<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">
Tiến Sĩ Giáo dục CXO Thạc sĩ Quản trị Kinh Doanh Khoa học Dữ liệu & Phân tích Học Máy & AI Quản trị Du học Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh Kế toán & Tài chính Thay thế cho PhD
✖
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
Dành cho ai Chứng nhận Đề cương Học phí Giảng viên Tuyển sinh Câu hỏi thường gặp

Chứng chỉ Sau Đại học Chuyên sâu về AI-Native Software Engineering

  • Loại chương trình
    Chứng chỉ Sau Đại học
  • Ngày
    September 30, 2026
  • Thời gian
    8 Tháng
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)

Chương trình AI Engineering Toàn diện để xây dựng các hệ thống AI sẵn sàng triển khai trong thực tế

Đây là chương trình AI Engineering được thiết kế theo định hướng production-first và AI-native, dành cho các kỹ sư phần mềm đang muốn chuyển từ việc phát triển ứng dụng truyền thống sang xây dựng các hệ thống thông minh được vận hành bởi AI. Được phát triển bởi Viện IIT Kharagpur, chương trình kết hợp kiến thức về kỹ thuật phần mềm toàn diện với các công nghệ AI hiện đại, bao gồm phát triển frontend, backend, hệ thống truy xuất dữ liệu, quy trình làm việc dựa trên AI Agents và triển khai hệ thống trong môi trường thực tế.

Được thành lập từ năm 1951, Viện IIT Kharagpur là học viện IIT đầu tiên của Ấn Độ và là một trong những trường kỹ thuật hàng đầu thế giới. Với thế mạnh về Khoa học Máy tính, Trí tuệ Nhân tạo và nghiên cứu hệ thống, Học viện mang đến nền tảng học thuật vững chắc cùng nội dung đào tạo bám sát nhu cầu của ngành.

Được xây dựng dựa trên cách phần mềm hiện đại đang được phát triển ngày nay, chương trình giúp học viên thiết kế kiến trúc hệ thống, ứng dụng AI xuyên suốt vòng đời phát triển sản phẩm và xây dựng một hệ thống AI hoàn chỉnh từ thiết kế, phát triển đến triển khai thực tế.

Từ Full-Stack Engineering đến AI-Native Systems được dẫn dắt bởi Khoa Khoa học Máy tính và Kỹ thuật, IIT Kharagpur

OLET 3 (1)

100% Học trực tiếp cùng giảng viên

96 giờ học trực tiếp vào cuối tuần, được giảng dạy hoàn toàn bởi đội ngũ giảng viên IIT Kharagpur.
KEDL 3

Đội ngũ giảng viên từ Khoa Khoa học Máy tính và Kỹ thuật

Toàn bộ chương trình được giảng dạy bởi các giáo sư thuộc Khoa Khoa học Máy tính và Kỹ thuật (CSE), IIT Kharagpur.
CSLS 4 (1)

Nền tảng học thuật vững chắc

Nội dung được xây dựng dựa trên nghiên cứu học thuật, kết hợp giữa nền tảng lý thuyết chuyên sâu và khả năng ứng dụng trong thực tiễn.
HEDL 4

Lộ trình trở thành AI-Native Engineer

Frontend → Backend → Hệ thống AI → AI Agents → Triển khai trong môi trường thực tế
KEDL 3

Một sản phẩm AI xuyên suốt chương trình & Dự án Tốt nghiệp

Xây dựng một sản phẩm AI hoàn chỉnh xuyên suốt các học phần, thay vì các dự án rời rạc. Kết thúc chương trình với một hệ thống AI thực tế có thể triển khai và vận hành.
icons (3) 1

Mạng lưới Cựu học viên & Lễ tốt nghiệp tại IIT Kharagpur

Gia nhập cộng đồng cựu học viên của IIT Kharagpur và tham dự lễ trao chứng chỉ được tổ chức tại khuôn viên trường.

