Hướng dẫn cách học ngành trí tuệ nhân tạo từ đầu trong năm 2024
Tổng hợp đầy đủ thông tin bạn cần biết về việc học ngành công nghệ trí tuệ nhân tạo trong năm 2024. Từ khái niệm, tới những nguồn tài nguyên hữu ích và cách học từ những chuyên gia trong ngành.
Lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo đang phát triển với tốc độ đáng kể, liên tục cập nhật những công nghệ mới để nâng cao tính hiệu quả và ứng dụng. Để giải quyết câu hỏi liệu có nên học ngành công nghệ trí tuệ nhân tạo hay không, hãy cùng NativeX khám phá tổng quan về cách học ngành trí tuệ nhân tạo từ đầu trong năm 2024 ngay dưới đây.
AI (Artificial Intelligence)/ Ngành trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo, hay còn được gọi là AI, là một nhánh của khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các hệ thống có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà thông thường đòi hỏi sự thông minh của con người.
Những nhiệm vụ này bao gồm việc: Hiểu ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện mẫu, ra quyết định và học hỏi kinh nghiệm. Công nghệ trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rộng lớn với nhiều lĩnh vực phụ, mỗi lĩnh vực đều có mục tiêu và chuyên sâu riêng biệt.
Trí tuệ nhân tạo gồm những loại nào?
Trí tuệ nhân tạo có thể được phân loại thành ba cấp độ dựa trên khả năng của nó:
- ✓ Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI): Đây là hình thức AI phổ biến nhất mà chúng ta tương tác hàng ngày. ANI được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ duy nhất, như nhận diện giọng nói hoặc đề xuất trên các dịch vụ phát sóng.
- ✓ Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI): Một AI có AGI có khả năng hiểu, học, thích nghi và triển khai kiến thức trên một loạt các nhiệm vụ ở mức độ của con người. Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn và công cụ như ChatGPT đã thể hiện khả năng tổng quát trên nhiều nhiệm vụ, nhưng tính đến năm 2023, đây vẫn là một khái niệm mang tính lý thuyết.
- ✓ Trí tuệ nhân tạo siêu thông minh (ASI): Cấp độ cuối cùng của AI, ASI, ám chỉ một tình huống tương lai trong đó AI vượt qua trí tuệ của con người ở gần như tất cả các công việc có giá trị kinh tế. Mặc dù khá hấp dẫn, khái niệm này vẫn chủ yếu là một giả thuyết.
Sự khác biệt giữa khoa học dữ liệu (data science), AI, machine learning (học máy) và deep learning (học sâu)
Nếu bạn mới bắt đầu với chủ đề này, bạn cũng có thể gặp các thuật ngữ như: “Machine learning”, “deep learning”, “data science” và những thuật ngữ khác hiện diện trong cuộc trò chuyện về trí tuệ nhân tạo. AI là một lĩnh vực rộng lớn với nhiều phần con, bao gồm Học Máy (ML) và Học Sâu (DL).
Tại sao cần phải học ngành AI ngay từ bây giờ?
Trí tuệ nhân tạo không chỉ là một từ ngữ thông dụng ngày nay; nó là một công nghệ mang tính cách mạng, giúp thay đổi cách chúng ta làm việc, sống, và tương tác. Với sự bùng nổ của dữ liệu và nhu cầu phải hiểu rõ nó, nhu cầu về kỹ năng trí tuệ nhân tạo đang tăng vọt. Không có thời điểm nào tốt hơn bây giờ để bắt đầu học về trí tuệ nhân tạo. Đây là một số lý do:
AI đang phát triển nhanh chóng
Số lượng công việc liên quan đến công nghệ trí tuệ nhân tạo đã tăng đáng kể trong những năm gần đây. Theo báo cáo việc làm của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, chuyên gia trí tuệ nhân tạo và học máy đứng đầu danh sách những công việc phát triển nhanh nhất trong năm năm tới.
Khi các ngành tiếp tục áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa hoạt động và đưa ra quyết định tốt hơn, nhu cầu về chuyên gia trí tuệ nhân tạo có khả năng sẽ ngày càng tăng cao.
