Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo là gì? Cơ hội học MSc Artificial Intelligence của Đại học Wolverhampton tại Việt Nam

Trí tuệ nhân tạo đang chuyển từ một công nghệ mang tính thử nghiệm thành công cụ được ứng dụng ngày càng rộng rãi trong doanh nghiệp. Từ phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình, chatbot, hệ thống gợi ý cho đến Machine Learning và các mô hình ngôn ngữ lớn như Large Language Models (LLMs), AI đang tạo ra những thay đổi đáng kể đối với cách doanh nghiệp vận hành và ra quyết định.

Sự phát triển này cũng khiến nhu cầu về nguồn nhân lực có kiến thức chuyên sâu về Artificial Intelligence, Data Science và Machine Learning ngày càng được quan tâm.

Đối với những người muốn phát triển chuyên môn trong lĩnh vực này ở cấp độ sau đại học, chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo – MSc in Artificial Intelligence là một lựa chọn đáng cân nhắc.

Tại Việt Nam, học viên hiện có cơ hội theo học chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo của University of Wolverhampton, Vương quốc Anh, với thời gian đào tạo 12 tháng và lịch học ngoài giờ hành chính. Đây là một lựa chọn phù hợp cho người đang đi làm muốn tiếp tục phát triển chuyên môn mà không nhất thiết phải tạm dừng công việc để ra nước ngoài học tập.

Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo là gì?

Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo, thường được gọi là Master in Artificial Intelligence hoặc MSc in Artificial Intelligence, là chương trình đào tạo sau đại học tập trung vào kiến thức, phương pháp và công nghệ liên quan đến việc xây dựng những hệ thống có khả năng phân tích dữ liệu, học từ dữ liệu và hỗ trợ giải quyết các vấn đề phức tạp.

Nếu chương trình cử nhân thường cung cấp nền tảng rộng về công nghệ thông tin hoặc khoa học máy tính, chương trình thạc sĩ AI đi sâu hơn vào những lĩnh vực như:

Artificial Intelligence
Machine Learning
Data Mining
Data Science
Probability and Statistics
Data Visualisation
Database Systems
Information Security
Research Methods
AI Ethics
Explainable AI
Large Language Models

Học AI ở cấp độ thạc sĩ vì vậy không đơn thuần là học cách sử dụng ChatGPT hoặc những công cụ AI phổ biến.

Mục tiêu quan trọng hơn là hiểu cách dữ liệu được xử lý, cách mô hình được xây dựng, cách đánh giá kết quả, cách ứng dụng AI vào vấn đề thực tế và những giới hạn cần được xem xét khi triển khai công nghệ trí tuệ nhân tạo.

Vì sao nên học Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo trong giai đoạn hiện nay?

AI đang tác động đến rất nhiều lĩnh vực khác nhau, không chỉ riêng ngành công nghệ thông tin.

Trong marketing, AI có thể hỗ trợ phân tích hành vi khách hàng, dự đoán nhu cầu và cá nhân hóa nội dung.

Trong tài chính, các mô hình Machine Learning có thể được sử dụng để hỗ trợ phân tích rủi ro, phát hiện bất thường và xử lý lượng dữ liệu lớn.

Trong thương mại điện tử, AI có thể được ứng dụng vào hệ thống recommendation, tìm kiếm thông minh và dự báo nhu cầu.

Trong sản xuất, AI hỗ trợ tự động hóa, phân tích hiệu suất và predictive maintenance.

Trong giáo dục, AI đang được nghiên cứu và triển khai trong cá nhân hóa quá trình học tập, phân tích kết quả học tập và xây dựng trợ lý học tập thông minh.

Đặc biệt, sự phát triển nhanh của Generative AI và Large Language Models đang mở rộng phạm vi ứng dụng của AI sang nhiều công việc trước đây chủ yếu dựa vào con người.

Điều này không có nghĩa AI sẽ đơn giản thay thế mọi vị trí công việc. Thay vào đó, nhiều vị trí đang thay đổi yêu cầu kỹ năng.

Người lao động trong tương lai không chỉ cần biết sử dụng AI mà còn cần hiểu cách đánh giá, quản lý và triển khai AI một cách phù hợp.

