Lộ trình học trí tuệ nhân tạo AI

Danh mục : AI | Về : Khái niệm Đăng vào 2024-09-18 12:19:23

---

Tại sao nên học trí tuệ nhân tạo?

Thị trường trí tuệ nhân tạo đang mở rộng hơn bao giờ hết và đã đang tạo nhiều cơ hội phát triển cho các lĩnh vực. Nổi bật như vào năm 2021, công nghệ này đã mang lại mức định giá cho một doanh nghiệp lên đến 1 tỷ USD, tăng 442% trong vòng 1 năm từ 2020 đến 2021. Với tiềm năng vượt bậc, không quá ngạc nhiên khi các nguồn đầu tư đổ vào thị trường này được báo cáo là ngày càng nhiều với giá trị cao, thậm chí lên đến 66.8 tỷ trong năm 2021.

Bên cạnh đó, công nghệ này cũng được dự đoán là sẽ mang lại cho nền kinh tế toàn cầu 15.7 nghìn tỷ USD vào năm 2030, và trở thành một phần cốt lõi cho sự phát triển bền vững.

Tại Việt Nam, theo báo cáo trong năm 2022, lĩnh vực công nghệ thông tin đạt doanh thu đạt mức hơn 3 nghìn tỷ Việt Nam Đồng (tương đương 164.6 tỷ USD). Việt Nam cũng được Oxford Insights (một tổ chức tư vấn về chiến lược chuyển đổi số và AI ở Anh) công nhận là một trong những quốc gia ứng dụng trí tuệ nhân tạo nổi trội nhất vào năm 2023.

Từ những dữ liệu được báo cáo, có thể kết luận rằng sự phát triển của công nghệ này đang ngày một vươn xa, dẫn đến nhu cầu tìm hiểu về AI của con người cũng nhiều hơn. Vậy tại sao bạn nên học trí tuệ nhân tạo?

Tác động toàn cầu

Vai trò của công nghệ trí tuệ nhân tạo đang dần hiện hữu trong các quan trọng như y tế, giáo dục và tài chính. Đây được cho là động lực thúc đẩy sự chuyển hướng tới một cuộc cách mạng chuyển đổi số của nền kinh tế toàn cầu.

Các cơ hội nghề nghiệp

Ngành trí tuệ nhân tạo phát triển cũng đồng nghĩa với việc nhiều cơ hội nghề nghiệp được mở rộng hơn. Những năm gần đây, những nghề liên quan đến AI như Data Scientist, AI Prompt Engineer, v.v liên tục được các nhà tuyển dụng săn đón với mức lương hậu hĩnh.

Tuy nhiên, các nghề nghiệp trong ngành trí tuệ nhân tạo đều yêu cầu kỹ năng chuyên môn nâng cao liên quan đến công nghệ như học máy (ML), học sâu (DL), và đôi khi là viết code. Nhưng cũng vì vậy mà các chuyên viên trong ngành nhận được mức lương khá hậu hĩnh, một AI Engineer với 5-8 năm kinh nghiệm có thể nhận được mức lương lên đến 75 triệu VND cho một tháng.

Lợi thế cạnh tranh

AI đang ngày càng phát triển, và nếu bạn có thể tận dụng được thế mạnh của loại công nghệ này bằng cách liên tục trau dồi học hỏi, chắc chắn bạn sẽ có lợi thế cạnh tranh khi ứng tuyển vào một công việc về AI.

Ngoài ra, kể cả không trực tiếp làm việc với mô hình AI, các kỹ năng liên quan đến trí tuệ nhân tạo cũng đang rất được săn đón. Các nhà tuyển dụng IT đã chỉ ra rằng bộ kỹ năng sử dụng các công cụ GenAI sẽ được doanh nghiệp chú trọng hơn trong tương lai gần.

Cần những kỹ năng chuyên môn gì để học trí tuệ nhân tạo?

Vậy chính xác thì ngành trí tuệ nhân tạo học những gì? Một nền tảng kiến thức AI vững chắc sẽ bao gồm:

Ngôn ngữ lập trình

Thành thạo các ngôn ngữ lập trình, đặc biệt là Python, R và Julia, là điều đầu tiên và tiên quyết trong quá trình học trí tuệ nhân tạo. Những ngôn ngữ này đóng vai trò là nền tảng để xây dựng các mô hình AI, tạo ra các thuật toán, phân tích dữ liệu.

Đây cũng là ngôn ngữ lập trình cơ bản cho các ngành khoa học dữ liệu như Data Scientist, Machine Learning Engineer, v.v.

