Giáo sư Al-Jumeily đã được công nhận trên toàn thế giới. Ông là một trong những chuyên gia được kính trọng nhất trong lĩnh vực này, với những nỗ lực đáng kể trong việc phát triển chương trình Thạc sĩ về ML và AI.
Đọc thêm


Tiến sĩ Debabrata Das

Giám đốc IIIT Bangalore
-
Tiến sĩ Debabrata Das, Giám đốc danh tiếng của IIIT Bangalore, là một chuyên gia hàng đầu trong các lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo và Học máy. Ông đã nhận bằng Tiến sĩ từ Viện Công nghệ Ấn Độ Kharagpur danh giá, với lĩnh vực nghiên cứu chính tập trung vào sự kết hợp của các công nghệ tiên tiến này với ứng dụng trong IoT và Mạng truy cập không dây.
Tiến sĩ Debabrata Das, Giám đốc danh tiếng của IIIT Bangalore, là một chuyên gia hàng đầu trong các lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo và Học máy. Ông đã nhận bằng Tiến sĩ từ Viện Công nghệ Ấn Độ Kharagpur danh giá, với lĩnh vực nghiên cứu chính tập trung vào sự kết hợp của các công nghệ tiên tiến này với ứng dụng trong IoT và Mạng truy cập không dây.
Đọc thêm


Giáo sư Chandrashekar Ramanathan

Trưởng khoa - Học thuật
-
Giáo sư Chandrashekar có bằng Tiến sĩ từ Đại học Bang Mississippi và hơn 10 năm kinh nghiệm làm việc tại nhiều tập đoàn đa quốc gia.
Giáo sư Chandrashekar có bằng Tiến sĩ từ Đại học Bang Mississippi và hơn 10 năm kinh nghiệm làm việc tại nhiều tập đoàn đa quốc gia.
Đọc thêm


Giáo sư Tricha Anjali

Giáo sư
-
Giáo sư Anjali có bằng Tiến sĩ từ Georgia Tech và bằng Thạc sĩ Công nghệ tích hợp (EE) từ IIT Bombay.
Giáo sư Anjali có bằng Tiến sĩ từ Georgia Tech và bằng Thạc sĩ Công nghệ tích hợp (EE) từ IIT Bombay.
Đọc thêm



Giáo sư G. Srinivasaraghavan

Giáo sư
-
Giáo sư Srinivasaraghavan có bằng Tiến sĩ Khoa học Máy tính từ IIT Kanpur và 18 năm kinh nghiệm làm việc tại Infosys cùng nhiều tập đoàn đa quốc gia khác.
Giáo sư Srinivasaraghavan có bằng Tiến sĩ Khoa học Máy tính từ IIT Kanpur và 18 năm kinh nghiệm làm việc tại Infosys cùng nhiều tập đoàn đa quốc gia khác.
Đọc thêm



Abhishek Vijayvargia

Chuyên gia Khoa học Dữ liệu Cấp cao
-
Từng làm việc tại Microsoft với vai trò Senior Data Scientist, anh là cựu sinh viên IIT Kharagpur với hơn 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu.
Từng làm việc tại Microsoft với vai trò Senior Data Scientist, anh là cựu sinh viên IIT Kharagpur với hơn 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu.
Đọc thêm



S. Anand

Giám đốc điều hành (CEO)
-
Cựu sinh viên IIT Madras, IIM Bangalore và Trường Kinh doanh London (LBS), Anand nằm trong Top 10 nhà khoa học dữ liệu hàng đầu tại Ấn Độ với hơn 20 năm kinh nghiệm.
Cựu sinh viên IIT Madras, IIM Bangalore và Trường Kinh doanh London (LBS), Anand nằm trong Top 10 nhà khoa học dữ liệu hàng đầu tại Ấn Độ với hơn 20 năm kinh nghiệm.
Đọc thêm