Đó cũng là một trong những lý do khiến kiến thức chuyên sâu về Artificial Intelligence và Data Science ngày càng có giá trị.

Chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo của University of Wolverhampton

University of Wolverhampton là một trường đại học tại Vương quốc Anh có lịch sử bắt đầu từ năm 1827 và còn được biết đến với tên gọi “The University of Opportunity”.

Trường cung cấp nhiều chương trình đào tạo ở các cấp độ đại học và sau đại học, với cộng đồng hơn 25.000 sinh viên trên toàn thế giới.

Chương trình MSc in Artificial Intelligence được xây dựng nhằm giúp học viên phát triển nền tảng kiến thức về trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu, Machine Learning và những công nghệ thông minh đang được ứng dụng trong môi trường hiện đại.

Điểm đáng chú ý là nội dung không chỉ tập trung vào công nghệ mà còn kết hợp giữa lý thuyết, nghiên cứu, phân tích dữ liệu và khả năng ứng dụng.

Thông qua chương trình, học viên có thể phát triển tư duy phân tích, kỹ năng giải quyết vấn đề và khả năng tiếp cận các bài toán AI theo phương pháp có hệ thống.

Học Thạc sĩ AI sẽ học những gì?

Nội dung chương trình bao gồm các môn học liên quan trực tiếp đến Artificial Intelligence và Data Science.

Principles of AI and Data Science

Môn học cung cấp nền tảng để học viên hiểu các nguyên lý cốt lõi của Artificial Intelligence và Data Science.

Đây là nền tảng quan trọng trước khi tiếp cận những chủ đề nâng cao hơn như Machine Learning, Data Mining hay các ứng dụng AI trong doanh nghiệp.

Học viên có cơ hội tìm hiểu cách dữ liệu trở thành một thành phần quan trọng trong quá trình xây dựng các hệ thống thông minh và hỗ trợ ra quyết định.

Machine Learning and Data Mining

Machine Learning là một trong những lĩnh vực quan trọng nhất của trí tuệ nhân tạo hiện đại.

Thay vì lập trình tất cả quy tắc một cách thủ công, Machine Learning cho phép hệ thống tìm ra những mô hình và mối quan hệ từ dữ liệu.

Data Mining lại tập trung vào việc khai thác thông tin có giá trị từ những tập dữ liệu lớn.

Kiến thức trong lĩnh vực này có thể được ứng dụng trong nhiều bài toán như phân loại dữ liệu, dự báo, nhận diện xu hướng, phân tích hành vi và hỗ trợ ra quyết định.

Probability and Statistics for Data Analysis

AI và Data Science không thể tách rời xác suất và thống kê.

Để đánh giá một mô hình Machine Learning có thực sự hoạt động tốt hay không, người thực hiện cần hiểu dữ liệu và biết cách đánh giá kết quả một cách khoa học.

Kiến thức về Probability và Statistics giúp học viên xây dựng nền tảng để phân tích dữ liệu, hiểu sự không chắc chắn và đưa ra kết luận dựa trên bằng chứng thay vì chỉ dựa trên trực giác.

Data Visualisation and Communication

Một mô hình tốt sẽ khó tạo ra giá trị nếu kết quả của nó không thể được truyền đạt một cách rõ ràng.

Data Visualisation giúp chuyển những tập dữ liệu phức tạp thành biểu đồ, hình ảnh và thông tin trực quan để người xem dễ dàng hiểu được insight quan trọng.

Đây là kỹ năng đặc biệt hữu ích khi một chuyên gia dữ liệu cần trình bày kết quả cho quản lý, khách hàng hoặc những bộ phận không chuyên về kỹ thuật.

Research and Analytical Methods

Ở cấp độ thạc sĩ, khả năng nghiên cứu và phân tích đóng vai trò rất quan trọng.

Học viên cần biết cách xác định một vấn đề, xây dựng câu hỏi nghiên cứu, lựa chọn phương pháp phù hợp, thu thập và phân tích dữ liệu cũng như đánh giá kết quả.