Xây dựng mô hình và phân tích dữ liệu

Việc trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển và mở rộng ứng dụng vào các ngành công nghiệp khác nhau đã làm tăng nhu cầu về mô hình hóa các dữ liệu, hay đơn giản là phân tích dữ liệu. Học trí tuệ nhân tạo yêu cầu hiểu biết sâu sắc về đọc và hiểu các dữ liệu, từ đó phân tích và đưa ra những kết luận có cơ sở để phát triển các phần mềm và hệ thống.

Quá trình này bao gồm thu thập, làm sạch, phân tích, giải thích dữ liệu. Để quy trình xây dựng mô hình được suôn sẻ nhất buộc bạn phải thành thạo các công cụ như Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (Structured Query Language – SQL) hay nền tảng trực quan hóa dữ liệu.

Học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning)

Học máy (machine learning) là một nhánh của AI, là những thuật toán đứng đằng sau giúp cải thiện bộ máy thông qua những dữ liệu được học. Học sâu (deep learning) là một nhánh con của AI và học máy, và là mạng lưới thần kinh với nhiều lớp cho phép xử lý lượng lớn dữ liệu, nâng cao khả năng nhận dạng từ các mẫu được lập trình sẵn và đưa ra quyết định. Việc thành thạo những kỹ thuật này hỗ trợ xây dựng tính năng tự học của AI, từ đó có khả năng đưa ra dự đoán và giải quyết các vấn đề phức tạp.

Toán học và thống kê

Toán học và thống kê không chỉ là những kỹ năng cần thiết mà còn có thể tận dụng để giải quyết vấn đề, đổi mới và thành công ở các ngành nghề trí tuệ nhân tạo.

Kiến thức về toán học và thống kê là nền tảng để hiểu và tối ưu hóa các thuật toán AI. Các khái niệm như đại số, vi tích phân và lý thuyết xác suất (probability theory) giúp hiểu được các hoạt động cốt lõi của các mô hình AI và đưa ra quyết định phù hợp trong quá trình phát triển mô hình.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing – NLP)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, chỉ sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người. Kỹ thuật NLP được sử dụng để hiểu, tạo ra và xử lý ngôn ngữ của con người và áp dụng trong các ứng dụng khác nhau, bao gồm dịch máy, nhận dạng giọng nói và phân tích văn bản.

Thành thạo các kỹ thuật NLP là căn bản để thiết lập tính năng tự hiểu và tương tác với ngôn ngữ của con người, chẳng hạn như phân tích cảm xúc, phát triển chatbot và trợ lý ảo, v.v.

Lộ trình học trí tuệ nhân tạo cho người mới bắt đầu

Là người mới bắt đầu học trí tuệ nhân tạo, bạn có thể sẽ dễ bị lạc lối giữa muôn vàn thông tin và các khóa học trí tuệ nhân tạo AI. Dưới đây là lộ trình học hoàn chỉnh và cơ bản nhất để bạn có thể dễ dàng thực hành:

Lập kế hoạch học trí tuệ nhân tạo

Đầu tiên và cơ bản nhất đó là một quy trình học tập rõ ràng, bao gồm học trong bao lâu, mục tiêu học, thế mạnh, kỹ năng cần bổ sung, kiến thức hiện có là gì. 

Trước tiên, hãy tự hỏi mình những câu hỏi sau:

• Trình độ hiểu biết về trí tuệ nhân tạo của bạn: Bạn có phải là người mới bắt đầu thực sự không? Bạn có kiến thức về toán học và kỹ năng thống kê không? Bạn có quen thuộc với các thuật ngữ và khái niệm cơ bản không?
• Mục đích học tập của bạn: Bạn đang theo đuổi một nghề nghiệp mới hay chỉ để bổ sung cho nghề nghiệp hiện tại của mình?
• Bạn có thể dành bao nhiêu thời gian cho việc học: Hiện tại bạn có đang đi làm không? Bạn muốn học toàn thời gian hay bán thời gian?
• Bạn có thể chi bao nhiêu tiền: Bạn muốn đầu tư vào chương trình đào tạo, tham gia các khóa học chuyên nghiệp trực tuyến hay có thể trau dồi thông qua các khóa học trí tuệ nhân tạo AI miễn phí, xem các video trên YouTube và TikTok?
• Bạn muốn học như thế nào: Bạn muốn theo đuổi một chương trình đào tạo với bằng cấp chuyên môn, hay đơn giản chỉ học để có thêm kiến thức?

