Tài Lê
Active member
Hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) được xem là một trong những công nghệ quan trọng hàng đầu không chỉ ở Việt Nam mà trên toàn thế giới. Sự đầu tư vào trí tuệ nhân tạo của các doanh nghiệp, tập đoàn lớn đã cho thấy tiềm năng phát triển của lĩnh vực này trong tương lai.
Ngành trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là lĩnh vực trong khoa học máy tính nhằm tạo ra các hệ thống và chương trình máy tính có khả năng tự học, tự hiểu, và tự đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mục đích của AI là tạo ra các hệ thống thông minh giúp cho con người giải quyết các vấn đề phức tạp trong nhiều lĩnh vực, từ y tế, giao thông, kinh tế, giáo dục đến công nghiệp, nông nghiệp và quân sự.
Ngành trí tuệ nhân tạo hiện đang được ứng dụng rất nhiều trong cuộc sống hằng ngày, trong nhiều lĩnh vực. Một số ứng dụng nổi bật có thể kể đến như:
Tiềm năng và cơ hội việc làm ngành trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam
Theo Forber.com (ngày 22.02.2023), chỉ số sẵn sàng cho trí tuệ nhân tạo của Việt Nam đã đạt mức 51,82/100, tăng 14 bậc so với năm ngoái và vượt qua mức trung bình toàn cầu là 47,72. Điều này cho thấy dấu hiệu tích cực về khả năng tiếp cận trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam, đồng thời cũng là thách thức khi nguồn nhân lực AI vẫn còn thiếu rất nhiều.
Các công ty hàng đầu trên thế giới như Google, Facebook. Amazon,… đang đầu tư rất nhiều kinh phí để phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo. Các startup AI cũng tăng theo cấp số nhân. Tại Việt Nam, việc đầu tư vào AI đang tăng lên, với sự xuất hiện của các công ty và tổ chức nghiên cứu như FPT AI, VinAI Research, Viettel AI và Vingroup AI Institute. Các doanh nghiệp khác cũng đang tìm kiếm nhân lực có kỹ năng AI để cải thiện hiệu quả kinh doanh của mình.
Với sự phát triển của AI, các cơ hội việc làm trong ngành này sẽ tiếp tục tăng lên trong tương lai, đặc biệt là trong các lĩnh vực như y tế, tài chính, sản xuất và bán lẻ. Đây là cơ hội tuyệt vời để bạn gia nhập vào.
Ngành trí tuệ nhân tạo sẽ học những gì?
Hiện nay, ngành Trí tuệ nhân tạo tập trung chủ yếu vào hai chuyên ngành Machine learning và Deep learning. Tuy nhiên, để tiếp cận và bắt đầu học hai chuyên ngành này, người học cần phải có nền tảng về Khoa học máy tính, bao gồm kiến thức về Toán, ngôn ngữ lập trình, quản trị hệ cơ sở dữ liệu, lập trình và phát triển phần mềm, thuật toán,…
Sau khi nắm vững cơ bản, người học có thể theo đuổi các kiến thức chuyên sâu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý dữ liệu hình ảnh/dữ liệu giọng nói, tạo lập phần mềm hệ thống, và nhiều môn học khác như Robot học, Mạng thần kinh nhân tạo, Kỹ thuật phần mềm, v.v. Bên cạnh đó, sinh viên học ngành Trí tuệ nhân tạo cần phải có các kỹ năng lập trình, ngoại ngữ và nghiên cứu để trở thành chuyên gia trong lĩnh vực này.
Tố chất cần thiết để học trí tuệ nhân tạo
Để học và thành công trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, cần phải có những tố chất sau:
Sau khi tốt nghiệp ngành Trí tuệ nhân tạo, bạn có thể đi vào nhiều lĩnh vực khác nhau, tùy thuộc vào sở thích, năng lực và mục tiêu của bạn. Dưới đây là một số lựa chọn phổ biến sau khi tốt nghiệp:
Hoặc Zalo 09.7777.1060 để được sự hỗ trợ và tư vấn sớm nhất
CÔNG TY TNHH TƯ VẤN TRUYỀN THÔNG MINARA
ĐỊA CHỈ:
- 182 Trần Bình Trọng, P.3, Q.5, Tp.HCM
- 27 Đường số 16, Trung Tâm Hành Chính Dĩ An, Bình Dương.