AI là một công việc được trả lương cao
Nhu cầu về công nghệ trí tuệ nhân tạo ngày một tăng cao vì vậy mức lương cho ngành nghề này cũng được tăng cao.
Theo dữ liệu từ Glassdoor, tính đến tháng 11/2023, mức lương trung bình của một kỹ sư trí tuệ nhân tạo tại Hoa Kỳ là 153,719 USD mỗi năm và có khả năng nhận thêm tiền thưởng và chia sẻ lợi nhuận.
Kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu cũng có mức lương cao tương tự, lần lượt là 151.158 USD và 178.515 USD mỗi năm. Mức lương này phản ánh giá trị và tác động của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trên thị trường.
Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi sự thách thức về mặt trí tuệ
Trí tuệ nhân tạo không chỉ là những công việc có mức lương cao và nhu cầu thị trường lớn. Đó cũng là một lĩnh vực kích thích trí óc hứa hẹn mang đến những thách thức thú vị. Nó liên quan đến việc xây dựng thuật toán để giải quyết những vấn đề phức tạp, thiết kế mô hình mô phỏng trí tuệ con người và sáng tạo áp dụng những công nghệ này vào nhiều dự án thực tế khác nhau.
Các chuyên gia trí tuệ nhân tạo liên tục học, thích nghi và đổi mới. Lĩnh vực này liên tục phát triển, có nghĩa là luôn có điều mới để học, một vấn đề cần giải quyết hoặc một hệ thống cần cải thiện. Bản chất này làm cho trí tuệ nhân tạo trở thành một lĩnh vực thú vị đối với những người thích thách thức và học hỏi liên tục.
NativeX – Học tiếng Anh online toàn diện “4 kỹ năng ngôn ngữ” cho người đi làm.
Với mô hình “Lớp Học Nén” độc quyền:
- Tăng hơn 20 lần chạm “điểm kiến thức”, giúp hiểu sâu và nhớ lâu hơn gấp 5 lần.
- Tăng khả năng tiếp thu và tập trung qua các bài học cô đọng 3 – 5 phút.
- Rút ngắn gần 400 giờ học lý thuyết, tăng hơn 200 giờ thực hành.
- Hơn 10.000 hoạt động cải thiện 4 kỹ năng ngoại ngữ theo giáo trình chuẩn Quốc tế từ National Geographic Learning và Macmillan Education.
Học ngành AI tốn thời gian bao lâu?
Thời gian để học ngành công nghệ trí tuệ nhân tạo thường sẽ phụ thuộc vào con đường bạn chọn; cho dù bạn có tự học hay thông qua giáo dục chính quy như đại học.
- ✓ Đối với tự học: Thời gian có thể biến đổi đáng kể vì nó phụ thuộc vào kiến thức trước đó của bạn. Việc tự học có thể mất từ vài tháng đến một năm hoặc hơn để có được kiến thức vững vàng về các khái niệm trí tuệ nhân tạo, ngôn ngữ lập trình như Python, toán học và các thuật toán học máy thông qua tự học. Bạn có thể tham khảo các khóa học trực tuyến theo tốc độ cá nhân, hướng dẫn và dự án thực tế để tăng tốc quá trình học.
- ✓ Đối với học đại học: Theo học một chương trình giáo dục chính thức về khoa học máy tính, khoa học dữ liệu hoặc các lĩnh vực liên quan. Một bằng cử nhân trong những ngành này thường mất khoảng ba đến bốn năm để hoàn thành, trong thời gian đó sinh viên nhận được đào tạo toàn diện về trí tuệ nhân tạo và các môn học liên quan.
Cho dù bạn chọn con đường nào, thì việc liên tục học hỏi, ứng dụng vào thực tế và cập nhật với các tiến bộ mới là rất quan trọng để theo đuổi sự nghiệp trong công nghệ trí tuệ nhân tạo.
