<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id={your-pixel-id-goes-here}&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">
location-switch-globe
Chương trình
Location updated to
Select your country
Browse upGrad's website for your location.

Afghanistan Afghanistan Albania Albania Algeria Algeria American Samoa American Samoa Andorra Andorra Angola Angola Anguilla Anguilla Antarctica Antarctica Antigua and Barbuda Antigua and Barbuda Argentina Argentina Armenia Armenia Aruba Aruba Australia Australia Austria Austria Azerbaijan Azerbaijan Bahamas Bahamas Bahrain Bahrain Bangladesh Bangladesh Barbados Barbados Belarus Belarus Belgium Belgium Belize Belize Benin Benin Bermuda Bermuda Bhutan Bhutan Bolivia Bolivia Bosnia and Herzegovina Bosnia and Herzegovina Botswana Botswana Brazil Brazil British Indian Ocean Territory British Indian Ocean Territory British Virgin Islands British Virgin Islands Brunei Brunei Bulgaria Bulgaria Burkina Faso Burkina Faso Burundi Burundi Cambodia Cambodia Cameroon Cameroon Canada Canada Cape Verde Cape Verde Cayman Islands Cayman Islands Central African Republic Central African Republic Chad Chad Chile Chile China China Christmas Island Christmas Island Cocos Island Cocos Island Colombia Colombia Comoros Comoros Cook Islands Cook Islands Costa Rica Costa Rica Croatia Croatia Cuba Cuba Curacao Curacao Cyprus Cyprus Czech Republic Czech Republic Democratic Republic of the Congo Democratic Republic of the Congo Denmark Denmark Djibouti Djibouti Dominica Dominica Dominican Republic Dominican Republic East Timor East Timor Ecuador Ecuador Egypt Egypt El Salvador El Salvador Equatorial Guinea Equatorial Guinea Eritrea Eritrea Estonia Estonia Ethiopia Ethiopia Falkland Islands Falkland Islands Faroe Islands Faroe Islands Fiji Fiji Finland Finland France France French Guiana French Guiana French Polynesia French Polynesia Gabon Gabon Gambia Gambia Georgia Georgia Germany Germany Ghana Ghana Gibraltar Gibraltar Greece Greece Greenland Greenland Grenada Grenada Guam Guam Guatemala Guatemala Guernsey Guernsey Guinea Guinea Guinea-Bissau Guinea-Bissau Guyana Guyana Haiti Haiti Honduras Honduras Hong Kong Hong Kong Hungary Hungary Iceland Iceland India India Indonesia Indonesia Iran Iran Iraq Iraq Ireland Ireland Isle of Man Isle of Man Israel Israel Italy Italy Ivory Coast Ivory Coast Jamaica Jamaica Japan Japan Jersey Jersey Jordan Jordan Kazakhstan Kazakhstan Kenya Kenya Kiribati Kiribati Kosovo Kosovo Kuwait Kuwait Kyrgyzstan Kyrgyzstan Laos Laos Latvia Latvia Lebanon Lebanon Lesotho Lesotho Liberia Liberia Libya Libya Liechtenstein Liechtenstein Lithuania Lithuania Luxembourg Luxembourg Macau Macau Macedonia Macedonia Madagascar Madagascar Malawi Malawi Malaysia Malaysia Maldives Maldives Mali Mali Malta Malta Marshall Islands Marshall Islands Mauritania Mauritania Mauritius Mauritius Mayotte Mayotte Mexico Mexico Micronesia Micronesia Moldova Moldova Monaco Monaco Mongolia Mongolia Montenegro Montenegro Montserrat Montserrat Morocco Morocco Mozambique Mozambique Myanmar (Burma) Myanmar (Burma) Namibia Namibia Nauru Nauru Nepal Nepal Netherlands Netherlands Netherlands Antilles Netherlands Antilles New Caledonia New Caledonia New Zealand New Zealand Nicaragua Nicaragua Niger Niger Nigeria Nigeria Niue Niue North Korea North Korea Northern Mariana Islands Northern Mariana Islands Norway Norway Oman Oman Pakistan Pakistan Palau Palau Palestine Palestine Panama Panama Papua New Guinea Papua New Guinea Paraguay Paraguay Peru Peru Philippines Philippines Pitcairn Pitcairn Poland Poland Portugal Portugal Puerto Rico Puerto Rico Qatar Qatar Republic of the Congo Republic of the Congo Reunion Reunion Romania Romania Russia Russia Rwanda Rwanda Saint Barthelemy Saint Barthelemy Saint Helena Saint Helena Saint Kitts and Nevis Saint Kitts and Nevis Saint Lucia Saint Lucia Saint Martin Saint Martin Saint Pierre and Miquelon Saint Pierre and Miquelon Saint Vincent and the Grenadines Saint Vincent and the Grenadines Samoa Samoa San Marino San Marino Sao Tome and Principe Sao Tome and Principe Saudi Arabia Saudi Arabia Senegal Senegal Serbia Serbia Seychelles Seychelles Sierra Leone Sierra Leone Singapore Singapore Sint Maarten Sint Maarten Slovakia Slovakia Slovenia Slovenia Solomon Islands Solomon Islands Somalia Somalia South Africa South Africa South Georgia and South Sandwich Islands South Georgia and South Sandwich Islands South Korea South Korea South Sudan South Sudan Spain Spain Sri Lanka Sri Lanka Sudan Sudan Suriname Suriname Svalbard and Jan Mayen Svalbard and Jan Mayen Swaziland Swaziland Sweden Sweden Switzerland Switzerland Syria Syria Taiwan Taiwan Tajikistan Tajikistan Tanzania Tanzania Thailand Thailand Togo Togo Tokelau Tokelau Tonga Tonga Trinidad and Tobagous Trinidad and Tobagous Tunisia Tunisia Turkey Turkey Turkmenistan Turkmenistan Turks and Caicos Islands Turks and Caicos Islands Tuvalu Tuvalu U.S. Virgin Islands U.S. Virgin Islands Uganda Uganda Ukraine Ukraine United Arab Emirates United Arab Emirates United Kingdom United Kingdom United States of America United States of America Uruguay Uruguay Uzbekistan Uzbekistan Vanuatu Vanuatu Vatican Vatican Venezuela Venezuela Vietnam Vietnam Wallis and Futuna Wallis and Futuna Western Sahara Western Sahara Yemen Yemen Zambia Zambia Zimbabwe Zimbabwe

