Sinh viên Toán nắm bắt cơ hội theo nghề Machine Learning

VNExpress – Trước cơ hội từ công nghệ mới Machine Learning, nhiều sinh viên Toán tận dụng lợi thế ngành học đã thành công khi bước vào lĩnh vực tiềm năng này

• FUNiX và FPT Sofware ký Quỹ Học bổng Machine Learning trị giá 200 triệu đồng
• 3 lý do nên theo nghề lập trình Machine Learning
• Chuyên gia AI đánh giá cao chương trình Machine Learning tại FUNiX

Từ một sinh viên năm cuối ngành Toán còn nhiều băn khoăn về tương lai phía trước, Võ Hoàng Vĩ – cựu sinh viên khoa Toán – Đại học Quy Nhơn đã chớp nhanh thời cơ rẽ hướng sang công nghệ thông tin (CNTT) và cụ thể là Machine Learning. Hiện Vĩ là lập trình viên tại FPT Software Quy Nhơn, trực tiếp tham gia những dự án về Machine Learning, Deep Learning trong môi trường chuyên nghiệp.

Chàng trai gốc Bình Định cho biết học Toán vì đam mê nhưng phải đến khi gần ra trường, mới thực sự lo lắng cho tương lai ngành học. Lý do là vì đầu ra khó khăn, không phải ai cũng có thể trở thành giáo viên, giảng viên Toán, làm việc đúng ngành và đảm bảo cuộc sống ngay khi ra trường.

“Sau 4 tháng học miệt mài, tận dụng tối đa cơ hội học tập ở FUNiX, tôi được vào FPT Software làm việc và ngày càng cảm thấy phù hợp với lĩnh vực mới. Nhờ tận dụng tối đa điều kiện học tập với các mentor ở FUNiX và qua đào tạo chuyên sâu ở công ty, giờ tôi đã cứng cáp hơn về kỹ năng, kiến thức, tư duy và thực sự dấn thân vào mảng Machine Learning như một mối duyên”, Hoàng Vĩ tiết lộ.Sau đó, Hoàng Vĩ được các thầy cô trong khoa Toán – Đại học Quy Nhơn giới thiệu đến chương trình học lập trình tại FUNiX. Vĩ đã nghiêm túc nghĩ đến việc chuyển ngành sang CNTT, dù trước đó hoàn toàn không quan tẩm đến mảng công nghệ.

Anh thừa nhận nền tảng tốt về Toán học giúp bản thân dễ bắt nhịp với nghề. Anh có thể dễ dàng nắm bắt được các vấn đề về thuật toán, hiểu được cơ sở lý thuyết để xây dựng nên những thuật toán đó một cách nhanh chóng.

Tham gia hai dự án chính thức, Hoàng Vĩ cảm thấy bị cuốn hút bởi Machine Learning vì lĩnh vực này rất hay, không chỉ giải quyết các vấn đề về tính toán mà còn đưa ra đáp án về những bài toán từ thực tế đời sống như y tế, ngân hàng giúp đông đảo người dân được hưởng lợi.

Nhận biết mình còn non trẻ trên con đường chinh phục công nghệ nói chung, Machine Learning nói riêng, chàng trai Bình Định luôn tâm niệm phải không ngừng học tập nâng cao trình độ và kỹ năng. Anh thường dành thời gian nghiên cứu các bài toán phức tạp, cập nhật chuyên ngành qua các kênh để xem thế giới đang vận động như thế nào, mình học được gì và cần học thêm những gì. Vĩ đồng thời học thêm một số khóa học về Machine Learning, Deep Learning trên Coursera và là thành viên ruột của một forum tiếng Việt về Machine Learning.

“Sinh viên ngành Toán hay CNTT hoàn toàn có thể cân nhắc cơ hội theo Machine Learning vì đây là lãnh địa còn nhiều đất khai phá. Chỉ cần bạn thật sự yêu thích máy tính, muốn giải quyết các vấn đề từ thực tế và có quyết tâm, bạn sẽ làm được”, Hoàng Vĩ khẳng định.

