Lễ tốt nghiệp và trao bằng cử nhân Đại học từ xa

Sáng ngày 07/6/2025, Trường Cao đẳng Phương Đông phối hợp với Đại học Cần Thơ long trọng tổ chức Lễ tốt nghiệp và trao bằng Cử nhân Đại học hệ đào tạo từ xa cho các sinh viên đã hoàn thành chương trình học các ngành Luật, Thông tin – Thư việnQuản trị Kinh doanh.

Buổi lễ diễn ra trong không khí trang trọng và ấm cúng, đánh dấu cột mốc quan trọng trong hành trình học tập và rèn luyện của các tân cử nhân. Đại diện lãnh đạo hai trường đã phát biểu chúc mừng và ghi nhận những nỗ trong quá trình học tập từ xa của các sinh viên.

Đây là kết quả từ sự hợp tác hiệu quả giữa Trường Cao đẳng Phương Đông và Đại học Cần Thơ trong việc mở rộng cơ hội học tập đại học cho người học ở nhiều địa phương, đặc biệt là những người đang làm việc nhưng vẫn có nhu cầu nâng cao trình độ chuyên môn.

Buổi lễ không chỉ là dịp để vinh danh các tân cử nhân mà còn thể hiện cam kết của hai nhà trường trong việc đồng hành cùng người học trên con đường phát triển nghề nghiệp và tri thức.

Lễ tốt nghiệp và trao bằng cử nhân Đại học từ xa

Ths. Huỳnh Ngọc Hợi – Hiệu trưởng Trường Cao đẳng Phương Đông và PGS.TS. Lê Việt Dũng – Nguyên Phó Hiệu trưởng Trường ĐH Cần Thơ trao giấy khen cho sinh viên đạt danh hiệu tốt nghiệp loại giỏi.

Y sĩ Đa khoa

📚Giới thiệu ngành Cao đẳng Y sĩ Đa khoa

Ngành Cao đẳng Y sĩ Đa khoa là ngành đào tạo nguồn nhân lực y tế có trình độ chuyên môn vững vàng, có kiến thức và kỹ năng cơ bản để thực hiện công tác khám chữa bệnh ban đầu, chăm sóc sức khỏe cộng đồng và tham gia phòng chống dịch bệnh.

Sinh viên theo học ngành này sẽ được trang bị kiến thức về:

  • Giải phẫu – sinh lý người, bệnh học cơ sở và lâm sàng.

  • Kỹ năng khám bệnh, chẩn đoán ban đầu và xử trí một số bệnh thông thường.

  • Chăm sóc bệnh nhân, cấp cứu ban đầu, tiêm truyền, thay băng, xử lý vết thương,…

  • Kiến thức y học dự phòng, giáo dục sức khỏe, phòng chống dịch bệnh tại tuyến y tế cơ sở.

  • Thực hành kỹ năng y tế tại các trạm y tế, bệnh viện đa khoa.

🎯Mục tiêu đào tạo

Đào tạo Y sĩ Đa khoa trình độ Cao đẳng có:

  • Phẩm chất đạo đức tốt, tôn trọng đạo đức nghề nghiệp.

  • Kiến thức cơ bản và chuyên môn vững vàng.

  • Kỹ năng thực hành thành thạo, đáp ứng công việc tại các cơ sở y tế tuyến đầu như trạm y tế xã, phường, bệnh viện tuyến huyện hoặc trung tâm y tế dự phòng.

💼 Cơ hội nghề nghiệp

Sau khi tốt nghiệp, Y sĩ Đa khoa có thể:

  • Làm việc tại trạm y tế xã/phường, trung tâm y tế huyện, bệnh viện đa khoa.

  • Tham gia chương trình chăm sóc sức khỏe ban đầu, y tế dự phòng tại địa phương.

  • Tiếp tục học liên thông lên Bác sĩ Đa khoa, hoặc các ngành học chuyên sâu hơn trong lĩnh vực y tế.

✅ Tố chất phù hợp

Ngành này phù hợp với những bạn:

  • Yêu thích công việc chăm sóc sức khỏe, có tinh thần trách nhiệm cao.

  • Có khả năng giao tiếp, làm việc nhóm và chịu được áp lực công việc.

  • Có đạo đức, tính cẩn trọng và lòng nhân ái.

📞 THÔNG TIN LIÊN HỆ

👉 Trường Cao đẳng Phương Đông
📍 Địa chỉ: 03 Hùng Vương, Phường Bàn Thạch, TP Đà Nẵng
🌐 Website: cpd.edu.vn
📱 Hotline: 0913.247.365

👉 Đăng ký ngay hôm nay để trở thành Y sĩ Đa khoa – người đồng hành cùng sức khỏe cộng đồng!

Chương trình đào tạo Cao đẳng Văn thư – Lưu trữ

BỘ LAO ĐỘNG – THƯƠNG BINH VÀ XÃ HỘI CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
TRƯỜNG CAO ĐẲNG PHƯƠNG ĐÔNG

 

 

               Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

 

 

 

CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO TRÌNH ĐỘ CAO ĐẲNG

(Ban hành kèm theo Quyết định số           /QĐ-CĐPĐ ngày      tháng

năm 2025 của Hiệu trưởng Trường Cao đẳng Phương Đông)

Tên ngành: Văn thư – lưu trữ (Archive – conservation)

Mã ngành, nghề: 6320302

Trình độ đào tạo: Cao đẳng

Hình thức đào tạo: Chính quy

Đối tượng tuyển sinh:

– Người có bằng tốt nghiệp trung học phổ thông;

– Người có bằng tốt nghiệp trung cấp và có giấy chứng nhận hoàn thành chương trình giáo dục phổ thông hoặc giấy chứng nhận đủ yêu cầu khối lượng kiến thức văn hóa trung học phổ thông hoặc đã học và thi đạt yêu cầu đủ khối lượng kiến thức văn hóa trung học phổ thông theo quy định.

Thời gian khóa học: 03 năm

1. Giới thiệu chương trình/mô tả ngành, nghề đào tạo:

– Ngành văn thư lưu trữ là công việc sắp xếp, lưu trữ và bảo quản, sử dụng, khai thác một cách khoa học các tài liệu của cơ quan nhà nước, doanh nghiệp. Chương trình đào tạo sinh viên chuyên ngành văn thư – lưu trữ có phẩm chất chính trị và đạo đức nghề nghiệp, được trang bị những kiến thức cơ bản về lý luận và phương pháp nghiệp vụ hành chính, văn thư lưu trữ.

– Sinh viên có kiến thức và thực tiễn về chính trị, kinh tế, văn hóa, xã hội có liên quan; có kỹ năng thực hành; có khả năng làm việc độc lập, sáng tạo giải quyết những vấn đề thuộc chuyên môn nghiệp vụ góp phần vào sự nghiệp phát triển ngành văn thư lưu trữ, ngành Nội vụ, và kinh tế – xã hội của đất nước.

  1. Mục tiêu đào tạo

2.1. Mục tiêu chung:

– Đào tạo cử nhân Văn thư – lưu trữ có phẩm chất chính trị, đạo đức và sức khỏe tốt; nắm vững kiến thức và kỹ năng chuyên sâu Văn thư – lưu trữ; có phong thái tự tin, năng động trong giao tiếp; có tư duy và khả năng làm việc độc lập; có năng lực cập nhật và tự bổ sung kiến thức theo yêu cầu công việc; có khả năng tổng hợp và đề xuất ý kiến, hướng dẫn nghiệp vụ văn thư – lưu trữ liên quan đến chuyên môn.

– Ngành, nghề liên quan trực tiếp đến vị trí làm việc về văn thư, lưu trữ, thư ký và lễ tân những công việc cần thực hiện như soạn thảo, quản lý văn bản,…; thu thập bổ sung tài liệu, phân loại tài liệu, xác định giá trị tài liệu,…; tiếp và đãi khách, xây dựng chương trình kế hoạch,…; đón tiếp khách, chuẩn bị hội họp, chuẩn bị phòng làm việc cho lãnh đạo,…

– Môi trường làm việc của người làm văn thư là tại các văn phòng của các cơ quan như: Cơ quan Đảng, cơ quan nhà nước, tổ chức chính trị – xã hội, tổ chức xã hội, tổ chức xã hội – nghề nghiệp, tổ chức kinh tế và các doanh nghiệp, trường học, bệnh viện, đơn vị lực lượng vũ trang nhân dân.

– Bối cảnh làm việc luôn đòi hỏi người làm công tác văn thư phải cập nhật kiến thức và các văn bản quy phạm pháp luật về công tác văn thư do bộ nội vụ quy định cũng như nội quy, quy chế tại các cơ quan. Cần phải thường xuyên học tập để nâng cao trình độ, mở rộng kiến thức xã hội; rèn luyện tính cẩn thận, chi tiết, rõ ràng; xây dựng ý thức nghề và sự say mê nghề nghiệp, có ý thức bảo vệ môi trường, năng lực sáng tạo, ứng dụng được khoa học kỹ thuật, công nghệ 4.0 đáp ứng nhu cầu công việc.