Manish Shukla
Trưởng bộ phận Generative AI – NatWest Group
-
Dẫn đầu phát triển nền tảng GenAI tiên tiến. Có chuyên môn sâu về các sản phẩm OpenAI và MLOps, giúp tối ưu hiệu suất vận hành và đảm bảo triển khai dự án liền mạch với mức độ hài lòng cao từ người dùng.
Dẫn đầu phát triển nền tảng GenAI tiên tiến. Có chuyên môn sâu về các sản phẩm OpenAI và MLOps, giúp tối ưu hiệu suất vận hành và đảm bảo triển khai dự án liền mạch với mức độ hài lòng cao từ người dùng.
Đọc thêm



Deependra Singh
Phó Chủ tịch & Trưởng bộ phận Khoa học Dữ liệu
-
Hơn 15 năm kinh nghiệm lãnh đạo các hoạt động phân tích, phát triển sản phẩm AI, học sâu và khoa học dữ liệu. Từng dẫn dắt đội ngũ tại Junglee Games, American Express Digital Business và National Insurance Company. Là người đứng sau các dự án quan trọng như hệ thống phân tích cho chính sách PMJAY của chính phủ Ấn Độ. Cũng là diễn giả khách mời tại nhiều trường đại học hàng đầu như IMT Hyderabad, BIT Mesra và NMIMS.
Hơn 15 năm kinh nghiệm lãnh đạo các hoạt động phân tích, phát triển sản phẩm AI, học sâu và khoa học dữ liệu. Từng dẫn dắt đội ngũ tại Junglee Games, American Express Digital Business và National Insurance Company. Là người đứng sau các dự án quan trọng như hệ thống phân tích cho chính sách PMJAY của chính phủ Ấn Độ. Cũng là diễn giả khách mời tại nhiều trường đại học hàng đầu như IMT Hyderabad, BIT Mesra và NMIMS.
Đọc thêm



Sajan Kedia

Nguyên Trưởng nhóm Khoa học Dữ liệu
-
Tốt nghiệp từ IIT BHU, có nhiều kinh nghiệm trong các lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, Dữ liệu lớn (Big Data), Spark, Machine Learning và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Tốt nghiệp từ IIT BHU, có nhiều kinh nghiệm trong các lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, Dữ liệu lớn (Big Data), Spark, Machine Learning và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Đọc thêm



Mirza Rahim Baig

Chuyên viên Phân tích Cấp cao
-
Chuyên gia phân tích nâng cao với hơn 8 năm kinh nghiệm tư vấn trong các lĩnh vực thương mại điện tử và y tế.
Chuyên gia phân tích nâng cao với hơn 8 năm kinh nghiệm tư vấn trong các lĩnh vực thương mại điện tử và y tế.
Đọc thêm

Học từ Thực tiễn
Lựa chọn giữa hai phương án thực hiện bài tập và xây dựng dự án Capstone cá nhân hóa theo lĩnh vực bạn chọn.
-
15+ dự án doanh nghiệp thực tế
Thiết kế hệ thống GenAI – Amazon Reviews
Kỹ năng đạt được
- Prompt Engineering
- Advanced Prompt Engineering
- Thiết kế hệ thống GenAI
- Multimodal LLM

Thiết kế hệ thống GenAI – ChatGPT Feedback

RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Kỹ năng đạt được
- RAG
- Truy xuất thông tin
- Xử lý tài liệu
- Đánh giá LLM & RAG
- Hệ thống tác tử (Agentic Systems)

Phân tích dữ liệu khám phá (EDA)
Kỹ năng đạt được
- EDA
- Tiền xử lý dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu

Hồi quy tuyến tính
Kỹ năng đạt được
- Hồi quy tuyến tính
- Khai phá dữ liệu
- Sklearn

Truy vấn dữ liệu bằng SQL
Kỹ năng đạt được
- Truy vấn SQL
- Phân tích dữ liệu
- EDA

Phân tích Kinh doanh Căn bản – Snapdeal
Kỹ năng đạt được
- Tư vấn kinh doanh,
- Thu thập yêu cầu
- Giải quyết vấn đề

Phân tích Dữ liệu Lớn – Mercari
Kỹ năng đạt được
- Điện toán phân tán
- Phân tích Big Data
- PySpark

