1. Giới thiệu khóa học

Trong bối cảnh ngành sản xuất đang chuyển đổi mạnh mẽ nhờ công nghệ, AI (Trí tuệ nhân tạo) đã trở thành động lực then chốt để tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm chi phí và nâng cao chất lượng sản phẩm. Theo báo cáo từ McKinsey, hơn 60% doanh nghiệp sản xuất toàn cầu đã áp dụng AI để cải thiện hiệu suất vận hành, và các công ty sử dụng AI đạt năng suất cao hơn 20% so với đối thủ. Khóa học AI thực chiến cho ngành sản xuất được thiết kế dể cung cấp cho các chuyên gia sản xuất kiến thức và kỹ năng thực tiễn để áp dụng AI vào quy trình sản xuất.

Với 80% thời gian tập trung vào thực hành thông qua các Codelab, học viên sẽ xây dựng các giải pháp AI như dự đoán bảo trì máy móc, tối ưu hóa dây chuyền sản xuất, và quản lý chuỗi cung ứng. Khóa học không chỉ giúp bạn làm chủ AI mà còn chuẩn bị bạn dẫn đầu trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, nơi AI đang định hình tương lai của sản xuất.

Lợi ích của AI trong ngành sản xuất:

• Tự động hóa các quy trình sản xuất lặp lại, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm tới 60% chi phí vận hành.
• Dự đoán thời điểm bảo trì máy móc, giảm thời gian ngừng sản xuất và tăng tuổi thọ thiết bị.
• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng và quản lý kho bãi, đảm bảo hiệu quả trong quy trình sản xuất.
• Phân tích dữ liệu lớn để đưa ra quyết định chiến lược, nâng cao chất lượng sản phẩm sản xuất.

2. Đối tượng học viên

Khóa học phù hợp với:

• Quản lý và kỹ sư trong ngành sản xuất muốn sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình sản xuất.
• Doanh nghiệp sản xuất muốn đào tạo đội ngũ để tích hợp AI vào dây chuyền và chuỗi cung ứng.
• Chuyên gia sản xuất muốn nâng cao năng lực cạnh tranh thông qua các giải pháp AI-driven.

3. Mục tiêu khóa học

Khóa học giúp các chuyên gia sản xuất:

• Làm chủ các công cụ AI như GitHub Copilot và FPT.AI để hỗ trợ tự động hóa quy trình sản xuất.
• Tăng năng suất và chất lượng sản phẩm thông qua các giải pháp AI trong sản xuất.
• Phân tích dữ liệu lớn để tối ưu hóa chuỗi cung ứng và quản lý kho trong ngành sản xuất.

4. Nội dung khóa học

• Khóa học có thời lượng 8 giờ chuyên sâu (4 buổi học, mỗi buổi kéo dài 2h)
• Học online qua Zoom
• Khóa học tập trung vào thực hành (90% thời gian), giúp học viên tạo sản phẩm ngay trong lớp

Phần 1: Nền tảng AI và GitHub Copilot trong sản xuất

Giới thiệu và cài đặt công cụ AI

• Tổng quan về AI, Generative AI, và các công cụ như GitHub Copilot trong ứng dụng sản xuất.
• Hướng dẫn cài đặt GitHub Copilot trên các môi trường phát triển như VSCode, phù hợp cho lập trình viên trong ngành sản xuất.
• Cấu hình phím tắt và tính năng để tối ưu hóa quy trình viết code cho các hệ thống sản xuất.
• Thực hành (Codelab 1): Cài đặt GitHub Copilot, thử nghiệm các prompt cơ bản để viết mã điều khiển cảm biến trong dây chuyền sản xuất.

Ứng dụng AI trong tự động hóa sản xuất

• Sử dụng AI để viết mã điều khiển các quy trình tự động hóa trong sản xuất, như robot lắp ráp hoặc hệ thống giám sát dây chuyền.
• Tìm hiểu cách GitHub Copilot gợi ý mã nguồn, tự động hoàn thành code, và tạo unit test cho các ứng dụng sản xuất.
• Thực hành (Codelab 2): Phát triển một chương trình giám sát nhiệt độ và rung động của máy móc sản xuất, triển khai qua môi trường Codespaces.

Khám phá ứng dụng AI trong sản xuất

• Sử dụng AI để phát triển các hệ thống dự đoán bảo trì máy móc và tối ưu hóa lịch trình sản xuất.
• Áp dụng GitHub Copilot để tái cấu trúc mã nguồn, viết module, và đảm bảo an toàn cho các hệ thống sản xuất.
• Thực hành (Codelab 3): Xây dựng một ứng dụng dự đoán thời điểm bảo trì máy móc trong ngành sản xuất và triển khai lên môi trường thử nghiệm.

Phần 2: Tương tác và tối ưu hóa với AI trong sản xuất

Trò chuyện với AI để hỗ trợ sản xuất

• Sử dụng GitHub Copilot và FPT.AI để hỏi đáp về các vấn đề trong sản xuất, như tối ưu hóa dây chuyền hoặc quản lý kho.
• Áp dụng các mẫu hội thoại để thiết kế hệ thống điều khiển, phân tích dữ liệu sản xuất, và kiểm tra quy trình.
• Thực hành (Codelab 4): Sử dụng AI để thiết kế một hệ thống quản lý kho thông minh cho ngành sản xuất, tích hợp quy trình CI/CD.

