Khó và dễ khi học AI của dân CNTT, tương quan giữa AI và Data Science

Bài viết chia sẻ một góc nhìn về mối tương quan giữa hai ngành AI - Data Science, cũng như cái khó và dễ khi học AI.

Nhiều người thắc mắc về mối tương quan giữa AI – Trí tuệ nhân tạo và Data Science cũng như những khó khăn, thách thức của việc theo đuổi lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo. Hi vọng, bài viết mang đến kiến thức hữu ích cho các bạn đang quan tâm đến những chủ đề này.

1. Mối liên hệ mật thiết giữa AI – Trí tuệ nhân tạo và Data Science 

Theo các chuyên gia, AI (Trí tuệ nhân tạo) và Data Science  là hai ngành có mối quan hệ khá mật thiết với nhau. Nếu như Data Science chủ yếu hướng người học/ làm đến việc sử dụng, giải quyết các bài toán và làm việc với dữ liệu, từ đó tìm ra các thông tin và giá trị hữu ích; thì Trí tuệ nhân tạo (AI) nghiêng về việc sử dụng các thuật toán học máy và  giải thuật lập trình để tạo ra được những mô hình có thể làm tốt được các nhiệm vụ thay thế con người mà từ trước đến nay cần có tư duy của con người để có thể giải quyết được tốt.

Ở một cấp độ cao hơn, những mô hình AI thậm chí còn có thể giải quyết được những vấn đề phức tạp hơn mà tư duy của con người cần rất nhiều thời gian hoặc thậm chí rất khó khăn để có thể giải quyết được.

Để có thể giải quyết tốt các bài toán về Data Science, các thuật toán về học máy (Machine Learning) và AI là không thể thiếu. Trong khi đó, để tạo ra các mô hình tốt trong AI thì các kỹ sư cần có những kỹ năng làm việc, xử lý và sử dụng dữ liệu tốt.

2. Học AI có gì khó và dễ cho dân CNTT?

Vì là những lĩnh vực mới đồng thời liên tục có sự thay đổi, AI có những thách thức nhất định với người học. Thứ nhất, AI yêu cầu  khá là nhiều kiến thức nền tảng về toán và lập trình cơ bản. Người học có thể hoàn toàn tự học được những kiến thức này. Thứ hai hầu hết các tài liệu về AI hiện đều được viết và ghi lại bằng tiếng Anh. Do đó việc học AI sẽ đòi hỏi khả năng tiếng Anh tương đối tốt, nhất là kỹ năng đọc hiểu.

Với nền tảng cơ bản về lập trình, dân CNTT có một lợi thế rất lớn khi tìm hiểu hoặc là muốn học tập, chuyển hướng sang AI. Đặc biệt, các bạnọc chuyên ngành về khoa học máy tính (computer science), sẽ có lợi thế hơn một chút khi các bạn học trong chuyên ngành này sẽ được đào tạo kỹ càng hơn các kiến thức về toán nói chung và thuật toán nói riêng.

3. Lộ trình nào để tự học AI?

Không thể phủ nhận sức hút của AI, tuy nhiên, việc tự học AI sẽ phụ thuộc vào nền tảng cơ bản, sự nỗ lực của mỗi người. Và do đó, lộ trình dành cho mỗi người là rất khác nhau phụ thuộc vào kiến thức nền tảng của mỗi người và quỹ thời gian mà họ có thể dành cho việc học. 

Tại FUNiX, để hỗ trợ mong muốn học tập này, nhiều khóa học về AI đã được triển khai với sự tham gia của các chuyên gia – mentor hàng đầu trong lĩnh vực. Học viên được hỗ trợ sát sao bởi đội ngũ Hannah, cùng học liệu “chuẩn” đến từ nguồn MOOCs hàng đầu thế giới. Đặc biệt, học viên có nhiều cơ hội việc làm hấp dẫn tại các công ty công nghệ lớn, là các đối tác đào tạo và tuyển dụng của FUNiX.

Tùy thuộc vào trình độ, khả năng của các bạn, có thể lựa chọn các khóa học khác nhau với tiến độ học riêng để chinh phục AI. Nhiều học viên chỉ mất từ 4-6 tháng, có học viên mất 10 – 12 tháng để hoàn thành các khóa học, đạt được mục tiêu ban đầu của mình.

Quỳnh Anh