Phân tích dữ liệu thời gian thực
Kỹ năng đạt được
- Xử lý thời gian thực
- Kafka

Học sâu (Deep Learning)
Kỹ năng đạt được
- Học sâu
- RNN
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch

Hồ sơ học viên chương trình Thạc sĩ Machine Learning
Đối tượng đã ghi danh chương trình này?
Chương trình được thiết kế dành cho học viên đến từ nhiều lĩnh vực khác nhau, tạo nên môi trường học tập đa dạng, nơi các buổi thảo luận và tương tác trong lớp trở nên phong phú và thực tiễn hơn.
Theo Ngành nghề
Theo Số năm Kinh nghiệm
Theo bậc học cao nhất
Theo ngành đào tạo
Theo Độ tuổi
Theo Giới tính
Cựu sinh viên của chúng tôi tại upGrad làm việc tại
%20Liverpool%20Business%20School%20-%20LBS/Amazon__1590674899464.jpeg?width=241&height=80&name=Amazon__1590674899464.jpeg)



.png?width=114&height=60&name=Cisco%20logo%2060px%20(1).png)
%20Liverpool%20Business%20School%20-%20LBS/cognizant.png?width=240&height=80&name=cognizant.png)

Vì sao nên chọn chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo & Machine Learning tại LJMU?
Liverpool John Moores University (LJMU) mang đến chương trình Thạc sĩ về Artificial Intelligence & Machine Learning (AI & ML), được thiết kế dành riêng cho các chuyên gia mong muốn phát triển kỹ năng và bứt phá trong lĩnh vực công nghệ AI đang thay đổi nhanh chóng.
Chương trình nổi bật nhờ giáo trình toàn diện, cơ hội phát triển nghề nghiệp rõ rệt và hình thức học linh hoạt, dễ tiếp cận.
1. Giáo trình toàn diện:
Chương trình bao gồm những chủ đề công nghệ tiên tiến nhất như: Generative AI, Mô hình học máy nâng cao, Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics)
Học thông qua thực tiễn với:
- 60+ dự án doanh nghiệp thực tế và 15+ dự án Capstone chuyên sâu
- Nội dung được thiết kế dựa trên tư vấn từ các tập đoàn toàn cầu như Amazon, Microsoft và Deloitte
2. Phát triển sự nghiệp:
Cựu học viên từ chương trình Thạc sĩ AI & ML tại LJMU đã đạt được:
- Thăng tiến nghề nghiệp rõ rệt, chuyển đổi thành công sang các vai trò cao hơn trong AI, Khoa học Dữ liệu và Machine Learning
- Bằng cấp được công nhận toàn cầu và được WES xác nhận, tăng khả năng cạnh tranh tại thị trường việc làm quốc tế
3. Hỗ trợ học viên cá nhân hóa:
- Tư vấn 1:1 với chuyên gia ngành, giúp định hướng lộ trình nghề nghiệp AI rõ ràng
- Công cụ xây dựng hồ sơ ứng tuyển ứng dụng AI, giúp nổi bật năng lực trước nhà tuyển dụng
- Mạng lưới cựu học viên mạnh mẽ từ cả LJMU và IIIT Bangalore
4. Linh hoạt & dễ tiếp cận:
Chương trình được thiết kế phù hợp cho người đi làm, với:
