THẠC SĨ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO KINH DOANH SỐ

Môn học này giới thiệu những nguyên lý cốt lõi của Trí tuệ Nhân tạo (AI), bao quát cả các phương pháp tiếp cận kinh điển và hiện đại. Nội dung môn học bao gồm tìm kiếm và tối ưu hóa trong các hệ thống dựa trên tác tử, những mô hình nền tảng cho suy luận và ra quyết định, cùng các kiến trúc cơ bản làm nền tảng cho các ứng dụng AI. học viên cũng sẽ tìm hiểu các khía cạnh đạo đức trong việc phát triển AI có trách nhiệm, bao gồm tính công bằng, tính minh bạch và tác động đối với xã hội.

Hiểu về Công nghiệp 4.0 là yếu tố quan trọng để thúc đẩy đổi mới sáng tạo và duy trì năng lực cạnh tranh trong bối cảnh công nghệ ngày nay. Môn học này tìm hiểu tác động mang tính chuyển đổi của các công nghệ số đối với doanh nghiệp hiện đại, đồng thời khám phá những đổi mới công nghệ chủ chốt như Internet vạn vật (IoT), thực tế mở rộng (XR) và metaverse, phân tích dữ liệu lớn (Big Data), hệ thống không gian mạng – vật lý (Cyber-Physical Systems), bản sao số (Digital Twins) và blockchain. Những công nghệ này cho phép tăng cường tự động hóa, kết nối liền mạch và ra quyết định dựa trên dữ liệu trong nhiều ngành khác nhau. Thông qua sự kết hợp giữa kiến thức lý thuyết và ứng dụng thực tiễn, môn học trang bị cho học viên kiến thức và kỹ năng để triển khai các chiến lược số tiên tiến, giúp học viên duy trì vị thế tiên phong trước những tiến bộ công nghệ đang định hình tương lai của kinh doanh.

Nhận thức được tiềm năng mang tính chuyển đổi của AI trong việc đạt được các mục tiêu phát triển bền vững, môn học này tìm hiểu tác động của AI đối với hoạt động vận hành bền vững trong các tổ chức hiện đại, tập trung vào tối ưu hóa quy trình. học viên sẽ tìm hiểu cách AI nâng cao hiệu quả vận hành, tính minh bạch và khả năng chống chịu trong nhiều ngành khác nhau thông qua việc xác định những điểm thiếu hiệu quả, tối ưu hóa luồng quy trình và hỗ trợ ra quyết định theo thời gian thực. Môn học chuẩn bị cho học viên khả năng khai thác AI nhằm thúc đẩy phát triển bền vững, trang bị cho học viên những kiến thức và năng lực chuyên môn cần thiết để hỗ trợ các mục tiêu phát triển bền vững thông qua hoạt động vận hành số đổi mới sáng tạo. Môn học đề cập đến cả những thách thức về môi trường, chẳng hạn như giảm phát thải carbon, và các vấn đề xã hội.

Môn học này giới thiệu cho học viên những kỹ năng cốt lõi cần thiết để quản lý dữ liệu và ứng dụng AI và học máy trong kinh doanh. học viên sẽ có cơ hội thực hành với các công cụ và ngôn ngữ lập trình phổ biến, đồng thời tìm hiểu khái niệm AI có khả năng giải thích (Explainable AI), giúp các mô hình AI trở nên minh bạch và đáng tin cậy hơn. học viên sẽ học cách tổ chức, lưu trữ và truy cập dữ liệu, tập trung vào mô hình hóa dữ liệu, SQL và các nội dung quan trọng như quản trị dữ liệu và GDPR. Môn học cũng cho thấy cách AI và học máy có thể hỗ trợ cải thiện quá trình ra quyết định. Thông qua việc kết hợp kiến thức lý thuyết với thực hành trong các tình huống thực tế, môn học chuẩn bị cho học viên khả năng xây dựng các giải pháp thông minh, dựa trên dữ liệu bằng AI và học máy.

