Lập trình  trí tuệ nhân tạo AI cần học gì? - AITCV

Lập trình trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là một chủ đề “hot” mà còn là cánh cửa mở ra vô số cơ hội sáng tạo trong thế giới công nghệ. Nếu chỉ mới cân nhắc bắt đầu cuộc hành trình này, có lẽ bạn đang mơ hồ giữa hàng tá thông tin và không biết học gì, bắt đầu từ đâu. Với bài viết dưới đây, AITCV sẽ hướng dẫn những kiến thức cơ bản nhất để bạn có thể tự tin bước vào thế giới của trí tuệ nhân tạo.

1. Nền tảng kiến thức cơ bản khi học lập trình AI

Toán Học - Ngôn Ngữ Chìa Khóa

Trước khi nhảy vào lập trình AI, hãy đảm bảo bạn có kiến thức vững về toán học. Đại số tuyến tính và xác suất là những chủ đề bạn nên quen thuộc. Nhưng đừng lo lắng nếu bạn chưa được học những môn này trước đây. Bạn không cần trở thành một nhà toán học xuất sắc, chỉ cần đầy đủ kiến thức cơ bản đã là một nền tảng vững chắc.

2. Nắm rõ các công nghệ chính trong quá trình học trí tuệ nhân tạo

Thành thạo Ngôn Ngữ Lập Trình, đặc biệt là Python

Học một ngôn ngữ lập trình hiệu quả là điều quan trọng nhất nhì trong công cuộc lập trình AI. Có nhiều ngôn ngữ thông dụng, nhưng Python là lựa chọn hàng đầu hiện tại với mức độ ứng dụng rộng rãi nhất. Trong số các ngôn ngữ lập trình, Python cũng được đánh giá là ngôn ngữ dễ đọc và linh hoạt, làm cho quá trình học trở nên bớt khô khan hơn.

Ngoài Python, bạn cũng có thể học các ngôn ngữ lập trình khác như Java, C++,… miễn là chúng được ứng dụng rộng rãi và phục vụ tốt cho mục đích của bạn

Machine learning - nền tảng cơ bản của lập trình trí tuệ nhân tạo AI

Machine learning không phải chỉ là một tập hợp các khái niệm khó hiểu và từ ngữ mơ hồ. Nó là cách chúng ta giúp máy tính “học” từ dữ liệu để thực hiện nhiệm vụ mà không cần phải lập trình một cách chi tiết. Điều này giúp lập trình viên linh hoạt, các vấn đề khi lập trình cũng nhờ vậy mà được giải quyết nhanh gọn hơn.

Ứng dụng thành thạo các Framework và thư viện thông tin

Các thư viện và framework là những công cụ quý báu giúp bạn tiết kiệm thời gian và nỗ lực đáng kể. Chúng thường bao gồm:

• Scikit-learn: Một thư viện Python mạnh mẽ cho machine learning. Scikit-learn cung cấp nhiều thuật toán học máy cho việc phân loại, hồi quy, gom cụm, và nhiều nhiệm vụ khác.
• TensorFlow và PyTorch: Đây là hai framework mạnh mẽ cho deep learning. TensorFlow, phát triển bởi Google, thích hợp cho các dự án lớn và đòi hỏi hiệu suất cao. PyTorch, phổ biến trong cộng đồng nghiên cứu, thì có cú pháp linh hoạt và dễ đọc.

→ Có thể bạn quan tâm: Machine Learning là gì? Khái niệm, phân loại và ứng dụng của Machine Learning

Đào Sâu Deep Learning khi học lập trình ai

Làm quen với Deep Learning là như mở cánh cửa vào một thế giới mới, nơi mà máy tính không chỉ học từ dữ liệu, mà còn có khả năng “suy luận” và “hiểu” ngữ cảnh. Đây là một phần quan trọng của Trí Tuệ Nhân tạo hiện đại. Để hiểu rõ Deep learning, việc nắm vững cấu trúc mô hình và triển khai chúng trên các framework như TensorFlow và PyTorch là rất quan trọng.

Nắm rõ quy trình xử lý dữ liệu và đánh giá mô hình dữ liệu khi học lập trình AI

Trước khi các mô hình/bộ máy của bạn có thể bắt đầu học từ dữ liệu, điều quan trọng nhất là phải đảm bảo dữ liệu đầu vào là “sạch” và “đồng nhất”. Hành trình này, gọi là tiền xử lý dữ liệu, không chỉ là bước chuẩn bị đơn thuần mà còn là nền tảng để sản phẩm bạn lập trình có thể đạt hiệu suất tốt.