Lộ trình dành cho Kỹ sư Muốn Làm chủ AI Layer – Thiết kế Hệ thống, Xây dựng với AI và Triển khai trong Thực tế

OLET 3 (1)

Xây dựng một Hệ thống AI hoàn chỉnh từ đầu đến cuối

Không phải những dự án demo rời rạc. Xuyên suốt chương trình, bạn sẽ phát triển một hệ thống AI hoàn chỉnh, từ Frontend, Backend, RAG và AI Agents đến triển khai trong môi trường thực tế.
KEDL 3

Vibe Coding đi cùng Tư duy Kỹ thuật

Không chỉ học cách sử dụng AI để viết mã, mà còn biết khi nào nên tin tưởng và khi nào cần kiểm chứng kết quả. Học cách xây dựng thủ công, tối ưu với AI và đánh giá đầu ra dưới góc độ kiến trúc hệ thống, bảo mật và chất lượng mã nguồn.
CSLS 4 (1)

MCP Protocol & Agentic Engineering

Vượt ra ngoài chatbot truyền thống để xây dựng các hệ thống AI có khả năng hành động. Phát triển MCP Servers, quy trình làm việc đa tác nhân và tích hợp với các dịch vụ thực tế như WhatsApp, API và các nền tảng doanh nghiệp.
HEDL 4

Xây dựng cho Quy mô Thực tế

Tiếp cận các nguyên tắc thiết kế và triển khai hệ thống AI có khả năng mở rộng, lấy cảm hứng từ những sản phẩm và công cụ đang được ứng dụng trong môi trường thực tế.
KEDL 3

Bảo Mật AI & Tuân Thủ Khung Pháp Lý Dữ Liệu

Triển khai các hệ thống AI lên môi trường Production một cách an toàn và tuân thủ tuyệt đối các quy định bảo mật. Khóa học đi sâu vào kỹ thuật thực chiến: phòng chống tấn công cấu trúc lệnh, kiểm thử xâm nhập chuyên sâu và cấu hình toàn diện khung bảo mật dữ liệu DPDP quốc tế (về quyền đồng ý, xóa bỏ dữ liệu, lưu vết lịch sử kiểm toán) trực tiếp bằng mã nguồn.
icons (3) 1

Chuẩn Hóa Quy Trình Đánh Giá Hệ Thống AI

Đo lường chất lượng hệ thống AI với cách tiếp cận tương tự như đánh giá phần mềm. Tìm hiểu các phương pháp như RAGAS Metrics, LLM-as-a-Judge, đánh giá tích hợp trong quy trình CI/CD và kiểm thử hồi quy cho các hệ thống AI.

Đội ngũ giảng viên chương trình

Học hỏi từ các chuyên gia và nhà lãnh đạo hàng đầu

Prof. Niloy Ganguly

GS. Niloy Ganguly

Giáo sư & Trưởng Khoa Khoa học Máy tính và Kỹ thuật (CSE)
Lĩnh vực nghiên cứu
Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning, Mạng lưới phức hợp và mạng xã hội, Khai phá dữ liệu và khai phá web, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Dr. Soumya K. Ghosh

GS. Soumya K. Ghosh

Giáo sư | Khoa Khoa học Máy tính và Kỹ thuật (CSE)
Lĩnh vực nghiên cứu
Tin học không gian, Dịch vụ web không gian, Điện toán đám mây, Phân tích dữ liệu không gian – thời gian
Prof. Sandip Chakraborty

PGS. Sandip Chakraborty

Phó Giáo sư | Khoa Khoa học Máy tính và Kỹ thuật (CSE)
Lĩnh vực nghiên cứu
Mạng máy tính, Tương tác Người – Máy, Điện toán đám mây, Điện toán mọi nơi, Hệ thống máy tính
Prof. Bivas Mitra

PGS. Bivas Mitra

Phó Giáo sư | Khoa Khoa học Máy tính và Kỹ thuật (CSE)
Lĩnh vực nghiên cứu
Khoa học mạng lưới, Mạng đa lớp, Mạng xã hội, Khoa học dữ liệu, Phát hiện bất thường, Điện toán cảm xúc trên thiết bị di động, Ứng dụng xã hội trên nền tảng di động, Mạng xã hội kết nối thiết bị IoT
Prof. Jibesh Patra