Kỹ thuật prompt cho quy trình sản xuất

• Sử dụng các kỹ thuật prompt để tạo mã nguồn cho các ứng dụng quản lý sản xuất, như hệ thống giám sát chất lượng sản phẩm.
• Áp dụng prompt để phân tích dữ liệu cảm biến, tối ưu hóa lịch trình sản xuất, và viết tài liệu kỹ thuật.
• Thực hành (Codelab 5): Xây dựng backend cho một hệ thống giám sát dây chuyền sản xuất với sự hỗ trợ của AI.

Phần 3: Nâng cao hiệu quả sản xuất với AI

AI đa ngôn ngữ trong sản xuất

• Sử dụng GitHub Copilot để viết mã cho nhiều ngôn ngữ lập trình phục vụ các hệ thống sản xuất (Python, C++, Java).
• Chuyển đổi linh hoạt giữa các framework để hỗ trợ các thiết bị IoT trong ngành sản xuất.
• Thực hành (Codelab 6): Phát triển giao diện điều khiển cho một dây chuyền sản xuất tự động.

Tăng năng suất sản xuất với AI

• Tự động hóa các tác vụ lặp lại trong sản xuất, như kiểm tra chất lượng hoặc lập lịch bảo trì.
• Tăng tốc độ và tối ưu hóa quy trình sản xuất với sự hỗ trợ của AI.
• Thực hành (Codelab 7): Tạo một hệ thống tự động lập lịch bảo trì máy móc dựa trên dữ liệu cảm biến.

Học hỏi và sáng tạo với AI trong sản xuất

• Phát triển các ứng dụng AI để tối ưu hóa chuỗi cung ứng trong ngành sản xuất.
• Thデザイン một giải pháp AI để phân tích hiệu suất dây chuyền sản xuất trong 2 giờ.
• Thực hành (Codelab 8): Xây dựng một ứng dụng di động để giám sát và quản lý quy trình sản xuất từ xa.

Phần 4: Ứng dụng nâng cao của AI trong sản xuất

AI cho tài liệu và báo cáo sản xuất

• Tạo tài liệu kỹ thuật, báo cáo hiệu suất dây chuyền sản xuất, và comment mã nguồn với sự hỗ trợ của AI.
• Tự động hóa báo cáo sản lượng và chất lượng sản phẩm trong ngành sản xuất.
• Thực hành (Codelab 9): Tài liệu hóa các quy trình sản xuất và viết báo cáo kiểm tra chất lượng sản phẩm.

Ứng dụng sáng tạo và thử nghiệm với AI trong sản xuất

• Tạo prototype nhanh cho các hệ thống sản xuất thông minh, như robot tự động phân loại sản phẩm.
• Sử dụng AI để nghiên cứu các giải pháp tối ưu hóa năng lượng trong sản xuất.
• Thực hành (Codelab 10): Phát triển một hệ thống AI để phân tích và tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng trong nhà máy sản xuất.

5. Lợi ích sau khóa học

Sau khóa học, học viên sẽ:

• Làm chủ AI để tự động hóa quy trình sản xuất, từ dây chuyền đến chuỗi cung ứng.
• Tăng năng suất và giảm chi phí trong các hoạt động sản xuất thông qua AI.
• Tạo lợi thế cạnh tranh với các chiến lược AI-driven trong ngành sản xuất.
• Áp dụng AI vào các dự án thực tế, từ tự động hóa đơn giản đến hệ thống sản xuất phức tạp.

6. Yêu cầu tiên quyết

• Kiến thức cơ bản về quy trình sản xuất và lập trình cơ bản.
• Quan tâm đến công nghệ AI và sẵn sàng học hỏi.
• Laptop, kết nối internet 4G/5G, tài khoản Gmail, và trình duyệt phụ (Cốc Cốc/Firefox).

7. Giảng viên

Anh Bùi Quang Hiếu: 

• Giảng viên ĐH FPT / ĐH Funix / FSB 
• CEO Hệ thống Đào Tạo Trí Tuệ Nhân Tạo
• CEO HVCG Software
• CEO Học Với Chuyên Gia
• CEO Lập Trình KID

8. Cam kết

• Hỗ trợ tư vấn miễn phí về ứng dụng AI trong sản xuất sau khóa học.
• Đảm bảo học viên có thể áp dụng AI ngay vào các dự án sản xuất thực tế.
• Tạo ra sản phẩm sản xuất thông minh trong lớp học, như hệ thống dự đoán bảo trì.

9. Lý do chọn khóa học này

• Tính thực chiến cao: 80% thời gian thực hành, tạo ra các giải pháp AI như dự đoán bảo trì và tối ưu hóa dây chuyền sản xuất.
• Phù hợp xu hướng ngành: AI đang định hình tương lai sản xuất, với 60% doanh nghiệp toàn cầu đã áp dụng AI để tăng hiệu quả (Đào tạo trí tuệ nhân tạo).

10. Bảng tóm tắt nội dung khóa học