Chứng chỉ Sau Đại học dành cho Lãnh đạo AI Ứng dụng và Machine Learning

  • Loại chương trình
    Chứng chỉ Sau Đại học
  • Ngày
    August 31, 2026
  • Thời gian
    8 Tháng
Apply NowDownload Brochure
IIT_Kgp_BannerImage (1)-18caa86765264137baec6895146b1b10
IIT_Kgp_BannerImage (1)-18caa86765264137baec6895146b1b10
  • Hạng #215 Toàn cầu trên Bảng xếp hạng Đại học Thế giới QS 2026
  • Top #5 Khối ngành Kỹ thuật tại Ấn Độ (NIRF)

Tổng quan Chương trình EPGC về AI Ứng dụng & Machine Learning

Một chương trình trực tuyến sau đại học toàn diện được thiết kế và giảng dạy trực tiếp bởi Khoa Trí tuệ Nhân tạo, IIT Kharagpur. Khung chương trình đào tạo được cấu trúc bài bản nhằm dẫn dắt người học đi từ nền tảng AI vững chắc đến các ứng dụng thực tế chuyên sâu, bao quát trọn vẹn từ Machine Learning (Machine Learning), Deep Learning (Deep Learning), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Generative AI cho đến các phương thức triển khai thực tế

Được thành lập vào năm 1951, IIT Kharagpur là Viện Công nghệ Ấn Độ (IIT) đầu tiên và nằm trong số các học viện kỹ thuật danh giá bậc nhất thế giới. Xếp hạng thứ 5 về Khối ngành Kỹ thuật theo NIRF 2025, Viện được công nhận rộng rãi nhờ tính nghiêm ngặt trong học thuật, các nghiên cứu có tầm ảnh hưởng lớn và những đóng góp bền bỉ cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và điện toán.

Kế thừa chiều sâu học thuật và thế mạnh nghiên cứu xuất sắc của IIT Kharagpur, chương trình này trang bị cho người học nền tảng vững chắc để tự tin xây dựng, triển khai và vận hành các hệ thống AI, đồng thời phát triển các kỹ năng cần thiết để áp dụng AI một cách hiệu quả trong các bối cảnh kinh doanh và kỹ thuật thực tế.