TS. Jibesh Patra

Trợ lý Giáo sư, Khoa Khoa học Máy tính và Kỹ thuật (CSE)
Lĩnh vực nghiên cứu
Kỹ thuật phần mềm, Trí tuệ nhân tạo, An ninh hệ thống
Prof. Mainack Mondal

TS. Mainack Mondal

Trợ lý Giáo sư, Khoa Khoa học Máy tính và Kỹ thuật (CSE)
Bảo mật và kiểm chứng phần cứng, AI lấy con người làm trung tâm và phản hồi từ cộng đồng, An toàn AI và phòng chống thông tin sai lệch, Quyền riêng tư và quản trị dữ liệu

Lộ trình Toàn diện để Trở thành AI-Native Software Engineer

Nội dung học
  • Chuẩn bị nền tảng ngôn ngữ lập trình: Python hoặc TypeScript/React, tùy theo kinh nghiệm và kết quả đánh giá đầu vào của học viên.
  • Củng cố các kiến thức nền tảng về Docker, REST APIs và SQL, tập trung vào những nội dung học viên cần bổ sung.
  • Hoàn thành bài đánh giá tích hợp: xây dựng một hệ thống full-stack đơn giản trong vòng 2 giờ để sẵn sàng bước vào chương trình chính thức.

Nội dung học
  • Đánh giá các mô hình nền tảng như Claude, GPT-4o, Gemini, Llama và DeepSeek dựa trên năng lực, chi phí và các yếu tố rủi ro.
  • Xây dựng ứng dụng với Next.js App Router, Server Components, Client Components, Streaming SSR và TypeScript ở chế độ nghiêm ngặt.
  • Triển khai các tiêu chuẩn truy cập WCAG 2.1 AA và kiểm thử bằng axe-core.
  • Phát triển tính năng LLM Streaming thời gian thực: Sử dụng bộ công cụ Vercel AI SDK để xử lý dữ liệu phản hồi từ LLM theo thời gian thực, thiết kế mượt mà các trạng thái chờ và bộ chỉ số hiển thị độ tin cậy của câu trả lời.
  • Triển khai ứng dụng trên Vercel, đạt tối thiểu 80% độ bao phủ kiểm thử và xây dựng quy trình CI/CD với GitHub Actions.

Nội dung học
  • Thiết kế hệ thống backend với FastAPI, Pydantic v2 và cơ chế xử lý lỗi theo chuẩn RFC 7807
  • Tích hợp OpenAI SDK và Anthropic SDK, hỗ trợ phản hồi theo luồng, đầu ra có cấu trúc và quản lý phiên bản prompt
  • Xây dựng các dịch vụ AI có khả năng vận hành ổn định với các cơ chế như circuit breakers, fallback chains và quản lý timeout
  • Xử lý tài liệu bằng AI thị giác máy tính và OCR, bao gồm hóa đơn, biểu mẫu và các loại tài liệu thực tế
  • Theo dõi chi phí sử dụng theo từng yêu cầu, cảnh báo mức chi tiêu theo người dùng và xử lý bất đồng bộ

Nội dung học
  • Xây dựng hoàn chỉnh một hệ thống RAG từ đầu bằng SDK và HTTP APIs
  • Thiết kế lớp trừu tượng giúp hệ thống linh hoạt trước những thay đổi về phiên bản của LangChain hoặc LlamaIndex
  • Triển khai cơ chế truy xuất dữ liệu đa khách hàng với pgvector và bảo mật ở cấp độ dữ liệu
  • Xây dựng khả năng truy xuất đa ngôn ngữ thông qua các mô hình embedding và dịch vụ AI phù hợp
  • Đánh giá hiệu quả hệ thống bằng các chỉ số RAGAS như Faithfulness, Relevancy, Precision và Recall, kết hợp với kiểm thử hồi quy trong quy trình CI/CD