Điện thoại: 097.777.1060
Email: info@minara.vn
Website: www.minara.vn
Ngành trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là lĩnh vực trong khoa học máy tính nhằm tạo ra các hệ thống và chương trình máy tính có khả năng tự học, tự hiểu, và tự đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mục đích của AI là tạo ra các hệ thống thông minh giúp cho con người giải quyết các vấn đề phức tạp trong nhiều lĩnh vực, từ y tế, giao thông, kinh tế, giáo dục đến công nghiệp, nông nghiệp và quân sự.
Ngành trí tuệ nhân tạo hiện đang được ứng dụng rất nhiều trong cuộc sống hằng ngày, trong nhiều lĩnh vực. Một số ứng dụng nổi bật có thể kể đến như:
- Trợ lý ảo: Các trợ lý ảo như Amazon Alexa, Google Assistant, Siri,… đều được xây dựng dựa trên AI. Những trợ lý ảo này sẽ giúp nâng cao trải nghiệm cho người dùng, giải quyết các vấn đề của người dùng tốt hơn.
- Digital Marketing: Công nghệ AI giúp việc thu thập dữ liệu và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu hiệu quả và chính xác hơn.
- Tài chính: AI có thể được sử dụng để dự đoán xu hướng thị trường tài chính, tối ưu hóa các quy trình giao dịch và giảm thiểu rủi ro.
- Y tế: AI có thể giúp trong việc chẩn đoán bệnh và thiết kế kế hoạch điều trị. Hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu y tế để dự đoán nguy cơ mắc bệnh và tối ưu hóa chẩn đoán và điều trị.
- Giao thông: AI có thể được sử dụng để giảm thiểu tai nạn giao thông bằng cách dự đoán nguy cơ tai nạn và đưa ra cảnh báo kịp thời cho người lái xe.
Tiềm năng và cơ hội việc làm ngành trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam
Theo Forber.com (ngày 22.02.2023), chỉ số sẵn sàng cho trí tuệ nhân tạo của Việt Nam đã đạt mức 51,82/100, tăng 14 bậc so với năm ngoái và vượt qua mức trung bình toàn cầu là 47,72. Điều này cho thấy dấu hiệu tích cực về khả năng tiếp cận trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam, đồng thời cũng là thách thức khi nguồn nhân lực AI vẫn còn thiếu rất nhiều.
Các công ty hàng đầu trên thế giới như Google, Facebook. Amazon,… đang đầu tư rất nhiều kinh phí để phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo. Các startup AI cũng tăng theo cấp số nhân. Tại Việt Nam, việc đầu tư vào AI đang tăng lên, với sự xuất hiện của các công ty và tổ chức nghiên cứu như FPT AI, VinAI Research, Viettel AI và Vingroup AI Institute. Các doanh nghiệp khác cũng đang tìm kiếm nhân lực có kỹ năng AI để cải thiện hiệu quả kinh doanh của mình.
Với sự phát triển của AI, các cơ hội việc làm trong ngành này sẽ tiếp tục tăng lên trong tương lai, đặc biệt là trong các lĩnh vực như y tế, tài chính, sản xuất và bán lẻ. Đây là cơ hội tuyệt vời để bạn gia nhập vào.
Ngành trí tuệ nhân tạo sẽ học những gì?
