Lộ trình học AI cho người mới bắt đầu 

Trí tuệ nhân tạo hay AI xuất hiện ngày càng được áp dụng trong nhiều khía cạnh của cuộc sống. Thế nên, việc học trí tuệ nhân tạo cũng chính cách đón đầu xu hướng, nắm bắt cơ hội làm việc trong tương lai. Và trong bài viết dưới đây, trường quản lý SOM-AIT sẽ gợi ý lộ trình học AI cho người mới bắt đầu.

Hãy cùng khám phá nhé!

Học AI bắt đầu từ đâu? Lộ trình 4 bước học trí tuệ nhân tạo cơ bản cho người mới bắt đầu

Trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực tương đối phức tạp bởi sự giao thoa của những “người tiền nhiệm”, gồm: khoa học máy tính, toán học và xác suất thống kê. Cho nên, người học ai trí tuệ nhân tạo, nhất là những người mới, cần đi từng bước để hiểu, bồi dưỡng kiến thức và kỹ năng.

4 bước dưới đây sẽ giúp những người mới có được định hướng học trí tuệ nhân tạo phù hợp. Cụ thể như sau:

Bước 1. Xác định định hướng học trí tuệ nhân tạo

Trước tiên, người học cần biết chính xác năng lực hiện tại của mình. 2 cách để xác định khả năng của mình là làm bài kiểm tra chuyên môn hoặc trả lời chi tiết các câu hỏi dưới đây:

• Trình độ chuyên môn: Bạn là người hoàn toàn mới hay đã có kiến thức nền? Bạn đã có kiến thức toán học và kỹ năng liên quan đến thống kê hay chưa? Bạn đã nắm vững thuật ngữ, khái niệm cơ bản?
• Xác định mục tiêu học trí tuệ nhân tạo: Bạn muốn học trí tuệ nhân tạo để bổ trợ cho công việc hiện tại hay muốn theo đuổi công việc mới? Mục tiêu rõ ràng là kim chỉ Nam giúp người học chọn lựa kiến thức, năng cần học mà không đi lan man.
• Thời gian có thể dành cho việc học ai- trí tuệ nhân tạo: Bạn có thể học toàn thời gian, bán thời gian hay chỉ có thể dành 1 vài tiếng mỗi ngày cho việc học? Thời lượng dành cho việc học không những quyết định độ dài của lộ trình mà còn ảnh hướng đến nội dung của từng buổi học. Với những ai đi làm full time, việc học sau giờ làm dễ bị trì hoãn hoặc không đủ tập trung cho mỗi buổi học.
• Ngân sách có thể chi trả cho việc học trí tuệ nhân tạo: Bạn có đủ tài chính để đầu tư cho những khóa học trí tuệ nhân tạo chuyên nghiệp hay chỉ muốn học từ những nguồn miễn phí? Những nguồn miễn phí đòi hỏi người học phải tự tổng hợp và chọn lọc kiến thức tiếp thu. Trong khi đó, các khóa học được hệ thống theo giáo trình bài bản sẽ giúp những người mới không lạc lối.
• Hình thức học tập: Bạn muốn tìm đến những khóa học ai được cấp bằng hay những chương trình học thực chiến, tập trung vào kỹ năng là chính? Những khóa học chính quy sẽ giúp bạn minh chứng năng lực, mở rộng cơ hội việc làm. Nhưng nếu bạn đã vị thế vững chắc thì các khóa học ky kỹ năng sẽ linh hoạt, hỗ trợ bạn cân bằng được công việc chính.

Thay vì vội vã tìm kiếm những khóa học ai, người học nên chậm trải trả lời những câu hỏi trên, nhằm xác định định hướng học tập phù hợp với mình. Nhất là với những người mới bắt đầu, người học nên hiểu rõ năng lực chuyên môn, nguồn lực tài chính, thời gian và đích đến mong muốn để tránh chìm trong vũ trụ kiến thức của ngành trí tuệ nhân tạo.

Bước 2: Nắm vững các kỹ năng căn bản

Như đã đề cập, trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực phức tạp cho nên người học cần thành thạo những kỹ năng nền tảng trước. Bộ kỹ năng căn bản bao gồm:

• Thống kê căn bản: Người học cần nắm vững cách đọc, cũng như cách diễn giải dữ liệu thống kê. Nhiều khái niệm thống kê, hồi quy, phân phối sẽ được kết hợp đan xen khi triển khai/sử dụng AI. Thế nên, việc rèn luyện khả năng phân tích thống kê là điều kiện tiên quyết trước khi đi sâu hơn vào những nội dung chuyên môn khác.
• Toán học: Các khái niệm như phép tính, xác suất và đại số tuyến tính là những cấu phần chính trong nguyên lý hoạt động của AI. Để làm việc trong lĩnh vực này, người học trí tuệ nhân tạo cần làm quen, phân biết và hiểu được cách ứng dụng chúng.
• Tính tò mò và sự thích ứng nhanh chóng: Trong lĩnh vực khoa học trí tuệ tạo, bên cạnh kỹ năng cừng kỹ năng mềm cũng rất quan trọng. Bởi lẽ, trí tuệ nhân tạo đang trên đà phát triển nhanh chóng. Có thể trong quá trình học, nhiều công cụ đã trở nên lỗi thời. Vậy nên, người học cần giữ cho mình tâm thế sẵn sàng thích nghi với sự đổi mới và không ngừng trao dồi thêm để bắt kịp nhịp bước của AI.