Nội dung học
  • Thiết kế vòng lặp Perceive – Reason – Act – Observe cùng các mô hình ReAct và Plan-and-Execute cho AI Agents
  • Xây dựng AI Agents có trạng thái với LangGraph, bao gồm State Machines, Tool Contracts và Checkpointing
  • Phát triển MCP Server với các cơ chế xác thực, phân quyền theo nguyên tắc tối thiểu và nhật ký kiểm toán
  • Thiết kế công cụ có khả năng phòng vệ trước Prompt Injection và tìm hiểu các mô hình Agent-to-Agent (A2A) cùng Browser Automation đang được ứng dụng hiện nay
  • Xây dựng quy trình phê duyệt có sự tham gia của con người, cơ chế xử lý leo thang và điều phối đa tác nhân
  • Tích hợp hệ thống với các API, dịch vụ doanh nghiệp và nền tảng giao tiếp phổ biến trong môi trường thực tế

Nội dung học
  • Giám sát hệ thống với Langfuse: cảnh báo, bảng điều khiển SLA và phát hiện bất thường về chi phí
  • Tối ưu hiệu năng bằng Semantic Caching với Redis (tiết kiệm 40-60% chi phí)
  • Định tuyến mô hình thông minh + kiểm soát ngân sách
  • Chốt chặn kiểm định CI/CD ngăn lỗi hệ thống
  • Quản lý phiên bản câu lệnh + theo dõi model-version
  • Triển khai toàn bộ hệ thống zero-downtime
  • Kiểm thử bảo mật theo OWASP LLM Top 10 và Red Teaming với Promptfoo
  • Xây dựng các cơ chế quản trị dữ liệu, quyền riêng tư và tuân thủ cho hệ thống AI
  • Quy trình ứng phó sự cố: khôi phục hệ thống, phân tích nguyên nhân và cải tiến sau sự cố

Nội dung học
  • Xác định bài toán & Thiết kế kiến trúc: Chuyển đổi một bài toán kinh doanh thành kiến trúc hệ thống hoàn chỉnh, bao gồm frontend, backend, lớp AI, hệ thống RAG và kiến trúc triển khai
  • Xây dựng & Đánh giá: Phát triển hệ thống với sự hỗ trợ của AI, tích hợp LLMs và các thành phần full-stack, đồng thời đánh giá hiệu năng, độ chính xác, chi phí vận hành và độ tin cậy
  • Triển khai & Vận hành: Đưa hệ thống vào hoạt động với API, cơ chế giám sát và các lớp quản trị cần thiết. Hoàn thành chương trình với một hệ thống AI-Native đang hoạt động, thể hiện khả năng thiết kế, xây dựng và làm chủ toàn bộ vòng đời sản phẩm

Học phí

Những Hệ thống AI Bạn sẽ Xây dựng & Triển khai : Bộ Portfolio sản phẩm AI thực tế giúp bạn trực tiếp chứng minh, giải trình và mở rộng năng lực phát triển hệ thống

OLET 3 (1)

Hệ thống Điều hành Thương mại Điện tử tích hợp AI

Xây dựng bảng điều khiển vận hành cho quy trình thương mại điện tử trực tiếp đến người tiêu dùng (D2C). AI hỗ trợ tạo nội dung sản phẩm, đề xuất giá bán và tối ưu SEO theo thời gian thực. Hệ thống đáp ứng tiêu chuẩn truy cập WCAG, tích hợp OAuth và quy trình CI/CD.
KEDL 3

Hạ tầng Backend AI Theo Chuẩn Doanh nghiệp

Phát triển hệ thống backend với FastAPI có khả năng định tuyến yêu cầu giữa nhiều mô hình AI dựa trên chi phí, độ trễ và mức độ phức tạp của tác vụ. Triển khai các cơ chế failover, circuit breakers và theo dõi chi phí theo từng khách hàng hoặc người dùng.
CSLS 4 (1)

Hệ thống Tri thức Doanh nghiệp Ứng dụng RAG

Xây dựng hệ thống RAG đa bước trên dữ liệu thực tế. Kết hợp truy xuất vector, hybrid search và graph-aware retrieval, hỗ trợ đa ngôn ngữ và được đánh giá bằng các chỉ số RAGAS cùng quy trình kiểm thử tự động.
HEDL 4