– Có khả năng thực hiện tốt các nhiệm vụ chuyên môn Quản trị văn phòng; Nghiệp vụ thư ký; Văn thư – Lưu trữ theo vị trí công việc, có phương pháp đánh giá kết quả công việc chuyên môn một cách độc lập và chính xác.

2.2. Mục tiêu cụ thể:  

2.2.1. Kiến thức:

– Trình bày được những kiến thức cơ bản về chính trị, văn hóa, xã hội, pháp luật, quốc phòng an ninh, giáo dục thể chất theo quy định.

– Trình bày được chức năng, nhiệm vụ, quyền hạn, tổ chức bộ máy cơ quan nhà nước;

– Xác định chính xác nhiệm vụ của người làm Văn thư – lưu trữ, như: lập kế hoạch công tác của cơ quan và các cấp lãnh đạo; chuẩn bị và tổ chức các cuộc họp, hội nghị, hội thảo của cơ quan, các cấp lãnh đạo; ghi biên bản; lập hồ sơ công việc;

– Liệt kê được các loại văn bản, thẩm quyền ban hành, thể thức và kỹ thuật trình bày văn bản; quy trình tổ chức quản lý văn bản đến, quy trình quản lý văn bản đi; phương pháp lập hồ sơ và giao nộp hồ sơ, tài liệu vào lưu trữ cơ quan; những quy định về quản lý, bảo quản và sử dụng con dấu;

– Mô tả được các quy trình nghiệp vụ lưu trữ, gồm: thu thập và bổ sung tài liệu; phân loại, xác định giá trị tài liệu; tổ chức xây dựng công cụ tra tìm tài liệu; thống kê tài liệu lưu trữ; bảo quản tài liệu lưu trữ; tổ chức sử dụng tài liệu lưu trữ; công bố, xuất bản các ấn phẩm lưu trữ; xây dựng cơ sở dữ liệu tài liệu lưu trữ; tiêu hủy tài liệu hết giá trị;

– Trình bày được các loại văn bản, các thông tin về thành phần thể thức của văn bản quản lý; các yêu cầu và phương pháp lập một hồ sơ; ý nghĩa, tác dụng của tài liệu lưu trữ; các nguyên tắc và tiêu chuẩn xác định giá trị tài liệu lưu trữ

– Trình bày được nội dung các công việc trong nhiệm vụ thu thập, bổ sung tài liệu vào lưu trữ cơ quan; các tác dụng và phương pháp làm mục lục hồ sơ; các bước trong quy trình bảo quản tài liệu lưu trữ; các bước trong quy trình chỉnh lí một phông tài liệu  hoặc một khối tài liệu;

– Trình bày được nội dung các công việc trong nhiệm vụ phục vụ khai thác sử dụng tài liệu lưu trữ tại phòng đọc, cấp bản sao, chứng thực lưu trữ;

– Trình bày được nội dung các công việc trong quy trình ứng dụng công nghệ thông tin trong công tác lưu trữ.

2.2.2. Kỹ năng:

– Lập được kế hoạch công tác của cơ quan và các cấp lãnh đạo; chuẩn bị và tổ chức được các cuộc họp, hội nghị, hội thảo của cơ quan, các cấp lãnh đạo; ghi được biên bản thành thạo;

– Lập được kế hoạch và tổ chức đón tiếp và tiễn khách; chuẩn bị được đầy đủ cơ sở vật chất, bố trí, sắp xếp phòng họp, hội nghị, hội thảo; chuẩn bị được phòng làm việc cho lãnh đạo;

– Trình bày được các quy chế bảo mật trong cơ quan có liên quan đến công tác văn thư – lưu trữ;- Vận dụng được phương pháp và kỹ thuật soạn thảo văn bản để soạn thảo một số văn bản quy phạm pháp luật và văn bản hành chính;

– Nhập đúng thông tin bìa hồ sơ, giấy giới thiệu, đăng ký văn bản đến, văn bản đi; đánh máy chữ và sử dụng được các phương tiện sao in tài liệu;

– Làm được một số công việc trong chỉnh lý một phông tài liệu lưu trữ; phát hiện được những văn bản ban hành thiếu hoặc sai thể thức; xử lý được các tình huống phát sinh trong thực thi nhiệm vụ văn thư, hành chính tổng hợp, lưu trữ, thư ký, lễ tân;

– Tiếp nhận, kiểm tra, phân loại, bóc bì, đóng dấu đến, ghi số, ngày đến, đăng ký văn bản đến bằng máy tính và bằng sổ, chuyển giao văn bản đến một cách thành thạo, chuyên nghiệp;

– Kiểm tra thể thức, hình thức và kỹ thuật trình bày văn bản, đóng dấu văn bản, đăng ký văn bản đi bằng máy tính và bằng sổ, làm các thủ tục phát hành văn bản đi một cách thành thạo, chuyên nghiệp;

– Sao và ban hành bản sao văn bản thành thạo theo đúng các bước của quy trình;

– Xác định chính xác hồ sơ cần lập trong cơ quan, đơn vị; lập được hồ sơ công việc, hồ sơ nguyên tắc, hồ sơ nhân sự; hướng dẫn được phương pháp lập hồ sơ; làm thủ tục và giao nộp hồ sơ vào lưu trữ cơ quan thành thạo theo đúng quy định; mô tả được thể lệ gửi, nhận công văn, điện tín theo địa chỉ;

– Lựa chọn được những tài liệu có giá trị đưa vào lưu trữ để bảo quản; Sắp xếp được tài liệu trong các kho lưu trữ;

– Thực hiện được một số công việc trong nhiệm vụ thu thập bổ sung tài liệu vào lưu trữ cơ quan;

– Thống kê được hồ sơ tài liệu; làm thành thạo các công việc vệ sinh kho, các thiết bị bảo quản và vệ sinh tài liệu lưu trữ;

– Sử dụng đươc các máy móc, thiết bị bảo quản tài liệu thông thường;

– Phục vụ được các nhu cầu khai thác sử dụng tài liệu tại phòng đọc, cấp bản sao, chứng thực lưu trữ; sao và ban hành bản sao văn bản thành thạo theo đúng các bước của quy trình;

– Xác định chính xác hồ sơ cần lập trong cơ quan, đơn vị; lập thành thạo hồ sơ công việc, hồ sơ nguyên tắc, hồ sơ nhân sự;

– Làm thủ tục và giao nộp hồ sơ, tài liệu vào lưu trữ cơ quan theo đúng quy định; – Thực hiện đúng thể lệ gửi, nhận công văn, điện tín theo địa chỉ;

– Ứng dụng được công nghệ thông tin vào soạn thảo trên máy tính, xử lý văn bản đi, đến; quản lý, chuyển giao văn bản và lập hồ sơ trong môi trường mạng; sử dụng thành thạo các thiết bị chuyên ngành;  sử dụng thành thạo phần mềm tin học văn phòng và phần mềm chuyên dụng  hỗ trợ cho nghề như Word, Excel, Power point, Teamviewer….

– Hướng dẫn được nghiệp vụ văn thư, hành chính tổng hợp, lưu trữ, thư ký, lễ tân cho công chức, viên chức, nhân viên trong cơ quan, tổ chức;

– Sử dụng được ngoại ngữ cơ bản, đạt bậc 2/6 trong Khung năng lực ngoại ngữ của Việt Nam; ứng dụng được ngoại ngữ vào công việc chuyên môn của nghề.

2.2.3. Mức độ tự chủ và trách nhiệm

– Làm việc độc lập, tổ chức làm việc theo nhóm hiệu quả;

– Có đạo đức, lương tâm nghề nghiệp trong sáng;

– Có ý thức tổ chức kỷ luật, tác phong công nghiệp, tính nghiêm túc, trung thực, cẩn thận, tỉ mỉ, chính xác;

– Có tinh thần tự học, tự rèn luyện nâng cao trình độ chuyên môn nghiệp vụ đáp ứng nhu cầu của công việc.

– Tuân thủ quy định công tác văn thư lưu trữ hiện hành.

  1. Vị trí việc làm sau khi tốt nghiệp:

Sau khi tốt nghiệp người học có năng lực đáp ứng các yêu cầu tại các vị trí việc làm của ngành, nghề bao gồm:

– Văn thư;

– Lưu trữ;

– Lễ tân văn phòng;

– Thư ký văn phòng.

Có khả năng tìm việc làm, tự tạo việc làm hoặc tiếp tục học lên trình độ cao hơn.

