Từ ngành tài chính tới công nghiệp sản sản xuất, chuỗi cung ứng, thậm chí cả y tế và giáo dục… đều có bóng dáng của AI. Việc tìm hiểu trí tuệ nhân tạo và định hướng trở thành kỹ sư trí tuệ nhân tạo đang trở thành mục tiêu hướng đến của rất nhiều sinh viên Khoa học máy tính. Dưới đây là lộ trình 3 bước tìm hiểu về ngành AI dành cho người mới bắt đầu, giúp các bạn trẻ vững tin hơn trên hành trình trở thành một kỹ sư ngành AI.
Mục lục
Bước 1: Học cơ bản về lập trình R và Python
Hai ngôn ngữ lập trình phổ biến chính cho AI là Python và R. Cả hai đều là ngôn ngữ mã nguồn mở và miễn phí, được phát triển vào đầu thế kỉ XX. R hoạt động tốt cho phân tích thống kê trong khi Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng hoàn hảo. Tóm lại, R và Python là hai ngôn ngữ lý tưởng cho những người khao khát tìm hiểu trí tuệ nhân tạo, học máy (machine learning), học sâu (deep learning) hay bất cứ lĩnh vực nào của ngành Khoa học máy tính.
Bước 2: Học Toán và Xác suất – Thống kê
Toán và Xác suất – Thống kê là hai nội dung quan trọng nếu bạn muốn bắt đầu sự nghiệp trong ngành trí tuệ nhân tạo của mình. Càng nắm chắc nhiều thuật toán, việc học AI và đặc biệt là Machine learning sẽ trở nên đơn giản hơn. Machine learning cũng đòi hỏi người học có kỹ năng xử lý, phân tích dữ liệu. Do đó, nếu muốn tìm hiểu trí tuệ nhân tạo một cách nghiêm túc, bạn hãy bắt đầu trau dồi những kiến thức Xác suất – Thống kê ngay từ bây giờ.
Bước 3: Bước đầu tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo chuyên sâu
Để trở thành một kỹ sư AI, ngoài các kiến thức trên, chắc chắn bạn cần phải có được các kiến thức nền tảng nhất định về AI.
Việc tự tìm hiểu trí tuệ nhân tạo là chưa đủ. Bạn nên theo học một khóa học tối thiểu 6 tháng để có được những kiến thức căn bản vững vàng. Nó giúp bạn hiểu chính xác các khái niệm về AI, học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học sâu.
Thêm nữa, bạn cũng cần trau dồi kiến thức về các thư viện mã nguồn mở cho AI và học máy. Đây là nơi chứa các module có sẵn giúp quá trình thu thập data, dự đoán và tinh chỉnh kết quả trong tương lai dễ dàng hơn. Một số cái tên có thể kể đến như Keras, TensorFlow, Theano, PyTorch, Pandas và Scikit-learning. Các thư viện này rất hữu ích với các nhà phát triển và lập trình viên khi cần thực hiện các tác vụ phức tạp mà không cần phải viết lại mã nhiều lần.
Ngoài ra, ở Việt Nam, bạn có thể tìm hiểu trí tuệ nhân tạo thông qua việc tham gia vào các diễn đàn như Forum Machine Learning cơ bản, VNOI – Diễn đàn AI & Machine Learning,… để cập nhật kiến thức mới và học hỏi từ những kỹ sư đang làm trong ngành.
Một số ứng dụng gần gũi với đời sống nhất của trí tuệ nhân tạo
Khi nhắc đến trí tuệ nhân tạo, nhiều người luôn cảm thấy nó “xa vời” và không thực tế như ô tô tự lái và robot giống người. Tuy nhiên, AI đã len lỏi vào rất nhiều hoạt động thường ngày của mỗi chúng ta. Những trợ lý ảo như Siri hay Alexa là một ví dụ về xử lý ngôn ngữ tự nhiên của người dùng.
Khi tìm hiểu trí tuệ nhân tạo được ứng dụng thế nào vào các mạng xã hội, chúng ta càng thấy rõ hơn sự gần gũi của AI. Facebook dễ dàng nhận dạng khuôn mặt để giúp chúng ta gắn thẻ ảnh, xử lý dữ liệu mạng lưới bạn bè để đề xuất những gợi ý kết bạn phù hợp. Google theo dõi di chuyển để áp dụng các bộ lọc động, cá nhân hóa nguồn cấp tin tức, tạo nội dung gợi ý, tối ưu hóa tìm kiếm địa phương,…
Xu hướng công nghệ trên thế giới trong vòng một thập kỷ tới vẫn tiếp tục là “sàn diễn” của trí tuệ nhân tạo. Sẽ còn hàng loạt những thành tựu mới giúp nâng cao chất lượng cuộc sống của con người. Do đó, nếu thực sự muốn dấn thân vào ngành công nghệ cao hấp dẫn này, hãy bắt đầu tìm hiểu trí tuệ nhân tạo ngay từ hôm nay.