Người học cần hiểu tường tận và thực hành thông thạo trước khi chuyển đến bước 3. Vì mỗi bước đều có tính liên quan đến nha. Người học xây nền không chắc mà chuyển sang các nội dung chuyên sâu hơn sẽ dẫn đến bối rối, mất thời gian.

Bước 3: Rèn luyện những kỹ năng chuyên sâu của AI

Dưới đây là 5 kỹ năng chuyên môn được sắp xếp theo mức độ phức tạp từ thấp đến cao. Tùy theo mục tiêu, người học trí tuệ nhân tạo có thể cân nhắc để rèn luyện những kỹ năng cần thiết.

1.Lập trình

Kỹ năng lập trình là kỹ năng tiên quyết nếu người học có định hướng tự phát triển ứng dụng AI mới trong tương lai. Python là 1 trong những công cụ có giao diện đơn giản và đáp ứng được phần lớn nhu cầu hiện tại. Những người mới học ai trí tuệ nhân tạo có thể tập thao tác với Python trước, sau đó kết hợp với nhiều công cụ khác.

2. Cấu trúc dữ liệu

Dữ liệu thường ở nhiều dạng khác nhau. Và để lập trình thành nhiều mô hình AI, dữ liệu cần được phân loại, tổ chức, lưu trữ, truy xuất và thiết lập thao tác logic. Toàn bộ những công đoạn trên được gọi là cấu trúc dữ liệu- kỹ năng chuyên môn cần bồi dưỡng trong lộ trình học trí tuệ nhân tạo.

3. Khoa học dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu (data scientist) vừa phải hiểu người dùng vừa phải hiểu sản phẩm/dịch vụ để thiết lập các thuật toán giải quyết vấn đề của người dùng. Còn chuyên gia AI đảm nhận việc thiết kế các thuật toán này thông minh và nhanh chóng hơn. Vì vậy, người học AI phải học có kiến thức khoa học dữ liệu để đưa ra hướng giải quyết vấn đề hiệu quả.

4. Máy học (machine learning)

Machine learning là 1 tập con của AI được ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống ngày nay. Hiểu 1 cách đơn giản, đây là mô hình được thiết lập để “học” dựa trên dữ liệu, dự đoán và cải thiện hiệu suất của sản phẩm/dịch vụ. Ví dụ machine giúp các kỹ thuật viên tính toán thời gian cần bảo trì, khi máy móc có dấu hiệu lỗi.

→ Tìm hiểu thêm: Machine Learning là gì?

Vì là tập con nên người học trí tuệ nhân tạo cần biết thuật toán xây dựng machine learning và tùy biến áp dụng trong những trường hợp cần thiết.

5. Học sâu (deep learning)

Deep learning là 1 bước tiến của machine learning. Đây là được xem là ứng tiên tiến nhất của AI. Vì là công nghệ mới, thừa hưởng tinh hoa từ những thành tựu trước nên deep learning cũng được xem là phạm trù phức tạp nhất (tính đến thời điểm hiện tại).

→ Tìm hiểu thêm: Deep Learning là gì?

Những người học trí tuệ nhân tạo để bổ sung cho sự nghiệp chính không nhất thiết đào sâu vào deep learning. Ngược lại, người học muốn phát triển sự nghiệp như chuyên gia AI thì cần dành nhiều thời gian để nghiên cứu và thao tác với học sâu.

Trí tuệ nhân tạo- bước tiến của thời đại, được xem là nền tảng xây dựng xã hội tương lai. Và theo lẽ tất yếu, bước tiến này không hề đơn giản và đòi hỏi những người mới phải dành nhiều thời gian, công sức để đào đào sâu nghiên cứu.

Trong trường hợp bạn xác định học trí tuệ nhân tạo một cách bài bản và được cấp chứng nhận quốc tế thì khóa học Thạc sĩ chuyên nghiệp về Khoa học dữ liệu và Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo tại trường SOM chính là lựa chọn đưa bạn đến đích nhanh hơn. Không cần loay hoay trong khối lượng kiến thức khổng lồ, bạn sẽ được hướng dẫn bởi chuyên gia quốc tế với nhiều kinh nghiệm trong ngành.

Ngoài ra, khóa học được thiết kế để người học bồi dưỡng kiến thức, kỹ năng trong bối cảnh doanh nghiệp. Cho nên những nhà quản lý muốn nâng cấp sản phẩm/dịch vụ bằng AI hay những chuyên viên phân tích dữ liệu muốn tiến xa hơn trong sự nghiệp đều có thể tham khảo khóa học trí tuệ nhân tạo tại trường SOM.

→ Tìm hiểu thêm: Lộ trình học lập trình trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence) tại SOM

Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc nào về khóa học hay thời khóa biểu thì hãy để lại thông bên dưới. Đội ngũ tư vấn viên trường SOM sẽ liên hệ lại trong thời gian sớm nhất có thể!

Có thể bạn quan tâm:

• 9 cuốn sách nên đọc khi tự học machine learning
• Ngành AI - trí tuệ nhân tạo ra trường làm gì?