  1. Khối lượng kiến thức và thời gian khóa học:

Xem chi tiết file đính kèm!

Chương trình đào tạo Cao đẳng Y học cổ truyền

BỘ LAO ĐỘNG – THƯƠNG BINH VÀ XÃ HỘI CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
TRƯỜNG CAO ĐẲNG PHƯƠNG ĐÔNG Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

 

 

 

CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO

(Ban hành kèm theo Quyết định số:           /QĐ-CĐPĐ ngày       tháng        năm 2025 của Hiệu trưởng Trường Cao đẳng Phương Đông)

[

Tên ngành:                              Y học cổ truyền (Traditional physician)

Mã ngành:                              6720102

Trình độ đào tạo:                  Cao đẳng

Hình thức đào tạo:               Chính quy

Đối tượng tuyển sinh:         

– Người có bằng tốt nghiệp trung học phổ thông;

– Người có bằng tốt nghiệp trung cấp và có giấy chứng nhận hoàn thành chương trình giáo dục phổ thông hoặc giấy chứng nhận đủ yêu cầu khối lượng kiến thức văn hóa trung học phổ thông hoặc đã học và thi đạt yêu cầu đủ khối lượng kiến thức văn hóa trung học phổ thông theo quy định.

Thời gian đào tạo: 3 năm

1. Giới thiệu chương trình/mô tả ngành, nghề đào tạo

– Y học cổ truyền trình độ cao đẳng là nghề đào tạo dựa trên nền tảng của triết học và những kiến thức y học đúc kết từ kinh nghiệm của nhiều thế hệ y gia phương đông, được các danh y trong nước lưu truyền và phát triển, đáp ứng được yêu cầu bậc 5 trong Khung trình độ quốc gia Việt Nam.

– Y học cổ truyền chẩn bệnh bằng các phương pháp: vọng chẩn (quan sát bệnh nhân và hoàn cảnh), văn chẩn (lắng nghe âm thanh từ thể trạng và tâm sự của bệnh nhân), vấn chẩn (hỏi bệnh nhân và người nhà những điều liên quan), thiết chẩn (khám bằng tay và dụng cụ) để xác định bệnh trạng. Về điều trị, Y học cổ truyền sử dụng các phương thức: châm cứu; thuốc uống hoặc dùng ngoài da, và cả xoa bóp.

– Phương pháp châm cứu dựa trên hệ thống kinh mạch được miêu tả chi tiết với hàng trăm huyệt trên cơ thể. Các huyệt và các đường kinh mạch có mối liên hệ với các tạng, phủ trong cơ thể, để điều trị các rối loạn ở tạng phủ nào, rối loại kiểu nào thì can thiệp vào các huyệt tương ứng và một số huyệt khác để hỗ trợ nếu cần thiết. Điều đặc biệt là hệ thống các huyệt, kinh mạch đó không thể dùng các phương pháp giải phẫu, sinh lý của Tây y để miêu tả được, tuy rằng trong thời đại ngày nay, châm cứu được sử dụng như một phương pháp gây vô cảm (gây tê) trong một số cuộc phẫu thuật (Đông Tây y kết hợp).

– Thuốc Bắc là các vị thuốc được khai thác và bào chế theo sách của Trung Quốc truyền sang. Thuốc Nam là các vị thuốc do các thầy thuốc khám phá trên lãnh thổ Việt Nam. Các vị thầy thuốc nổi tiếng được xem là bậc tổ của nghề y Việt Nam là Lê Hữu Trác và Tuệ Tĩnh.

– Các y sĩ hệ cao đẳng ngành Y học cổ truyền được cung cấp kiến thức cơ bản về y học cổ truyền cũng như được đào tạo kỹ năng thăm khám, chẩn đoán và điều trị một số bệnh thông thường, cũng như phối hợp với bác sĩ y học cổ truyền trong công tác chăm sóc bệnh nhân tại các bệnh viện y học cổ truyền, khoa y học cổ truyền của các bệnh viện đa khoa, các phòng khám, trạm xá, hội đông y, phòng chẩn trị y học cổ truyền tư nhân bằng phương pháp y học cổ truyền như thuốc Nam – Bắc, châm cứu, xoa bóp – bấm huyệt, dưỡng sinh. Ngoài ra còn tham gia công việc bào chế, kinh doanh dược liệu các cơ sở sản xuất, kinh doanh dược liệu và kinh doanh thuốc thành phẩm y học cổ truyền…

2. Mục tiêu đào tạo

2.1. Mục tiêu chung

– Đào tạo người Y học cổ truyền trình độ cao đẳng có phẩm chất chính trị, đạo đức, có ý thức phục vụ nhân dân, có kiến thức và năng lực thực hành nghề Y học cổ truyền ở trình độ cao đẳng, có sức khỏe, đáp ứng yêu cầu xây dựng và bảo vệ Tổ quốc.

– Người Y học cổ truyền thực hành nghề nghiệp theo quy định của nhà nước về công tác chăm sóc, bảo vệ và nâng cao sức khỏe của nhân dân và hành nghề theo tiêu chuẩn đạo đức nghề nghiệp, trung thực, khách quan, thận trọng trong nghề nghiệp, tôn trọng và chân thành hợp tác với đồng nghiệp.

2.2. Mục tiêu cụ thể

* Kiến thức

– Giải thích được cấu trúc giải phẫu, chức năng sinh lý của các cơ quan, bộ phận trên cơ thể người;

– Đánh giá được sự tác động của virus, vi khuẩn, ký sinh trùng, các tác nhân vật lý, tác nhân hóa học, vai trò của di truyền lên cơ thể;

– Phát hiện được những trường hợp cấp cứu thường gặp tại tuyến y tế cơ sở;

– Hiểu được công dụng của các loại dược liệu thường dùng, một số bài thuốc y học cổ truyền;

– Mô tả được các phương pháp bào chế cơ bản của dược liệu y học cổ truyền;

– Mô tả được hệ thống kinh lạc, xác định đúng vị trí và trình bày được tác dụng của các huyệt thường dùng, giải thích các nguyên tắc chọn huyệt trong điều trị;

– Giải thích được kỹ thuật châm, điện châm, kỹ thuật cứu và các thủ thuật bổ tả;

– Mô tả được các động tác xoa bóp tác động lên da, cơ, xương khớp và huyệt. Giải thích tác dụng, chỉ định, chống chỉ định của xoa bóp để áp dụng phù hợp trong điều trị và phòng bệnh;

– Giải thích được các nguyên tắc, phương pháp, tác dụng, chỉ định và chống chỉ định của dưỡng sinh. Mô tả được các động tác dưỡng sinh cơ bản;

– Trình bày và giải thích được các bước thăm khám, chẩn đoán, nguyên tắc điều trị, tiên lượng và dự phòng một số bệnh thường gặp theo y học cổ truyền;

– Phát hiện được các triệu chứng y học cổ truyền thường gặp trên lâm sàng;

– Trình bày được các nguyên tắc đạo đức liên quan đến chăm sóc sức khỏe và trách nhiệm pháp lý của nghề y;

– Trình bày được những kiến thức cơ bản về chính trị, văn hóa, xã hội, pháp luật, quốc phòng an ninh, giáo dục thể chất theo quy định.

* Kỹ năng

– Giao tiếp hiệu quả với bệnh nhân, người nhà bệnh nhân, cộng đồng, các đồng nghiệp trong đội ngũ y tế và trong sinh hoạt khoa học;

– Sử dụng thành thạo các thuật ngữ chuyên môn của ngành y học cổ truyền trong giao tiếp với đồng nghiệp; phản biện và sử dụng các giải pháp thay thế;

– Lập được kế hoạch tư vấn, chăm sóc sức khỏe ban đầu và giáo dục sức khỏe cộng đồng;

– Thực hiện được các phương pháp khám bệnh, đưa ra pháp trị phù hợp, làm được hồ sơ bệnh án y học cổ truyền một cách tự tin, đầy đủ;

– Thực hiện thành thạo các quy trình kỹ thuật châm, điện châm, cứu, giác hơi trong điều trị một số bệnh thông thường;

– Thực hiện được kỹ thuật bào chế các loại dược liệu thông thường;

– Thực hiện thành thạo các động tác dưỡng sinh cơ bản, lựa chọn động tác và hướng dẫn được cho từng bệnh nhân cụ thể để phòng và trị bệnh;

– Thực hiện thành thạo các động tác xoa bóp, bấm huyệt để phòng và điều trị bệnh;

– Chỉ định đúng bài thuốc và gia giảm các vị thuốc hợp lý để điều trị một số bệnh thông thường;

– Thu thập, đánh giá, lưu trữ, sử dụng có chọn lọc các nguồn thông tin cho mục đích tự học, phát triển chuyên môn;

– Truyền đạt hiệu quả các thông tin, ý tưởng, giải pháp cho các đồng nghiệp, hướng dẫn được cho sinh viên thực tập các kiến thức và kỹ năng về chuyên môn;

– Sử dụng được công nghệ thông tin cơ bản theo quy định; khai thác, xử lý, ứng dụng công nghệ thông tin trong công việc chuyên môn của ngành, nghề;

– Sử dụng được ngoại ngữ cơ bản, đạt bậc 2/6 trong Khung năng lực ngoại ngữ của Việt Nam; ứng dụng được ngoại ngữ vào công việc chuyên môn của ngành, nghề.

