Thông số đã verify
nguồn: rmit.edu.vn · 2026PROGRAM CODE
MC271
14–15 môn · 192 tín chỉ
INTAKE / DEADLINE
Tháng 10
Hạn nộp 09 Oct 2026 · Saigon South
ENGLISH
IELTS 6.5
No band < 6.0
TUITION 2026
~895.9M
VND (16 môn) · ~34,194 USD
Lưu ý: học phí trên là trước khi tính credit miễn môn và fee assistance. Với background của mày, con số thực tế phải trả thấp hơn đáng kể — xem Bước 02 · Đòn bẩy tài chính.
CÁCH ĐỌC ROADMAP
Chuẩn bị trước khi nhập học
Mục tiêu: vào lớp không bị khối AI/ML/math làm khó, và đã có sườn capstone. 4 phase × 4 tuần.
P1 · 4 tuần
Python Data Stack
NumPy, pandas, matplotlib, scikit-learn, Jupyter. Build repo: ingest log CSV/JSON → clean → train sklearn model → expose qua FastAPI.
P2 · 4 tuần
Math + Algorithms
Discrete math (set, graph, logic), Big-O, recursion, BFS/DFS/Dijkstra, probability & statistics. Phần dễ hổng nhất với dân ops tự học.
P3 · 4 tuần
ML Foundation
Train/test split, overfitting, precision/recall/F1, ROC-AUC. Làm 1 project classification + 1 regression, viết evaluation report tử tế.
P4 · 4 tuần
Capstone Scoping
Phác thảo đề với KiotViet: deploy model API lên K8s, thêm metrics/dashboard, canary deploy. Chốt objective + deliverable sớm.
Admission Checklist
Technical Prep Checklist
Chọn Stream
Quyết định kiến trúc đầu tiên, định hình toàn bộ trải nghiệm học.
Project Stream
Mày đi industry → chọn cái này: capstone với industry partner thật, làm solution chạy được thay vì viết minor thesis.
Research Stream
Dành cho người muốn lên PhD / academic, kết bằng Minor Thesis (36 cp). Không phải hướng của mày.
Advanced Standing + Đòn bẩy tài chính
HIGH ROIHọc phí niêm yết ~895.9M VND không phải con số mày thực trả. Hai lớp giảm chồng lên nhau — nộp transcript + CV chi tiết để xin credit ngay từ đầu.
LỚP 1 · ADVANCED STANDING (MIỄN MÔN)
Bằng Cử nhân CS/IT/SE (AQF7)
Miễn tới 48 tín chỉ (4 môn)
Cử nhân Honours / Master / PhD (AQF8+)
Miễn tới 96 tín chỉ (8 môn)
LỚP 2 · FEE ASSISTANCE (GIẢM HỌC PHÍ)
New student GPA ≥ 3.0/4.0
Giảm 20% nếu nhập học Semester 3 (intake T10/2026)
Alumni RMIT / ĐH Úc
Giảm 10%
Gia đình student RMIT
Giảm 5% · Scholarship áp sau fee assistance
Phép tính nhanh: nếu mày được miễn 4 môn (advanced standing) + giảm 20% phần còn lại, chi phí thực có thể giảm đáng kể so với 895.9M. Yêu cầu RMIT đánh giá credit trước khi apply để biết con số cuối — cũng rút ngắn thời gian học.
Nền tảng CS + AI core
Theo handbook MC271VRI. ★ = chỗ đặt program elective.
SEMESTER 1
- Programming Fundamentals
- The AI Professional
- Discrete Mathematics
SEMESTER 2
- Algorithms and Analysis
- Practical Data Science with Python
- Program elective ★
SEMESTER 3
- Artificial Intelligence
- Program elective ★
Quyết định Elective
REALITY CHECKƯu tiên thứ mày CHƯA có. Đừng chọn môn vì tên gọi — chọn vì nó cho mày thứ mày thiếu.
Data Mining
Bồi đắp Python data stack + ML pipeline — nền tảng mày cần cho MLOps.