Hiện nay, ngành Trí tuệ nhân tạo tập trung chủ yếu vào hai chuyên ngành Machine learning và Deep learning. Tuy nhiên, để tiếp cận và bắt đầu học hai chuyên ngành này, người học cần phải có nền tảng về Khoa học máy tính, bao gồm kiến thức về Toán, ngôn ngữ lập trình, quản trị hệ cơ sở dữ liệu, lập trình và phát triển phần mềm, thuật toán,…
Sau khi nắm vững cơ bản, người học có thể theo đuổi các kiến thức chuyên sâu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý dữ liệu hình ảnh/dữ liệu giọng nói, tạo lập phần mềm hệ thống, và nhiều môn học khác như Robot học, Mạng thần kinh nhân tạo, Kỹ thuật phần mềm, v.v. Bên cạnh đó, sinh viên học ngành Trí tuệ nhân tạo cần phải có các kỹ năng lập trình, ngoại ngữ và nghiên cứu để trở thành chuyên gia trong lĩnh vực này.
Tố chất cần thiết để học trí tuệ nhân tạo
Để học và thành công trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, cần phải có những tố chất sau:
- Sự tò mò và sáng tạo: Để giải quyết các vấn đề phức tạp và phát triển các giải pháp mới, cần phải có sự tò mò và sáng tạo trong tư duy.
- Khả năng tư duy logic và phân tích: Khả năng phân tích và giải quyết vấn đề là một yếu tố quan trọng trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.
- Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm: Trí tuệ nhân tạo thường là công việc đòi hỏi sự độc lập và cộng tác với những người khác trong cùng một dự án.
- Sự đam mê: Cần có sự đam mê với lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo để có thể học tập và phát triển thành chuyên gia trong lĩnh vực này.
- Ngoại ngữ: Trong một số trường hợp, sự thành công trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi khả năng giao tiếp bằng một hoặc nhiều ngoại ngữ.
Sau khi tốt nghiệp ngành Trí tuệ nhân tạo, bạn có thể đi vào nhiều lĩnh vực khác nhau, tùy thuộc vào sở thích, năng lực và mục tiêu của bạn. Dưới đây là một số lựa chọn phổ biến sau khi tốt nghiệp:
- Kỹ sư phần mềm (Software Engineer): Tập trung vào việc thiết kế cũng như chịu trách nhiệm phát triển các chương trình và hệ thống kỹ thuật số. Công việc của họ có thể bao gồm thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình máy học và đánh giá hiệu quả của các mô hình đó.
- Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer): Để trở thành một kỹ sư học máy giỏi, bạn cần sử dụng các mô hình dự đoán và có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên khi làm việc với các bộ dữ liệu lớn. Kỹ năng lập trình, kiến thức toán học và am hiểu sâu về các phương pháp phát triển agile sẽ là những yếu tố quan trọng khi ứng tuyển vào các vị trí học máy.
- Kỹ sư siêu dữ liệu (Big Data Engineer): Big Data Engineer là người chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và duy trì các hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn. Để được tuyển dụng, ứng viên cần có kinh nghiệm lập trình với C++, Java, Python hoặc Scala. Ngoài ra, họ cần có kiến thức chuyên sâu và kinh nghiệm về khai thác, trực quan hóa và di chuyển dữ liệu.
- Lập trình ngôn ngữ tư duy (NLP): Hiện nay, nhiều doanh nghiệp đang tuyển dụng các lập trình viên có khả năng tư duy về lập trình ngôn ngữ, bởi vì sự phổ biến của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực này đang ngày càng tăng cao. Ví dụ như chatbots, trợ lý ảo trên điện thoại thông minh, và nhiều ứng dụng khác.
Hoặc Zalo 09.7777.1060 để được sự hỗ trợ và tư vấn sớm nhất
CÔNG TY TNHH TƯ VẤN TRUYỀN THÔNG MINARA
ĐỊA CHỈ:
- 182 Trần Bình Trọng, P.3, Q.5, Tp.HCM
- 27 Đường số 16, Trung Tâm Hành Chính Dĩ An, Bình Dương.
Điện thoại: 097.777.1060
Email: info@minara.vn
Website: www.minara.vn