* Mức độ tự chủ và trách nhiệm

– Làm việc độc lập hoặc làm việc theo nhóm, giải quyết công việc, vấn đề phức tạp trong điều kiện làm việc thay đổi;

– Hướng dẫn, giám sát các nhân viên trong nhóm, trong tổ hoặc các sinh viên thực tập thực hiện các nhiệm vụ chuyên môn xác định;

– Chịu trách nhiệm về kết quả công việc của bản thân trước nhóm và cấp trên;

– Đánh giá đúng chất lượng công việc sau khi hoàn thành và kết quả thực hiện của các thành viên trong nhóm;

– Chủ động hoàn thành tốt các nhiệm vụ thường xuyên và nhiệm vụ đột xuất;

– Tuân thủ đúng các quy định về y đức, các quy chế chuyên môn, các quy định của pháp luật liên quan đến lĩnh vực y học cổ truyền và quy trình kỹ thuật của ngành y tế;

– Chủ động xin ý kiến cấp trên trong trường hợp vượt quá khả năng của mình;

– Xây dựng môi trường làm việc an toàn hiệu quả;

– Thận trọng, tỉ mỉ, chính xác, khoa học đúng mực trong khi thực hiện nhiệm vụ.

3. Vị trí việc làm sau khi tốt nghiệp

Sau khi tốt nghiệp, người học có năng lực đáp ứng các yêu cầu tại các vị trí việc làm của ngành, nghề bao gồm:

– Khám và kê đơn thuốc y học cổ truyền;

– Bốc thuốc y học cổ truyền;

– Châm cứu;

– Xoa bóp – bấm huyệt;

– Hướng dẫn tập dưỡng sinh;

– Bào chế dược liệu;

– Kinh doanh thuốc y học cổ truyền;

– Thực hành chuyên môn y học cổ truyền trạm y tế phường (xã);

– Thực hành chuyên môn phòng chẩn trị y học cổ truyền.

4. Khối lượng kiến thức và thời gian khóa học:

  • Số lượng môn học, mô đun: 33
  • Khối lượng kiến thức, kỹ năng toàn khóa học: 94 tín chỉ
  • Khối lượng các môn học chung/đại cương: 435 giờ
  • Khối lượng các môn học, mô đun chuyên môn: 2025 giờ
  • Khối lượng lý thuyết: 842 giờ; Thực hành, thực tập, thí nghiệm: 1502 giờ; Kiểm tra: 116 giờ

5. Tổng hợp các năng lực của ngành, nghề

Xem chi tiết tai đây!

Hợp tác đào tạo, tuyển dụng giữa Trường Cao đẳng Phương Đông với Trường Cao đẳng THACO và Tập đoàn THACO Industries

Sáng ngày 14/5/2025, Trường Cao đẳng Phương Đông đã tiến hành cuộc họp về hợp tác đào tạo, tuyển dụng giữa trường CĐ Phương Đông với Trường CĐ THACO và Tập đoàn THACO Industries.

Theo đó, Trường CĐ Phương Đông với Trường CĐ THACO và Tập đoàn THACO Industries làm việc và trao đổi để thống nhất với nhau về số lượng sinh viên đang đào tạo tại trường và những ngành nghề đào tạo trong tương lai nhằm đáp ứng nhu cầu hiện nay.

Tập đoàn THACO bao gồm 6 lĩnh vực kinh doanh với 17000 nhân sự và THACO Industries với 9500 nhân sự. Tập đoàn đang cần nguồn nhân lực rất lớn, liên kết nhiều trường để đào tạo. Để đáp ứng nhu cầu tập đoàn ưu tiên đào tạo và tuyển dụng nhân sự trong tỉnh để tạo công việc cho lao động địa phương góp phần cho phát triển kinh tế của tỉnh.

Đây là thành công của Nhà trường về nỗ lực kết nối, xây dựng mối quan hệ hợp tác đào tạo chặt chẽ với doanh nghiệp, góp phần thiết thực vào việc nâng cao chất lượng, hiệu quả đào tạo và đảm bảo việc làm cho sinh viên tốt nghiệp.

Hợp tác đào tạo, tuyển dụng giữa Trường Cao đẳng Phương Đông với Trường Cao đẳng THACO và Tập đoàn THACO Industries

Chỉ tiêu tuyển sinh lớp 10 các trường THPT công lập không chuyên biệt tỉnh Quảng Nam năm học 2025 – 2026

(QNO) – UBND tỉnh Quảng Nam vừa ban hành Quyết định 1095 (25/4/2025) phê duyệt chỉ tiêu tuyển sinh lớp 10 các trường THPT công lập không chuyên biệt năm học 2025 – 2026.

Theo đó, 48 trường THPT trên địa bàn tỉnh được tuyển sinh với tổng chỉ tiêu là 15.871.

Chỉ tiêu tuyển sinh lớp 10 các trường THPT công lập không chuyên biệt tỉnh Quảng Nam năm học 2025 – 2026

Cụ thể, huyện Bắc Trà My: Trường THPT Bắc Trà My 600 chỉ tiêu.

Huyện Đại Lộc: Chu Văn An 328, Đỗ Đăng Tuyển 376, Huỳnh Ngọc Huệ 369, Lương Thúc Kỳ 378.

Thị xã Điện Bàn: Hoàng Diệu 387, Lương Thế Vinh 616, Nguyễn Duy Hiệu 616, Nguyễn Khuyến 396, Phạm Phú Thứ 270.

Huyện Đông Giang: Âu Cơ 195, Quang Trung 200.

Huyện Duy Xuyên: Hồ Nghinh 312, Lê Hồng Phong 273, Nguyễn Hiền 312, Sào Nam 351.

Huyện Hiệp Đức: Hiệp Đức 262, Trần Phú 240.

TP.Hội An: Nguyễn Trãi 280, Trần Hưng Đạo 320, Trần Quý Cáp 360.

Huyện Nam Giang: Nguyễn Văn Trỗi 215, Tố Hữu 258.

Huyện Nam Trà My: Nam Trà My 528.

Huyện Núi Thành: Cao Bá Quát 451, Nguyễn Huệ 420, Núi Thành 546.

Huyện Phú Ninh: Nguyễn Dục 234, Trần Văn Dư 195, Võ Nguyên Giáp 195.

Huyện Phước Sơn: Khâm Đức 360.

Huyện Quế Sơn: Nguyễn Văn Cừ 320, Nông Sơn 234, Quế Sơn 273, Trần Đại Nghĩa 198.

TP.Tam Kỳ: Duy Tân 312, Lê Quý Đôn 312, Phan Bội Châu 351, Trần Cao Vân 360.

Huyện Tây Giang: Tây Giang 179, Võ Chí Công 134.

Huyện Thăng Bình: Hùng Vương 360, Lý Tự Trọng 252, Nguyễn Thái Bình 440, Thái Phiên 369, Tiểu La 369.

Huyện Tiên Phước: Huỳnh Thúc Kháng 309, Phan Châu Trinh 280.

Kỳ thi tuyển sinh lớp 10 trường công lập không chuyên biệt diễn ra vào ngày 3, 4 và 5/6 với 3 môn Toán, Văn, Tiếng Anh. Đây là năm đầu tiên thi tuyển kết hợp với xét tuyển dựa trên kết quả rèn luyện và học tập trong 4 năm học ở cấp THCS của học sinh.

Theo quy định, học sinh được đăng ký 2 nguyện vọng tuyển sinh vào hai trường THPT. Và bắt đầu từ hôm nay 26/4 đến 2/5, học sinh nộp hồ sơ đăng ký tuyển sinh trực tuyến.

(QNP) – Ngày 25/4, UBND tỉnh Quảng Nam ban hành Chỉ thị số 06/CT-UBND về tổ chức kỳ thi tuyển sinh lớp 10 THPT công lập năm học 2025-2026 trên địa bàn tỉnh.

