Cho rằng việc học Machine Learning chuẩn mực từ đầu rất quan trọng, Tiến sĩ Trần Tuấn Anh (chuyên gia nghiên cứu AI, giảng viên ĐH Bách khoa, ĐH Quốc gia TPHCM) đánh giá cao chương trình đào tạo Machine Learning tại FUNiX vì sự chuẩn mực trong thiết kế nội dung và hình thức đào tạo.

Theo anh Tuấn Anh, Machine Learning trở nên phổ biến và được quan tâm nhiều vì nó đang góp phần giải quyết những bài toán thực tế trong cuộc sống, đồng thời chúng ta đang có những công nghệ, thiết bị để giải quyết những bài toán này. 

“Machine Learning có thể được coi là một phương thức để tạo nên AI; và vì nó là công cụ (cũng giống như tri thức con người học được để giải quyết các vấn đề thực tiễn) nên nó đang được áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau. Ngày nay Machine Learning được dùng rộng khắp trong cả SmartCity, IoT, Blockchain… Nói cách khác, nó là tri thức để giải quyết các vấn đề công nghệ.” – TS Tuấn Anh nhận định.

Tiến sĩ Trần Tuấn Anh (chuyên gia nghiên cứu AI, giảng viên ĐH Bách khoa, ĐH Quốc gia TPHCM) đánh giá cao chương trình đào tạo Machine Learning tại FUNiX vì sự chuẩn mực trong thiết kế nội dung và hình thức đào tạo.

Với tiềm năng lớn như vậy, theo anh Tuấn Anh, công tác đào tạo, chuẩn bị nhân lực về Machine Learning đang được đặt ra một cách cấp bách và có tầm nhìn dài hạn. Giảng viên ĐHBK cho rằng đào tạo Machine Learning đang có  những thuận lợi nhất định như sự phong phú về nguồn học, tài liệu học, cộng đồng hay nhóm học, bản thân người Việt cũng rất chịu khó tự học. Bên cạnh đó, việc đào tạo còn có sự tham gia từ nhiều trường học cũng như doanh nghiệp xuất phát từ nhu cầu thực tế. 

“Chúng ta đang có nhiều cơ hội trong lĩnh vực này do khoảng cách về tri thức và công nghệ ngày nay đang được thu hẹp và trở nên phẳng đối với mọi người. Đội ngũ nhân sự Việt Nam có thể đáp ứng được nhu cầu thậm chí có thể giải quyết được các bài toán này” – anh Tuấn Anh nhận xét về tình hình nhân lực tiềm năng. 

Tuy nhiên, chính vì là ngành học “hot” và lại khá mới mẻ, theo giảng viên ĐHBK, việc đào tạo Machine Learning tại Việt Nam còn nhiều bất cập, phổ biến nhất là tình trạng nhiễu loạn chương trình học.  

Anh Tuấn Anh khi đứng lớp trên giảng đường đại học

“Các chương trình đào tạo Machine Learning vẫn có tình trạng giảng dạy tràn lan, không có một sự định hướng hay tiếp cận nào chuẩn mực để người học cảm thấy tin tưởng thực sự. Vấn đề kiểm soát chất lượng đào tạo cũng không rõ ràng, nhiều đơn vị đào tạo thường chỉ công bố một vài tên người dạy để thu hút học viên với nhiều khóa học được cắt ghép. Các bài dạy thường vẫn cách rất xa so với thực tế, thậm chí đôi khi gây cảm giác ảo tưởng cho người học” – anh Tuấn Anh nhận định. 

Theo đó, anh Tuấn Anh cho rằng thiết kế khóa học tốt cần có sự chuẩn mực và phải gắn liền với thực tiễn. Một trong những chương trình học Machine Learning được vị chuyên gia AI đánh giá cao về thiết kế và kiến thức thực tiễn là chương trình đào tạo Machine Learning tại FUNiX. 

“FUNiX đã và đang có hướng tiếp cận tốt ở điểm này. Nội dung của khóa học đầy đủ cho đối tượng học rõ ràng. Các tài liệu được chuẩn bị tốt, cách vận hành chuyên nghiệp. Học online có ưu thế rõ ràng là người học tự do, và có thể học và làm việc trực tiếp với các mentor nhiều lần tới khi hiểu và làm được. Đổi lại thử thách là cần người học có ý thức cao hơn trong việc tiếp nhận tri thức một cách chủ động” – anh nhận xét.

Là Reviewer (người đánh giá) khóa học tại FUNiX, đồng thời cũng là một mentor sẽ trực tiếp kèm cặp sinh viên, anh đưa ra các lời khuyên cụ thể giúp học viên chinh phục khóa học của FUNiX đó là: Nên thực sự tập trung và có định hướng rõ ràng, tránh kiểu học “mì ăn liền”.

“Mọi nội dung của khóa học đều được thiết kế có mục đích rõ ràng. Không nên có tư duy chỉ ngày một ngày hai là nắm được toàn bộ kiến thức theo kiểu mì ăn liền. Mì lăn liền chỉ để biết chứ không phải để học. Hãy tận dụng nguồn tri thức từ mentor. Để làm được điều đó thì cần thời gian tự nghiên cứu cũng phải tương ứng. Và cuối cùng, làm và hiểu rõ các bài kiểm tra, quiz hay ASM; chủ động mở rộng và liên hệ thực tế sẽ giúp bạn nắm được vấn để” – anh gợi ý.

Anh Trần Tuấn Anh – hiện là giảng viên Khoa học máy tính của ĐH Bách Khoa, ĐH Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh. Anh tốt nghiệp thạc sĩ Toán ứng dụng tại ĐH Orleans – Pháp và hoàn thành bằng Tiến sĩ Khoa học máy tính tại ĐH Quốc gia Chonnam – Hàn Quốc. Anh có kiến thức chuyên môn về Khoa học máy tính, Học máy, chuyên môn mạnh trong thị giác máy tính và Toán ứng dụng.

Gần 7 năm kinh nghiệm nghiên cứu và giảng dạy trong lĩnh vực CNTT, Toán học và là một AI Researcher cao cấp, Tiến sĩ Trần Tuấn Anh có niềm đam mê tạo ra các sản phẩm AI. Anh tin rằng, sự kết hợp giữa học thuật và công nghiệp sẽ tạo ra những lợi thế lớn trong việc mang lại những ứng dụng thực tiễn cho con người. 

Quỳnh Anh

Chương trình Machine Learning của FUNiX kéo dài 30 tuần, có thể rút ngắn theo tốc độ người học; Hình thức học online 1 – 1 giữa học viên và các chuyên gia hàng đầu trong ngành. Khóa học rất phù hợp với sinh viên CNTT và sinh viên khoa Toán năm thứ 3 có mong muốn làm việc liên quan đến các dự án AI và Machine Learning; Phù hợp với người có kiến thức về lập trình cơ bản; Có kiến thức về Đại số tuyến tính và xác suất thống kê cơ bản… Học bổng Machine Learning Số lượng: 10 suất Đối tượng: Biết lập trình cơ bản (độ tuổi từ 20-35) Link đăng ký Hồ sơ: https://forms.gle/QEQvnBNLHuUWYA649