Cách học ngành trí tuệ nhân tạo từ đầu trong năm 2024
Học ngành trí tuệ nhân tạo có thể là một hành trình thú vị, nhưng nó không thiếu những thách thức của riêng nó. Đây là một lĩnh vực rộng lớn với nhiều chủ đề con. Tuy nhiên, với một lộ trình rõ ràng, nguồn tài nguyên đúng đắn và một chiến lược thông minh, bạn có thể dễ dàng vượt qua được thách thức này một cách hiệu quả. Và đây là những cách học về trí tuệ nhân tạo trong năm 2024:
Thành thạo các kỹ năng tiên quyết
Trước khi đi sâu vào lĩnh vực công nghệ trí tuệ nhân tạo, bạn sẽ muốn có một nền tảng kiến thức trong những lĩnh vực nhất định. Những kỹ năng tiên quyết này sẽ tạo nên sự hiểu biết và khả năng của bạn về AI:
- ✓ Toán học cơ bản: Trí tuệ nhân tạo dựa nhiều vào các khái niệm toán học, đặc biệt là trong các lĩnh vực con như học máy và học sâu. Tất nhiên, bạn không cần phải là một nhà toán học để thành công trong AI, nhưng hiểu biết cơ bản về đại số tuyến tính, giải tích và xác suất là quan trọng. Ví dụ, các khái niệm như ma trận và biến đổi tuyến tính từ đại số tuyến tính thường được sử dụng trong các thuật toán trí tuệ nhân tạo.
- ✓ Thống kê cơ bản: AI trở nên hiệu quả khi bạn hiểu về thống kê. Các khái niệm như: Ý nghĩa thống kê, phân phối, hồi quy và xác suất đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác nhau.
- ✓ Sẵn sàng học hỏi: AI là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng với những tiến bộ, kỹ thuật và công cụ mới liên tục xuất hiện. Do đó, tư duy tích cực, chủ động học hỏi, nhanh chóng thích ứng với kiến thức và công nghệ mới là chìa khóa quan trọng đối với bất kỳ ai muốn bắt đầu và phát triển trong trí tuệ nhân tạo.
Lưu ý: Sự hiểu biết và thành thạo trong những lĩnh vực công nghệ trí tuệ nhân tạo này có thể thay đổi tùy thuộc vào vai trò trí tuệ nhân tạo bạn muốn theo đuổi.
Ví dụ, một nhà khoa học dữ liệu có thể không cần phải hiểu sâu về mọi khái niệm toán học được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo, nhưng một nhà nghiên cứu hướng tới tạo ra thuật toán trí tuệ nhân tạo mới có thể cần có sự hiểu biết sâu sắc hơn về toán học.
Phát triển các kỹ năng chuyên sâu về Trí tuệ Nhân tạo
Sau khi NativeX đã đề cập về những kiến thức tiên quyết này, thì hãy đi sâu vào những kỹ năng cần thiết mà bạn cần phát triển để thành thạo trí tuệ nhân tạo. Tương tự như trên, mức độ thành thạo mà bạn sẽ cần cho những kỹ năng này chủ yếu phụ thuộc vào loại vai trò bạn muốn theo đuổi.
- ✓ Thống kê
Thống kê là ngành khoa học liên quan đến việc thu thập, tổ chức, phân tích, giải thích và trình bày dữ liệu. Nó tạo nên cột sống cho việc hiểu và làm việc với dữ liệu trong trí tuệ nhân tạo.
- ✓ Toán học
Như đã thảo luận trước đó, một số lĩnh vực cụ thể trong toán học tạo nên nền tảng của các thuật toán trí tuệ nhân tạo. Đại số tuyến tính, phân tích, xác suất và phương trình vi phân đều là những công cụ toán học sẽ được sử dụng trong hành trình trí tuệ nhân tạo của bạn.
- ✓ Lập trình
Thực hiện trí tuệ nhân tạo đòi hỏi một hiểu biết vững về lập trình. Việc biết cách viết mã cho phép bạn phát triển các thuật toán trí tuệ nhân tạo, thao tác dữ liệu và sử dụng các công cụ và thư viện trí tuệ nhân tạo. Hiện nay, Python là ngôn ngữ phổ biến nhất trong cộng đồng trí tuệ nhân tạo nhờ vào sự đơn giản, linh hoạt và sự có sẵn của các thư viện khoa học dữ liệu.
