Phần 1 - Giới thiệu về Python và môi trường phát triển

• Python là gì và tại sao nó là ngôn ngữ lập trình phổ biến cho dữ liệu và AI.
• Giới thiệu về các môi trường phát triển như Jupyter Notebook, PyCharm, và Google Colab.
• Cài đặt Python và cấu hình môi trường phát triển.
• Các thư viện cơ bản và công cụ hữu ích: `numpy`, `pandas`, `matplotlib`, `scikit-learn`.

Phần 2 - Xử lý và chuẩn bị dữ liệu trong Python

• Nhập và xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau như CSV, Excel, SQL.
• Sử dụng `pandas` để làm sạch, xử lý, và phân tích dữ liệu.
• Chuyển đổi dữ liệu, xử lý dữ liệu thiếu và chuẩn bị dữ liệu cho phân tích.
• Sử dụng `openpyxl` và `xlrd` để thao tác dữ liệu trong Excel.

Phần 3 - Machine Learning với Python

• Giới thiệu về machine learning và các thuật toán phổ biến.
• Xây dựng và huấn luyện các mô hình machine learning với `scikit-learn` (hồi quy tuyến tính, cây quyết định, hồi quy logistic).
• Đánh giá hiệu suất mô hình với các kỹ thuật như cross-validation và phân tích độ chính xác.
• Ứng dụng machine learning để giải quyết các bài toán thực tế.

Phần 4 - AI và các thuật toán học sâu (Deep Learning)

• Giới thiệu về AI và học sâu.
• Sử dụng `TensorFlow` và `Keras` để xây dựng và huấn luyện các mạng nơ-ron sâu.
• Nhận diện hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) với các mô hình học sâu.
• Đánh giá mô hình và cải thiện hiệu suất bằng các kỹ thuật tinh chỉnh.

Phần 5 - Xử lý và nhận diện văn bản (OCR) trong Python

• Giới thiệu về OCR và các thư viện Python hỗ trợ (như `pytesseract`).
• Nhận diện và trích xuất văn bản từ hình ảnh và tài liệu.
• Xử lý và làm sạch văn bản sau khi nhận diện.
• Ứng dụng OCR trong các bài toán thực tế và xử lý dữ liệu lớn.

Phần 6 - Computer Vision với Python

• Giới thiệu về computer vision và các ứng dụng phổ biến.
• Sử dụng `OpenCV` để thực hiện các kỹ thuật xử lý hình ảnh cơ bản và nâng cao.
• Nhận diện đối tượng, phân loại hình ảnh, và phát hiện chuyển động.
• Ứng dụng computer vision trong các dự án thực tế và cải thiện hiệu suất hệ thống.

Phần 7 - Tạo báo cáo và trình bày kết quả

• Chia sẻ kết quả phân tích và mô hình hóa trong các báo cáo và trực quan hóa.
• Sử dụng `matplotlib` và `seaborn` để tạo biểu đồ và đồ thị trực quan.
• Tạo báo cáo tự động và chia sẻ kết quả qua Jupyter Notebook hoặc các công cụ báo cáo khác.
• Thực hành dự án cuối khóa để áp dụng các kỹ năng đã học vào các bài toán cụ thể.