Trí tuệ nhân tạo cần học những gì? Ra trường làm gì?

Là một nhánh của Khoa học Máy tính – phân ngành Trí tuệ nhân tạo (gọi tắt là AI) theo đuổi việc tạo ra các máy tính và máy móc thông minh như con người. Đây là một ngành học rộng lớn dựa trên các ngành như Khoa học máy tính, Tâm lý học, Ngôn ngữ học, Toán học, Sinh học và Kỹ thuật. Bản chất của Trí tuệ nhân tạo là gì? Học Trí tuệ nhân tạo là học những gì? Ngành Trí tuệ nhân tạo ra trường làm gì? Cùng VTC Academy Plus tìm hiểu trong bài viết dưới đây nhé!

Trí tuệ nhân tạo AI là gì?

Cha đẻ của Trí tuệ nhân tạo – Nhà khoa học máy tính người Mỹ, John McCarthy trong khi nghiên cứu cách để khai thác tiềm lực của hệ thống máy tính, sự tò mò của con người khiến ông tự hỏi: “Liệu một cỗ máy có thể suy nghĩ và hành xử như con người không?”. Và đó là khi AI được “ý tưởng hóa” lần đầu tiên, với mục đích tạo ra một trí thông minh tương tự như con người trong các máy móc.

Theo J. McCarthy, công nghệ AI là “Kỹ thuật tạo ra các máy móc có trí thông minh như con người, đặc biệt là các chương trình máy tính thông minh”.

Trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có thể đọc hiểu, học hỏi kinh nghiệm và điều chỉnh để thực hiện các tác vụ giống con người.

Mục tiêu phát triển AI ban đầu chính là tạo ra một hệ thống chuyên gia trên các phần mềm máy tính có thể học hỏi, hiểu biết, tư vấn và hỗ trợ người dùng. Về sau, các kỹ sư AI bắt đầu tham vọng về việc triển khai trí thông minh của con người vào trong máy móc – Tạo ra được các hệ thống hiểu, suy nghĩ, học hỏi và cư xử giống như con người.

AI hoạt động như thế nào?

Phần lớn các ứng dụng của AI mà chúng ta hay được nghe nói đến nhiều nhất hiện nay là máy tính AI chơi cờ vua, xe tự vận hành, trợ lý ảo thông minh sử dụng kỹ thuật Học sâu (Deep Learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP).

AI được hoàn thiện bằng cách nghiên cứu cách mà não bộ của con người suy nghĩ; cách con người học hỏi, ra quyết định và làm việc, sau đó, các nhà kỹ sư AI sẽ sử dụng kết quả của những nghiên cứu này làm cơ sở phát triển phần mềm và hệ thống thông minh của mình.

Ứng dụng của AI

Trí tuệ nhân tạo đã chiếm ưu thế trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ ngành Vận tải, Sản xuất, Y tế, Dịch vụ, Giáo dục, Truyền thông đa phương tiện đến Quân sự.

Một số ứng dụng nổi bật của AI trong thực tế có thể kế đến như:

• Chơi game: AI đóng vai trò quan trọng trong các trò chơi chiến lược như cờ vua, poker,… nơi mà máy tính có thể nghĩ ra một số lượng lớn các vị trí có thể thắng dựa trên kiến ​​thức kinh nghiệm.
• Hệ thống chuyên gia: Một số ứng dụng được tích hợp trong máy móc có thể đưa ra lời khuyên, tư vấn cho người dùng.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: AI thông qua việc xây dựng các chương trình máy tính phân tích, xử lý và phát triển các thuật toán để hiểu được ngôn ngữ của con người.
• Nhận dạng giọng nói: Nghe – Hiểu những gì con người đang nói là một trong những ứng dụng thường thấy nhất của một số hệ thống thông minh ngày nay.
• Hệ thống Thị giác: Các hệ thống này sẽ tiếp nhận, xử lý, phân tích và nhận dạng các hình ảnh để cho ra các thông tin và kết quả. Ứng dụng này thường được dùng nhiều trong Quân sự và Y tế. Ví dụ: Chẩn đoán bệnh nhân, Nhận dạng khuôn mặt tội phạm….
• Nhận dạng chữ viết tay: Với các phần mềm nhận dạng chữ viết trên giấy hoặc màn hình cảm ứng, AI có thể chuyển thành một đoạn văn bản trên máy tính.
• Robot thông minh: Nhờ vào bộ nhớ khổng lồ, bộ vi xử lý thông tin hiệu quả cùng các cảm biến để phát hiện dữ liệu vật lý từ thế giới thực như ánh sáng, nhiệt độ, âm thanh, chuyển động và áp suất mà chúng có khả năng học hỏi từ những sai lầm của mình và thích nghi với môi trường mới. Robot ngày nay được thiết kế để hỗ trợ các hoạt động của con người từ sản xuất, dịch vụ đến việc nhà…

Học trí tuệ nhân tạo là học những gì?