- ✓ Cấu trúc dữ liệu
Các cấu trúc dữ liệu cho phép bạn lưu trữ, truy xuất và thao tác dữ liệu một cách hiệu quả. Do đó, hiểu biết về các cấu trúc dữ liệu như mảng, cây, danh sách và hàng đợi là quan trọng để viết mã hiệu quả và phát triển các thuật toán trí tuệ nhân tạo phức tạp.
- ✓ Xử lý dữ liệu
Xử lý dữ liệu bao gồm việc làm sạch, biến đổi và thao tác dữ liệu để chuẩn bị cho phân tích tiếp theo hoặc đưa vào các mô hình trí tuệ nhân tạo. Kỹ năng sử dụng thư viện như Pandas để xử lý dữ liệu là quan trọng khi làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
- ✓ Khoa học dữ liệu
Lĩnh vực khoa học dữ liệu đồng thời hội tụ nhiều công cụ, thuật toán và nguyên lý học máy, nhằm khám phá những mô hình tiềm ẩn bên trong dữ liệu nguyên thô. Đối với một chuyên gia trí tuệ nhân tạo, sự nắm bắt đầy đủ về quá trình trích xuất thông tin từ dữ liệu trở nên vô cùng quan trọng.
- ✓ Học máy
Học máy là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo, nơi máy học từ dữ liệu để cải thiện hiệu suất hoặc đưa ra dự đoán chính xác. Quan trọng là hiểu về các thuật toán học máy khác nhau, cách chúng hoạt động và khi nào nên sử dụng chúng.
- ✓ Học sâu
Học sâu, một phần của học máy, sử dụng các mạng nơ-ron với nhiều lớp để mô hình và hiểu các mẫu phức tạp trong các bộ dữ liệu. Nó là nền tảng của nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo tiên tiến ngày nay, từ trợ lý ảo đến ô tô tự lái.
Học các công cụ và gói phần mềm quan trọng về Trí tuệ Nhân tạo
Việc biết đến các công cụ và gói phần mềm phù hợp là quan trọng đối với sự thành công của bạn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Mặc dù bạn không cần phải học cả hai để thành công trong trí tuệ nhân tạo, dưới đây là một số phần mềm chính mà bạn cần làm quen tùy thuộc vào công cụ bạn chọn:
- ✓ Các công cụ và gói phần mềm AI hàng đầu cho Python
Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao, dễ đọc và linh hoạt. Nó được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nhờ vào cú pháp thân thiện với người dùng và sự đa dạng của các thư viện và khung công việc dành cho trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu.
- ✓ Pandas
Pandas là một thư viện Python cung cấp các phương tiện mở rộng cho phân tích dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng pandas cho nhiều nhiệm vụ bao gồm: Làm sạch dữ liệu, biến đổi dữ liệu và phân tích thống kê. Nó hoạt động hiệu quả với dữ liệu không đầy đủ, lộn xộn và không có nhãn, làm cho nó trở thành một công cụ quan trọng cho việc tiền xử lý bộ dữ liệu.
- ✓ NumPy
NumPy, viết tắt của Numerical Python, là một thư viện cho ngôn ngữ lập trình Python, mang lại sự hỗ trợ cho các mảng và ma trận lớn, nhiều chiều cùng với một bộ sưu tập lớn các hàm toán học cấp cao để thao tác trên những mảng này. Đây là một thư viện quan trọng cho bất kỳ tính toán khoa học nào, bao gồm cả công nghệ trí tuệ nhân tạo.
- ✓ Scikit-Learn
Scikit-Learn là một công cụ đơn giản và hiệu quả cho việc khai thác dữ liệu và học máy. Nó được xây dựng trên NumPy, SciPy, matplotlib và nó là mã nguồn mở, có nghĩa là miễn phí sử dụng cho tất cả mọi người. Scikit-Learn có nhiều thuật toán phân loại, hồi quy, phân cụm, và giảm chiều dữ liệu khác nhau.