Từ nền tảng AI đến Gen AI & Agentic AI, được giảng dạy bởi Khoa Trí tuệ Nhân tạo – IIT Kharagpur

OLET 3 (1)

100% Học trực tiếp cùng giảng viên

Toàn bộ các buổi học được giảng dạy trực tiếp bởi đội ngũ giảng viên của IIT Kharagpur, đảm bảo chiều sâu học thuật, tính hệ thống và chất lượng đào tạo xuyên suốt chương trình.
KEDL 3

100% Giảng viên IIT Kharagpur trực tiếp giảng dạy

Toàn bộ lộ trình học được dẫn dắt bởi các giáo sư thuộc Khoa Trí tuệ Nhân tạo, IIT Kharagpur.
CSLS 4 (1)

6 học phần cốt lõi. 6 hệ thống AI thực tế

Mỗi học phần đều đi kèm dự án thực hành có hướng dẫn, giúp học viên áp dụng kiến thức ngay vào thực tế và từng bước xây dựng năng lực triển khai AI.
HEDL 4

Lộ trình từ nền tảng đến triển khai AI trong thực tế

Nền tảng AI → ML & Deep Learning → NLP & Transformers → GenAI → Agentic AI → RAG → Triển khai & MLOps
Block Your Seat 5

Dự án Tốt nghiệp & Các Dự án Thực tế Bám sát Nhu cầu Ngành

Hoàn thành 6 dự án thực hành và 1 dự án tốt nghiệp dưới sự hướng dẫn của giảng viên, từ khâu xác định bài toán đến xây dựng và triển khai giải pháp hoàn chỉnh.
icons (3) 1

Chứng chỉ điều hành và Lễ tốt nghiệp tại trường

Tham gia lễ tốt nghiệp trực tiếp tại IIT Kharagpur – học viện công nghệ đầu tiên của Ấn Độ, đánh dấu cột mốc quan trọng trên hành trình phát triển chuyên môn của bạn.

Chương trình AI Toàn diện từ Nền tảng đến Triển khai Thực tế

OLET 3 (1)

Học vững nền tảng trước khi đi sâu vào AI

Học phần nền tảng được thiết kế nhằm giúp học viên xây dựng kiến thức cốt lõi trước khi bước vào các nội dung chuyên sâu. Các khái niệm được giảng dạy theo hướng trực quan, dễ hiểu, giúp người học tự tin và sẵn sàng cho toàn bộ chương trình.
KEDL 3

Hiểu AI từ nguyên lý cốt lõi

Machine Learning và Deep Learning không chỉ được tiếp cận dưới góc độ ứng dụng, mà còn giúp người học hiểu cách các mô hình hoạt động, lý do đằng sau các thuật toán và cách đưa ra những lựa chọn phù hợp trong thực tế.
CSLS 4 (1)

Chương trình được xây dựng theo định hướng triển khai thực tiễn

Mọi nội dung đều gắn với các yêu cầu thực tế khi đưa AI vào vận hành, bao gồm khả năng mở rộng, độ ổn định, chi phí triển khai và giám sát hệ thống.
HEDL 4

GenAI & Agentic AI được tích hợp xuyên suốt chương trình

Thay vì được giảng dạy như những chủ đề riêng lẻ, Generative AI & Agentic AI được lồng ghép xuyên suốt lộ trình học như những năng lực cốt lõi của một kỹ sư AI hiện đại.
icons (3) 1

Triển khai và vận hành hệ thống AI theo chuẩn doanh nghiệp

Học cách triển khai, giám sát và vận hành các hệ thống AI theo những phương pháp và tiêu chuẩn đang được áp dụng trong doanh nghiệp.
Block Your Seat 5

Lộ trình học toàn diện về Kỹ thuật AI

Bao quát các lĩnh vực trọng yếu gồm Machine Learning, Deep Learning, GenAI, Agentic AI, hệ thống RAG (Truy xuất tăng cường cho mô hình AI) và MLOps.

Đội ngũ giảng viên

Bạn sẽ học cùng ai?

Lộ trình học toàn diện

Từ nền tảng đến triển khai các hệ thống AI theo chuẩn doanh nghiệp

Xây dựng nền tảng kiến thức vững chắc để học hiệu quả các nội dung AI nâng cao, đồng thời giúp học viên từ nhiều lĩnh vực khác nhau có chung điểm xuất phát trước khi bước vào chương trình chính.