Những kỹ năng này không chỉ phục vụ cho quá trình học tập mà còn có giá trị trong công việc thực tế, đặc biệt với những vị trí yêu cầu phân tích và giải quyết các vấn đề phức tạp.

Database Systems and Information Security Management

Dữ liệu là nền tảng của phần lớn các hệ thống AI.

Do đó, hiểu cách dữ liệu được lưu trữ, quản lý và bảo vệ là một phần quan trọng của quá trình xây dựng giải pháp trí tuệ nhân tạo.

Kiến thức về Database Systems giúp học viên hiểu cách tổ chức và quản lý dữ liệu, trong khi Information Security Management cung cấp góc nhìn về bảo mật và quản trị thông tin.

AI không chỉ là Machine Learning

Một điểm cần lưu ý khi tìm hiểu về chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo là AI là một lĩnh vực rộng hơn Machine Learning.

Artificial Intelligence có thể bao gồm nhiều hướng nghiên cứu và ứng dụng như:

Machine Learning, Deep Learning, Intelligent Agents, Natural Language Processing, Explainable AI, AI Ethics và Generative AI.

Sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT và những hệ thống Generative AI khiến lĩnh vực này càng trở nên đa dạng.

Vì vậy, người học AI ở cấp độ sau đại học cần xây dựng tư duy tổng thể thay vì chỉ tập trung vào một công cụ hoặc một mô hình cụ thể.

Công nghệ có thể thay đổi rất nhanh, nhưng những kiến thức nền tảng về dữ liệu, Machine Learning, xác suất, thống kê và phương pháp nghiên cứu có giá trị lâu dài hơn.

Đạo đức AI ngày càng trở nên quan trọng

Một hệ thống AI không nên chỉ được đánh giá dựa trên độ chính xác.

Các vấn đề như quyền riêng tư, bias của thuật toán, bảo mật dữ liệu, tính minh bạch và trách nhiệm khi AI đưa ra quyết định đang trở thành những chủ đề quan trọng.

Ví dụ, nếu một mô hình AI được sử dụng để hỗ trợ tuyển dụng, doanh nghiệp cần quan tâm đến việc dữ liệu huấn luyện có tạo ra sự thiên lệch hay không.

Nếu AI được ứng dụng trong tài chính, doanh nghiệp cần xem xét cách dữ liệu cá nhân được xử lý và bảo vệ.

Nếu một mô hình đưa ra quyết định quan trọng, tổ chức cũng cần hiểu vì sao mô hình đưa ra kết quả đó.

Đây là lý do những khái niệm như Explainable AI – XAI ngày càng được quan tâm.

Một chuyên gia AI trong tương lai không chỉ cần hỏi:

“AI có làm được việc này không?”

Mà còn phải xem xét:

“Có nên sử dụng AI cho việc này không, kết quả có đáng tin cậy không và việc triển khai có phù hợp về mặt đạo đức hay không?”

Học Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo tại Việt Nam có lợi thế gì?

Một trong những điểm đáng chú ý của chương trình MSc Artificial Intelligence của University of Wolverhampton là học viên có thể học tại Việt Nam.

Điều này đặc biệt phù hợp với những người đã có công việc và không muốn tạm dừng sự nghiệp để học toàn thời gian ở nước ngoài.

Thời gian đào tạo của chương trình là 12 tháng và lịch học được tổ chức ngoài giờ hành chính.

Nhờ đó, học viên có thể cân bằng giữa công việc, học tập và cuộc sống cá nhân.

Đối với người đang làm việc trong các lĩnh vực như IT, Data, Marketing, Finance, Business Analytics, Engineering hoặc Management, mô hình học này giúp kiến thức từ chương trình có thể được liên hệ trực tiếp với những vấn đề đang gặp trong môi trường doanh nghiệp.

Học Thạc sĩ AI có cần phải học đúng ngành Công nghệ thông tin?

Không phải tất cả người quan tâm đến AI đều xuất phát từ Computer Science.

AI hiện nay được ứng dụng trong kinh doanh, tài chính, marketing, giáo dục, y tế, sản xuất và rất nhiều lĩnh vực khác.

