Một số lưu ý để trở thành kỹ sư AI vào năm 2023

Trở thành kỹ sư AI vào năm 2023 và xa hơn nữa đòi hỏi phải có nền tảng giáo dục vững chắc, thành thạo lập trình và toán học, chuyên môn về máy học và học sâu cũng như kinh nghiệm thực tế thông qua các dự án và cộng tác.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị

Để trở thành một kỹ sư AI vào năm 2023 đòi hỏi sự kết hợp giữa giáo dục, kỹ năng và kinh nghiệm thực tế trong bối cảnh Trí tuệ nhân tạo đã trở thành một phần không thể thiếu trong các ngành công nghiệp khác nhau, cách mạng hóa chúng và thúc đẩy những tiến bộ công nghệ.

Nắm vững nghệ thuật kỹ thuật AI bao gồm việc có được nền tảng vững chắc về các ngôn ngữ lập trình như Python và R, đào sâu vào các khuôn khổ học máy và học sâu, hiểu các thuật toán và cấu trúc dữ liệu cũng như cộng tác với các chuyên gia trong lĩnh vực… sẽ giúp bạn trở thành  kỹ sư AI giỏi.

Các yếu tố cần thiết để trở thành một kỹ sư AI vào năm 2023

Để trở thành một kỹ sư AI vào năm 2023, điều cần thiết là phải có hiểu biết vững chắc về các nguyên tắc cơ bản của AI. Điều này bao gồm kiến thức về các thuật toán học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính và mạng lưới thần kinh. Các khóa học, hướng dẫn và sách trực tuyến có thể giúp ích cho việc tự học và các nền tảng như Coursera, edX và Udacity cung cấp các khóa học AI toàn diện do các chuyên gia trong ngành giảng dạy.

Giáo dục chính quy

Mặc dù việc tự học rất có giá trị, nhưng việc có được nền giáo dục chính quy về khoa học máy tính, khoa học dữ liệu hoặc lĩnh vực liên quan sẽ nâng cao uy tín với tư cách là một kỹ sư AI. Theo đuổi bằng cử nhân hoặc thạc sĩ và xem xét các chương trình AI và máy học chuyên biệt có thể cung cấp một nền tảng giáo dục vững chắc. Hợp tác với các tổ chức công nghiệp hàng đầu và các trường đại học có bộ phận nghiên cứu AI mạnh cũng có thể mang lại lợi ích.

Ngôn ngữ lập trình

Thành thạo các ngôn ngữ lập trình, đặc biệt là Python, rất quan trọng đối với các kỹ sư AI. Bạn cũng nên làm quen với các ngôn ngữ khác như R và Java, vì một số dự án AI có thể yêu cầu các bộ kỹ năng đa dạng.

Kinh nghiệm thực hành

Có được kinh nghiệm thực hành là điều cần thiết để trở thành một kỹ sư AI thành thạo. Làm việc trong các dự án cá nhân và tham gia vào các sáng kiến nguồn mở có thể mang lại kinh nghiệm thực tế. Các nền tảng như GitHub có thể được sử dụng để giới thiệu các dự án và cộng tác với các nhà phát triển khác. Đóng góp vào các kho lưu trữ liên quan đến AI cũng có thể giúp xây dựng danh mục đầu tư.

Có chuyên môn cao trong một hoặc nhiều miền phụ AI, chẳng hạn như thị giác máy tính, NLP, người máy hoặc học tăng cường, có thể tạo sự khác biệt và khiến chúng trở nên hấp dẫn với các cơ hội việc làm tiềm năng.

Quen thuộc các dịch vụ AI

Sự quen thuộc với các dịch vụ AI dựa trên đám mây như Google Cloud AI, Microsoft Azure AI và Amazon AWS AI rất có giá trị vì nhiều công ty tận dụng các nền tảng này. Tham gia các cuộc thi AI như Kaggle có thể nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề và làm việc nhóm.

Mạng lưới kết nối

Kết nối và cộng tác với các chuyên gia trong lĩnh vực này bằng cách tham gia các cộng đồng AI và tham dự các hội nghị, hội thảo và hội thảo trên web có thể cung cấp thông tin chi tiết, cố vấn và cơ hội việc làm có giá trị.

Chứng chỉ

Đạt được chứng chỉ từ các tổ chức nổi tiếng như Google, IBM hoặc Microsoft có thể xác thực chuyên môn và cam kết với AI. Hoàn thành các chứng chỉ về học máy, học sâu và phát triển AI có liên quan có thể củng cố sơ yếu lý lịch.

Cập nhật xu hướng

Luôn cập nhật các xu hướng, tài liệu nghiên cứu và tiến bộ mới nhất về AI là rất quan trọng khi lĩnh vực này phát triển nhanh chóng. Theo dõi các blog, tạp chí học thuật có uy tín và các phương tiện truyền thông tập trung vào AI có thể giúp cập nhật thông tin.

Kết luận

Trở thành kỹ sư AI vào năm 2023 và xa hơn nữa đòi hỏi phải có nền tảng giáo dục vững chắc, thành thạo lập trình và toán học, chuyên môn về máy học và học sâu cũng như kinh nghiệm thực tế thông qua các dự án và cộng tác. Tương tác với cộng đồng AI, đạt được các chứng chỉ và luôn cập nhật các xu hướng mới nhất là chìa khóa để đi đầu trong đổi mới AI.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/how-to-become-an-artificial-intelligence-engineer-in-2023/)

Tin liên quan:

• So sánh Công nghệ Flashblade với các giải pháp lưu trữ truyền thống
• Tận dụng Predictive Analytics (Phân tích Dự đoán) để cải thiện kết quả học tập
• Khám phá Software-Defined Radio (vô tuyến định nghĩa bằng phần mềm – SDR)
• Mã hóa Homomorphic: Khai phá tiềm năng bảo mật và quyền riêng tư
• Public Key Infrastructure trong việc tăng cường bảo mật công nghệ Blockchain
• Chàng công nhân trở thành lập trình viên sau khóa học online ở tuổi 24
• CEO FUNiX Lê Minh Đức: Bản chất giáo dục là tạo động lực cho người học
• CEO Udemy chia sẻ về “Cách các công ty ở Thung lũng Silicon vươn lên dẫn dắt trong thời kỳ suy thoái”
• FUNiX đưa học viên tham quan Trusting Nhật Bản, truyền động lực sớm gia nhập ngành IT
• FUNiX và UFIN Group ra mắt chương trình Web3 Job Fair Global
• Tutor FUNiX chia sẻ 5 cách để giữ lửa đam mê công nghệ thông tin (IT)