AI Agent Tự động hóa Vận hành

Xây dựng AI Agent có khả năng xử lý yêu cầu và tự động hóa quy trình công việc với cơ chế phê duyệt của con người. Ứng dụng LangGraph và MCP, tích hợp các biện pháp phòng chống Prompt Injection và hệ thống lưu vết kiểm toán.
KEDL 3

Độ Tin cậy, Bảo mật & Quản trị Hệ thống AI

Mô phỏng lưu lượng truy cập đỉnh, định tuyến mô hình thông minh và giám sát chi phí thời gian thực. Tích hợp sẵn kiểm thử xâm nhập chuyên sâu và tuân thủ khung pháp lý dữ liệu DPDP.
icons (3) 1

Danh mục Dự án trên GitHub

Hoàn thiện hồ sơ năng lực kỹ thuật với repository được xây dựng theo tiêu chuẩn chuyên nghiệp, bao gồm CI/CD, evaluation gates, quản lý phiên bản prompt và tài liệu README đầy đủ.

Dự án Tốt nghiệp

Giải Quyết Bài Toán Chuyên Ngành. Triển Khai Vào Môi Trường Thực Tế.

Ec MEd.d - tuition & scholarship (1)

Lựa chọn một bài toán thực tế trong lĩnh vực bạn đang làm việc như fintech, thương mại điện tử, y tế hoặc Enterprise SaaS, sau đó xây dựng một hệ thống AI-Native hoàn chỉnh từ thiết kế kiến trúc đến triển khai vận hành.

Học viên sẽ thiết kế, phát triển và triển khai một ứng dụng hoàn chỉnh tích hợp frontend, backend, hệ thống AI và AI Agents, qua đó chứng minh năng lực AI Engineering ở cấp độ sẵn sàng triển khai trong thực tế.

  • Vector
    XÁC ĐỊNH: Từ bài toán thực tế đến phạm vi dự án
  • Vector
    THIẾT KẾ KIẾN TRÚC: Xây dựng kiến trúc hệ thống đầu cuối
  • Vector
    PHÁT TRIỂN: Xây dựng ứng dụng full-stack với sự hỗ trợ của AI
  • Vector
    TRIỂN KHAI: Đưa vào vận hành, giám sát và quản trị hệ thống
Popup Image

Công cụ & Frameworks được sử dụng trong chương trình

Capstone

Build in Your Domain. Deploy to the Real World

EPGC - IIT KGP

Choose a real-world challenge across Healthcare, BFSI, Manufacturing, or related domains.

Build a complete, production-ready AI system. From architecture to deployment and monitoring, you’ll engineer and launch an end-to-end solution that showcases true enterprise-grade AI capability.

  • Vector
    Domain Focused - Industry Problem Driven
  • Vector
    Production – Deployment Ready
  • Vector
    Full-Stack - ML + GenAI + Agentic AI + RAG
  • Vector
    Measured - Evaluated & Benchmark Driven
Popup Image

Không chỉ là một chứng chỉ — Được thiết kế để tạo lợi thế cho sự nghiệp

cert_AI_ML_1770882540870_2f07f20180a96c37

 

Hoàn thành chương trình với chứng chỉ từ IIT Kharagpur và khẳng định năng lực xây dựng các hệ thống AI-Native trong môi trường thực tế. . 

Chứng chỉ Tốt nghiệp Loại Xuất sắc (Certificate with Distinction): Đặc quyền dành riêng cho Top 10% học viên có kết quả xuất sắc nhất mỗi khóa, danh hiệu danh dự này được ghi nhận trực tiếp ngay trên văn bằng chính thức. 

Popup Image

Artboard_22_1770882559806_dec0e69b931ab823

 

 

 

Lễ Tốt Nghiệp Trực Tiếp Tại Khuôn Viên Viện IIT Kharagpur 

 

 

 

Chương trình khép lại bằng lễ tốt nghiệp và trao giải trực tiếp tại khuôn viên Viện IIT Kharagpur (Ấn Độ). Học viên sẽ vinh dự nhận chứng chỉ chính thức từ Giám đốc chương trình và Ban lãnh đạo của Viện. 

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!