Ban đầu, Thành Khang chọn CNTT vì thấy bản thân không đủ đam mê và khả năng để đi tới cùng với Toán. Trong khi đó, CNTT là một lĩnh vực gần gũi với Toán và cũng là con đường gần như trực tiếp nhất để áp dụng các thành tựu của Toán. Sau khi học CNTT tại FUNiX, Khang được vào làm việc tại FPT Software Quy Nhơn, gia nhập đội ngũ nhân viên nòng cốt của đơn vị và chính thức theo hướng Machine Learning.Nguyễn Võ Thành Khang, sinh năm 1995, một cựu sinh viên khoa Toán, Đại học Quy Nhơn cũng đang đi trên con đường khá thuận lợi khi chuyển sang học công nghệ và theo ngành Machine Learning.

Vì là dân Toán nên Khang hiểu khá nhanh về bản chất Toán học đằng sau các kỹ thuật của Machine Learning. Khi vào thực tế công việc, Thành Khang đã sớm thu được quả ngọt. Đó là những giải thưởng khích lệ như giải Ba toàn quốc trong cuộc thi Hackathon Vietnam AI Grand Challenge do Bộ Khoa học và Công nghệ, Bộ Kế hoạch và Đầu tư phối hợp Kambria cùng một số công ty đồng tổ chức. Tất cả những điều đó, cùng đãi ngộ xứng đáng từ công việc giúp chàng trai trẻ có thêm nhiệt huyết và nỗ lực hơn nữa với Machine Learning.

Chia sẻ lời khuyên với những bạn trẻ đang băn khoăn trước lựa chọn theo ngành CNTT, Nguyễn Võ Thành Khang gợi ý: “Đầu tiên là bạn cần học tốt về ngành mình đang học. Sau đó nếu chọn CNTT nói chung hay Machine Learning nói riêng thì bạn cần tìm hiểu thật kỹ, xác định đúng lĩnh vực mình thích. Cuối cùng, khi đã xác định rồi thì nhất định bạn phải chăm chỉ, nỗ lực hết sức”.

Thầy Tuấn Anh cho biết sinh viên Toán – Tin có nền tảng sẵn về Toán và được đào tạo trong thời gian dài, sẽ có ưu thế về công nghệ khi tiếp cận với Machine Learning. Còn sinh viên ngành Kinh tế lại có điểm lợi là nắm rõ nhu cầu thị trường, hiểu rõ nơi có thể dùng được và thường đề ra các bài toán thực tiễn hơn. Nắm vững về Machine Learning có thể chọn hướng kỹ thuật với các sinh viên ham mê công nghệ. Ngược lại, với sinh viên kinh tế thì có thể hiểu được và làm tốt vai trò quản trị.Theo tiến sĩ Trần Tuấn Anh – chuyên gia AI, giảng viên Khoa học máy tính của Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia TP HCM, sinh viên từ các ngành khác như Toán – Tin, Kinh tế hoàn toàn có thể lựa chọn Machine Learning nếu muốn chuyển sang ngành CNTT nhờ những lợi thế sẵn có về ngành học, kiến thức nền tảng.

Tuy vậy, để đạt được thành tựu trong lĩnh vực mới, thầy Tuấn Anh khẳng định mọi sinh viên đều phải nỗ lực chủ động tiếp cận tri thức mới.

Quỳnh Anh

Nắm bắt được nhu cầu thị trường lao động, FUNiX đang triển khai chương trình đào tạo Machine Learning Developer với cơ hội đầu ra rộng mở cho người học. Chương trình học trực tuyến kéo dài 30 tuần, được thiết kế theo hướng thực hành, có sự kèm cặp của đội ngũ mentor là các chuyên gia uy tín về Machine Learning tại Việt Nam.

Sau khi học xong, người học có thể gia nhập vào các khâu trong dự án liên quan trực tiếp đến AI và Machine Learning hoặc làm tại vị trí kỹ sư phát triển hệ thống về AI và học máy tại các doanh nghiệp.

Xem thêm tại Machine Learning.