Theo đó, kỳ thi diễn ra từ ngày 2 đến 5/6/2025. Chỉ thị nhấn mạnh yêu cầu tổ chức kỳ thi nghiêm túc, minh bạch, khách quan và an toàn. Sở Giáo dục và Đào tạo là đơn vị chủ trì, phối hợp cùng các Sở, ban ngành và chính quyền địa phương trong công tác chuẩn bị cơ sở vật chất, nhân lực, đảm bảo an ninh, an toàn, phòng chống dịch, hỗ trợ học sinh khó khăn và đẩy mạnh tuyên truyền.

Những mốc thời gian cần nhớ của kỳ thi tốt nghiệp THPT 2025

Kỳ thi tốt nghiệp THPT năm 2025 diễn ra trong hai ngày 26 và 27-6. Thí sinh lưu ý những mốc thời gian quan trọng để thực hiện đúng.

Lịch thi tốt nghiệp THPT 2025

Bộ Giáo dục và Đào tạo đã có Công văn 1239/BGDĐT-QLCL năm 2025 về việc hướng dẫn một số nội dung tổ chức Kỳ thi tốt nghiệp trung học phổ thông năm 2025

Lịch thi đối với các thí sinh dự thi với Đề thi của Chương trình giáo dục phổ thông hiện hành:

Lịch thi đối với các thí sinh dự thi với Đề thi của Chương trình giáo dục phổ thông được ban hành kèm theo Quyết định 16/2006/QĐ-BGDĐT Chương trình Giáo dục thường xuyên được ban hành kèm theo Quyết định 50/2006/QĐBGDĐT như sau:

 

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ có khả năng giải quyết vấn đề như con người. Cách thức hoạt động của AI dường như mô phỏng trí tuệ của con người – AI có thể nhận dạng hình ảnh, làm thơ và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu.

AI là gì?

AI, còn được biết đến như Trí tuệ nhân tạo, là một công nghệ có khả năng giải quyết vấn đề như con người. Cách thức hoạt động của AI dường như mô phỏng trí tuệ của con người – nó có thể nhận dạng hình ảnh, làm thơ và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu.

Các tổ chức hiện đại thu thập khối lượng dữ liệu cực lớn từ nhiều nguồn khác nhau như cảm biến thông minh, nội dung do con người tạo ra, công cụ giám sát và bản ghi hệ thống. Công nghệ trí tuệ nhân tạo phân tích và sử dụng dữ liệu để hỗ trợ hoạt động kinh doanh một cách hiệu quả. Ví dụ: công nghệ AI có thể phản hồi các cuộc trò chuyện của con người trong lĩnh vực hỗ trợ khách hàng, tạo hình ảnh và văn bản gốc để tiếp thị và đưa ra các đề xuất thông minh để phân tích.

Cuối cùng, mục tiêu của trí tuệ nhân tạo là làm cho phần mềm thông minh hơn để đáp ứng tương tác người dùng tùy chỉnh và giải quyết vấn đề phức tạp.

I. Một số loại công nghệ AI là gì?

Các ứng dụng và công nghệ AI đã tăng theo cấp số nhân trong vài năm qua. Dưới đây là một số ví dụ về các công nghệ AI phổ biến mà bạn có thể đã gặp.

1. Tạo hình ảnh

Tạo hình ảnh bằng AI giúp đưa ra hình ảnh mới hoàn toàn hoặc dựa trên các mô tả. Ví dụ: AI có thể nhận một câu lệnh văn bản đơn giản như “cảnh hoàng hôn trên núi” và tạo ra một hình ảnh theo phong cách chân thực hoặc thêm tính chất nghệ thuật của cảnh đó. Công nghệ này được sử dụng trong nghệ thuật, giải trí và tiếp thị, cho phép người sáng tạo hình dung các khái niệm một cách nhanh chóng và hiệu quả.

2. Tạo văn bản

Tạo văn bản là khi AI viết văn bản tự động, bắt chước khả năng viết của con người. Công nghệ này có thể tạo ra bất cứ điều gì từ câu đơn giản đến bài viết, bài thơ hoặc câu chuyện hoàn chỉnh. Công nghệ này được sử dụng trong chatbot, tạo nội dung và thậm chí để viết email hoặc báo cáo.

3. Tạo và nhận dạng giọng nói

Tạo giọng nói cho phép AI tạo ra các từ được nói, giống như cách các trợ lý ảo (chẳng hạn như Alexa) nói chuyện với bạn. Nhận dạng giọng nói là khi AI hiểu và xử lý lời nói của con người. Công nghệ này được sử dụng rộng rãi trong các thiết bị kích hoạt bằng giọng nói, đường dây nóng dịch vụ khách hàng và thậm chí trong việc giúp người khuyết tật giao tiếp hiệu quả hơn.

4. AI đa phương thức

AI đa phương thức kết hợp các loại dữ liệu khác nhau, như văn bản, hình ảnh và âm thanh để tạo ra sự hiểu biết toàn diện hơn về thông tin. Ví dụ: AI đa phương thức có thể phân tích video bằng cách hiểu các từ được nói, nhận diện các đối tượng trong video và đọc bất kỳ văn bản nào xuất hiện trên màn hình. Hình thức AI tiên tiến này được sử dụng trong các lĩnh vực như xe tự lái, nơi việc hiểu và diễn giải nhiều loại dữ liệu đồng thời là rất quan trọng để đảm bảo vận hành an toàn.

II. Lịch sử của AI

Trong nghiên cứu của Alan Turing vào năm 1950, “Máy tính và trí tuệ”, ông đã xem xét vấn đề liệu máy móc có thể suy nghĩ hay không. Trong bài báo này, Turing lần đầu tiên đưa ra thuật ngữ trí tuệ nhân tạo và trình bày nó như một khái niệm lý thuyết và triết học.  Tuy nhiên, như chúng ta biết ngày nay, AI là kết quả nỗ lực của tập thể các nhà khoa học và kỹ sư trong nhiều thập kỷ.

– Từ năm 1940 đến năm 1980

Năm 1943, Warren McCulloch và Walter Pitts đã đề xuất một mô hình tế bào thần kinh nhân tạo, đặt nền móng cho mạng nơ-ron, công nghệ cốt lõi của AI.

Không lâu sau đó, vào năm 1950, Alan Turing đã xuất bản cuốn “Máy tính và trí tuệ”, giới thiệu khái niệm về Phép thử Turing để đánh giá trí thông minh của máy tính.

Điều này dẫn đến việc các sinh viên tốt nghiệp Marvin Minsky và Dean Edmonds xây dựng cỗ máy mạng thần kinh đầu tiên với tên gọi SNARC, Frank Rosenblatt phát triển Perceptron, một trong những mô hình sớm nhất của mạng nơ-ron, và Joseph Weizenbaum tạo ra ELIZA, một trong những chatbot đầu tiên mô phỏng phương pháp tâm lý trị liệu Rogerian từ năm 1951 đến năm 1969.

Từ năm 1969 đến năm 1979 Marvin Minsky đã chứng minh những hạn chế của mạng nơ-ron, gây ra sự suy giảm tạm thời trong việc nghiên cứu mạng nơ-ron. “Mùa đông AI” đầu tiên xảy ra do giảm kinh phí và hạn chế về phần cứng và máy tính.

– 1980–2006

Vào những năm 1980, làn sóng quan tâm và tài trợ của chính phủ dành cho nghiên cứu AI một lần nữa lại nổi lên, tập trung chủ yếu vào lĩnh vực dịch thuật và chép lời. Trong thời gian này, các hệ thống chuyên môn như MYCIN đã trở nên phổ biến vì chúng mô phỏng quá trình đưa ra quyết định của con người trong các lĩnh vực cụ thể như y học. Với sự hồi sinh của mạng nơ-ron vào những năm 1980, David Rumelhart và John Hopfield đã xuất bản các tài liệu về kỹ thuật học sâu cho thấy máy tính có thể học hỏi từ kinh nghiệm

Từ năm 1987 đến 1997, do các yếu tố kinh tế xã hội khác và sự bùng nổ của dot-com, mùa đông AI thứ hai đã xuất hiện. Nghiên cứu AI diễn ra nhỏ lẻ hơn, trong đó các đội ngũ giải quyết các vấn đề theo lĩnh vực cụ thể trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.

Kể từ năm 1997 đến khoảng năm 2006, đã có những thành tích đáng kể trong ngành AI, bao gồm việc phần mềm cờ vua Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov. Ngoài ra, Judea Pearl đã xuất bản một cuốn sách bao gồm lý thuyết về xác suất và quyết định trong nghiên cứu AI. Đồng thời, Geoffrey Hinton và những người khác đã phổ biến công nghệ học sâu, dẫn đến sự hồi sinh của mạng nơ-ron. Tuy nhiên, lợi ích thương mại vẫn còn hạn chế.