- ✓ PyCaret
PyCaret là một thư viện Python mạnh mẽ giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng và triển khai mô hình Trí tuệ Nhân tạo, cho phép người dùng khám phá, xử lý, huấn luyện, điều chỉnh và so sánh nhiều thuật toán học máy chỉ với vài dòng mã.
- ✓ PyTorch
PyTorch là một thư viện học máy mã nguồn mở dựa trên thư viện Torch. Nó được sử dụng cho các ứng dụng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mạng nơ-ron nhân tạo. Ưu điểm lớn nhất của nó là tính linh động và tốc độ, làm cho nó phù hợp cho nghiên cứu học sâu
- ✓ Keras
Keras là một thư viện mạng nơ-ron thân thiện với người dùng được viết bằng ngôn ngữ Python. Nó được xây dựng để giảm thiểu thời gian giữa ý tưởng của bạn và mô hình hoạt động, cung cấp một cách đơn giản để mô hình hóa mạng nơ-ron. Keras cũng là một hệ thống có tính linh hoạt cao, giúp dễ dàng xây dựng các mô hình mới.
- ✓ Commercially available APIs
Khi bạn đã sẵn sàng bắt đầu thực hiện với công nghệ trí tuệ nhân tạo, việc sử dụng các API để truy cập các mô hình có sẵn trên thị trường là một trong những cách tốt nhất để bắt đầu. Các API thương mại như: OpenAI API, Cohere API và Anthropic API là những địa điểm khởi đầu khá tốt.
- ✓ Hugging Face
Khi sự thành thạo của bạn ngày càng tăng, hãy khám phá các mô hình được huấn luyện trước bằng cách sử dụng các gói Python tiêu chuẩn như: Transformers và Accelerate của Hugging Face, giúp việc sử dụng GPUs và TPUs trở nên dễ dàng.
- ✓ LangChain
Một trong những khung công việc phổ biến nhất hiện nay là LangChain, giúp người dùng tích hợp Trí tuệ Nhân tạo từ các mô hình ngôn ngữ lớn vào các đường ống dữ liệu và ứng dụng
NativeX – Học tiếng Anh online toàn diện “4 kỹ năng ngôn ngữ” cho người đi làm.
Với mô hình “Lớp Học Nén” độc quyền:
- Tăng hơn 20 lần chạm “điểm kiến thức”, giúp hiểu sâu và nhớ lâu hơn gấp 5 lần.
- Tăng khả năng tiếp thu và tập trung qua các bài học cô đọng 3 – 5 phút.
- Rút ngắn gần 400 giờ học lý thuyết, tăng hơn 200 giờ thực hành.
- Hơn 10.000 hoạt động cải thiện 4 kỹ năng ngoại ngữ theo giáo trình chuẩn Quốc tế từ National Geographic Learning và Macmillan Education.
Lộ trình học ngành AI cho người mới bắt đầu
NativeX đã vạch ra một kế hoạch học tập tiềm năng, chỉ rõ nơi bạn nên tập trung thời gian và nỗ lực nếu bạn mới bắt đầu với công nghệ trí tuệ nhân tạo. Hãy nhớ rằng thời gian, các lĩnh vực chủ đề và tiến triển đều phụ thuộc vào một loạt các biến số:
- ✓ Từ tháng 1-3: Học khái niệm cơ bản về toán học, lập trình, cấu trúc dữ liệu và thao tác
+ Tháng 1 – Toán học và thống kê: Bắt đầu với những kiến thức cơ bản về đại số tuyến tính, phân tích, thống kê và xác suất. Điều này sẽ làm cho bạn có một nền tảng vững chắc cho những bài học sắp tới.
+ Tháng 2 – Lập trình: Học Python, ngôn ngữ phổ biến nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Bắt đầu từ những kiến thức cơ bản và sau đó chuyển sang những khái niệm phức tạp hơn.
