Khóa học AI Thực Chiến Dành Cho ngành Thể Thao & Y học Thể thao

1. Giới thiệu khóa học

Trong thời đại công nghệ bùng nổ, AI (Trí tuệ nhân tạo) đang định hình lại cách làm việc trong Thể Thao & Y học Thể thao. Khóa học AI Thực Chiến Dành Cho Thể Thao & Y học Thể thao được thiết kế dành riêng cho các chuyên gia trong lĩnh vực này, giúp bạn làm chủ các công cụ AI hiện đại để tối ưu hóa hiệu quả công việc. Từ việc phân tích dữ liệu hiệu suất vận động viên, cá nhân hóa kế hoạch tập luyện, đến tối ưu hóa chiến lược huấn luyện và phục hồi chấn thương, khóa học mang đến những kỹ năng thực chiến để bạn áp dụng ngay vào công việc.

AI không chỉ là xu hướng mà là công cụ thiết yếu giúp:

• Phân tích dữ liệu hiệu suất thi đấu và sức khỏe vận động viên trong Thể Thao & Y học Thể thao.
• Hỗ trợ huấn luyện viên và chuyên gia y học thể thao trong việc xây dựng kế hoạch tập luyện và phục hồi cá nhân hóa.
• Dự đoán nguy cơ chấn thương và tối ưu hóa chiến lược thi đấu bằng AI.
• Tự động hóa các quy trình phân tích và báo cáo trong Thể Thao & Y học Thể thao, tiết kiệm thời gian và chi phí.

Khóa học nhấn mạnh tính thực chiến, với các bài tập thực hành giúp bạn áp dụng AI trực tiếp vào công việc Thể Thao & Y học Thể thao.

2. Đối tượng học viên

Khóa học phù hợp với:

• Huấn luyện viên, chuyên gia phân tích dữ liệu thể thao trong lĩnh vực Thể Thao & Y học Thể thao.
• Bác sĩ, chuyên viên y học thể thao, và vật lý trị liệu.
• Doanh nhân muốn áp dụng AI để tối ưu hóa dịch vụ hoặc sản phẩm trong Thể Thao & Y học Thể thao.
• Sinh viên ngành Thể Thao & Y học Thể thao hoặc các ngành liên quan.

3. Mục tiêu khóa học

Khóa học giúp học viên sử dụng AI, đặc biệt là Generative AI, để:

• Tối ưu hóa chiến lược huấn luyện và chăm sóc sức khỏe trong Thể Thao & Y học Thể thao thông qua các công cụ AI tiên tiến.
• Tăng năng suất và hiệu quả công việc nhờ tự động hóa các tác vụ lặp lại.
• Phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh trong huấn luyện và phục hồi.
• Nhận hỗ trợ tư vấn 1-1 để triển khai AI trong các dự án Thể Thao & Y học Thể thao.

4. Nội dung khóa học

• Khóa học có thời lượng 8 giờ chuyên sâu (4 buổi học, mỗi buổi kéo dài 2h): mỗi buổi tập trung vào một khía cạnh cụ thể của AI trong Thể Thao & Y học Thể thao.
• 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: Tổng quan về AI trong Thể Thao & Y học Thể thao

• Nội dung:
  • Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo (AI), Generative AI, và AI Agent trong Thể Thao & Y học Thể thao.
  • Sự khác biệt giữa “dùng AI hỗ trợ” và “phụ thuộc AI” trong phân tích dữ liệu thể thao và chăm sóc sức khỏe.
  • Các ứng dụng thực tiễn của AI: phân tích hiệu suất vận động viên, dự đoán chấn thương, cá nhân hóa kế hoạch tập luyện, và tối ưu hóa phục hồi.
  • Xu hướng AI đang định hình ngành Thể Thao & Y học Thể thao (wearable AI, phân tích video thi đấu, chatbot hỗ trợ vận động viên).
• Thực hành: Sử dụng công cụ AI như ChatGPT để tạo kế hoạch tập luyện mẫu và phân tích dữ liệu hiệu suất cơ bản.