– Từ năm 2007 đến nay

Từ năm 2007 đến năm 2018, sự tiến bộ trong điện toán đám mây đã làm cho sức mạnh điện toán và cơ sở hạ tầng AI trở nên dễ tiếp cận hơn. Điều này dẫn đến sự gia tăng trong việc áp dụng, đổi mới và tiến bộ trong máy học. Những tiến bộ bao gồm một kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) với tên gọi AlexNet, được phát triển bởi Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever và Geoffrey Hinton, giành chiến thắng trong cuộc thi ImageNet, thể hiện sức mạnh của việc học sâu trong nhận dạng hình ảnh và AlphaZero của Google, thành thạo các trò chơi như cờ vua, cờ shogi và cờ vây bằng cách tự chơi mà không cần dữ liệu của con người.

Vào năm 2022, các chatbot sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để có các cuộc trò chuyện giống con người và hoàn thành các tác vụ như ChatGPT của OpenAI đã trở nên nổi tiếng rộng rãi với khả năng đàm thoại, tạo nên làn sóng quan tâm và phát triển mới của AI.

AI trong tương lai

Các công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện tại đều hoạt động trong một tập hợp các thông số đã xác định trước. Ví dụ: các mô hình AI được đào tạo về nhận dạng và tạo hình ảnh không thể xây dựng trang web.

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là một lĩnh vực nghiên cứu AI lý thuyết nhằm cố gắng tạo ra phần mềm có trí thông minh giống con người và có khả năng tự học. Mục tiêu là để phần mềm thực hiện các nhiệm vụ mà nó không nhất thiết phải được đào tạo hoặc phát triển cho những công việc đó.

AGI là một mục tiêu theo đuổi lý thuyết để phát triển các hệ thống AI có khả năng tự kiểm soát tự chủ, tự hiểu biết hợp lý và khả năng học các kỹ năng mới. Nó có thể giải quyết các vấn đề phức tạp trong bối cảnh và tình huống mà nó không được dạy trong quá trình tạo ra. AGI với khả năng của con người vẫn là một khái niệm lý thuyết và mục tiêu nghiên cứu. Đó là một tương lai tiềm năng của AI.

III. Ngày nay AI được sử dụng như thế nào?

Ngày nay AI có mặt ở khắp mọi nơi, âm thầm hoạt động để vận hành các ứng dụng yêu thích của bạn.

1. Đề xuất nội dung

AI luôn hoạt động mỗi khi bạn đăng nhập vào dịch vụ phát trực tuyến mà bạn yêu thích. Các nền tảng phát trực tuyến sử dụng thuật toán AI để phân tích thói quen xem hoặc nghe và đề xuất nội dung phù hợp với sở thích của bạn. Thuật toán xem xét các yếu tố như lựa chọn trước đây của bạn, nội dung xu hướng và sự tương đồng với những người dùng khác. Thuật toán này đảm bảo bạn luôn có một chương trình thú vị để xem hoặc nghe.

2. Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm

Các nhà bán lẻ trực tuyến dùng AI để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của bạn. AI gợi ý các mặt hàng phù hợp với sở thích của bạn bằng cách phân tích lịch sử duyệt web, mô hình mua hàng và thời gian bạn dành để xem xét các sản phẩm cụ thể; điều này giúp bạn tìm thấy sản phẩm mình đang tìm kiếm nhanh hơn và có thể khám phá các sản phẩm mới.

3. Chăm sóc sức khỏe

AI đang cách mạng hóa chăm sóc sức khỏe bằng cách hỗ trợ chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và theo dõi bệnh nhân. Ví dụ: các hệ thống dựa trên AI phân tích hình ảnh y tế để phát hiện các dấu hiệu lâm sàng của các bệnh như ung thư. Hệ thống AI tích hợp dữ liệu từ thiết bị đeo thông minh, hồ sơ bệnh nhân và tiền sử gia đình để giúp các bác sĩ tùy chỉnh kế hoạch điều trị cho các bệnh mãn tính.

4. Dự báo

Dự báo bằng AI là khả năng dự đoán các sự kiện hoặc xu hướng trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Ví dụ: các hệ thống dự báo thời tiết sử dụng AI để dự đoán các mẫu thời tiết, giúp mọi người chuẩn bị trước bão hoặc các sự kiện liên quan đến thời tiết khác. Dự báo AI giúp các công ty dự đoán nhu cầu sản phẩm, cho phép họ quản lý hàng tồn kho tốt hơn và tránh tình trạng thiếu hụt hoặc thặng dư.

4. Quản lý lưu lượng truy cập

Hệ thống AI phân tích dữ liệu không gian địa lý theo thời gian thực để dự đoán lưu lượng giao thông, tối ưu hóa lộ trình và đề xuất các tuyến đường thay thế khi gặp tắc nghẽn. AI giúp bạn đến địa điểm mong muốn nhanh hơn và giảm mức tiêu thụ nhiên liệu và khí thải, góp phần tạo ra một môi trường xanh hơn.

IV. Ví dụ về trí tuệ nhân tạo dành cho doanh nghiệp

Trí tuệ nhân tạo có vô số các ứng dụng. Mặc dù không phải là danh sách đầy đủ, nhưng đây là các ví dụ làm nổi bật các trường hợp sử dụng đa dạng của AI cho các tổ chức.

1. Chatbot và trợ lý thông minh

Chatbot và trợ lý thông minh dựa trên AI tham gia vào các cuộc trò chuyện phức tạp hơn và giống con người hơn. Chúng có thể hiểu bối cảnh và tạo ra các câu trả lời mạch lạc cho ngôn ngữ tự nhiên phức tạp và các truy vấn của khách hàng. Chúng có khả năng xuất sắc trong hỗ trợ khách hàng, trợ giúp ảo và tạo nội dung để cung cấp các tương tác được cá nhân hóa. Khả năng học tập liên tục của các mô hình này cho phép chúng thích ứng và cải thiện hiệu năng theo thời gian, nâng cao trải nghiệm và hiệu quả của người dùng.

Ví dụ: Deriv, một trong những nhà môi giới trực tuyến lớn nhất thế giới, phải đối mặt với những thách thức khi truy cập một lượng lớn dữ liệu được phân phối trên nhiều nền tảng khác nhau. Công ty đã triển khai một trợ lý dựa trên AI để truy xuất và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn trong hoạt động hỗ trợ khách hàng, tiếp thị và tuyển dụng. Nhờ có AI, Deriv đã giảm 45% thời gian đào tạo nhân viên mới và giảm 50% thời gian tuyển dụng.

2. Xử lý tài liệu thông minh

Xử lý tài liệu thông minh (IDP) diễn giải các định dạng tài liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có thể sử dụng được. Ví dụ: chức năng này chuyển đổi các tài liệu kinh doanh như email, hình ảnh và PDF thành thông tin có cấu trúc. IDP sử dụng các công nghệ AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học sâu và tầm nhìn máy tính để trích xuất, phân loại và xác thực dữ liệu.

Ví dụ: HM Land Registry (HMLR) xử lý các quyền sở hữu tài sản cho hơn 87% diện tích của Anh và xứ Wales. Nhân viên HMLR so sánh và xem xét các văn bản pháp lý phức tạp liên quan đến giao dịch tài sản. Tổ chức đã triển khai một ứng dụng AI để tự động hóa việc so sánh tài liệu, giúp cắt giảm 50% thời gian xem xét và tăng cường quy trình phê duyệt chuyển nhượng tài sản.

3. Giám sát hiệu năng ứng dụng

Theo dõi hiệu suất ứng dụng (APM) là quá trình sử dụng các công cụ phần mềm và dữ liệu đo từ xa để theo dõi hiệu suất của các ứng dụng quan trọng với doanh nghiệp. Các công cụ APM dựa trên AI sử dụng dữ cũ để dự đoán các vấn đề trước khi chúng xảy ra. Chúng cũng có thể giải quyết các vấn đề theo thời gian thực bằng cách đề xuất các giải pháp thực tế cho các nhà phát triển của bạn. Chiến lược này duy trì các ứng dụng chạy hiệu quả và giải quyết các vấn đề bế tắc.

Ví dụ: Atlassian tạo ra các sản phẩm để hợp lý hóa tinh thần làm việc nhóm và tổ chức. Atlassian sử dụng các công cụ AI APM để liên tục theo dõi các ứng dụng, phát hiện các vấn đề tiềm ẩn và ưu tiên mức độ nghiêm trọng. Với chức năng này, các nhóm có thể nhanh chóng phản hồi các khuyến nghị do ML đưa ra và giải quyết sự suy giảm hiệu suất.

4. Bảo trì dự đoán

Bảo trì dự đoán tăng cường AI sử dụng khối lượng lớn dữ liệu để xác định các sự cố có thể dẫn đến thời gian ngừng hoạt động trong vận hành, hệ thống hoặc dịch vụ. Bảo trì dự đoán cho phép các doanh nghiệp giải quyết các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra, giảm thời gian ngừng hoạt động và ngăn ngừa sự gián đoạn.

