Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được áp dụng trong nhiều khía cạnh của cuộc sống. Điều này đặt ra một cơ hội tuyệt vời cho những người muốn học và làm việc trong lĩnh vực này trong tương lai. Trong bài viết này, chúng tôi xin giới thiệu lộ trình học AI cho người mới bắt đầu.
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 một lĩnh vực phức tạp, bao gồm sự giao thoa của nhiều ngành như khoa học máy tính, toán học và xác suất thống kê. Đối với người mới học AI, cần đi từng bước để hiểu và bồi dưỡng kiến thức và kỹ năng.
Dưới đây là 4 bước giúp người mới học AI có được định hướng phù hợp:
Bước 1. Xác định định hướng học trí tuệ nhân tạo
Trước tiên, bạn cần xác định năng lực hiện tại của mình. Có hai cách để xác định năng lực của bạn, đó là làm bài kiểm tra chuyên môn hoặc trả lời các câu hỏi sau:
- Trình độ chuyên môn: Bạn đã có kiến thức cơ bản về AI chưa? Bạn đã nắm vững thuật ngữ và khái niệm cơ bản?
- Xác định mục tiêu học trí tuệ nhân tạo: Bạn muốn học AI để bổ trợ cho công việc hiện tại hay muốn theo đuổi công việc mới?
- Thời gian có thể dành cho học AI: Bạn có thể học toàn thời gian hay chỉ có thể dành vài tiếng mỗi ngày?
- Ngân sách có thể chi trả cho việc học AI: Bạn có đủ tài chính để đầu tư vào các khóa học AI chuyên nghiệp hay chỉ muốn học từ những nguồn miễn phí?
Thay vì vội vàng tìm kiếm khóa học AI, hãy trả lời những câu hỏi trên để xác định định hướng học tập phù hợp với bạn. Điều này giúp bạn tránh quá tải thông tin và tập trung vào những kiến thức cần thiết.
Bước 2: Nắm vững các kỹ năng căn bản
Trước khi chuyển đến các nội dung chuyên sâu, bạn cần nắm vững các kỹ năng căn bản của AI. Đó là:
- Kỹ năng thống kê căn bản: Rèn luyện khả năng phân tích và diễn giải dữ liệu thống kê.
- Kỹ năng toán học: Phép tính, xác suất và đại số tuyến tính là những cơ sở của AI.
- Tính tò mò và sự thích ứng nhanh: Luôn sẵn lòng thích nghi với sự phát triển của AI và cập nhật kiến thức liên quan.
Nắm vững những kỹ năng này trước khi tiếp tục bước tiếp theo để đảm bảo sự hiệu quả trong quá trình học tập.
Bước 3: Rèn luyện những kỹ năng chuyên sâu của AI
Dưới đây là 5 kỹ năng chuyên sâu của AI được sắp xếp theo độ phức tạp từ thấp đến cao:
- Lập trình: Là kỹ năng tiên quyết để phát triển ứng dụng mới về AI. Python là một công cụ phổ biến và dễ sử dụng cho người mới học AI.
- Cấu trúc dữ liệu: Phân loại, tổ chức, lưu trữ và truy xuất dữ liệu là những kỹ năng quan trọng trong AI.
- Khoa học dữ liệu: Hiểu về người dùng và sản phẩm/dịch vụ để đưa ra các giải pháp hiệu quả.
- Máy học (machine learning): Sử dụng dữ liệu để "học" và dự đoán hiệu suất của các sản phẩm/dịch vụ.
- Học sâu (deep learning): Một bước tiến mới trong machine learning, cần nghiên cứu và thao tác sâu hơn.
Tùy theo mục tiêu của bạn, bạn có thể chọn rèn luyện những kỹ năng cần thiết để phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực AI.
Trí tuệ nhân tạo là một bước tiến quan trọng trong thời đại hiện tại và là nền tảng cho sự phát triển của tương lai. Việc học AI đòi hỏi thời gian và công sức, nhưng đáng đáp ứng. Nếu bạn quan tâm đến học AI một cách bài bản và được cấp chứng nhận quốc tế, hãy tham khảo khóa học Thạc sĩ chuyên nghiệp về Khoa học dữ liệu và Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo tại trường SOM.