- Chi phí hợp lý, hỗ trợ trả góp 0% lãi suất, giúp học viên dễ dàng tiếp cận
Với bằng Thạc sĩ được công nhận toàn cầu về AI và ML, chương trình của LJMU là bệ phóng lý tưởng để bạn nâng tầm sự nghiệp trong AI, Machine Learning và Khoa học Dữ liệu.
Chúng tôi sẽ dồng hành cùng bạn trên suốt hành trình học tập.
- Video bài giảng từ đội ngũ giảng viên hàng đầu và chuyên gia quốc tế
- Tích hợp môi trường luyện tập và viết mã trực tiếp
- Dự án định hướng theo nhu cầu doanh nghiệp, tiếp cận thực tế AI & ML
- Các buổi tương tác trực tiếp cùng giảng viên và chuyên gia trong ngành
- Kênh Telegram riêng dành cho học viên, cập nhật thông tin và hỗ trợ kịp thời
- Hỗ trợ khi gặp khó khăn trong quá trình học
- Đồng hành cá nhân hóa giúp bạn hoàn thành chương trình một cách hiệu quả
- Diễn đàn học tập trực tuyến giúp giải đáp thắc mắc và học hỏi từ cộng đồng
- Online discussion forum to get doubts clarified
- Network & collaborate with 12,000+ alumni
upGrad sẽ hỗ trợ bạn như thế nào?
Dịch vụ Hỗ trợ Nghề nghiệp 360 Độ, Cố vấn Cá nhân từ các Chuyên gia trong Ngành, Dự án Thực hành, Cơ hội Kết nối với Đồng nghiệp, và nhiều hơn nữa để giúp bạn làm chủ Học máy và AI.
-
Hiệu quả Đầu tư Cao
-
Trải nghiệm Học tập Độc đáo
-
Kết quả Công việc
Định hướng Ngành
- Học từ giáo trình được thiết kế bởi các chuyên gia trong ngành cho chính ngành công nghiệp
- Được hướng dẫn bởi các chuyên gia hàng đầu từ khắp nơi trên thế giới
Linh Hoạt
- Trải nghiệm giáo dục đẳng cấp qua ứng dụng và trang web độc quyền của chúng tôi bất cứ khi nào bạn muốn
Hỗ trợ Toàn diện
- Được đồng hành cùng một cố vấn từ upGrad, người sẽ hỗ trợ bạn xuyên suốt chương trình
- Nhận giải đáp từ chuyên gia cho mọi thắc mắc của bạn chỉ trong vài giờ
- Các buổi học trực tiếp hàng tuần với chuyên gia trong ngành để giải đáp thắc mắc, định hướng sự nghiệp và cải thiện kỹ năng giao tiếp
Chuẩn bị Nghề nghiệp
- Chuẩn bị nghề nghiệp toàn diện với phản hồi về hồ sơ, xây dựng thương hiệu cá nhân trên LinkedIn
- Nội dung thúc đẩy nghề nghiệp, giúp bạn tìm kiếm việc làm, chuẩn bị phỏng vấn, và thương lượng lương bổng
- Cố vấn ngành - Nhận hướng dẫn từ các chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực để đạt được mục tiêu nghề nghiệp của bạn
Kết nối
- Cơ hội kết nối với các chuyên gia, giảng viên và chuyên gia ngành từ hơn 50 quốc gia
- Tham gia mạng lưới hơn 50.000 cựu sinh viên đang làm việc tại các công ty hàng đầu như Amazon, ESPN, Visa, Microsoft, E&Y, Accenture.
Câu chuyện Khoa học Dữ liệu thành công
Các học viên nói gì?