Ra quyết định hiệu quả phụ thuộc vào khả năng trình bày và diễn giải dữ liệu phức tạp một cách rõ ràng. Môn học này tập trung vào trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện bằng dữ liệu (data storytelling), giúp học viên có khả năng truyền đạt những hiểu biết từ dữ liệu một cách hiệu quả trong cả bối cảnh ra quyết định mang tính chiến thuật và chiến lược. học viên sẽ có cơ hội thực hành với các công cụ trực quan hóa nâng cao để khám phá, diễn giải và trình bày các tập dữ liệu lớn theo cách dễ tiếp cận và có ý nghĩa. Thông qua việc thành thạo các công cụ này, học viên sẽ nâng cao khả năng truyền tải những hiểu biết dựa trên dữ liệu, qua đó giúp các tổ chức đưa ra những quyết định sáng suốt hơn dựa trên bằng chứng.

Lãnh đạo hiệu quả đóng vai trò quan trọng trong việc định hướng và thích ứng với những phức tạp của các tiến bộ công nghệ. Môn học này tìm hiểu cách vận dụng các phong cách lãnh đạo đổi mới để dẫn dắt tổ chức trong kỷ nguyên số, khai thác công nghệ số nhằm phát triển các mô hình kinh doanh mới, tăng cường sự gắn kết với các bên liên quan và thúc đẩy đổi mới sáng tạo. Môn học tập trung vào việc đồng bộ AI với các cơ cấu tổ chức mới, xây dựng văn hóa học tập liên tục và khả năng thích ứng, đồng thời quản lý các dự án ứng dụng AI bằng phương pháp Agile. Môn học trang bị cho học viên các kỹ năng quản lý các bên liên quan đa dạng về văn hóa và có phạm vi hoạt động toàn cầu, cũng như các nhóm làm việc cùng địa điểm, qua đó chuẩn bị cho học viên khả năng lãnh đạo hiệu quả trong bối cảnh kỹ thuật số không ngừng thay đổi.

Môn học nghiên cứu độc lập này được triển khai tiếp nối sau khi học viên hoàn thành môn học Thiết Kế Dự Án Nghiên Cứu, trong đó phần tổng quan tài liệu và phương pháp nghiên cứu cho một dự án nghiên cứu chuyên biệt theo chương trình đào tạo đã được hoàn thành. Trong môn học này, học viên sẽ thu thập và phân tích dữ liệu, báo cáo các kết quả nghiên cứu và đưa ra các khuyến nghị, từ đó rút ra kết luận từ nghiên cứu đồng thời giải quyết mục đích, mục tiêu và các câu hỏi nghiên cứu. Môn học nhấn mạnh tư duy phản biện, kỹ năng phân tích và các thực hành nghiên cứu có đạo đức, qua đó chuẩn bị cho học viên sự nghiệp chuyên môn hoặc tiếp tục theo đuổi con đường học thuật.

Dự án nghiên cứu mang đến cho học viên cơ hội quý giá để vận dụng các kỹ năng nghiên cứu và phân tích trong một lĩnh vực học tập được lựa chọn, có liên quan trực tiếp đến chương trình đào tạo. Dự án nghiên cứu độc lập này cho phép học viên tìm hiểu chuyên sâu một chủ đề mà mình quan tâm, qua đó thúc đẩy sự phát triển cả về học thuật và nghề nghiệp. Các nội dung chính của môn học bao gồm triết lý nghiên cứu, tổng quan tài liệu có tính phản biện, phương pháp nghiên cứu và các vấn đề về đạo đức nghiên cứu. Môn học cung cấp một khung khái niệm giúp học viên xác định các nguồn tài liệu phù hợp, hiểu được ý nghĩa của các nguồn tài liệu này đối với những chủ đề cụ thể, diễn giải các nội dung nghiên cứu được trình bày và truyền đạt kết quả nghiên cứu một cách chuyên nghiệp, hiệu quả. Bên cạnh đó, môn học giới thiệu cho học viên các phương pháp nghiên cứu thiết yếu nhằm hỗ trợ và định hướng cho quá trình thực hiện nghiên cứu sơ cấp.