Advanced Programming for Data Science
Python nâng cao cho data — đi thẳng vào feature pipeline & model serving.
Cloud Computing (COSC2626)
Chỉ chọn nếu mày muốn một điểm A "dễ thở" nhờ đã biết sẵn. Xem lý do bên dưới.
Sự thật về môn "Cloud Computing" của RMIT
Môn Cloud Computing (COSC2626) dạy theo hướng academic distributed computing: IaaS / PaaS / SaaS, virtualisation, Hadoop MapReduce, Google App Engine, big-data analysis trên cloud. Nó không dạy Kubernetes, GitOps, service mesh, observability hay MLOps — gần như toàn bộ thứ mày làm hàng ngày ở KiotViet.
MÔN CLOUD DẠY GÌ
- · IaaS / PaaS / SaaS, virtualisation cơ bản
- · Hadoop MapReduce, big-data trên cloud
- · AWS / Google App Engine ở mức intro
- · Thiết kế app scalable theo distributed model
MÀY ĐÃ THẠO (KHÔNG CẦN HỌC LẠI)
- · RKE2 / Kubernetes, Helm, ArgoCD GitOps
- · APISIX gateway, ELK, Grafana/Prometheus SLO
- · Terraform, CI/CD, incident response on-call
- · Observability ở scale ~80M records/tháng
Kết luận: giá trị thật của chương trình cho mày nằm ở khối AI / ML / Deep Learning / Decision Making (cái mày đang thiếu nền tảng), cộng với capstone dùng chính production stack của mày. Phần "platform để chạy AI" thì mày tự mang vào, không phải đi học.
ML chuyên sâu + Capstone
Chuyên sâu deep learning, decision making và bắt đầu capstone.
SEMESTER 4
- Programming Autonomous Robots
- Computational Machine Learning
SEMESTER 5
- Intelligent Decision Making
- Deep Learning
- Elective (Project) / Research Prep ★
SEMESTER 6 · CAPSTONE
- AI Postgraduate Project (24 cp)
- Program elective ★
- Research stream: Minor Thesis (36 cp)
MAPPING: MÔN HỌC → GIÁ TRỊ CHO HƯỚNG AI PLATFORM / MLOPS
Capstone = AI Platform trên stack của mày
★ ĐÒN BẨY LỚN NHẤTCOSC2777 (24 tín chỉ) cho dùng chính công ty mày làm industry partner, 1 supervisor academic + 1 supervisor công ty. Đây là chỗ DevOps background thành vũ khí.
PROJECT NÊN BUILD (ỨNG VIÊN CAPSTONE)
INFERENCE PLATFORM
AI Inference Platform on Kubernetes
KServe / vLLM + FastAPI, autoscaling (HPA/KEDA), ingress qua APISIX, canary rollout, metrics + tracing.
AIOPS
SLO Burn-rate Anomaly Prediction
Dùng data Prometheus/Elastic/Grafana để detect anomaly hoặc dự đoán incident trước khi nổ. Kết nối thẳng với on-call.
RAG / KNOWLEDGE
RAG Internal Knowledge Platform
Embedding pipeline, vector DB, permission-aware search, eval harness. Multi-tenant — hợp với context KiotViet.
LLM INFRA
LLM Gateway with Observability
Rate limit, cost tracking, model routing, fallback, latency SLO, error budget. Đúng tư duy platform-as-product.
Career Target
Giao điểm AI × Platform — chỗ mày khác biệt với dân học AI thuần.
RMIT liệt kê:
Định vị riêng mày nên nhắm:
ACCREDITATION
ACS Professional · Seoul Accord
Được Australian Computer Society công nhận mức Professional. ACS ký Seoul Accord → bằng công nhận quốc tế.
CAREER THESIS
"I design, deploy, scale, observe and govern AI systems on cloud."
Nguồn tham khảo (đã verify)
Học phí, fee assistance và credit policy theo dữ liệu RMIT 2026; con số cuối phụ thuộc đánh giá cá nhân khi enrolment. Mày nên xác nhận lại trực tiếp với RMIT trước khi nộp.