Là một nhánh của Khoa học máy tính, chuyên ngành học trí tuệ nhân tạo đang trở thành ngành học HOT nhất. Đặc biệt, với sự phát triển mạnh mẽ của các ngành công nghệ cao, kỹ sư ngành Trí tuệ nhân tạo là mục tiêu săn đón của hàng loạt tập đoàn lớn. Cùng tìm hiểu xem trí tuệ nhân tạo là gì và học ngành này thì cần bắt đầu từ đâu nhé!
Mục lục
Định nghĩa về trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo được dịch từ thuật ngữ tiếng Anh Artificial Intelligence (AI). Đây là cụm từ để mô tả máy tính hoặc phần mềm được lập trình và có thể mô tả, bắt chước trí thông minh tự nhiên của con người. Cụ thể, nó có thể học tập cái mới, và từ đó biết cách suy luận, nhận thức và tiến hành giải quyết vấn đề.
Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
Hiện nay, AI được dùng để giảm bớt và thay thế cho các công việc lặp đi lặp lại. Nhưng trên tất cả, nó giúp cải thiện một sản phẩm nhanh chóng, đặc biệt là các sản phẩm công nghệ tương tác trực tiếp với người dùng cuối.
Ví dụ, Facebook đã “làm thay” chúng ta việc gắn thẻ bạn bè vào ảnh. Ứng dụng này đã nhận diện được khuôn mặt của người dùng và gợi ý tài khoản của chính người đó trên tấm ảnh chúng ta mới đăng.
Trong tương lai, ngành học trí tuệ nhân tạo được dự đoán sẽ còn tiếp tục bùng nổ. AI đã và đang được sử dụng trong tất cả các ngành, từ marketing đến chuỗi cung ứng – hậu cần và đặc biệt là tài chính. Theo một cuộc khảo sát của McKinsey, các dịch vụ tài chính và truyền thông công nghệ cao đang dẫn đầu trong “cuộc đua” ứng dụng AI vào hệ thống của mình.
Học trí tuệ nhân tạo là học những gì?
Ngành trí tuệ nhân tạo hiện nay chủ yếu học về Machine learning (Học máy hay Máy học) và Deep learning (Học sâu). Để tiếp cận và bước đầu học về hai chuyên ngành này, người học cần phải có nền tảng về Khoa học máy tính. Cụ thể là môn Toán, kiến thức về các ngôn ngữ lập trình, giao tiếp và quản trị với hệ cơ sở dữ liệu (database), lập trình và phát triển phần mềm, thuật toán,…
Sau khi đã nắm vững cơ bản, người học trí tuệ nhân tạo mới có thể theo đuổi những kiến thức chuyên sâu của mỗi ngành như: xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý dữ liệu hình ảnh/ dữ liệu giọng nói, tạo lập phần mềm hệ thống,…
Học máy (Máy học) – Machine Learning
Học máy dựa trên ý tưởng rằng: giữa hàng triệu dữ liệu luôn tồn tại những hình mẫu lặp lại (patterns) nhất định. Và việc của máy học là tiếp nhận các dữ liệu thô đầu vào, tự dùng các thuật toán để xác định chính xác quy luật lặp lại của dữ liệu. Sau đó, những quy luật này sẽ được sử dụng để dự đoán, điều hướng dòng dữ liệu trong tương lai.
Một ví dụ cụ thể mà người học trí tuệ nhân tạo có thể dễ dàng tiếp cận đó chính là hệ thống quảng cáo của Facebook. Khi thiết lập quảng cáo, hệ thống máy học của Facebook sẽ thu thập dữ liệu về những người tiếp cận để xử lý, sau đó điều hướng quảng cáo tới những đối tượng tương đồng. Việc này giúp quảng cáo dễ dàng tiếp cận đúng đối tượng phù hợp hơn.
Sự khác biệt căn bản nhất giữa học máy và các quy tắc mã hóa dữ liệu cứng đó chính là máy học sẽ tự học, tự xây dựng thuật toán của nó và từ đó tự mình tìm ra quy luật.
Học sâu – Deep learning
Học sâu (Deep learning) là một chuyên ngành hẹp nằm trong Machine Learning. Deep learning được định nghĩa là quá trình máy tính học từ các dữ liệu với việc dùng nhiều lớp dữ liệu trong mô hình. Giai đoạn học của học sâu được thực hiện thông qua kiến trúc mạng nơ-ron, nơi các lớp dữ liệu sẽ được xếp chồng lên nhau. Mô hình học máy càng dùng nhiều lớp thì có độ sâu càng cao.
Một ví dụ có thể kể đến là mô hình nhận dạng hình ảnh LeNet của Google. Mô hình này sử dụng tới 22 lớp dữ liệu, giúp việc xử lý và nhận dạng hình ảnh của Google có độ chính xác cực cao.
Trên đây là một số kiến thức tổng quan về AI và các chuyên ngành của nó. Có thể nói rằng tương lai ngành trí tuệ nhân tạo chính là tương lai của công nghệ cao thế kỉ XXI. Ngành học trí tuệ nhân tạo đã và đang tạo nên những bước nhảy vọt về công nghệ cho con người, giúp cuộc sống trở nên văn minh và tiện ích.