Cập nhật các kỹ năng và xu hướng mới nhất trong ngành
Cập nhật các kỹ năng và xu hướng mới nhất trong ngành
Hành trình học tập với upGrad thật tuyệt vời. Chương trình đã mang lại cho tôi một trải nghiệm học tập toàn diện, giúp tôi trang bị những công cụ và kỹ năng mới nhất trong ngành. Tôi đã học cách tối ưu các giai đoạn của dự án từ thiết kế đến sản xuất, đảm bảo hiệu quả cao nhất. Điều làm tôi ấn tượng nhất chính là nền tảng trực tuyến của upGrad. Giao diện thân thiện với người dùng, liên tục được cải tiến và cập nhập dựa trên phản hồi từ các học viên, nhờ vậy chúng tôi có thể tiếp cận được với những nguồn tài nguyên và tài liệu tốt nhất. Những buổi học trực tiếp do các chuyên gia đầu ngành dẫn dắt thật sự rất quý báu với tôi, giúp tôi cập nhật các kỹ năng và xu hướng mới nhất trong lĩnh vực này. Nhìn chung, tôi cảm thấy hết sức hài lòng với những gì mình học được thông qua upGrad. Tham gia chương trình không chỉ giúp tôi mở rộng kiến thức mà còn tạo cơ hội kết nối với các đồng nghiệp trong ngành, xây dựng mạng lưới quan hệ để phát triển sự nghiệp. Thực sự cảm ơn upGrad vì đã mang đến cho tôi cơ hội tuyệt vời này.
Hành trình học tập với upGrad thật tuyệt vời. Chương trình đã mang lại cho tôi một trải nghiệm học tập toàn diện, giúp tôi trang bị những công cụ và kỹ năng mới nhất trong ngành. Tôi đã học cách tối ưu các giai đoạn của dự án từ thiết kế đến sản xuất, đảm bảo hiệu quả cao nhất. Điều làm tôi ấn tượng nhất chính là nền tảng trực tuyến của upGrad. Giao diện thân thiện với người dùng, liên tục được cải tiến và cập nhập dựa trên phản hồi từ các học viên, nhờ vậy chúng tôi có thể tiếp cận được với những nguồn tài nguyên và tài liệu tốt nhất. Những buổi học trực tiếp do các chuyên gia đầu ngành dẫn dắt thật sự rất quý báu với tôi, giúp tôi cập nhật các kỹ năng và xu hướng mới nhất trong lĩnh vực này. Nhìn chung, tôi cảm thấy hết sức hài lòng với những gì mình học được thông qua upGrad. Tham gia chương trình không chỉ giúp tôi mở rộng kiến thức mà còn tạo cơ hội kết nối với các đồng nghiệp trong ngành, xây dựng mạng lưới quan hệ để phát triển sự nghiệp. Thực sự cảm ơn upGrad vì đã mang đến cho tôi cơ hội tuyệt vời này.
Xem thêm
Cassandra Pratt Romero
Kỹ sư phần mềm tại Microsoft
6 năm kinh nghiệm


Tôi tham gia chương trình này với mong muốn nâng cao kỹ năng bản thân
Tôi tham gia chương trình này với mong muốn nâng cao kỹ năng bản thân
Tôi tham gia chương trình này với mong muốn nâng cao kỹ năng bản thân. Chương trình học thực sự rất thú vị và tôi cũng cảm thấy tự tin hơn sau khi hoàn thành khoá học. Thật tuyệt vời khi giờ đây tôi đã trở thành một phần của một cuộc cách mạng khoa học tân tiến. Sau khi hoàn tất chương trình với upGrad, tôi dự định tiếp tục dấn thân sâu hơn vào lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo và thúc đẩy mình phát triển xa hơn nữa.
Tôi tham gia chương trình này với mong muốn nâng cao kỹ năng bản thân. Chương trình học thực sự rất thú vị và tôi cũng cảm thấy tự tin hơn sau khi hoàn thành khoá học. Thật tuyệt vời khi giờ đây tôi đã trở thành một phần của một cuộc cách mạng khoa học tân tiến. Sau khi hoàn tất chương trình với upGrad, tôi dự định tiếp tục dấn thân sâu hơn vào lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo và thúc đẩy mình phát triển xa hơn nữa.
Xem thêm
Atul Chauhan
Kỹ sư Điều khiển Ứng dụng tại Daikin
8 năm kinh nghiệm