Complete Your Application 3
Hoàn thiện đơn ứng tuyển
Điền đầy đủ thông tin cá nhân và hoàn tất form đăng ký trực tuyến trên hệ thống
01
Review & Acceptence 3
Nhận thư mời nhập học
Hồ sơ vượt qua vòng xét duyệt của hội đồng tuyển sinh sẽ nhận được Thư mời nhập học tạm thời
02
Document Submission (1) (1)
Xác nhận giữ chỗ
Tiến hành đóng phí khóa slot/giữ chỗ và nộp các hồ sơ, văn bằng được yêu cầu
03
Block Your Seat 5
Hoàn tất thủ tục nhập học
Sau khi hồ sơ được xác thực thành công, hoàn tất phần học phí còn lại để chính thức xác nhận nhập học trên hệ thống
04

Câu hỏi thường gặp

1. Chương trình kéo dài bao lâu và được triển khai theo hình thức nào?

Chương trình kéo dài 8 tháng và được triển khai theo hình thức 100% học trực tuyến trực tiếp. Học viên sẽ tham gia các buổi học tương tác cùng giảng viên, trao đổi với chuyên gia và kết nối với cộng đồng học viên mà không cần phải di chuyển hoặc tạm dừng công việc hiện tại.
 
Chương trình được thiết kế dành cho các chuyên gia có tối thiểu 2 năm kinh nghiệm phát triển phần mềm và có khả năng làm việc với Python hoặc JavaScript/TypeScript. Đặc biệt phù hợp với: Kỹ sư phần mềm, Full-Stack Developers, Backend Developers, Frontend Developers, Solution Architects, Technical Leads, Chuyên gia công nghệ muốn chuyển dịch sang AI Engineering. Ngoài ra, chương trình cũng phù hợp với những người tốt nghiệp các ngành Khoa học Máy tính, Công nghệ Thông tin, Trí tuệ Nhân tạo, Điện tử Viễn thông, Toán học, Thống kê hoặc các lĩnh vực liên quan, đang tìm kiếm một lộ trình bài bản để phát triển năng lực AI-Native Software Engineering.

1. Điều kiện tham gia chương trình là gì?

Ứng viên cần tốt nghiệp đại học với điểm trung bình tối thiểu 50% hoặc tương đương. Ưu tiên các ứng viên có nền tảng học vấn thuộc các nhóm ngành: B.Tech/M.Tech, B.E/M.E (Khoa học Máy tính, Công nghệ Thông tin, Trí tuệ Nhân tạo, Điện tử Viễn thông), B.Sc/M.Sc (Khoa học Máy tính, Toán học, Thống kê), MCA hoặc BCA. Ứng viên đến từ các lĩnh vực khác vẫn có thể đăng ký nếu có tối thiểu 2 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực công nghệ.
 
Có. Ứng viên cần có tối thiểu 2 năm kinh nghiệm phát triển phần mềm chuyên nghiệp. Ngoài ra, học viên cần có khả năng làm việc với Python hoặc JavaScript/TypeScript để có thể theo kịp nội dung chương trình và hoàn thành các dự án thực hành xuyên suốt khóa học.

1. Tôi sẽ nhận được chứng chỉ gì sau khi hoàn thành chương trình?

Sau khi hoàn thành xuất sắc khóa học, học viên sẽ được cấp Chứng chỉ Sau đại học về AI-Native Software Engineering từ Viện IIT Kharagpur. Ngoài ra, 10% học viên có thành tích xuất sắc nhất mỗi khóa sẽ được trao Chứng chỉ Tốt nghiệp Loại Xuất sắc, danh hiệu được ghi nhận trực tiếp trên chứng chỉ. Học viên cũng sẽ được mời tham dự Lễ tốt nghiệp trực tiếp tổ chức tại khuôn viên Viện IIT Kharagpur. 
Có. Sau khi hoàn thành chương trình, học viên được mời tham dự Lễ tốt nghiệp tại IIT Kharagpur, nơi chứng chỉ được trao trực tiếp tại khuôn viên trường. Đây là cơ hội để học viên trải nghiệm môi trường học thuật của IIT Kharagpur, gặp gỡ giảng viên, lãnh đạo Học viện và kết nối với cộng đồng học viên trong khóa. 