Nội dung học:
  • Python
  • SQL
  • Thống kê
  • Thống kê
  • Đại số tuyến tính
  • Xác suất
  • Giải tích

Nội dung học:
  • Hiểu các khái niệm cốt lõi của Machine Learning, bao gồm tiền xử lý dữ liệu, đánh giá mô hình, học có giám sát, học không giám sát và các thuật toán truyền thống.
  • Thiết kế các giải pháp Machine Learning một cách bài bản, rõ ràng và chính xác.
  • Phân tích, tiền xử lý và trực quan hóa dữ liệu; chuẩn hóa quy trình làm việc, kỹ thuật kiểm định chéo, phân loại các dạng lỗi và làm chủ các chỉ số đánh giá hiệu suất.
  • Học có giám sát: Hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic.
  • Học có giám sát: Cây quyết định và Máy Vector Hỗ trợ.
  • Các phương pháp tổ hợp: Kỹ thuật Bagging & Rừng ngẫu nhiên, thuật toán Tăng cường thích ứng và Tăng cường độ dốc.
  • Học không giám sát: Thuật toán Phân cụm K-means và Phân tích thành phần chính.

Nội dung học:
  • Khám phá cấu trúc mạng thần kinh truyền thẳng và bản chất của thuật toán lan truyền ngược.
  • Xây dựng các mô hình Deep Learning và hiểu cách chúng mở rộng quy mô trong các ứng dụng thực tế.
  • Mạng nơ-ron truyền thẳng và thuật toán lan truyền ngược.
  • Các bộ tối ưu hóa dựa trên gradient và kỹ thuật chuẩn hóa cho mạng thần kinh.
  • Mạng nơ-ron tích chập.
  • Mạng nơ-ron hồi quy.
  • Học chuyển giao và triển khai thực tế.

Nội dung học:
  • Hiểu cách các hệ thống xử lý ngôn ngữ và giọng nói hiện đại hoạt động, từ Tokenization đến kiến trúc Transformer.
  • Xây dựng các ứng dụng AI dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên và công nghệ giọng nói.
  • Tiền xử lý và biểu diễn văn bản.
  • Cơ chế Attention và kiến trúc Transformer.
  • Các biến thể của Transformer: phương pháp Tokenization, mô hình Encoder-only và Decoder-only.
  • Biểu diễn dữ liệu âm thanh, Nhận dạng giọng nói tự động, Chuyển văn bản thành giọng nói và Nhân bản giọng nói.

Nội dung học:
  • Xây dựng các ứng dụng AI dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên và công nghệ giọng nói.
  • Tiền xử lý và biểu diễn văn bản.
  • Cơ chế Attention và kiến trúc Transformer.
  • Các biến thể của Transformer: phương pháp Tokenization, mô hình Encoder-only và Decoder-only.
  • Biểu diễn dữ liệu âm thanh, Nhận dạng giọng nói tự động, Chuyển văn bản thành giọng nói và Nhân bản giọng nói.

Nội dung học
  • Thiết kế và xây dựng các hệ thống RAG sử dụng tìm kiếm vector, các framework điều phối và phương pháp đánh giá hiệu quả.
  • Chuyển từ các bản thử nghiệm sang các hệ thống GenAI sẵn sàng triển khai trong môi trường thực tế.
  • Nền tảng về RAG và tìm kiếm vector.
  • LangChain và điều phối quy trình làm việc với LLM.
  • Các kỹ thuật RAG nâng cao và những vấn đề trong thiết kế hệ thống.
  • Đánh giá, gỡ lỗi và tối ưu hóa hệ thống AI.

Nội dung học
  • Agentic AI: Nền tảng, các mô hình kiến trúc và framework điều phối tác nhân AI.
  • MLOps cho hệ thống Agentic AI: Containerization, hạ tầng triển khai và quy trình CI/CD cho các pipeline tác nhân AI.
  • Khả năng quan sát và độ tin cậy của hệ thống Agentic AI: Theo dõi hoạt động, phát hiện sai lệch hành vi và giám sát hệ thống trong môi trường vận hành thực tế.
  • AI tự chủ có trách nhiệm: Các khung quản trị rủi ro, cơ chế kiểm soát và mô hình giám sát có sự tham gia của con người.