Theo thông tin tuyển sinh của chương trình, ứng viên có bằng tốt nghiệp cử nhân các chuyên ngành hoặc bằng cấp tương đương và có từ 2 năm kinh nghiệm trở lên có thể được xem xét.

Ngoài ra, chương trình cũng có hướng xem xét đối với ứng viên tốt nghiệp THPT và có từ 5 năm kinh nghiệm trở lên.

Hồ sơ cụ thể vẫn cần được đánh giá theo điều kiện tuyển sinh của chương trình.

Điều này tạo cơ hội cho những người đã có kinh nghiệm nghề nghiệp nhưng muốn chuyển hướng hoặc bổ sung năng lực AI vào chuyên môn hiện tại.

Ai phù hợp với chương trình MSc Artificial Intelligence?

Chương trình có thể phù hợp với nhiều nhóm học viên khác nhau.

Người đang làm trong ngành công nghệ có thể sử dụng chương trình để xây dựng kiến thức chuyên sâu hơn về AI, Machine Learning và Data Science.

Người làm phân tích dữ liệu có thể củng cố kiến thức về thống kê, Machine Learning và phương pháp nghiên cứu.

Người làm quản lý có thể muốn hiểu AI sâu hơn để đánh giá và triển khai các dự án chuyển đổi số.

Người làm marketing, tài chính hoặc các lĩnh vực kinh doanh có thể sử dụng kiến thức AI để phát triển khả năng phân tích dữ liệu và tự động hóa.

Chương trình cũng có thể phù hợp với người muốn chuyển hướng nghề nghiệp sang AI hoặc Data Science nhưng cần một lộ trình học tập có hệ thống.

Học Thạc sĩ AI xong có thể làm công việc gì?

Cơ hội nghề nghiệp sau khi học AI phụ thuộc vào nền tảng trước đó, kinh nghiệm thực tế, khả năng kỹ thuật và định hướng của từng người.

Một số hướng nghề nghiệp có liên quan gồm:

AI Specialist
Machine Learning Specialist
Data Analyst
Data Scientist
Business Intelligence Analyst
AI Consultant
Data Consultant
Technology Consultant
AI Project Manager
Digital Transformation Specialist
Researcher
Data & AI Strategy Specialist

Tuy nhiên, bằng thạc sĩ không tự động bảo đảm một vị trí cụ thể.

Đối với những vị trí kỹ thuật cao như Machine Learning Engineer hoặc AI Engineer, nhà tuyển dụng thường còn xem xét khả năng lập trình, portfolio, dự án thực tế và kinh nghiệm triển khai hệ thống.

Vì vậy, cách tiếp cận hiệu quả là kết hợp kiến thức từ chương trình thạc sĩ với kinh nghiệm nghề nghiệp và các dự án thực tế.

Thạc sĩ AI và Thạc sĩ Data Science khác nhau như thế nào?

Đây là câu hỏi thường gặp của những người đang cân nhắc học sau đại học trong lĩnh vực công nghệ.

Artificial Intelligence tập trung nhiều hơn vào việc xây dựng những hệ thống có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thông minh như học từ dữ liệu, dự đoán, xử lý thông tin hoặc hỗ trợ ra quyết định.

Data Science tập trung nhiều hơn vào thu thập, xử lý, phân tích và khai thác giá trị từ dữ liệu.

Hai lĩnh vực có sự giao thoa rất lớn.

Machine Learning, Statistics, Data Mining và Data Visualisation đều có thể xuất hiện trong cả hai lĩnh vực.

Nếu mục tiêu của bạn tập trung nhiều vào xây dựng hoặc ứng dụng các hệ thống thông minh, Machine Learning và Generative AI, MSc Artificial Intelligence có thể là hướng phù hợp.

Nếu mục tiêu chủ yếu là phân tích dữ liệu, Business Intelligence, Statistics và Data Analytics, Data Science có thể gần với định hướng hơn.

Thời gian học Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo bao lâu?

Chương trình MSc Artificial Intelligence của University of Wolverhampton được triển khai với thời gian đào tạo 12 tháng.

Đây là một lợi thế đối với những người đang đi làm muốn hoàn thành chương trình sau đại học trong khoảng thời gian tương đối ngắn.