+ Tháng 3 – Chế biến dữ liệu: Bắt đầu tìm hiểu về chế biến và phân tích dữ liệu. Trở nên quen thuộc với thư viện Python như: Pandas và NumPy, mà bạn sẽ sử dụng cho chế biến dữ liệu. Học cách làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, đó là một phần quan trọng của bất kỳ dự án trí tuệ nhân tạo hoặc học máy nào. - ✓ Tháng 4-6: Nghiên cứu sâu về Trí tuệ nhân tạo và Học máy
+ Tháng 4 – Cơ bản về Trí tuệ nhân tạo: Hiểu rõ về Trí tuệ nhân tạo là gì, lịch sử của nó và các nhánh khác nhau của nó.
+ Tháng 5,6 – Nâng cao kiến thức về học máy: Học về các loại thuật toán học máy khác nhau – giám sát, không giám sát, bán giám sát và học củng cố. - ✓ Tháng 7-9: Chuyên sâu và chủ đề tiên tiến
+ Tháng 7 – Học sâu: Hiểu về mạng nơ-ron và học sâu.
+ Tháng 8 – Cơ bản về MLOps: Tìm hiểu về MLOps, đó là việc áp dụng nguyên tắc DevOps vào các hệ thống học máy. Điều này bao gồm việc theo dõi phiên bản mô hình, triển khai mô hình, giám sát và điều chỉnh.
+ Tháng 9 – Chuyên sâu: Dựa trên sở thích và hoài bão nghề nghiệp của bạn, chuyên sâu vào một lĩnh vực cụ thể – có thể là xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, học củng cố, hoặc bất kỳ lĩnh vực nào khác. - ✓ Tháng 10 và các tháng tiếp theo: Tiếp tục học tập và khám phá
+ Tháng 10 – Chuyên sâu hơn: Tùy thuộc vào hướng sự nghiệp
+ Tháng 11 – Cập nhật kiến thức: Theo dõi đều đặn các blog, podcast và tạp chí liên quan đến Trí tuệ Nhân tạo. Tham gia cộng đồng để trao đổi ý kiến với các chuyên gia thực hành AI khác.
+ Tháng 12 – Đạo đức trong AI: Khi bạn học thêm về AI, hãy đảm bảo cũng tìm hiểu về những quan điểm đạo đức trong lĩnh vực này.
Các tips để bắt đầu học AI
Bắt đầu hành trình học ngành AI có thể là một thách thức, nhưng có một cách tiếp cận chiến lược có thể làm cho quá trình trở nên dễ dàng hơn. Dưới đây là năm bước để hướng dẫn bạn qua hành trình học trí tuệ nhân tạo của mình:
1. Quyết định mục tiêu của bạn
Bắt đầu bằng cách quyết định sự tập trung nỗ lực dựa trên mục tiêu nghề nghiệp của bạn. NativeX sẽ cùng bạn thảo luận về các nghề nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo chi tiết hơn trong bài viết này; mỗi vai trò đều có một trọng tâm khác nhau và đòi hỏi một bộ kỹ năng độc đáo.
Ví dụ, nếu bạn quan tâm đến một vai trò ứng dụng hơn như một nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư học máy, hãy tập trung nhiều hơn vào lập trình, khoa học dữ liệu và hiểu biết về các thuật toán học máy khác nhau. Mục tiêu của bạn ở đây là trở thành người thành thạo trong việc sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo để giải quyết các vấn đề thực tế.
Ngược lại, nếu bạn hướng tới một vai trò nghiên cứu, bạn nên đào sâu vào lý thuyết đằng sau trí tuệ nhân tạo và học máy. Bạn sẽ cần có sự hiểu rõ vững về toán học, thống kê và khoa học máy lý thuyết.
2. Bắt đầu học
Sau khi bạn đã quyết định được mục tiêu của mình thì đã đến lúc bắt đầu học. Các nguồn tài liệu được đề xuất trong phần kỹ năng và kế hoạch học tập AI ở trên là những tài liệu hữu ích để bắt đầu. Hãy nhớ rằng việc thành thạo AI giống như một cuộc đua marathon, không phải là nhanh chóng. Hãy dành thời gian để hiểu rõ từng khái niệm trước khi chuyển sang khái niệm tiếp theo.