Sự phát triển của Trí tuệ Nhân tạo và Học máy trong thập kỷ qua đã khơi dậy sự tò mò trong tôi
Sự phát triển của Trí tuệ Nhân tạo và Học máy trong thập kỷ qua đã khơi dậy sự tò mò trong tôi
Sự phát triển nhanh chóng của Trí tuệ Nhân tạo và Học máy trong thập kỷ qua đã khơi dậy sự tò mò trong tôi. Chương trình học của upGrad được thiết kế rất toàn diện với mức học phí hợp lý. Phương pháp học ngoại tuyến cũng giúp tôi cân bằng giữa học tập và công việc.Trong suốt quá trình học với upGrad, tôi đã củng cố được các kiến thức hiện có và học thêm những khái niệm mới, dự định áp dụng vào công việc và cuộc sống hàng ngày của mình. Trong tương lai, tôi sẽ tiếp tục làm việc và học hỏi về các chủ đề này để sử dụng chúng hiệu quả hơn trong công việc.
Sự phát triển nhanh chóng của Trí tuệ Nhân tạo và Học máy trong thập kỷ qua đã khơi dậy sự tò mò trong tôi. Chương trình học của upGrad được thiết kế rất toàn diện với mức học phí hợp lý. Phương pháp học ngoại tuyến cũng giúp tôi cân bằng giữa học tập và công việc.Trong suốt quá trình học với upGrad, tôi đã củng cố được các kiến thức hiện có và học thêm những khái niệm mới, dự định áp dụng vào công việc và cuộc sống hàng ngày của mình. Trong tương lai, tôi sẽ tiếp tục làm việc và học hỏi về các chủ đề này để sử dụng chúng hiệu quả hơn trong công việc.
Xem thêm
Jheser Guzman Illanes
Phó Chủ tịch Kỹ thuật Phần mềm tại JPMorgan Chase & Co.
18 năm kinh nghiệm


Nhờ sự hỗ trợ của đội ngũ UpGrad, tôi đã có một hành trình học tập tuyệt vời.
Nhờ sự hỗ trợ của đội ngũ UpGrad, tôi đã có một hành trình học tập tuyệt vời.
Tôi đã muốn dấn thân vào lĩnh vực ML/AI từ lâu và quyết định đăng ký một khóa học với upGrad khi được một người bạn giới thiệu. Nhờ sự hỗ trợ của đội ngũ UpGrad, tôi đã có một hành trình học tập tuyệt vời, đặc biệt cảm ơn Karen vì đã luôn nhiệt tình giúp đỡ. Tôi chưa bao giờ tưởng tượng được rằng mình có thể tiến xa đến vậy khi luôn bận rộn với cuộc sống và công việc. Trong tương lai gần, tôi dự định sẽ hoàn thành chương trình Thạc sĩ và tiếp tục theo đuổi học vị Tiến sĩ. Nền tảng mà UpGrad mang lại đã cho tôi cơ hội theo đuổi những kế hoạch này và giúp tôi tìm ra những giải pháp cấp tiến hơn trong công việc. Cảm ơn upGrad đã giúp tôi hiện thực hóa những điều này
Tôi đã muốn dấn thân vào lĩnh vực ML/AI từ lâu và quyết định đăng ký một khóa học với upGrad khi được một người bạn giới thiệu. Nhờ sự hỗ trợ của đội ngũ UpGrad, tôi đã có một hành trình học tập tuyệt vời, đặc biệt cảm ơn Karen vì đã luôn nhiệt tình giúp đỡ. Tôi chưa bao giờ tưởng tượng được rằng mình có thể tiến xa đến vậy khi luôn bận rộn với cuộc sống và công việc. Trong tương lai gần, tôi dự định sẽ hoàn thành chương trình Thạc sĩ và tiếp tục theo đuổi học vị Tiến sĩ. Nền tảng mà UpGrad mang lại đã cho tôi cơ hội theo đuổi những kế hoạch này và giúp tôi tìm ra những giải pháp cấp tiến hơn trong công việc. Cảm ơn upGrad đã giúp tôi hiện thực hóa những điều này
Xem thêm
Vsmy Naresh Kumar Kuppili
Kiến trúc Giải pháp tại Image Access Corp
11 năm kinh nghiệm

Học phí: VND 170,000,000
Đăng ký Chương trình
Quy trình đăng ký vào chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo & Machine Learning của Đại học Liverpool John Moores (LJMU) rất đơn giản và có thể thực hiện hoàn toàn trực tuyến.

Tốt nghiệp đại học với điểm trung bình tối thiểu 50% (hoặc tương đương), ưu tiên các ngành có nền tảng Toán học/Thống kê.
Khuyến khích có ít nhất 1 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực lập trình hoặc phân tích.

