Chia Sẻ Khóa Học AI Cho Network & Cybersecurity Engineer - 10 Project Thực Tế [Khóa 5622 A]
Học cách xây dựng các công cụ AI thực để tự động hóa các hoạt động mạng, phân tích bảo mật, dự báo và khắc phục sự cố.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Xây dựng các AI & Machine Learning model dành riêng cho các trường hợp sử dụng Mạng và An ninh mạng.
- ✓ Tự động hóa các hoạt động mạng bằng Python, ML và các workflow thông minh.
- ✓ Tạo các project AI thực tế như dự báo băng thông, phát hiện bất thường và dự đoán mối đe dọa.
- ✓ Áp dụng các kỹ thuật AI như LSTM, CNN, clustering và NLP vào network & security dataset.
- ✓ Xây dựng các công cụ phân tích bảo mật để phát hiện xâm nhập, lưu lượng độc hại và hành vi bất thường của thiết bị.
- ✓ Sử dụng Python để xử lý logs, packet, SNMP data, NetFlow và firewall event cho AI analysis.
- ✓ Deploy các AI model vào các network workflow, dashboard & automation pipeline thực tế.
- ✓ Tích hợp AI với các công cụ NetOps/SecOps như Ansible, API và database.
- ✓ Trực quan và diễn giải các kết quả AI để đưa ra các quyết định về mạng và bảo mật.
- ✓ Phát triển các dự án AI hoàn chỉnh toàn diện có thể sử dụng trong môi trường doanh nghiệp thực tế.
- ✓ Engineer dataset từ raw network logs, pcap file và security event cho AI training.
- ✓ Xây dựng các dashboard hỗ trợ AI để hiển thị dự đoán, thông tin bất thường và thông tin chi tiết về tuân thủ.
- ✓ Triển khai các kỹ thuật model evaluation để đo tính chính xác, độ tin cậy và độ chính xác trong các trường hợp sử dụng NetSec.
- ✓ Tối ưu hóa và fine-tune các AI model để đạt hiệu suất trong các môi trường mạng thời gian thực.
- ✓ Hiểu cách AI chuyển đổi các NetOps & SecOps workflow trong các mạng doanh nghiệp hiện đại.
Bạn là một Network hoặc Security Engineer muốn ứng dụng sức mạnh của Trí tuệ Nhân tạo vào tự động hóa cơ sở hạ tầng thực tế?
Vậy thì khóa học này chính là dành cho bạn.
Trong khóa học thực hành, thực tế này, bạn sẽ học cách xây dựng các công cụ dựa trên AI có thể tự động hóa các tác vụ mạng, phân tích dữ liệu bảo mật, phát hiện bất thường, dự báo băng thông, generate các cấu hình thiết bị và hơn thế nữa.
Chúng tôi sẽ không dừng lại ở lý thuyết, mọi khái niệm đều được giải thích đơn giản với các ví dụ thực tế, và bạn sẽ được hướng dẫn từng bước xây dựng nhiều dự án AI mini.
Cho dù bạn đang làm việc với router, switch, firewall, các công cụ monitoring hay các mạng doanh nghiệp quy mô lớn, bạn sẽ học được cách AI có thể tiết kiệm hàng giờ làm việc thủ công và cải thiện độ chính xác đáng kể.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Cách thức hoạt động của AI, Machine Learning và Deep Learning trong các trường hợp sử dụng mạng và bảo mật.
- ✓ Xây dựng các LSTM model để dự đoán băng thông và traffic pattern.
- ✓ Sử dụng AI để phát hiện các điểm bất thường, mối đe dọa và hoạt động đáng ngờ.
- ✓ Tự động hóa việc tạo các cấu hình mạng với các NLP model.
- ✓ Tạo các dashboard và trực quan hóa bằng Python.
- ✓ Training model sử dụng các network dataset.
- ✓ Viết clean code để xử lý logs, SNMP, NetFlow và syslog.
- ✓ Coding các công cụ AI để mô phỏng cơ sở hạ tầng thực tế.
- ✓ Các best practice để mở rộng AI trong mạng doanh nghiệp.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Network Engineer.
- ✓ Security Engineer.
- ✓ SOC/NOC Analyst.
- ✓ DevNet/Automation Engineer.
- ✓ Bất kỳ ai muốn kết hợp Networking + AI.
- ✓ Sinh viên muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực Network Automation & AI.
Những gì bạn cần trước khi bắt đầu:
- ✓ Kiến thức Python cơ bản (chúng ta sẽ xem lại mọi thứ).
- ✓ Hiểu biết về các khái niệm mạng (routing, switching, cơ bản về bảo mật).
- ✓ Một máy tính xách tay có Internet và cài đặt Python.
- ✓ Không yêu cầu kinh nghiệm AI/ML trước đó, chúng ta bắt đầu từ zero.
Đến cuối khóa học này, bạn sẽ có thể:
- ✓ Xây dựng các công cụ AI hoạt động cho tự động hóa và bảo mật.
- ✓ Dự đoán lưu lượng mạng với độ chính xác cao.
- ✓ Generate các cấu hình thiết bị bằng AI prompt.
- ✓ Phát hiện các mối đe dọa và bất thường bằng các mô hình ML.
- ✓ Tích hợp AI với database, dashboard và automation.
- ✓ Tự tin áp dụng AI vào các hoạt động mạng thực tế.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Network Engineer muốn nâng cao kỹ năng về AI và tự động hóa.
- ✓ Cybersecurity Engineer & Analyst muốn áp dụng machine learning vào việc phát hiện mối đe dọa.
- ✓ NOC/SOC Engineer muốn tích hợp trí tuệ vào hoạt động hàng ngày.
- ✓ Các Python Developer quan tâm đến việc áp dụng AI vào các vấn đề cơ sở hạ tầng thực tế.
- ✓ IT & Infrastructure Engineer muốn hiện đại hóa quy trình làm việc của mình bằng các công cụ AI.
- ✓ Sinh viên và người mới bắt đầu muốn tham gia các dự án AI thực tế về mạng và bảo mật.
- ✓ Bất kỳ ai đang chuẩn bị cho vai trò NetOps hoặc SecOps dựa trên AI trong môi trường doanh nghiệp.
- ✓ Các chuyên gia muốn xây dựng các dự án AI thực thay vì chỉ học lý thuyết.