Nội dung học
  • Thiết kế, xây dựng, triển khai và đánh giá một hệ thống AI toàn diện tích hợp ML, GenAI, Agentic AI, RAG và MLOps.
  • Hoàn thiện một dự án thực tế có thể đưa vào hồ sơ năng lực, thể hiện khả năng phát triển và triển khai các giải pháp AI theo chuẩn doanh nghiệp.
  • Thực hiện dự án AI toàn diện dưới sự hướng dẫn của giảng viên, từ khâu xác định ý tưởng, thiết kế giải pháp, xây dựng, đánh giá đến triển khai.
  • Xây dựng một giải pháp AI sẵn sàng vận hành trong môi trường thực tế, đáp ứng các yêu cầu về hiệu năng, độ ổn định và khả năng mở rộng. Quá trình định hình ý tưởng dự án sẽ bắt đầu từ Mô-đun 5.
Download Brochure

Học phí

VND 6875000 / month
VND 6875000 / month
VND 55,000,000

Xây dựng năng lực qua các dự án AI thực chiến Tạo ra những sản phẩm AI có thể triển khai, vận hành và mở rộng trong các bài toán doanh nghiệp thực tế.

OLET 3 (1)

HỆ THỐNG MACHINE LEARNING TOÀN DIỆN

Xây dựng một hệ thống Machine Learning toàn diện, từ chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình, đánh giá hiệu suất đến triển khai trong môi trường thực tế.
KEDL 3

MÔ HÌNH DEEP LEARNING ĐÃ TRIỂN KHAI

Phát triển, tối ưu và triển khai một mô hình Deep Learning (thị giác máy tính hoặc dữ liệu chuỗi), sẵn sàng phục vụ các bài toán thực tiễn.
CSLS 4 (1)

HỆ THỐNG RAG CHUẨN DOANH NGHIỆP

Xây dựng hệ thống AI tích hợp RAG, kết hợp tìm kiếm vector và các framework điều phối để truy xuất và khai thác tri thức hiệu quả.
HEDL 4

ỨNG DỤNG GENAI & AGENTIC AI TÍCH HỢP TỐI ƯU LLM

Phát triển ứng dụng Gen AI và Agentic AI, sử dụng kỹ thuật viết câu lệnh, tinh chỉnh mô hình và quy trình làm việc dựa trên AI Agents.
icons (3) 1

DỊCH VỤ API TRIỂN KHAI QUA AI

Đóng gói và triển khai dịch vụ AI dưới dạng API, có khả năng giám sát, quản lý phiên bản và đáp ứng yêu cầu vận hành trong môi trường thực tế.
Block Your Seat 5

DỰ ÁN TỐT NGHIỆP THỰC CHIẾN

Dự án tổng kết của chương trình – xây dựng một hệ thống AI hoàn chỉnh từ xác định bài toán, thiết kế giải pháp, phát triển, đánh giá đến triển khai thực tế.

Dự Án Tốt Nghiệp

Thiết Kế Theo Chuyên Ngành – Triển Khai Ra Thực Tế

Popup Image

Hơn Cả Một Tấm Chứng Chỉ — Đòn Bẩy Bứt Phá Sự Nghiệp

Popup Image

Artboard_22_1770882559806_dec0e69b931ab823

 

 

 

Lễ Tốt Nghiệp tại IIT Kharagpur

 
 

 

Điểm nhấn kết thúc chương trình là lễ tốt nghiệp và trao chứng chỉ ngay tại khuôn viên Viện IIT Kharagpur. Bạn sẽ trực tiếp nhận văn bằng từ Giám đốc chương trình cùng Ban lãnh đạo nhà trường. 

TUITION FEE
Program Tuition
$768 USD/month after merit scholarship
Pay as You Progress
$768/month
30 equal monthly installments • no interest
Upfront Payment
$20,727
One-time • up to 10% additional fee waiver
Most candidates receive a merit scholarship on the $65,800 program fee — you'll know your exact amount before you commit. Less than one year's tuition at a traditional MBA, for a terminal doctoral degree.

(tương đương $1,175 trên mỗi tín chỉ cho tổng số 56 tín chỉ)*

Học phí chương trình (sau học bổng)*

Quy trình tuyển sinh

Hoàn tất hồ sơ và nhập học chỉ với 4 bước đơn giản!

