Lập Trình Robot Trở về lộ trình
CHI TIẾT CHƯƠNG TRÌNH

Mô-đun 7: AP Computer Science & AI

Thời lượng

16 buổi (1.5 - 2h/buổi)

Công cụ

Python, Azure AI/GCP

Mục tiêu

Chứng chỉ AP CSP & AI-900

Phân Bổ Nội Dung Chi Tiết

Chương trình đào tạo Khoa học Máy tính chuẩn AP và Trí tuệ Nhân tạo thực tiễn.

Chặng I • Buổi 1-4

Digital Foundation

Thuật toán & Internet

Mục tiêu kiến thức

Hiểu cách Internet vận hành (IP, Routing, TCP/IP). Độ phức tạp thuật toán (Big O).

Sản phẩm

Network Simulator: Mô phỏng luồng dữ liệu trong mạng cục bộ.
Chặng II • Buổi 5-8

Big Data

Phân tích dữ liệu lớn

Mục tiêu kiến thức

Sử dụng thư viện Pandas để xử lý tập dữ liệu hàng ngàn dòng. Trực quan hóa dữ liệu.

Sản phẩm

Data Insight: Biểu đồ phân tích xu hướng biến đổi khí hậu hoặc tài chính.
Chặng III • Buổi 9-12

Cloud AI

Trí tuệ nhân tạo đám mây

Mục tiêu kiến thức

Khai thác API nhận diện khuôn mặt, vật thể và phân tích cảm xúc văn bản (NLP).

Sản phẩm

Smart Camera App: Ứng dụng nhận diện người quen/người lạ qua Cloud AI.
Chặng IV • Buổi 13-16

Capstone Phase

Ôn thi & Chọn đề tài

Mục tiêu kiến thức

Giải đề mẫu AP CSP/AI-900. Lập đề cương cho dự án tốt nghiệp (White Paper).

Sản phẩm cuối khóa

Project Outline: Bản thiết kế hệ thống AI tích hợp thực tế.

Tiêu Chí Đánh Giá Năng Lực

Chú trọng đánh giá tư duy nghiên cứu, kỹ năng dữ liệu và khả năng giải quyết vấn đề bằng trí tuệ nhân tạo.

Tư duy Phân tích
(Analytical Thinking)

  • Khả năng đọc hiểu tài liệu kỹ thuật tiếng Anh.
  • Hiểu và tranh luận được về đạo đức AI (Bias, Privacy) theo chuẩn AP.

Kỹ năng Dữ liệu
(Data Literacy)

  • Biết cách làm sạch dữ liệu nhiễu và trích xuất thông tin có giá trị từ Big Data.

Năng lực Học thuật
(Academic)

  • Tốc độ giải quyết các bài toán logic trong đề thi chứng chỉ quốc tế.

Hồ Sơ Năng Lực Học Thuật (Logbook)

Mẫu theo dõi tiến độ nâng cao dùng để bổ sung hồ sơ du học/tuyển thẳng của học sinh.

Học viên
[Tên học sinh] - Mô-đun: 7
Chứng chỉ đạt được: Đã hoàn thành bài test thử AI-900 đạt tỉ lệ 90%.
Kỹ năng chuyên sâu: Xử lý dữ liệu lớn với Python và triển khai các dịch vụ AI trên nền tảng đám mây.
Dự án tiêu biểu: Xây dựng mô hình phân tích cảm xúc bình luận YouTube để đánh giá mức độ hài lòng của người xem.
Ghi chú: Đủ điều kiện để tiến hành viết Báo cáo nghiên cứu (White Paper) ở Mô-đun 8.