Nộp đơn
Cung cấp thông tin cơ bản về hồ sơ cá nhân của bạn.
Cung cấp thông tin cơ bản về hồ sơ cá nhân của bạn.


Giữ chỗ
Nhận thư mời nhập học và thanh toán phí giữ chỗ
Nhận thư mời nhập học và thanh toán phí giữ chỗ

Xác nhận nhập học
Hoàn tất học phí còn lại trong vòng 7 ngày hoặc trước ngày khai giảng, tùy theo thời điểm nào đến trước
Hoàn tất học phí còn lại trong vòng 7 ngày hoặc trước ngày khai giảng, tùy theo thời điểm nào đến trước


Xác nhận chỗ và bắt đầu khóa học chuẩn bị
Xác nhận chỗ của bạn bằng cách đăng ký vào chương trình và thanh toán khoản phí đầu tiên. Sau đó, bạn có thể bắt đầu khóa học chuẩn bị và khởi đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực Học máy & AI.
Xác nhận chỗ của bạn bằng cách đăng ký vào chương trình và thanh toán khoản phí đầu tiên. Sau đó, bạn có thể bắt đầu khóa học chuẩn bị và khởi đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực Học máy & AI.

Giới thiệu người khác đăng ký chương trình và nhận hoàn tiền lên đến
!*

Các câu hỏi thường gặp
1. Theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực AI và ML có phải là lựa chọn đúng đắn?
Hoàn toàn đúng! Trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning (ML) đang là những lĩnh vực được săn đón nhất trên thị trường việc làm hiện nay. Chúng đóng vai trò thúc đẩy đổi mới trong nhiều ngành như y tế, tài chính, và hệ thống tự động hóa. Tốt nghiệp chương trình, bạn có thể đảm nhận những vai trò hấp dẫn và tham gia vào các dự án công nghệ tiên tiến ở quy mô toàn cầu.
Hoàn toàn đúng! Trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning (ML) đang là những lĩnh vực được săn đón nhất trên thị trường việc làm hiện nay. Chúng đóng vai trò thúc đẩy đổi mới trong nhiều ngành như y tế, tài chính, và hệ thống tự động hóa. Tốt nghiệp chương trình, bạn có thể đảm nhận những vai trò hấp dẫn và tham gia vào các dự án công nghệ tiên tiến ở quy mô toàn cầu.
2. Chương trình kéo dài bao lâu?
Thời lượng chương trình là 18 tháng. Hình thức học trực tuyến linh hoạt, phù hợp với người đi làm, kết hợp giữa học thuật chuyên sâu và trải nghiệm thực hành thực tế.
Thời lượng chương trình là 18 tháng. Hình thức học trực tuyến linh hoạt, phù hợp với người đi làm, kết hợp giữa học thuật chuyên sâu và trải nghiệm thực hành thực tế.
3. Học viên không có nền tảng kỹ thuật có thể học tốt không?
4. Các học phần tự chọn nổi bật của chương trình gồm những gì?
- MLOps: Học cách tự động hóa, triển khai mô hình và quản lý quy trình công việc bằng MLflow và Airflow
- Generative AI: Làm chủ các khái niệm như Prompt Engineering, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), và API của OpenAI để xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng
- MLOps: Học cách tự động hóa, triển khai mô hình và quản lý quy trình công việc bằng MLflow và Airflow
- Generative AI: Làm chủ các khái niệm như Prompt Engineering, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), và API của OpenAI để xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng
5. Trải nghiệm học tập sẽ như thế nào?
1. Chương trình có khó không?
1. Chương trình này có phù hợp với bạn không?