Học viên học tại Việt Nam và chương trình được bố trí ngoài giờ hành chính.

Mô hình này giúp giảm bớt xung đột giữa lịch học và lịch làm việc, đặc biệt đối với những học viên đang đảm nhiệm công việc toàn thời gian.

Điều kiện đầu vào chương trình Thạc sĩ AI

Theo thông tin chương trình hiện tại, điều kiện đầu vào bao gồm một trong những hướng sau:

Đối với ứng viên có bằng đại học: Có bằng tốt nghiệp cử nhân các chuyên ngành hoặc bằng cấp tương đương và từ 2 năm kinh nghiệm trở lên.

Đối với ứng viên chưa có bằng đại học: Tốt nghiệp THPT và có từ 5 năm kinh nghiệm trở lên để được xem xét theo điều kiện của chương trình.

Ứng viên cũng cần cung cấp bảng điểm và các hồ sơ liên quan để phục vụ quá trình xét tuyển.

Do hồ sơ học thuật và kinh nghiệm của mỗi ứng viên khác nhau, người học nên gửi hồ sơ để được đánh giá trước khi đăng ký.

Hồ sơ nhập học gồm những gì?

Hồ sơ đăng ký chương trình hiện bao gồm:

Đơn xin nhập học
Hình nền trắng cỡ passport
CV hoặc sơ yếu lý lịch
CMND/CCCD
Hộ chiếu
Danh thiếp
Bằng cấp và bảng điểm theo yêu cầu xét tuyển

Chuẩn bị đầy đủ hồ sơ từ đầu sẽ giúp quá trình xét tuyển thuận lợi hơn.

Bằng Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo do ai cấp?

Sau khi hoàn thành chương trình theo yêu cầu, học viên nhận bằng Thạc sĩ do University of Wolverhampton, Vương quốc Anh cấp.

Đây là một điểm quan trọng mà ứng viên nên phân biệt khi tìm hiểu các chương trình thạc sĩ quốc tế.

Ngoài đơn vị tổ chức học tập tại Việt Nam, người học nên tìm hiểu rõ trường đại học nào là đơn vị cấp bằng, tên chương trình và yêu cầu tốt nghiệp.

Có thể tham dự lễ tốt nghiệp tại Anh Quốc không?

Có.

Sau khi hoàn thành chương trình, học viên có thể tham dự lễ tốt nghiệp cùng sinh viên tại University of Wolverhampton.

Đối với nhiều học viên quốc tế, đây cũng là cơ hội trải nghiệm môi trường đại học tại Vương quốc Anh và đánh dấu quá trình hoàn thành chương trình sau đại học.

Việc tham dự lễ tốt nghiệp sẽ phụ thuộc vào kế hoạch tổ chức của trường và các điều kiện liên quan tại từng thời điểm.

Có nên học Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo?

Câu trả lời phụ thuộc vào mục tiêu nghề nghiệp của mỗi người.

Nếu bạn chỉ muốn sử dụng những công cụ như ChatGPT, Gemini hoặc các ứng dụng Generative AI cho công việc hằng ngày, một chương trình thạc sĩ có thể không phải là điều bắt buộc.

Nhưng nếu mục tiêu là xây dựng nền tảng kiến thức có hệ thống về AI, Machine Learning, Data Science, thống kê, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu, chương trình thạc sĩ có thể mang lại giá trị khác biệt.

Đặc biệt, đối với người đang đi làm, kiến thức AI có thể kết hợp với kinh nghiệm chuyên môn hiện có.

Một người có kinh nghiệm tài chính cộng thêm kiến thức AI có thể phát triển theo hướng Financial Analytics hoặc AI ứng dụng trong tài chính.

Một người có kinh nghiệm marketing cộng thêm AI và Data Science có thể phát triển theo Marketing Analytics, Predictive Analytics hoặc Marketing Automation.

Một nhà quản lý hiểu AI có thể tham gia sâu hơn vào các dự án chuyển đổi số và chiến lược AI của doanh nghiệp.

Vì vậy, giá trị của chương trình không chỉ nằm ở việc “học AI”, mà còn ở khả năng kết hợp AI với chuyên môn mà người học đã tích lũy trước đó.