Nắm vững các kỹ năng cơ bản

Trước khi đào sâu vào ngành trí tuệ nhân tạo học những gì, bạn cần chuẩn bị:

• Toán học cơ bản: Như đã nói ở trên, toán học là cốt lõi của các thuật toán AI, đặc biệt là các nhánh như học máy (ML) và học sâu (DL). Tất nhiên, bạn không cần phải là nhà toán học để thành công trong lĩnh vực AI, nhưng hiểu các khái niệm phổ biến như ma trận và các phép biến đổi tuyến tính là bước đầu tiên để xây dựng mô hình. 
• Phân tích thống kê: Biết cách trình bày dữ liệu và đưa ra những kết luận có bằng chứng rõ ràng là cách để xây dựng một hệ thống AI có cơ sở. 
• Tâm thế sẵn sàng học hỏi: AI là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng với những tiến bộ, kỹ thuật và công cụ mới liên tục xuất hiện. Do đó, tư duy chủ động, tâm thế sẵn sàng học hỏi, cũng như thích ứng với kiến thức và công nghệ mới là yếu tố then chốt đối với bất kỳ ai muốn thâm nhập và thăng tiến trong lĩnh vực AI.

Lưu ý rằng, mức độ hiểu biết sâu và khả năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể khác nhau tùy thuộc vào mục tiêu học trí tuệ nhân tạo. Ví dụ: một nhà khoa học dữ liệu có thể không cần hiểu quá nhiều về mọi khái niệm toán học được sử dụng trong AI, nhưng một nhà khoa học nghiên cứu muốn tạo ra các thuật toán AI buộc phải nắm rõ các quy tắc về toán học.

Quan trọng là bạn cần phải điều chỉnh lộ trình học tập phù hợp với mục tiêu nghề nghiệp đã đặt ra ở trên và trau dồi các kỹ năng cụ thể theo từng lĩnh vực mà bạn đang theo đuổi.

Phát triển kỹ năng AI chuyên môn

Sau khi nắm vững những kiến thức học trí tuệ nhân tạo cơ bản, phụ thuộc vào ngành nghề cụ thể mà bạn muốn theo đuổi, đây là bước phát triển mang tính chuyên môn. Thông thường sẽ bao gồm các kỹ năng được nhắc đến ở mục trên như:

• Phân tích số liệu thống kê
  • Excel
  • Làm khảo sát
• Toán học
  • Giải tích
  • Đại số tuyến tính
  • Xác suất
• Lập trình
  • Cấu trúc dữ liệu
  • Thao tác dữ liệu
• Khoa học dữ liệu
  • Xử lý dữ liệu lớn
  • Phân tích sản phẩm
  • Xây dựng báo cáo
  • Kiểm thử A/B
• Học máy (Machine Learning)
  • Phân loại (Classification)
  • Phân cụm (Clustering)
  • Hồi quy (Regression)
  • Giảm chiều dữ liệu (Dimension reduction)
• Học sâu (Deep Learning)
  • Học có giám sát (supervised learning) và học không giám sát (unsupervised learning)
  • Thị giác máy tính
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  • Mạng thần kinh

Làm quen với các công cụ và chương trình AI

Ngoài việc xây dựng nền tảng kiến thức, để học trí tuệ nhân tạo hiệu quả, yêu cầu bạn phải thực hành các công cụ và chương trình AI như SQL để hỗ trợ xây dựng các mô hình. Lưu ý rằng khi sử dụng những công cụ này yêu cầu bạn phải có khả năng lập trình.

Chẳng hạn như với ngôn ngữ lập trình thông dụng như Python, thư viện lập trình của Python bao gồm: 

• NumPy 
• Scikit-learn 
• Pandas 
• Tensorflow 
• Seaborn
• Theano
• Keras
• PyTorch
• Matplotlib

Ngoài ra ngôn ngữ lập trình R cũng có các thư viện giúp xây dựng trí tuệ nhân tạo: 

• Dplyr
• Tidyr
• RandomForest
• Keras
• Tensorflow
• Torch

Cập nhật xu hướng trí tuệ nhân tạo

AI đang ngày càng phát triển và có rất nhiều công nghệ mới được sản sinh để hỗ trợ các lĩnh vực. Vì vậy, nếu bạn có thể tận dụng và trau dồi kỹ năng cần cho một xu hướng cụ thể là lợi thế cạnh tranh giúp bạn có thể nổi bật trong các ứng cử viên khi quá trình học kết thúc.