Apply Now
Minimum Eligibility 4 (1)
Điều kiện tham gia

 Ứng viên cần tốt nghiệp đại học với điểm trung bình tối thiểu tương đương 50%. Ưu tiên các chuyên ngành: Kỹ thuật Công nghệ Thông tin (B.E./M.E.), Kỹ thuật (B.Tech/M.Tech), Khoa học Máy tính (B.Sc./M.Sc.), Toán học, Thống kê, MCA (Thạc sĩ Ứng dụng Máy tính), BCA (Cử nhân Ứng dụng Máy tính), Trí tuệ Nhân tạo (AI), Điện tử và Truyền thông (ECE). Đối với ứng viên tốt nghiệp các chuyên ngành khác, yêu cầu tối thiểu 2 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực công nghệ.

Câu hỏi thường gặp

1. Vì sao nên lựa chọn IIT Kharagpur để học AI, Machine Learning và Generative AI?

IIT Kharagpur là một trong những học viện công nghệ hàng đầu Ấn Độ, nổi tiếng với thế mạnh nghiên cứu, đội ngũ giảng viên giàu chuyên môn và chương trình đào tạo gắn liền với nhu cầu thực tiễn của doanh nghiệp. Chương trình AI Ứng dụng và Machine Learning được xây dựng theo định hướng thực hành, giúp học viên phát triển cả nền tảng học thuật lẫn năng lực triển khai thực tế. Đây là lợi thế quan trọng cho những ai muốn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực AI, Machine Learning và Khoa học Dữ liệu.
Không bắt buộc, nhưng việc có kiến thức cơ bản về lập trình sẽ là một lợi thế. Do chương trình bao gồm các nội dung về Machine Learning, Deep Learning và triển khai mô hình AI, khả năng tiếp cận các khái niệm lập trình và tư duy kỹ thuật sẽ giúp học viên theo học hiệu quả hơn.
Chương trình phù hợp nhất với những người đã có nền tảng kỹ thuật hoặc tư duy phân tích dữ liệu. Mặc dù chương trình có học phần nền tảng nhằm giúp học viên củng cố kiến thức trước khi bước vào các nội dung chuyên sâu, người học nên có hiểu biết cơ bản về lập trình hoặc toán học để tận dụng tối đa giá trị của chương trình.
Ứng viên cần tốt nghiệp đại học với điểm trung bình tối thiểu tương đương 50%. Các nhóm ngành phù hợp bao gồm: Kỹ thuật Công nghệ Thông tin (IT), Khoa học Máy tính (CSE), Trí tuệ Nhân tạo (AI), Điện tử và Truyền thông (ECE), Kỹ thuật Điện, Toán học, Thống kê, Vật lý, BCA / MCA hoặc các ngành liên quan. Ứng viên đến từ các lĩnh vực khác vẫn có thể đăng ký nếu đáp ứng yêu cầu về học lực và có tối thiểu 2 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực công nghệ.
Quy trình tuyển sinh gồm bốn bước đơn giản. Ứng viên hoàn tất hồ sơ đăng ký trực tuyến, sau đó hồ sơ sẽ được xem xét và đánh giá. Những ứng viên đủ điều kiện sẽ nhận Thư mời nhập học tạm thời. Để giữ chỗ trong chương trình, ứng viên cần thanh toán khoản phí giữ chỗ và cung cấp các giấy tờ theo yêu cầu. Sau khi hồ sơ được xác minh, học viên hoàn tất học phí còn lại để chính thức xác nhận nhập học.
Chương trình cung cấp lộ trình toàn diện từ nền tảng đến các ứng dụng AI hiện đại. Học viên sẽ được học về Machine Learning có giám sát và không giám sát, Deep Learning, mạng nơ-ron nhân tạo, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), GenAI, Agentic AI, RAG, MLOps và triển khai các hệ thống AI trong thực tế. Sự kết hợp giữa nền tảng học thuật và các dự án thực hành giúp người học phát triển năng lực xây dựng và triển khai giải pháp AI trong môi trường doanh nghiệp.
Có. Chương trình được triển khai hoàn toàn trực tuyến với các buổi học trực tiếp cùng giảng viên. Hình thức này giúp người học linh hoạt sắp xếp thời gian mà vẫn đảm bảo trải nghiệm học tập tương tác và tiêu chuẩn học thuật của IIT Kharagpur.
Có. Chương trình được thiết kế theo định hướng thực hành, với các bài tập lập trình, dự án xây dựng mô hình, nghiên cứu tình huống và dự án tốt nghiệp cuối khóa. Thông qua các dự án thực tế, học viên không chỉ hiểu các khái niệm AI mà còn có khả năng áp dụng chúng để giải quyết những bài toán trong doanh nghiệp và ngành nghề của mình.