Nếu bạn có niềm đam mê với việc xây dựng giải pháp dựa trên dữ liệu hoặc mong muốn tạo ra hệ thống thông minh có khả năng tự học, thì đây chính là chương trình dành cho bạn. Chương trình phù hợp cho cả người mới bắt đầu và các chuyên gia đang tìm kiếm cơ hội chuyển đổi nghề nghiệp sang lĩnh vực AI và Machine Learning.
Nếu bạn có niềm đam mê với việc xây dựng giải pháp dựa trên dữ liệu hoặc mong muốn tạo ra hệ thống thông minh có khả năng tự học, thì đây chính là chương trình dành cho bạn. Chương trình phù hợp cho cả người mới bắt đầu và các chuyên gia đang tìm kiếm cơ hội chuyển đổi nghề nghiệp sang lĩnh vực AI và Machine Learning.
1. Có chính sách hoãn hoặc hoàn tiền nào cho chương trình này không?
Chính sách Hoàn tiền:
1. Bạn có thể yêu cầu hoàn tiền cho số tiền đã thanh toán cho chương trình bất kỳ lúc nào trước ngày bắt đầu chương trình, bằng cách truy cập www.upgrad.com và gửi đơn hoàn tiền qua mục "Đơn của tôi" trong hồ sơ của bạn. Bạn có thể yêu cầu Cố vấn Tuyển sinh hỗ trợ bạn trong việc xin hoàn tiền bằng cách gửi email cho họ với lý do cụ thể. Không có khoản hoàn tiền nào áp dụng sau khi chương trình đã bắt đầu. Điều này cũng áp dụng cho những sinh viên không hoàn tất việc thanh toán và không thể đăng ký vào khóa học đã chọn. Tuy nhiên, sinh viên có thể tận dụng chính sách hoãn chương trình theo quy định dưới đây.
2. Sinh viên phải thanh toán toàn bộ học phí trong vòng bảy (7) ngày kể từ khi thanh toán khoản đặt cọc hoặc ngày bắt đầu khóa học, tùy theo ngày nào đến trước; nếu không, thư nhập học sẽ bị hủy bỏ.
3. Yêu cầu hoàn tiền theo điều khoản 1 của chính sách hoàn tiền phải được gửi qua email dưới dạng đơn yêu cầu hoàn tiền theo mẫu. Hoàn tiền sẽ được xử lý trong vòng 30 ngày làm việc kể từ khi nhận được đơn hoàn tiền đã được ký đầy đủ và được phê duyệt bởi Hội đồng Học thuật.
Chính sách Hoàn tiền:
1. Bạn có thể yêu cầu hoàn tiền cho số tiền đã thanh toán cho chương trình bất kỳ lúc nào trước ngày bắt đầu chương trình, bằng cách truy cập www.upgrad.com và gửi đơn hoàn tiền qua mục "Đơn của tôi" trong hồ sơ của bạn. Bạn có thể yêu cầu Cố vấn Tuyển sinh hỗ trợ bạn trong việc xin hoàn tiền bằng cách gửi email cho họ với lý do cụ thể. Không có khoản hoàn tiền nào áp dụng sau khi chương trình đã bắt đầu. Điều này cũng áp dụng cho những sinh viên không hoàn tất việc thanh toán và không thể đăng ký vào khóa học đã chọn. Tuy nhiên, sinh viên có thể tận dụng chính sách hoãn chương trình theo quy định dưới đây.
2. Sinh viên phải thanh toán toàn bộ học phí trong vòng bảy (7) ngày kể từ khi thanh toán khoản đặt cọc hoặc ngày bắt đầu khóa học, tùy theo ngày nào đến trước; nếu không, thư nhập học sẽ bị hủy bỏ.
3. Yêu cầu hoàn tiền theo điều khoản 1 của chính sách hoàn tiền phải được gửi qua email dưới dạng đơn yêu cầu hoàn tiền theo mẫu. Hoàn tiền sẽ được xử lý trong vòng 30 ngày làm việc kể từ khi nhận được đơn hoàn tiền đã được ký đầy đủ và được phê duyệt bởi Hội đồng Học thuật.
Hỗ trợ Học viên upGrad
Sẵn sàng từ 9H - 21H mọi ngày trong tuần, múi giờ ICT


*Tất cả các cuộc gọi sẽ được ghi âm nhằm phục vụ mục đích đào tạo và cải thiện chất lượng. *Trong trường hợp không thể trả lời cuộc gọi của bạn, chúng tôi sẽ liên hệ lại ngay khi có thể.