Phần 2: Sử dụng AI để phân tích hiệu suất và xây dựng kế hoạch trong Thể Thao & Y học Thể thao

• Nội dung:
  • Ứng dụng các công cụ AI (Hudl, Catapult, Tableau) để phân tích dữ liệu hiệu suất thi đấu và sức khỏe vận động viên.
  • Tạo kế hoạch tập luyện cá nhân hóa dựa trên dữ liệu AI, tối ưu hóa chiến lược thi đấu trong Thể Thao & Y học Thể thao.
  • Sử dụng AI để tạo báo cáo phân tích hiệu suất và gợi ý cải thiện cho vận động viên.
  • Đánh giá và chỉnh sửa kết quả từ AI để đảm bảo phù hợp với nhu cầu thực tế của Thể Thao & Y học Thể thao.
• Thực hành: Ph tạo một báo cáo phân tích hiệu suất vận động viên và đề xuất kế hoạch tập luyện cá nhân hóa bằng công cụ AI.

Phần 3: Sản xuất nội dung và tự động hóa trong Thể Thao & Y học Thể thao

• Nội dung:
  • Tạo video phân tích thi đấu hoặc hướng dẫn tập luyện bằng các công cụ AI như RunwayML, Synthesia.
  • Sản xuất voice-over cho video hướng dẫn hoặc podcast về Thể Thao & Y học Thể thao bằng AI (Descript, Murf.ai).
  • Xây dựng chatbot AI để hỗ trợ vận động viên, cung cấp hướng dẫn tập luyện hoặc trả lời câu hỏi về phục hồi chấn thương.
  • Tự động hóa quy trình như lập lịch tập luyện, gửi thông báo sức khỏe, và quản lý dữ liệu vận động viên trong Thể Thao & Y học Thể thao.
• Thực hành: Tạo một video phân tích thi đấu ngắn hoặc voice-over cho podcast, và thiết kế chatbot hỗ trợ vận động viên.

Phần 4: Phân tích dữ liệu và triển khai AI trong Thể Thao & Y học Thể thao

• Nội dung:
  • Sử dụng AI để phân tích dữ liệu sức khỏe, hiệu suất thi đấu, và nguy cơ chấn thương trong Thể Thao & Y học Thể thao (Google Analytics tích hợp AI, IBM Watson).
  • Dự đoán nguy cơ chấn thương và tối ưu hóa kế hoạch phục hồi bằng phân tích dữ liệu AI.
  • Nghiên cứu case study về ứng dụng AI trong các đội thể thao chuyên nghiệp (NBA, Premier League).
  • Hướng dẫn tích hợp AI vào chiến lược huấn luyện và chăm sóc sức khỏe trong Thể Thao & Y học Thể thao.
• Thực hành: Phân tích dữ liệu sức khỏe của vận động viên và xây dựng kế hoạch triển khai AI để giảm nguy cơ chấn thương.

5. 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

6. Cam kết khóa học

• Học viên tạo được sản phẩm thực tế (báo cáo phân tích, video, chatbot, hoặc kế hoạch huấn luyện) ngay trong lớp.
• Hỗ trợ giải đáp thắc mắc và tư vấn ứng dụng AI vào công việc Thể Thao & Y học Thể thao sau khóa học.
• 90% thời gian là thực hành, đảm bảo học viên hiểu và sử dụng AI hiệu quả.
• 100% nhận chứng chỉ sau khóa học.

7. Yêu cầu chuẩn bị

• 100% học viên mang laptop để học và thực hành.
• Chuẩn bị điện thoại có kết nối 4G/5G đề phòng wifi không ổn định.
• Đăng nhập sẵn 1 tài khoản Gmail trên trình duyệt.
• Cài sẵn một trình duyệt phụ như Cốc Cốc hoặc Firefox.

8. Điều kiện tiên quyết

• Biết sử dụng cơ bản Word, Excel, PowerPoint.
• Sử dụng thành thạo máy tính.

9. Lý do chọn khóa học này

• Khóa học cung cấp các bài tập thực hành, giúp bạn áp dụng AI ngay vào công việc Thể Thao & Y học Thể thao.
• Cập nhật các công cụ AI mới nhất năm 2025, đảm bảo bạn luôn dẫn đầu trong ngành.

10. Bảng tóm tắt nội dung khóa học