3. Áp dụng kỹ năng vào các dự án
Không có cách gì tốt hơn để học tập ngoài việc thực hành. Áp dụng những kỹ năng bạn học vào các dự án thực tế giúp củng cố hiểu biết của bạn và mang lại kinh nghiệm làm phong phú hồ sơ của bạn.
4. Tham gia cộng đồng
Tham gia cộng đồng trí tuệ nhân tạo, cả online và offline. Tham gia các diễn đàn như: Stack Overflow hoặc GitHub, tham gia nhóm trí tuệ nhân tạo trên LinkedIn, hoặc tham gia các sự kiện gặp gỡ và hội nghị về trí tuệ nhân tạo có thể mang lại cơ hội học tuyệt vời.
5. Tiếp tục học tập
Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng. Khi bạn đã nắm vững cơ bản, quan trọng là phải tiếp tục học và cải thiện kỹ năng của mình. Theo dõi các Blog về trí tuệ nhân tạo, đọc các bài báo nghiên cứu, tham gia các khóa học tiên tiến và luôn tìm kiếm cách mới để thách thức bản thân. Quá trình lặp lại này sẽ biến bạn từ một người mới học thành một chuyên gia.
Nhớ rằng, hành trình học trí tuệ nhân tạo là thách thức nhưng cũng là một trải nghiệm đáng giá. Đừng nản lòng nếu bạn gặp khó khăn trên đường đi; chúng là một phần của quá trình học. Hãy giữ vững mục tiêu cuối cùng của bạn và cam kết với hành trình của mình.
Các ngành nghề liên quan đến AI hiện nay
Trí tuệ nhân tạo đã mở ra nhiều ngành nghề khác nhau, mỗi ngành nghề đều mang theo trách nhiệm, công cụ và kỹ năng cần thiết riêng biệt. Hãy đào sâu vào ba ngành nghề AI phổ biến hiện nay: Nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư máy học và nhà nghiên cứu.
Lưu ý rằng NativeX sẽ đề cập đến một số công cụ mà họ cần thành thạo; nếu bạn chưa quen với những công cụ này, mình sẽ đi sâu vào chi tiết hơn trong phần sau:
Khoa học dữ liệu (Data scientist)
Nhà khoa học dữ liệu có nhiệm vụ: Điều tra, trích xuất và báo cáo các kiến thức có ý nghĩa từ dữ liệu của tổ chức. Họ truyền đạt những hiểu biết này cho các bên liên quan không chuyên ngành và có hiểu biết tốt về quy trình máy học và cách liên kết chúng với ứng dụng kinh doanh. Họ làm việc chủ yếu với các công cụ lập trình, thực hiện phân tích và thường làm việc với các công cụ dữ liệu lớn.
Nhà khoa học dữ liệu là những nhà thám tử của thế giới dữ liệu, chịu trách nhiệm khám phá và giải mã các nguồn dữ liệu phong phú, quản lý lượng lớn dữ liệu và hợp nhất các điểm dữ liệu để xác định xu hướng.
Kỹ năng chính:
- ✓ Kiến thức sâu rộng về Python, R và SQL
- ✓ Hiểu biết về các khái niệm Học Máy và Trí Tuệ Nhân Tạo
- ✓ Thành thạo trong phân tích thống kê, phân tích lượng, và mô hình dự đoán
- ✓ Kỹ thuật trực quan hóa và báo cáo dữ liệu
- ✓ Kỹ năng giao tiếp và thuyết trình hiệu quả
Công cụ cần thiết:
- ✓ Công cụ phân tích dữ liệu (ví dụ: Pandas, NumPy)
- ✓ Thư viện học máy (ví dụ: Scikit-learn)
- ✓ Công cụ trực quan hóa dữ liệu (ví dụ: Matplotlib, Tableau)
- ✓ Các khung làm việc dữ liệu lớn (ví dụ: Airflow, Spark)
- ✓ Công cụ dòng lệnh (ví dụ: Git, Bash)
Kỹ sư Machine learning
Kỹ sư học máy là những kiến trúc sư của thế giới Trí tuệ Nhân tạo. Họ có nhiệm vụ thiết kế và triển khai các hệ thống học máy để đưa ra dự đoán từ dữ liệu của tổ chức. Kỹ sư học máy thường làm việc chủ yếu với các công cụ dựa trên mã lập trình.