Chương trình kéo dài 8 tháng, được thiết kế phù hợp với người đang đi làm. Lịch học linh hoạt giúp học viên có thể cân bằng giữa công việc và việc học, đồng thời vẫn đảm bảo đủ thời gian để nắm vững kiến thức và hoàn thành các dự án AI thực tiễn.
Chương trình giúp học viên xây dựng nền tảng vững chắc về Machine Learning và AI ứng dụng, bao gồm xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình, Deep Learning, đánh giá hiệu suất và triển khai hệ thống AI. Bên cạnh kiến thức kỹ thuật, học viên còn phát triển tư duy giải quyết vấn đề, năng lực phân tích dữ liệu và khả năng ứng dụng AI để giải quyết các bài toán thực tế trong doanh nghiệp.
Có. Học viên được hỗ trợ xuyên suốt thông qua các buổi học trực tiếp với giảng viên, hoạt động giải đáp thắc mắc, hướng dẫn học tập và các nguồn tài nguyên học tập được xây dựng theo lộ trình rõ ràng. Mô hình đào tạo được thiết kế nhằm giúp người học tiếp cận hiệu quả các chủ đề AI và Machine Learning, đồng thời nhận được sự hỗ trợ cần thiết trong suốt quá trình học.
Sau khi tốt nghiệp, học viên có thể tự tin ứng tuyển và đảm nhận các vị trí chủ chốt như: AI Engineer, Machine Learning Engineer, Data Scientist, NLP Specialist, và Applied ML Researcher. Định hướng thực chiến mạnh mẽ của chương trình giúp học viên sẵn sàng giải quyết các thách thức công nghệ phức tạp trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau dựa trên sức mạnh của AI và Machine Learning.
Có. Thông qua lộ trình học bài bản, các dự án thực hành và chứng chỉ từ IIT Kharagpur, chương trình giúp học viên từng bước xây dựng nền tảng và năng lực cần thiết để chuyển sang các vai trò liên quan đến AI và Machine Learning. Chương trình đặc biệt phù hợp với những người đang làm việc trong các lĩnh vực như phát triển phần mềm, phân tích dữ liệu, kỹ thuật hoặc công nghệ và mong muốn mở rộng cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực AI.
Chương trình nổi bật nhờ sự kết hợp giữa nền tảng học thuật vững chắc, định hướng ứng dụng thực tiễn và chứng chỉ từ IIT Kharagpur – một trong những học viện công nghệ hàng đầu Ấn Độ. Với phương pháp đào tạo gắn liền cùng dự án thực tế, sự hướng dẫn từ giảng viên và các tình huống ứng dụng trong doanh nghiệp, chương trình giúp học viên phát triển những kỹ năng có giá trị và phù hợp với nhu cầu tuyển dụng hiện nay.
Chương trình được xây dựng dựa trên các tình huống thực tế, bài tập lập trình, dự án ứng dụng và các bài toán doanh nghiệp. Học viên không chỉ học cách xây dựng mô hình Machine Learning mà còn được tiếp cận các nội dung về triển khai, vận hành và ứng dụng AI trong môi trường thực tế, giúp kiến thức có thể áp dụng trực tiếp vào công việc.
Có. Chứng chỉ từ IIT Kharagpur được đánh giá cao nhờ uy tín học thuật của Học viện và tính ứng dụng của chương trình. Chứng chỉ là minh chứng cho năng lực về AI ứng dụng, Machine Learning và tư duy ra quyết định dựa trên dữ liệu. Đây là lợi thế giúp học viên nâng cao năng lực chuyên môn, mở rộng cơ hội nghề nghiệp và hỗ trợ quá trình phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực AI.
Học viên sẽ được trang bị nền tảng kỹ thuật vững chắc, kinh nghiệm thực hành thông qua các dự án AI thực tế và chứng chỉ được công nhận từ IIT Kharagpur. Chương trình giúp nâng cao năng lực chuyên môn, mở rộng cơ hội nghề nghiệp và phát triển những kỹ năng cần thiết cho các vị trí đang có nhu cầu cao trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo, Machine Learning và đổi mới dựa trên dữ liệu.