Khi bạn đã xây dựng một mô hình, việc đánh giá hiệu suất của nó là quan trọng để đảm bảo nó hoạt động đúng như mong đợi. Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đánh giá mô hình không chỉ là về việc xem nó có thể dự đoán đúng hay không mà còn là về sự khả quan và độ tin cậy.

Tất nhiên, việc lập trình được một bộ máy với trí tuệ nhân tạo hiệu quả không hề là chuyện đơn giản. Trên đây chỉ là những công nghệ điển hình bạn bắt buộc phải biết khi lập trình AI. Trong thực tế, khi bắt đầu học và làm, bạn sẽ còn cần phải tìm hiểu nhiều kiến thức chuyên ngành khác liên quan đến công nghệ và dữ liệu, chẳng hạn như NLP (quá trình xử lý ngôn Ngữ Tự Nhiên), thị giác máy tính, Computer vision,…

Hiểu rõ về tương lai và trách nhiệm của trí tuệ nhân tạo AI

Công nghệ vốn là cuộc chơi của những người biết cách nhanh nắm bắt. Vì thế, bên cạnh việc trau dồi những kiến thức chuyên môn, đừng quên đầu tư thời gian tìm hiểu về những xu hướng, những cuộc thảo luận, những động thái nổi bật liên quan đến trí tuệ nhân tạo trên toàn thế giới.

Đồng thời, trong thế giới hiện tại, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo không chỉ là về việc xây dựng mô hình mạnh mẽ mà còn là về sự đổi mới trong các xu hướng và giá trị đạo đức. Vì thế, bạn cũng cần đọc về những xu hướng mới trong AI cùng tác động của chúng đến kinh tế, xã hội. Cần đảm bảo rằng các sản phẩm AI của bạn có sự nhất quán với tinh thần xã hội và đối thoại mà cộng đồng đang xây dựng.

Thực hành các dự án thực tế về Ai trí tuệ nhân tạo

Cuối cùng, không có gì quan trọng hơn việc áp dụng kiến thức vào thực tế. Tham gia vào các dự án, thực hành và không ngừng cải tiến sẽ giúp bạn phát triển nhanh chóng và hiệu quả.

Các môn chính khi học trí tuệ nhân tạo AI

Tùy vào điều kiện mà bạn có thể chọn tự học tham gia các khóa học uy tín. Tuy nhiên, với một ngành cần hệ thống kiến thức chuyên môn vững chắc và vẫn còn mới ở Viêt Nam, bạn nên cân nhắc tham gia các chương trình học bài bản từ những cơ sở giáo dục chính thống. Khi tham gia các khóa học này, điều bạn có được không chỉ là kiến thức lập trình AI mà còn là mối quan hệ, cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn và một bằng cấp uy tín chứng minh cho năng lực của mình.

Mỗi trường đại học sẽ có các chương trình học khác nhau, nhưng đa số các trường sẽ bao gồm một vài môn học quan trọng bắt buộc, gồm:

Môn học điển hình gồm:

• Mạng thần kinh nhân tạo
• Robot học (Robotics)
• Lý thuyết tính toán
• Hệ thống và kiến trúc
• Thiết kế thuật toán
• Các kỹ thuật toán học của trí tuệ nhân tạo
• Kỹ thuật phần mềm
• Nguyên lý lập trình và tính toán

Tóm lại, cuộc hành trình trong lập trình trí tuệ nhân tạo không chỉ là việc học một kỹ năng mới, mà còn là việc mở ra một thế giới tiềm năng. Sức sáng tạo, khám phá và tiềm lực của thế giới này cực kỳ to lớn.

→ Trau dồi các kiến thức và kỹ năng cần thiết qua Chương trình thạc sĩ Khoa học dữ liệu và Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo

Nếu bạn muốn bước chân vào ngành lập trình AI, cơ hội làm việc cùng những mức lương hậu hĩnh, sự săn đón của các tập đoàn lớn sẽ luôn rộng mở. Đổi lại, bạn phải cố gắng rất nhiều để vững chuyện cũ và liên tục cập nhật cái mới! Hãy bắt đầu với những bước cơ bản trên đây, dần học tập và liên tục đưa ra những câu hỏi, đó chính là cách bạn thực sự nắm bắt được tinh thần của ngành lập trình trí tuệ nhân tạo. Chúc bạn hành trình học tốt lành và thú vị!