Dưới đây là một số xu hướng trong năm 2024 mà có thể bạn sẽ thấy hữu ích:

• Chatbot tùy chỉnh: Các ‘gã khổng lồ’ công nghệ như Google và OpenAI đang tích cực phát triển các Chatbot tuỳ chỉnh để hỗ trợ đời sống con người, cụ thể như cho phép người dùng xây dựng ứng dụng mà không cần code, tạo văn bản, video, hình ảnh,… chỉ từ một câu prompt.
• Mô hình ngôn ngữ nhỏ (Small language models – SLM): Một mô hình có thể tối ưu khối lượng và năng lượng sử dụng cho các dữ liệu nhưng vẫn có năng suất tương tự các mô hình lớn chắc chắn sẽ là xu hướng mà các doanh nghiệp không thể bỏ qua. 
• Đa mô hình (Multimodal AI Models): Thay vì phải thực hiện các tác vụ riêng lẻ, trí tuệ nhân đa nhiệm được hình thành từ chương trình lớn và có thể tích hợp tất cả vào một. Một số mô hình ngôn ngữ minh hoạ quá trình này bao gồm Mistral, Llama 2 và GPT-4.
• AI chạy bằng máy tính lượng tử (Quantum AI): Xu hướng này khai thác máy tính lượng tử để chạy các thuật toán trí tuệ nhân tạo, là một phát minh tiến bộ vượt giới hạn của điện toán cổ điển.
• AI có luồng suy nghĩ và tự đưa ra quyết định hành động (Autonomous Agents In Generative AI): Nhờ vào ứng dụng thư viện thuật toán LangChain và LlamaIndex, AI giờ đây có thể tự hành động theo từng bước để thực hiện công việc được giao và đưa ra kết luận phù hợp.

Câu hỏi thường gặp về lộ trình học trí tuệ nhân tạo

Mất bao lâu để học trí tuệ nhân tạo?

Thời gian học phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm:

• Nền tảng giáo dục và kiến thức hiện tại của bạn
• Trình độ chuyên môn mà bạn hướng tới
• Thời gian bạn có thể dành cho việc học AI

Đối với những người có kiến thức nền tảng về toán học và lập trình, có thể mất từ ​​6 đến 12 tháng để làm quen với các quy trình Học máy. Với những kiến thức nâng cao hơn Mạng thần kinh thì có thể kéo dài thêm 6 đến 12 tháng nữa. Một lộ trình lý tưởng để học trí tuệ nhân tạo trong vòng 9 tháng sẽ được chia như sau:

• Tháng 1-3: Học khái niệm cơ bản về toán học và thống kê, lập trình và cấu trúc dữ liệu
• Tháng 4-6: Tìm hiểu sâu về chuyên môn khoa học dữ liệu, học máy và học sâu
• Tháng 7-9: Làm quen với các công cụ AI và chọn chuyên ngành

Cần chuẩn bị những gì trước khi học trí tuệ nhân tạo?

• Toán học cơ bản: Như đã nói ở trên, toán học là cốt lõi của các thuật toán AI, đặc biệt là các nhánh như học máy (ML) và học sâu (DL). Tất nhiên, bạn không cần phải là nhà toán học để thành công trong lĩnh vực AI, nhưng hiểu các khái niệm phổ biến như ma trận và các phép biến đổi tuyến tính là bước đầu tiên để xây dựng mô hình. 
• Phân tích thống kê: Biết cách trình bày dữ liệu và đưa ra những kết luận có bằng chứng rõ ràng là cách để xây dựng một hệ thống AI có cơ sở. 
• Tâm thế sẵn sàng học hỏi: AI là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng với những tiến bộ, kỹ thuật và công cụ mới liên tục xuất hiện. Do đó, tư duy chủ động, tâm thế sẵn sàng học hỏi, cũng như thích ứng với kiến thức và công nghệ mới là yếu tố then chốt đối với bất kỳ ai muốn thâm nhập và thăng tiến trong lĩnh vực AI.

Có thể học trí tuệ nhân tạo mà không cần biết code không?

Câu trả lời là có! Hiện có rất nhiều công cụ cho phép xây dựng ứng dụng trí tuệ nhân tạo với nhiều bảng mẫu code có sẵn mà người dùng chỉ thần tuỳ chỉnh. Hoặc cũng có nhiều khóa học trí tuệ nhân tạo AI và tài nguyên như YouTube video dạy cách có thể phát triển AI mà không cần code.

Học trí tuệ nhân tạo ra làm gì?

Một số vị trí bắt buộc phải học trí tuệ nhân tạo:

• Data Scientist
• Research Scientist
• AI Product Manager
• AI Prompt Engineer

Tổng kết Lộ trình học trí tuệ nhân tạo

Thông qua lộ trình học trí tuệ nhân tạo cơ bản dành cho người mới, ITviec mong có thể giúp bạn đơn giản hóa quá trình tham gia vào ngành. Trí tuệ nhân tạo là một thị trường rất tiềm năng, không những ở Việt Nam mà còn toàn cầu, vì vậy, việc có thể tận dụng công nghệ này bằng cách liên tục trau dồi kiến thức và thực hành sẽ mang đến cho bạn nhiều cơ hội nghề nghiệp có giá trị với mức lương cao.

Tìm!