Câu hỏi thường gặp về Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo
Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo tiếng Anh là gì?

Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo thường được gọi là Master in Artificial Intelligence hoặc MSc in Artificial Intelligence. MSc là viết tắt của Master of Science.

Học Thạc sĩ AI mất bao lâu?

Chương trình MSc Artificial Intelligence của University of Wolverhampton được giới thiệu tại Việt Nam có thời gian đào tạo 12 tháng.

Có thể vừa đi làm vừa học Thạc sĩ AI không?

Có. Chương trình được tổ chức ngoài giờ hành chính tại Việt Nam, phù hợp với học viên đang làm việc toàn thời gian.

Không học Công nghệ thông tin có học Thạc sĩ AI được không?

Ứng viên không nhất thiết phải xuất phát từ ngành Công nghệ thông tin. Theo điều kiện tuyển sinh hiện tại, người có bằng cử nhân các chuyên ngành và từ 2 năm kinh nghiệm trở lên có thể được xem xét. Hồ sơ cụ thể cần được đánh giá theo yêu cầu tuyển sinh.

Học Thạc sĩ AI có cần biết lập trình không?

Kiến thức lập trình sẽ là lợi thế khi học AI và Machine Learning. Tuy nhiên, mức độ yêu cầu phụ thuộc vào nội dung từng môn học và nền tảng của học viên. Người chưa có nền tảng kỹ thuật nên chủ động bổ sung kiến thức về Python, dữ liệu, toán và thống kê.

Thạc sĩ AI học những môn gì?

Chương trình bao gồm các nội dung như Principles of AI and Data Science, Machine Learning and Data Mining, Probability and Statistics for Data Analysis, Data Visualisation and Communication, Research and Analytical Methods, Database Systems and Information Security Management.

Học AI xong có thể làm Data Scientist không?

Chương trình cung cấp kiến thức liên quan đến Data Science, Machine Learning và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, để trở thành Data Scientist, người học còn cần phát triển kỹ năng lập trình, xử lý dữ liệu, xây dựng dự án thực tế và kinh nghiệm chuyên môn.

Bằng do đơn vị nào cấp?

Sau khi hoàn thành chương trình, học viên nhận bằng Thạc sĩ do University of Wolverhampton, Vương quốc Anh cấp.

Chương trình có học tại Việt Nam không?

Có. Chương trình được triển khai học tại Việt Nam và bố trí ngoài giờ hành chính.

Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo – đầu tư cho năng lực trong thời đại AI

AI đang trở thành một phần ngày càng quan trọng trong quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp.

Tuy nhiên, giá trị lâu dài không nằm ở việc biết sử dụng một vài công cụ AI đang phổ biến tại thời điểm hiện tại. Công cụ có thể thay đổi rất nhanh.

Nền tảng về dữ liệu, Machine Learning, xác suất, thống kê, nghiên cứu và tư duy phân tích mới là những yếu tố giúp người học thích nghi khi công nghệ tiếp tục phát triển.

Chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo – MSc in Artificial Intelligence của University of Wolverhampton mang đến một lộ trình học tập sau đại học dành cho những người muốn phát triển kiến thức chuyên sâu hơn trong lĩnh vực AI và Data Science.

Với thời gian đào tạo 12 tháng, học tại Việt Nam và lịch học ngoài giờ hành chính, chương trình đặc biệt phù hợp với những người đang đi làm muốn nâng cao trình độ nhưng vẫn tiếp tục duy trì công việc hiện tại.

Nếu đang cân nhắc phát triển sự nghiệp trong Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science hoặc ứng dụng AI trong doanh nghiệp, bạn có thể tìm hiểu chi tiết về chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo của University of Wolverhampton tại Douglas Business School Việt Nam để được tư vấn về điều kiện đầu vào, hồ sơ và kỳ nhập học.

Tìm hiểu chương trình: Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo (MSc in Artificial Intelligence) – University of Wolverhampton
Thời gian đào tạo: 12 tháng
Hình thức: Học tại Việt Nam, ngoài giờ hành chính
Đơn vị cấp bằng: University of Wolverhampton, Vương quốc Anh