1. Thông tin chung

Mọi thông tin được cung cấp trên website chính thức của Viện Công nghệ Ấn Độ Kharagpur (IIT Kharagpur) chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và tham khảo chung. Trừ khi có quy định khác, các nội dung này không cấu thành bất kỳ thỏa thuận hay cam kết pháp lý nào giữa Học viện với bất kỳ cá nhân hoặc tổ chức nào.
 
IIT Kharagpur nỗ lực đảm bảo các thông tin trên website luôn được cập nhật và chính xác. Tuy nhiên, Học viện không đưa ra bất kỳ bảo đảm nào, dù rõ ràng hay ngầm định, về tính chính xác, đầy đủ hoặc phù hợp của các nội dung được đăng tải. IIT Kharagpur không chịu trách nhiệm đối với bất kỳ tổn thất, thiệt hại hoặc hậu quả nào phát sinh từ việc sử dụng hoặc phụ thuộc vào các thông tin trên website.
 
Trừ khi được nêu rõ khác đi, mọi nội dung trên website đều thuộc phạm vi bảo hộ bản quyền. Website có thể cung cấp liên kết đến các trang web bên thứ ba nhằm mục đích thuận tiện cho người dùng. Việc cung cấp các liên kết này không được hiểu là sự xác nhận, bảo chứng hoặc đồng tình của IIT Kharagpur đối với nội dung, quan điểm hoặc thông tin được đăng tải trên các trang web đó.

1. Chính sách hoàn tiền cho chương trình này là gì?

Chính Sách Hoàn Tiền:

1. Bạn có thể yêu cầu hoàn tiền cho số tiền đã đóng cho chương trình trong khoảng thời gian được đề cập trên Thư Mời, bằng cách truy cập www.upgrad.com và gửi biểu mẫu hoàn tiền của bạn qua phần "Đơn đăng ký của tôi" trong hồ sơ của bạn. Bạn có thể nhờ cố vấn tuyển sinh của bạn giúp đỡ trong việc đăng ký và rút tiền hoàn lại bằng cách gửi email cho họ cùng lý do. Bạn sẽ không được hoàn tiền sau khi chương trình đã bắt đầu. Điều này áp dụng cho cả những sinh viên không thể hoàn tất thanh toán học phí và không thể được ghi danh vào nhóm mà họ đã chọn. Tuy nhiên, sinh viên có thể yêu cầu tạm hoãn thanh toán theo chính sách được nêu bên dưới.

2. Sinh viên phải thanh toán toàn bộ phí trong vòng bảy (7) ngày kể từ ngày thanh toán khoản đặt cọc hoặc Ngày Bắt đầu Chương trình, tùy theo ngày nào đến trước; nếu không hoàn tất, thư mời nhập học sẽ bị thu hồi.

3. Yêu cầu hoàn tiền theo điều số 1 của Chính sách Hoàn tiền phải được gửi qua email bằng biểu mẫu yêu cầu hoàn tiền đã quy định. Số tiền hoàn lại sẽ được xử lý trong vòng 30 ngày làm việc kể từ khi nộp biểu mẫu hoàn tiền hợp lệ, sau khi được Ủy ban Học thuật phê duyệt.

Hỗ trợ Học viên upGrad

Sẵn sàng từ 9H - 21H mọi ngày trong tuần, múi giờ ICT

Phone Number
Mail us
*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.

Disclaimer

upGrad không cấp tín chỉ; tín chỉ chỉ được cấp, chấp nhận hoặc chuyển nhượng theo quyết định của cơ sở giáo dục có liên quan. Chúng tôi khuyên bạn nên tìm hiểu kỹ thông tin các chương trình nhằm phục vụ nhu cầu học tập, nghề nghiệp và triển vọng công việc của chính bạn trước khi đăng ký. upGrad không đưa ra bất kỳ tuyên bố nào về sự công nhận các tín chỉ hoặc chứng chỉ được trao hoặc tương đương, trừ khi được nêu rõ ràng. Khả năng thành công phụ thuộc vào trình độ cá nhân, kinh nghiệm và nỗ lực trong quá trình tìm kiếm việc làm.
home-mobile-banner