1. Quy trình nhập học cho chương trình này là gì?

Quy trình nhập học bao gồm bốn bước: (1) Điền thông tin của bạn và hoàn thành đơn đăng ký, (2) Được chọn vào danh sách rút gọn và nhận Thư Đề Nghị Dự Bị, (3) Đóng phí giữ chỗ để khóa slot và nộp các hồ sơ được yêu cầu và (4) Sau khi hồ sơ được xác thực thành công, bạn hoàn tất phần học phí còn lại để chính thức xác nhận nhập học.
 
Để bắt đầu, bạn hãy điền thông tin vào form đăng ký trực tuyến của chương trình. Nếu hồ sơ đạt yêu cầu, Hội đồng tuyển sinh sẽ gửi cho bạn một Thư mời nhập học tạm thời. Lúc này, bạn cần tiến hành đóng khoản phí giữ chỗ trị giá 2.800.000 để khóa slot học, đồng thời đính kèm các giấy tờ chứng minh bằng cấp theo yêu cầu. Sau khi nhà trường hoàn tất khâu xác thực hồ sơ, bạn chỉ cần thanh toán nốt phần học phí còn lại là chính thức trở thành học viên của Viện IIT Kharagpur. 

1. Các buổi học được tổ chức trực tiếp hay học qua video ghi sẵn?

Chương trình được giảng dạy theo hình thức 100% Trực tuyến Tương tác. Lộ trình bao gồm 96 giờ học trực tiếp vào hai ngày cuối tuần do chính đội ngũ giảng viên của Viện IIT Kharagpur dẫn dắt. Mô hình học trực tiếp này bảo chứng cho khả năng tương tác học thuật theo thời gian thực, giúp học viên thảo luận chuyên sâu và giải quyết các bài toán kỹ thuật trực tiếp cùng chuyên gia theo một khung thời gian biểu được lên lịch bài bản. 

1. AI-Native Engineering hỗ trợ các chiến lược tự động hóa trong doanh nghiệp như thế nào?

AI-Native Engineering giúp doanh nghiệp xây dựng các hệ thống tự động hóa thông minh bằng cách tích hợp AI trực tiếp vào quy trình vận hành và ra quyết định. Thay vì chỉ dựa trên các quy tắc cố định, doanh nghiệp có thể ứng dụng AI để tự động phê duyệt, phát hiện bất thường, hỗ trợ tương tác với khách hàng và tối ưu hóa hoạt động vận hành. Điều này tạo nền tảng cho các hệ thống có khả năng học hỏi, thích nghi và cải thiện hiệu suất theo thời gian.
Kỹ năng lập trình với Python hoặc JavaScript/TypeScript là nền tảng cần thiết để xây dựng và triển khai các hệ thống AI trong thực tế. Học viên sẽ làm việc với các tác vụ như phát triển API, tích hợp dịch vụ AI, xây dựng ứng dụng full-stack và triển khai hệ thống ở quy mô thực tế. Vì vậy, chương trình yêu cầu người học đã có nền tảng lập trình để có thể tập trung vào các nội dung nâng cao như tích hợp AI, thiết kế kiến trúc hệ thống và AI Engineering.
Thời lượng 8 tháng được thiết kế để đảm bảo sự cân bằng giữa chiều sâu học thuật và khả năng ứng dụng thực tế. Lộ trình học giúp học viên từng bước xây dựng kiến thức, thực hành trên các dự án kỹ thuật và phát triển một hệ thống AI hoàn chỉnh xuyên suốt chương trình. Đồng thời, người học vẫn có thể áp dụng các kiến thức mới vào công việc hiện tại mà không ảnh hưởng đến lịch trình làm việc. Cách tiếp cận này giúp học viên phát triển năng lực một cách bền vững thay vì chỉ tiếp cận kiến thức trong thời gian ngắn.

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
Loading...
Mail us
Loading...
*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.
contactus-footer-img
contactus-footer-img

Lưu ý

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.