Trí tuệ nhân tạo là một trong những bước đột phá quan trọng nhất của thế kỷ 21. Các chuyên gia từ các ngành khác nhau đã nghiên cứu khả năng và khám phá những cách ứng dụng mới của AI. Lúc đầu, AI khác xa với những con robot thông minh mà chúng ta thấy trong các bộ phim khoa học viễn tưởng. Tuy nhiên, nhờ các công nghệ như máy học và học sâu, AI đã trở thành một trong những lĩnh vực hứa hẹn nhất của ngành CNTT. Vậy, theo ngành trí tuệ nhân tạo thì nên học trường nào? Câu trả lời nằm ngay trong bài viết dưới đây!
I. Những lý do quan trọng để bắt đầu nghiên cứu AI.
AI xâm nhập vào cuộc sống của chúng ta theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ: chúng ta sử dụng các trợ lý như Amazon Echo, Google Assistant hoặc Siri. Khi chơi trò chơi điện tử, AI luôn là kẻ thù của chúng ta. Tuy nhiên, không phải ai cũng biết rằng AI hiện diện ngay cả trong Google Dịch và các công cụ phát hiện tin nhắn rác.
Sự hiểu biết về trí tuệ nhân tạo mở ra rất nhiều cơ hội. Chỉ cần nắm vững kiến thức cơ bản về công nghệ này là đủ để hiểu cách hoạt động của các công cụ đơn giản. Khi bạn tìm hiểu thêm về AI, bạn sẽ có cơ hội trở thành nhà phát triển, người sẽ tạo ra các ứng dụng AI tiên tiến như IBM’s Watson hoặc ô tô tự lái. Có vô số khả năng trong lĩnh vực này. Nghiên cứu AI là cần thiết cho sự nghiệp trong kỹ thuật phần mềm, trong trường hợp bạn muốn làm việc với giao diện người-máy, mạng nơ-ron và trí tuệ nhân tạo lượng tử. Các công ty như Amazon và Facebook sử dụng AI để đưa ra các đề xuất về danh sách mua sắm và phân tích dữ liệu lớn. Sự hiểu biết về AI cũng cần thiết cho các kỹ sư phần cứng, những người tạo ra trợ lý tại nhà và trợ lý đỗ xe.
Những người muốn bắt đầu học AI có rất nhiều lựa chọn. Ví dụ, internet cho phép tất cả mọi người đăng ký các khóa học trực tuyến. Một số trong số đó nhắm đến những người đã có một mức độ kiến thức kỹ thuật nhất định và tập trung vào việc viết mã, trong khi các khóa học khác sẽ giúp ích ngay cả những người chưa có bất kỳ chuyên môn nào về lập trình và kỹ thuật.
II. Chúng ta bắt đầu với AI như thế nào?
1. Chọn một chủ đề mà bạn quan tâm.
Đầu tiên, hãy chọn một chủ đề thực sự thú vị đối với bạn. Nó sẽ giúp bạn luôn có động lực và tham gia vào quá trình học tập. Tập trung vào một vấn đề nhất định và tìm kiếm giải pháp, thay vì chỉ đọc một cách thụ động về mọi thứ bạn có thể tìm thấy trên internet.
2. Tìm một giải pháp nhanh chóng.
Vấn đề là tìm ra bất kỳ giải pháp cơ bản nào bao quát được vấn đề càng nhiều càng tốt. Bạn cần một thuật toán sẽ xử lý dữ liệu thành một dạng có thể hiểu được đối với học máy, đào tạo một mô hình đơn giản, đưa ra kết quả và đánh giá hiệu suất của nó.
3. Cải thiện giải pháp đơn giản của bạn.
Khi bạn đã có một cơ sở đơn giản, đã đến lúc sáng tạo. Cố gắng cải thiện tất cả các thành phần và đánh giá các thay đổi để xác định xem những cải tiến này có xứng đáng với thời gian và nỗ lực của bạn hay không. Ví dụ, đôi khi, việc cải thiện tiền xử lý và dọn dẹp dữ liệu mang lại lợi tức đầu tư cao hơn so với việc cải thiện chính mô hình học tập.