Kỹ năng chính:
- ✓ Hiểu biết sâu rộng về Python, Java và Scala
- ✓ Quen thuộc với các framework học máy (như Scikit-learn, Keras, hoặc PyTorch)
- ✓ Hiểu biết về cấu trúc dữ liệu, mô hình dữ liệu, và kiến trúc phần mềm
- ✓ Kỹ năng toán học cao cấp (đại số tuyến tính, phân tích, thống kê)
- ✓ Khả năng làm việc trong nhóm và kỹ năng giải quyết vấn đề xuất sắc
Công cụ cần thiết:
- ✓ Thư viện và thuật toán học máy (ví dụ: Scikit-learn, TensorFlow)
- ✓ Thư viện khoa học dữ liệu (ví dụ: Pandas, NumPy)
- ✓ Nền tảng đám mây (ví dụ: AWS, Google Cloud Platform)
- ✓ Hệ thống quản lý phiên bản (ví dụ: Git)
Khoa học nghiên cứu (Research scientists)
Các nhà khoa học nghiên cứu là những người tư duy của công nghệ trí tuệ nhân tạo. Họ tiến hành nghiên cứu hàng đầu để đưa AI lên một tầm cao mới. Công việc của họ thường liên quan đến việc phát minh thuật toán mới hoặc cải tiến những thuật toán hiện tại. Họ cũng trình bày các kết quả tìm kiếm của mình tại các hội nghị AI và trong các bài viết chuyên môn.
Kỹ năng chính:
- ✓ Hiểu biết vững về học máy và học sâu
- ✓ Thành thạo Python và các ngôn ngữ lập trình khác
- ✓ Kiến thức sâu rộng về lý thuyết toán học liên quan đến trí tuệ nhân tạo (như lý thuyết học thống kê)
- ✓ Khả năng hình dung và xác minh các mô hình trí tuệ nhân tạo mới
- ✓ Kỹ năng viết và nói mạnh mẽ
Công cụ cần thiết:
- ✓ Các framework học sâu (ví dụ: TensorFlow, PyTorch)
- ✓ Công cụ tính toán khoa học (ví dụ: MatLab, Mathematica)
- ✓ Phần mềm viết và trình bày (ví dụ: LaTeX, Google Slides)
- ✓ Nguồn lực tính toán đám mây (ví dụ: AWS, Google Cloud Platform)
Công nghệ trí tuệ nhân tạo là một hành trình học tập đáng giá, mở ra cánh cửa của thế giới công nghệ đổi mới và cơ hội nghề nghiệp hứng khởi. Nếu bạn mới bắt đầu hành trình học ngành AI, NativeX đã liệt kê nhiều nguồn tài nguyên hữu ích để giúp bạn khởi đầu, cùng với một kế hoạch học tập mẫu cho một số chủ đề chính mà bạn cần nắm vững để trở thành chuyên gia trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo. Hãy bắt đầu ngay hôm nay với Khóa học cơ bản về AI.
NativeX – Học tiếng Anh online toàn diện “4 kỹ năng ngôn ngữ” cho người đi làm.
Với mô hình “Lớp Học Nén” độc quyền:
- Tăng hơn 20 lần chạm “điểm kiến thức”, giúp hiểu sâu và nhớ lâu hơn gấp 5 lần.
- Tăng khả năng tiếp thu và tập trung qua các bài học cô đọng 3 – 5 phút.
- Rút ngắn gần 400 giờ học lý thuyết, tăng hơn 200 giờ thực hành.
- Hơn 10.000 hoạt động cải thiện 4 kỹ năng ngoại ngữ theo giáo trình chuẩn Quốc tế từ National Geographic Learning và Macmillan Education.
Tác giả: NativeX