Ví dụ: Baxter sử dụng 70 cơ sở sản xuất trên toàn thế giới và hoạt động 24/7 để cung cấp công nghệ y tế. Baxter sử dụng bảo trì dự đoán để tự động phát hiện các điều kiện bất thường trong thiết bị công nghiệp. Người dùng có thể triển khai các giải pháp hiệu quả trước thời hạn để giảm thời gian chết và nâng cao hiệu quả hoạt động.

5 Nghiên cứu y học

Nghiên cứu y học sử dụng AI để tinh giản các quy trình, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và xử lý dữ liệu khổng lồ. Bạn có thể sử dụng công nghệ AI trong nghiên cứu y học để tạo điều kiện phát hiện và phát triển dược phẩm từ đầu đến cuối, sao chép hồ sơ y tế và cải thiện thời gian đưa ra thị trường các sản phẩm mới.

Một ví dụ thực tế là C2i Genomics sử dụng trí tuệ nhân tạo để chạy các đường ống gen quy mô cao, có thể tùy chỉnh và kiểm tra lâm sàng. Các nhà nghiên cứu có thể tập trung vào hiệu năng lâm sàng và phát triển phương pháp bằng cách sử dụng các giải pháp điện toán. Các nhóm kỹ thuật cũng sử dụng AI để giảm nhu cầu tài nguyên, bảo trì kỹ thuật và chi phí NRE.

V. Lợi ích của trí tuệ nhân tạo đối với doanh nghiệp

Tổ chức bạn có thể tích hợp các khả năng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa quy trình kinh doanh, nâng cao trải nghiệm khách hàng và đẩy mạnh quá trình đổi mới.

1. Tự động hóa một cách thông minh

Các tổ chức đã tự động hóa các quy trình kỹ thuật số trong một thời gian đến nay. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo đưa vào một cấp độ sâu mới và khả năng giải quyết vấn đề cho quy trình này. Ví dụ: một hệ thống xử lý hóa đơn dựa trên công nghệ AI có thể tự động quét và ghi lại dữ liệu hóa đơn từ bất kỳ mẫu hóa đơn nào. Hệ thống này cũng có thể phân loại hóa đơn dựa trên các tiêu chí khác nhau, chẳng hạn như nhà cung cấp, địa lý, bộ phận, v.v. Hệ thống này thậm chí có thể kiểm tra lỗi và xử lý thanh toán với ít sự giám sát.

2. Tăng năng suất

Nhân viên tri thức thường thực hiện các tác vụ liên quan đến tìm kiếm và khám phá thông tin quan trọng. Ví dụ: nhân viên chăm sóc sức khỏe tra cứu hồ sơ bệnh nhân, chính sách bệnh viện và cơ sở dữ liệu thuốc, hay như nhân viên hàng không sẽ tìm kiếm thông tin chuyến bay. Thời gian dành cho việc tìm kiếm và hợp nhất thông tin từ nhiều nguồn khác nhau khiến nhân viên mất tập trung vào vai trò chính của họ. Công nghệ AI có thể cung cấp thông tin tổng hợp và tóm tắt theo bối cảnh và đúng thời gian. Các chức năng tìm kiếm và khám phá thông minh dựa trên trí tuệ nhân tạo có thể tăng mức độ hài lòng và năng suất của nhân viên trong bất kỳ ngành nào. Ví dụ: Ryanair, hãng hàng không lớn nhất châu Âu, đã xây dựng một hệ thống AI để hỗ trợ nhân viên, nâng cao năng suất và mức độ hài lòng.

3. Giải quyết các vấn đề phức tạp

Nhiều ngành đang vật lộn với các vấn đề phức tạp đòi hỏi phải phân tích hàng triệu giao dịch trong quá khứ và khám phá các kiểu mẫu ẩn – ví dụ như phát hiện gian lận, bảo trì máy móc và đổi mới sản phẩm. Hệ thống AI có thể thu thập và phân tích dữ liệu trên quy mô lớn từ nhiều nguồn khác nhau để hỗ trợ quá trình ra quyết định phức tạp của con người. Ví dụ: để đưa ra câu trả lời về khi nào một linh kiện cơ khí cụ thể cần được sửa chữa đòi hỏi phải phân tích dữ liệu máy như nhiệt độ và tốc độ cùng với các báo cáo mức sử dụng và lịch trình bảo trì trong quá khứ. Trí tuệ nhân tạo có thể lấy tất cả dữ liệu này, khám phá các kết nối ẩn và đề xuất lịch trình bảo trì tối ưu để tiết kiệm đáng kể chi phí. Tương tự, trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ các lĩnh vực phức tạp hơn như nghiên cứu bộ gen và phát hiện thuốc.

4. Tạo trải nghiệm khách hàng mới

Các tổ chức sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo trải nghiệm khách hàng tùy chỉnh với độ bảo mật và tốc độ cao hơn. Ví dụ: hệ thống AI có thể kết hợp dữ liệu hồ sơ khách hàng, chẳng hạn như sở thích và hành vi kỹ thuật số, với dữ liệu sản phẩm hoặc dịch vụ khác để tạo báo cáo, đề xuất và kế hoạch hành động được cá nhân hóa. Khách hàng có thể tìm câu trả lời theo thời gian thực cho các câu hỏi hoặc khám phá các sản phẩm và dịch vụ mới mà không cần chờ bộ phận hỗ trợ khách hàng trực tiếp. Ví dụ: Lonely Planet đã dùng trí tuệ nhân tạo để tạo ra các hành trình du lịch được tuyển chọn dành cho khách hàng, đồng thời cắt giảm 80% chi phí tạo hành trình.

VI. Điểm khác biệt giữa máy học, học sâu và trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là thuật ngữ bao trùm cho các chiến lược và kỹ thuật khác nhau \để biến các cỗ máy trở nên giống người hơn. AI bao gồm tất cả mọi thứ từ xe ô tô tự lái đến robot hút bụi và trợ lý thông minh như Alexa. Mặc dù máy học và học sâu đều thuộc phạm vi của AI, nhưng không phải tất cả các hoạt động AI đều là máy học và học sâu. Ví dụ: AI tạo sinh thể hiện khả năng sáng tạo giống con người và là một hình thức học sâu rất tiên tiến.

1. Máy học

Mặc dù bạn có thể thấy các thuật ngữ trí tuệ nhân tạo và máy học được sử dụng thay thế cho nhau ở nhiều nơi, nhưng về mặt kỹ thuật, máy học là một trong nhiều nhánh khác của trí tuệ nhân tạo. Đó là khoa học phát triển các thuật toán và mô hình thống kê để tương quan dữ liệu. Các hệ thống máy tính sử dụng thuật toán máy học để xử lý khối lượng lớn dữ liệu lịch sử và xác định các khuôn mẫu dữ liệu. Trong bối cảnh hiện tại, máy học đề cập đến một tập hợp các kỹ thuật thống kê được gọi là mô hình máy học mà bạn có thể sử dụng độc lập hoặc để hỗ trợ các kỹ thuật AI phức tạp hơn khác.

2. Deep learning

Học sâu đưa máy học tiến thêm một bước nữa. Các mô hình học sâu sử dụng các mạng nơ-ron hoạt động cùng nhau để học và xử lý thông tin. Các mô hình này bao gồm hàng triệu thành phần phần mềm thực hiện các phép toán vi mô trên các đơn vị dữ liệu nhỏ để giải quyết một vấn đề lớn hơn. Ví dụ: chúng xử lý các pixel riêng lẻ trong một hình ảnh để phân loại hình ảnh đó. Các hệ thống AI hiện đại thường kết hợp nhiều mạng nơ-ron sâu để thực hiện các tác vụ phức tạp như viết thơ hoặc tạo hình ảnh từ câu lệnh văn bản.

VII. Trí tuệ nhân tạo hoạt động như thế nào?

Hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng một loạt các công nghệ để hoạt động. Các chi tiết cụ thể sẽ khác nhau, nhưng các nguyên tắc cốt lõi vẫn giữ nguyên: chúng chuyển đổi tất cả các loại dữ liệu, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, video và âm thanh, thành các biểu diễn dạng số và xác định theo toán học các kiểu mẫu và mối quan hệ giữa chúng. Do đó, các công nghệ trí tuệ nhân tạo đòi hỏi phải được đào tạo – chúng được tiếp xúc với khối lượng lớn các tập dữ liệu hiện có để “học” – tương tự như con người học từ các kho lưu trữ kiến thức hiện có. Dưới đây là một số công nghệ làm cho trí tuệ nhân tạo hoạt động.