4. Chia sẻ giải pháp của bạn.
Viết ra giải pháp của bạn và chia sẻ nó để nhận được phản hồi. Bạn không chỉ nhận được những lời khuyên có giá trị từ những người khác mà còn là bản ghi đầu tiên trong danh mục đầu tư của bạn.
5. Lặp lại các bước 1 - 4 cho các vấn đề khác nhau.
Chọn các vấn đề khác nhau và làm theo các bước tương tự cho mỗi nhiệm vụ. Nếu bạn đã bắt đầu với dữ liệu dạng bảng, hãy chọn sự cố liên quan đến việc làm việc với hình ảnh hoặc văn bản không có cấu trúc. Điều quan trọng nữa là học cách đặt vấn đề cho máy học một cách đúng đắn. Các nhà phát triển thường cần biến một số mục tiêu kinh doanh trừu tượng thành các vấn đề cụ thể phù hợp với các chi tiết cụ thể của học máy.
6. Hoàn thành một cuộc thi Kaggle.
Cuộc thi này cho phép bạn kiểm tra kỹ năng của mình, giải quyết các vấn đề tương tự mà nhiều kỹ sư khác đang làm việc. Bạn sẽ buộc phải thử các cách tiếp cận khác nhau, lựa chọn các giải pháp hiệu quả nhất. Cuộc thi này cũng có thể dạy cho bạn sự hợp tác, vì bạn có thể tham gia một cộng đồng lớn và giao tiếp với mọi người trên diễn đàn, chia sẻ ý tưởng của bạn và học hỏi từ những người khác.
7. Sử dụng máy học một cách chuyên nghiệp.
Bạn cần xác định mục tiêu nghề nghiệp của mình là gì và tạo danh mục đầu tư của riêng bạn. Nếu bạn chưa sẵn sàng để nộp đơn cho các công việc học máy, hãy tìm kiếm thêm các dự án sẽ làm cho danh mục đầu tư của bạn trở nên ấn tượng. Tham gia hackathons dân sự và tìm kiếm các vị trí liên quan đến dữ liệu trong dịch vụ cộng đồng.
III. Theo ngành trí tuệ nhân tạo thì nên học trường nào?
Trí tuệ nhân tạo là một trong các lĩnh vực quan trọng trong cách mạng công nghiệp 4.0 hiện nay. Trí tuệ nhân tạo có thể xử lý dữ liệu ở mức độ lớn, có hệ thống, khoa học với tốc độ nhanh hơn so với con người.
Sinh viên tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo có cơ hội làm việc đa dạng với một số hình vị trí như: Kỹ sư phát triển ứng dụng AI, Kỹ sư phát triển hệ thống tự động hóa, robot, Nghiên cứu chuyên gia chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo, Kỹ sư dữ liệu, Phân tích kinh doanh,... tại Công ty công nghệ, công ty khởi động và khởi động giai đoạn đầu, Viện nghiên cứu, Công ty viễn thông, Doanh nghiệp sản xuất xuất.
Nếu bạn muốn theo đuổi lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo các trường ĐH sau:
- ĐH Công nghiệp TP.HCM
- ĐH Quốc tế Hồng Bàng
- ĐH Công nghệ thông tin (ĐH Quốc gia TP.HCM)
- ĐH Bách Khoa Hà Nội
- ĐH Bách Khoa Hcm
- ĐH FPT
- ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM
Bạn có thểm tham khảo thêm các công việc của Uniduc tại: https://uniduc.com/vi/page/tuyen-dung
Chúc bạn thành đạt trong công việc và hạnh phúc trong cuộc sống !
Hotline / Zalo: 0903 666 014
Website: https://uniduc.com/vi
-------------////--------------------------------------------////------------
HUMANOID ROBOT CỦA CÔNG TY UNIDUC SẢN XUẤT PHÁT TRIỂN.
