-    Ôn tập các khái niệm Machine Learning cơ bản: supervised, unsupervised, reinforcement learning.
-    Ôn lại các thuật toán cơ bản: Linear Regression, Logistic Regression, k-Means Clustering.
-    Kiến thức cơ bản về toán học: Đại số tuyến tính, xác suất, thống kê và giải tích.
-    Công cụ phát triển: Python, NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch.

-    Các kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn.
-    Tiền xử lý dữ liệu nâng cao: xử lý dữ liệu thiếu, outliers, encoding categorical data, feature scaling.
-    Kỹ thuật trích xuất và chọn lọc đặc trưng (Feature Engineering, Feature Selection).
-    Tổng quan về Pipeline và quản lý quy trình tiền xử lý.
-    Bài tập thực hành: Tạo pipeline xử lý dữ liệu cho một bộ dữ liệu phức tạp.

-    Thuật toán tối ưu Gradient Descent nâng cao (SGD, Adam, RMSProp).
-    Cây quyết định (Decision Trees) và các thuật toán ensemble: Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM, CatBoost.
-    Các mô hình tuyến tính nâng cao: Ridge Regression, Lasso Regression, ElasticNet.
-    SVM (Support Vector Machine) và Kernel Methods.
-    Bài tập thực hành: Dự đoán giá trị bất động sản hoặc dữ liệu tài chính với XGBoost và LightGBM.

-    K-means++, DBSCAN, Hierarchical Clustering.
-    Giảm chiều dữ liệu: PCA, t-SNE, UMAP.
-    Kỹ thuật phát hiện bất thường (Anomaly Detection).
-    Bài tập thực hành: Áp dụng giảm chiều dữ liệu trên bộ dữ liệu hình ảnh hoặc dữ liệu sinh học.

-    Biểu diễn văn bản: TF-IDF, Word2Vec, GloVe, FastText.
-    Mô hình ngôn ngữ (Language Models): BERT, GPT.
-    Xây dựng mô hình phân loại văn bản, trích xuất thực thể (NER).
-    Bài tập thực hành: Xây dựng hệ thống phân tích cảm xúc hoặc chatbot đơn giản.

-    Tổng quan về xử lý ảnh và CNNs (Convolutional Neural Networks).
-    Mạng sâu: ResNet, EfficientNet, Inception.
-    Augmentation dữ liệu hình ảnh và Transfer Learning.
-    Fine-tuning mô hình pre-trained (e.g., VGG, MobileNet).
-    Bài tập thực hành: Phân loại hình ảnh hoặc phát hiện đối tượng.

-    Khái niệm cơ bản về Reinforcement Learning.
-    Mô hình Markov Decision Process (MDP).
-    Thuật toán Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN).
-    Ứng dụng của Reinforcement Learning trong thực tế (robotics, game AI).
-    Bài tập thực hành: Xây dựng agent chơi một trò chơi đơn giản (e.g., CartPole).

-    Giới thiệu về MLOps: CI/CD, version control cho mô hình (DVC).
-    Đánh giá và tối ưu mô hình: cross-validation, hyperparameter tuning (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization).
-    Triển khai mô hình với Flask, FastAPI hoặc Docker.
-    Tổng quan về kiến trúc hệ thống AI và Cloud (AWS, Azure, GCP).
-    Bài tập thực hành: Xây dựng và triển khai API Machine Learning trên cloud.

-    Xây dựng một hệ thống Machine Learning hoàn chỉnh từ xử lý dữ liệu đến triển khai mô hình.
-    Một số ý tưởng dự án:
1.  Dự đoán giá cổ phiếu hoặc nhu cầu thị trường.
2.  Phân tích hình ảnh y tế (phát hiện ung thư, X-ray).
3.  Chatbot tự động hoặc hệ thống gợi ý sản phẩm.
4.  Phát hiện gian lận trong giao dịch tài chính.
-    Yêu cầu:
+   Hoàn thiện dự án nhóm hoặc cá nhân.
+   Báo cáo và trình bày kết quả.