1. Mạng nơ-ron

Mạng nơ-ron nhân tạo sẽ hình thành cốt lõi của công nghệ trí tuệ nhân tạo. Chúng phản ánh quá trình xử lý diễn ra trong não người. Bộ não chứa hàng triệu nơ-ron giúp xử lý và phân tích thông tin. Mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng các nơ-ron nhân tạo cùng nhau xử lý thông tin. Mỗi nơ-ron nhân tạo, hoặc nút, sử dụng các phép tính toán học để xử lý thông tin và giải quyết các vấn đề phức tạp.

2. Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sử dụng mạng nơ-ron để giải thích, hiểu và thu thập ý nghĩa từ dữ liệu văn bản. Phương thức này sử dụng các kỹ thuật điện toán khác nhau chuyên giải mã và hiểu ngôn ngữ của con người. Những kỹ thuật này cho phép máy xử lý các từ, cú pháp ngữ pháp và kết hợp từ để xử lý văn bản của con người và thậm chí tạo ra văn bản mới. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên rất quan trọng cho các chatbot tóm tắt tài liệu và tiến hành phân tích cảm xúc.

3. Thị giác máy tính

Tầm nhìn máy tính sử dụng các kỹ thuật học sâu để trích xuất thông tin và thông tin từ các video và hình ảnh. Bạn có thể sử dụng tầm nhìn máy tính để giám sát nội dung trực tuyến để tìm hình ảnh không phù hợp, nhận dạng khuôn mặt và phân loại chi tiết hình ảnh. Điều quan trọng trong ô tô và xe tải tự lái là giám sát môi trường và đưa ra quyết định tức thời.

4. Nhận dạng giọng nói

Phần mềm nhận dạng giọng nói sử dụng các mô hình học sâu để diễn giải lời nói của con người, xác định các từ và phát hiện ý nghĩa. Các mạng nơ-ron có thể chuyển thể lời nói thành văn bản và biểu thị tình cảm giọng nói. Bạn có thể sử dụng chức năng nhận dạng giọng nói trong các công nghệ như trợ lý ảo và phần mềm trung tâm cuộc gọi để xác định ý nghĩa và thực hiện các nhiệm vụ có liên quan.

5. AI tạo sinh

AI tạo sinh đề cập đến các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nội dung và tạo tác mới như hình ảnh, video, văn bản và âm thanh từ các câu lệnh bằng văn bản đơn giản. Không giống như AI trước đây chỉ giới hạn trong việc phân tích dữ liệu, AI tạo sinh tận dụng học sâu và tập dữ liệu khổng lồ để tạo ra đầu ra sáng tạo chất lượng cao, giống như con người. Trong khi kích hoạt các ứng dụng sáng tạo thú vị, mối quan tâm xoay quanh sự thiên vị, nội dung có hại và sở hữu trí tuệ vẫn tồn tại. Nhìn chung, AI tạo sinh thể hiện một sự tiến hóa lớn trong khả năng AI để tạo ra ngôn ngữ con người cũng như nội dung và tạo tác mới theo cách giống như con người.

VIII. Các thành phần chính của cấu trúc ứng dụng AI là gì?

Cấu trúc trí tuệ nhân tạo bao gồm ba lớp lõi. Tất cả các lớp chạy trên cơ sở hạ tầng CNTT cung cấp tài nguyên điện toán và bộ nhớ cần thiết cho AI.

Lớp 1: lớp dữ liệu

AI được xây dựng dựa trên các công nghệ khác nhau như máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng hình ảnh. Trọng tâm của các công nghệ này là dữ liệu, tạo thành lớp nền tảng của AI. Lớp này chủ yếu tập trung vào việc chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng AI.

Lớp 2: Lớp mô hình

Ngày nay, trí tuệ nhân tạo chủ yếu sử dụng các mô hình nền tảng và mô hình ngôn ngữ lớn để thực hiện các tác vụ kỹ thuật số phức tạp. Mô hình nền tảng là các mô hình học sâu được đào tạo trên một loạt các dữ liệu tổng quát và không được dán nhãn. Dựa trên câu lệnh đầu vào, các mô hình này có thể thực hiện một loạt các tác vụ hoàn toàn khác biệt với độ chính xác cao. Các tổ chức sử dụng các mô hình nền tảng hiện có, được đào tạo trước và tùy chỉnh chúng với dữ liệu nội bộ để thêm khả năng AI vào các ứng dụng hiện có hoặc tạo các ứng dụng AI mới. Điều quan trọng cần lưu ý là nhiều tổ chức tiếp tục sử dụng các mô hình máy học cho nhiều tác vụ kỹ thuật số. Các mô hình máy học có thể vượt trội hơn các mô hình nền tảng trong nhiều trường hợp sử dụng và các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo có thể linh hoạt lựa chọn các mô hình tốt nhất cho từng nhiệm vụ cụ thể. Tìm hiểu thêm về các mô hình nền tảng »

Lớp 3: Lớp ứng dụng

Lớp thứ ba là lớp ứng dụng, là phần hướng tới khách hàng của kiến trúc AI. Bạn có thể yêu cầu các hệ thống AI hoàn thành các tác vụ cụ thể, tạo thông tin, cung cấp thông tin hoặc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Lớp ứng dụng cho phép người dùng cuối tương tác với các hệ thống AI.

IX. Các tùy chọn đào tạo về AI dành cho người mới bắt đầu

Chương trình đào tạo AI thường bắt đầu với kiến thức cơ bản về lập trình và khoa học máy tính. Bạn nên học các ngôn ngữ như Python, cùng với đó là toán học, thống kê và đại số tuyến tính.

Sau đó, bạn có thể chuyển sang chương trình đào tạo chuyên môn cao hơn. Theo học thạc sĩ về trí tuệ nhân tạo, máy học hoặc khoa học dữ liệu để có được hiểu biết sâu sắc hơn và kinh nghiệm thực tế. Các chương trình này thường liên quan đến các chủ đề như mạng nơ-ron, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính chuyên sâu.

Tuy nhiên, giáo dục chính quy không phải là con đường duy nhất. Bạn có thể sử dụng các khóa học trực tuyến để học theo tốc độ của riêng bạn và học các kỹ năng cụ thể. Ví dụ: đào tạo AI tạo sinh trên AWS bao gồm các chứng nhận của các chuyên gia AWS về các chủ đề như:

X. Những thách thức trong triển khai trí tuệ nhân tạo là gì?

Một số thách thức làm phức tạp việc triển khai và sử dụng AI. Các rào cản sau đây là một số thách thức phổ biến nhất.

1. Quản trị AI

Các chính sách quản trị dữ liệu phải tuân thủ các hạn chế theo quy định và luật bảo mật. Để triển khai AI, bạn phải quản lý chất lượng dữ liệu, quyền riêng tư và bảo mật. Bạn chịu trách nhiệm về dữ liệu của khách hàng và bảo vệ quyền riêng tư. Để quản lý bảo mật dữ liệu, tổ chức của bạn cần hiểu cách các mô hình AI sử dụng và tương tác với dữ liệu của khách hàng trên mỗi lớp.

2. AI có trách nhiệm

AI có trách nhiệm là quá trình phát triển AI có xét đến tác động xã hội và môi trường của hệ thống AI trên quy mô lớn. Giống như bất kỳ công nghệ mới nào, hệ thống trí tuệ nhân tạo có tác động mang tính chuyển đổi đến người dùng, xã hội và môi trường. AI có trách nhiệm yêu cầu nâng cao tác động tích cực và ưu tiên tính công bằng cũng như minh bạch trong việc phát triển và sử dụng AI. AI có trách nhiệm đảm bảo rằng các đổi mới AI và các quyết định dựa trên dữ liệu tránh vi phạm quyền tự do công dân và nhân quyền. Các tổ chức nhận thấy việc xây dựng AI có trách nhiệm là một thách thức trong khi vẫn phải cạnh tranh trong không gian AI đang phát triển nhanh chóng.

3. Khó khăn kỹ thuật

Đào tạo AI với máy học tiêu tốn lượng tài nguyên khổng lồ. Ngưỡng công suất xử lý cao là điều cần thiết để các công nghệ học sâu hoạt động. Bạn phải có cơ sở hạ tầng điện toán mạnh mẽ để chạy các ứng dụng AI và đào tạo các mô hình của mình. Khả năng xử lý có thể tốn kém và hạn chế khả năng điều chỉnh quy mô của hệ thống AI của bạn.

4. Hạn chế dữ liệu

Bạn cần nhập khối lượng dữ liệu khổng lồ để đào tạo các hệ thống AI công bằng. Bạn phải có đủ dung lượng lưu trữ để xử lý dữ liệu đào tạo. Tương tự, bạn phải có các quy trình quản lý và chất lượng dữ liệu hiệu quả để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu mà bạn sử dụng để đào tạo.