Trí tuệ nhân tạo đang là ngành mũi nhọn tại Việt Nam. Nhiều trường Đại học trong nước hiện nay đã bắt đầu đào tạo về AI. Các bạn có thể lựa chọn các chương trình đào tạo chuyên sâu về Trí tuệ nhân tạo hoặc theo đuổi các ngành Khoa học Máy tính, Lập trình, Kỹ thuật hoặc Thiết kế đồ họa.

Thành thạo một hoặc nhiều ngôn ngữ lập trình

Để học về AI, bạn cần nắm kiến thức cơ bản về bất kỳ ngôn ngữ nào có thể thực hiện các phép tính thống kê. Python hoặc R là hai ngôn ngữ lập trình có thể triển khai bất kỳ thuật toán phức tạp nào với một vài dòng mã. Python sẽ là sự lựa chọn tốt nhất cho những người mới bắt đầu nghiên cứu về Học máy (Machine Learning).

Tìm hiểu kiến ​​thức cơ bản về xác suất, thống kê và toán học

Nếu bạn muốn học AI để giải quyết vài vấn đề trong công việc thì có rất nhiều tài liệu và công cụ hiện nay sẽ giúp bạn giải quyết nhanh chóng. Nhưng nếu bạn muốn tham gia vào lĩnh vực nghiên cứu và học Trí tuệ nhân tạo, tốt nhất bạn nên trau dồi các kỹ năng toán học của mình trước khi tìm hiểu về AI.

Một số tài liệu mà bạn có thể tham khảo: Lý thuyết xác suất và thống kê, Đại số tuyến tính,…

Trau dồi thêm kiến thức về AI với các khóa học online

Nếu bạn quan tâm tới các khóa học AI bổ sung thì có thể tìm hiểu khóa Elements of AI (Phần Lan), Google AI Education… Những trang này sẽ cung cấp các tài nguyên học tập từ video, bài giảng, tài liệu, khóa học,… từ cơ bản đến chuyên sâu cho tất cả mọi người có nhu cầu học về Trí tuệ nhân tạo.

Tìm hiểu thêm: Trí tuệ nhân tạo (AI) học trường nào tốt nhất?

Học trí tuệ nhân tạo ra trường làm gì?

Ngành Trí tuệ nhân tạo tốt nghiệp ra trường làm gì là trăn trở của rất nhiều bạn sinh viên lẫn phụ huynh.

Vào năm 2019 tại nước ta chỉ có khoảng 10% nguồn nhân lực AI đáp ứng được nhu cầu thị trường. Với sức hút của ngành AI hiện tại và trong tương lai thì hứa hẹn sinh viên theo học sẽ có nhiều cơ hội việc làm với mức lương vô cùng hấp dẫn.

Một số vị trí công việc mà các bạn học Trí tuệ nhân tạo ra trường có thể ứng tuyển:

• Kỹ sư Phát triển ứng dụng AI (AI Engineer)
• Kỹ sư Học máy (Machine Learning Engineer)
• Chuyên gia Phân tích dữ liệu (Data Analytics)
• Kỹ sư phát triển hệ thống tự động hóa và Robot (Systems Development Engineer/ Robotics Engineer)

Kỹ sư Phát triển ứng dụng AI (AI Engineer)

Kỹ sư AI chịu trách nhiệm phát triển các ứng dụng và hệ thống mới sử dụng AI để cải thiện hiệu suất và hiệu quả, đưa ra quyết định tốt hơn, cắt giảm chi phí và tăng lợi nhuận.

Kỹ sư AI có thể chuyên về các lĩnh vực khác nhau như Học máy (ML) hoặc Học sâu (DL) vốn có nguồn gốc từ AI. Học máy dựa trên các thuật toán và ra quyết định, trong khi Học sâu dựa trên mạng nơ-ron.

Lộ trình cần chuẩn bị để trở thành Kỹ sư AI chuyên nghiệp?

• Phát triển kiến thức của bạn về toán học áp dụng cho Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo
• Nắm vững các thuật toán của Trí tuệ nhân tạo
• Phát triển các kỹ năng khoa học của bạn hỗ trợ phân tích, thiết kế, triển khai và giám sát kiến trúc CNTT và dữ liệu lớn (Big Data)
• Kết hợp khoa học và công nghệ trong các khóa học và dự án ứng dụng liên quan đến thế giới khoa học dữ liệu trong kinh doanh.
• Tìm hiểu về quản lý dự án CNTT và các tác động pháp lý của việc xử lý dữ liệu, đồng thời phân tích các tác động của nó.

Chuyên gia Phân tích dữ liệu (Data Analytics)

Một Chuyên gia Phân tích dữ liệu sẽ thu thập, xử lý và thực hiện phân tích thống kê dữ liệu. Hay nói một cách khác, công việc của họ giúp những bộ phận khác đưa ra quyết định đúng đắn và ưu tiên dữ liệu thô đã được thu thập để giúp công việc trở nên dễ dàng hơn, sử dụng các công thức cụ thể và áp dụng các thuật toán phù hợp.

Lộ trình cần chuẩn bị để trở thành một Chuyên gia Phân tích dữ liệu chuyên nghiệp?

• Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về phân tích dữ liệu và các công cụ phân tích dữ liệu như Microsoft Excel nâng cao; ngôn ngữ lập trình SQL, Python và R; Spark và Hadoop…
• Làm việc trên các dự án để phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu.
• Phát triển Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu giúp cho việc truyền đạt những phát hiện và thông tin đến mọi người hiệu quả, sinh động.

Kỹ sư Học máy (Machine Learning/ ML Engineer)

Một trong những công việc được tìm kiếm nhiều nhất trong lĩnh vực AI là Kỹ sư Học máy phải có kỹ năng phần mềm mạnh mẽ, có thể áp dụng các mô hình dự đoán và sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong khi làm việc với các tập dữ liệu lớn. Ngoài ra, các Kỹ sư học máy phải biết phương pháp luận phát triển phần mềm, các phương pháp thực hành nhanh và phạm vi hoàn chỉnh của các công cụ phát triển phần mềm hiện đại ngay từ IDE như Eclipse và IntelliJ đến các thành phần của một quy trình triển khai liên tục.

Lộ trình cần chuẩn bị để trở thành một Kỹ sư Học máy chuyên nghiệp?

• Xây dựng, triển khai và đánh giá các mô hình học máy, các kỹ sư ML làm việc với các ngôn ngữ lập trình như như Python, SQL và Java.
• Thành thạo toán học, xác suất và thống kê.
• Có khả năng thiết kế và xây dựng hệ thống Học máy của riêng mình.
• Nhiều kỹ sư học máy cũng được đào tạo về học sâu, lập trình động, kiến trúc mạng nơ-ron, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý âm thanh và video, học củng cố, kỹ thuật xử lý tín hiệu nâng cao và tối ưu hóa các thuật toán học máy.

Kỹ sư phát triển hệ thống tự động hóa và Robot (Systems Development Engineer/ Robotics Engineer)

Là một Kỹ sư Phát triển Hệ thống, bạn sẽ làm việc trong ngành CNTT khi bạn thiết kế và phát triển các mạng và hệ thống dựa trên nhu cầu của công ty. Bạn sẽ tiến hành nghiên cứu, phân tích dữ liệu, phát triển các nguyên mẫu, khắc phục lỗi và nhiều hơn thế nữa.

Kỹ sư phát triển hệ thống thực hiện kỹ thuật hệ thống truyền thống và viết hoặc phát triển mã, công cụ, ứng dụng hoặc cơ chế để quản lý cơ sở hạ tầng.

Lộ trình cần chuẩn bị để trở thành một Kỹ sư phát triển hệ thống chuyên nghiệp?

• Hiểu biết vững chắc về các kỹ thuật và thuật toán ML và bộ công cụ khoa học dữ liệu phổ biến như R, Weka, Python, NumPy, Matplotlib và Pandas, MatLab,…
• Sử dụng thành thạo các ngôn ngữ truy vấn như SQL.
• Kỹ năng thống kê áp dụng tốt, chẳng hạn như phân phối, kiểm tra thống kê…
• Hiểu biết cơ bản về các công cụ và kỹ thuật thu thập và xử lý dữ liệu và phát triển các thuật toán trên các nền tảng chung để tạo ra kết quả đầu ra.
• Hiểu biết cơ bản về các hệ thống PLC / SCADA như SIEMENS S7, ALLEN BRADLEY, BnR, Ignition,…

Mức lương của ngành Trí tuệ nhân tạo khá cao so với mặt bằng công việc thuộc lĩnh vực Công nghệ thông tin và vẫn tiếp tục tăng đều trong thời gian sắp tới. Từ các vị trí chuyên viên cho đến các vị trí quản lý cấp cao, mức lương trung bình của ngành Trí tuệ nhân tạo có thể dao động từ 38 đến 132 triệu đồng/tháng (Theo báo cáo Vietnam IT Landscape 2021 của TopDev).

Sau khi tìm hiểu Trí tuệ nhân tạo cần học những gì, học ngành trí tuệ nhân tạo ra làm gì, các bạn học sinh, sinh viên mong muốn phát triển thành Kỹ sư AI trong tương lai có thể tham khảo khóa học Trí tuệ nhân tạo chuyên sâu cho người mới tại VTC Academy với chương trình liên thông quốc tế ngay trong nước. VTC Academy là đơn vị tiên phong trong lĩnh vực đào tạo ngành Trí tuệ nhân tạo hàng đầu Việt Nam. Sau khi tốt nghiệp 100% học viên sẽ được cam kết hỗ trợ giới thiệu việc làm và được các doanh nghiệp có uy tín chào đón.

Chương trình học cũng được xây dựng bài bản, chuyên sâu, chất lượng với đội ngũ giảng viên là chuyên gia trong ngành, trở về từ Nhật Bản, Hàn Quốc… Bên cạnh đó, giáo trình giảng dạy hoàn toàn bằng tiếng Anh sẽ đảm bảo sau khi tốt nghiệp, học viên đạt trình độ ngoại ngữ tương đương IELTS 6.0 đủ để du học liên thông tại các quốc gia tiên tiến như Canada, Pháp, Anh, Singapore….