Hãy cùng Mũi Tên Vàng khám phá đầy đủ thông tin về cách học AI (Trí tuệ Nhân tạo) vào năm 2024, bao gồm những lời khuyên để khởi đầu, tài nguyên hữu ích và kiến thức chi tiết từ những chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực này.

Tại sao bạn nên học trí tuệ nhân tạo ngay bây giờ?

Trí tuệ nhân tạo không chỉ là một thuật ngữ phổ biến; nó đại diện cho một công nghệ mang tính cách mạng, làm thay đổi cách chúng ta làm việc, sống, và tương tác. Với sự bùng nổ của dữ liệu và nhu cầu ngày càng tăng về việc hiểu biết về nó, yêu cầu về kỹ năng liên quan đến trí tuệ nhân tạo đang tăng mạnh. Hiện tại, không có thời điểm nào tốt hơn để bắt đầu học về trí tuệ nhân tạo. Dưới đây là lý do vì sao:

AI là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng

quan đến AI đã tăng đáng kể trong những năm gần đây. Theo báo cáo về Tương lai của Việc làm của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, chuyên gia về trí tuệ nhân tạo và học máy đang đứng đầu danh sách các công việc có tốc độ phát triển nhanh trong 5 năm tới. Với việc các ngành tiếp tục áp dụng công nghệ AI để tối ưu hóa hoạt động và đưa ra quyết định hiệu quả hơn, nhu cầu về chuyên gia AI có thể chỉ tiếp tục gia tăng.

Sự dự đoán này càng được nhấn mạnh bằng sự tăng trưởng quy mô thị trường dự kiến của AI từ năm 2021 đến năm 2030, như thể hiện trong biểu đồ dưới đây

AI là một công việc được trả lương cao

Tất nhiên, việc tăng cao về nhu cầu kỹ năng AI đồng điệu với mức lương hấp dẫn. Theo thông tin từ Glassdoor, tính đến tháng 11 năm 2023, mức lương trung bình cho một kỹ sư AI ở Hoa Kỳ là 153.719 USD mỗi năm, có khả năng nhận thêm thưởng và chia sẻ lợi nhuận. Các chuyên gia máy học và nhà khoa học dữ liệu cũng đang nhận mức lương cao tương tự, lần lượt là 151.158 USD và 178.515 USD mỗi năm. Mức bồi thường tài chính này phản ánh độ quan trọng và tác động của kỹ năng AI trong thị trường lao động.

Đáng chú ý là mức lương trung bình này đã tăng so với tháng 5 năm 2023 khi chúng tôi viết bài, với con số lương báo cáo là 128.479 USD vào tháng 5 và tăng lên 153.719 USD vào tháng 11, là lần cập nhật cuối cùng.

AI thách thức trí tuệ

Trí tuệ nhân tạo không chỉ đơn giản là một lĩnh vực có mức lương cao và nhu cầu thị trường lớn, mà còn là một lĩnh vực kích thích tinh thần, hứa hẹn đem đến những thách thức sáng tạo. Nó liên quan đến việc xây dựng các thuật toán để giải quyết những vấn đề phức tạp, thiết kế mô hình mô phỏng trí thông minh của con người, và áp dụng sáng tạo các công nghệ này vào các tình huống thực tế đa dạng.

Các chuyên gia AI liên tục tiến xa trong quá trình học, thích nghi và đổi mới. Lĩnh vực này không ngừng phát triển, điều này có nghĩa là luôn có những thách thức mới để vượt qua, vấn đề cần giải quyết hoặc hệ thống cần được cải thiện. Sự động lực và tính linh hoạt này khiến cho lĩnh vực AI trở nên hấp dẫn đối với những người muốn phát triển thông qua thách thức và sự liên tục trong quá trình học hỏi.

Mất bao lâu để học AI?

Thời gian cần để học về Trí tuệ Nhân tạo thường phụ thuộc vào lựa chọn lộ trình của bạn, có thể là tự học hoặc thông qua giáo dục chính quy như chương trình đại học.

Trong lộ trình tự học, thời gian có thể biến động đáng kể tùy thuộc vào kiến thức hiện có, sự cam kết và tài nguyên học tập của bạn. Việc tự học có thể mất từ vài tháng đến một năm hoặc hơn để đạt được sự hiểu biết sâu rộng về các khái niệm AI, ngôn ngữ lập trình như Python, toán học, và các thuật toán học máy khác. Sử dụng các khóa học trực tuyến, hướng dẫn, và dự án thực tế có thể giúp tăng tốc quá trình học.

Ngược lại, lộ trình đại học thường liên quan đến việc theo đuổi giáo dục chính quy trong lĩnh vực khoa học máy tính, khoa học dữ liệu hoặc các lĩnh vực tương tự. Việc đạt được bằng cử nhân trong những ngành này thường mất khoảng ba đến bốn năm, trong thời gian này sinh viên được đào tạo toàn diện về AI và các môn học liên quan.

Dù bạn chọn lựa con đường nào, việc học liên tục, áp dụng kiến thức vào thực tế, và theo dõi những tiến bộ mới là quan trọng để phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo.

Xem thêm: Xây dựng Phễu bán hàng thông minh với trí tuệ nhân tạo (AI)

Cách học AI từ đầu vào năm 2024

Nắm vững các kỹ năng tiên quyết:

• Toán học cơ bản: Hiểu biết cơ bản về đại số tuyến tính, phép tính và xác suất.
• Thống kê cơ bản: Khả năng diễn giải và áp dụng dữ liệu thống kê.
• Sự sẵn sàng học hỏi: Tư duy chủ động và nhiệt tình thích ứng với tiến bộ và kiến thức mới.

Chú ý: Điều chỉnh mức độ hiểu biết và thành thạo tùy thuộc vào mục tiêu nghề nghiệp và vai trò AI.

Phát triển kỹ năng AI chuyên nghiệp:

• Số liệu thống kê: Hiểu biết và sử dụng dữ liệu trong AI.
• Toán học: Sử dụng đại số tuyến tính, phép tính, và xác suất trong AI.
• Lập trình: Thành thạo Python và/hoặc R, sử dụng thư viện và frameworks như Scikit-Learn, PyTorch, Keras.
• Cấu trúc dữ liệu: Hiểu và sử dụng mảng, cây, danh sách, hàng đợi.
• Thao tác dữ liệu: Công cụ như pandas để xử lý dữ liệu.

Tìm hiểu các công cụ và gói AI thiết yếu:

• Python và gói AI: Scikit-Learn, NumPy, pandas, PyCaret, PyTorch, Keras.
• API có sẵn trên thị trường: OpenAI, Cohere, Anthropic.
• Gói transformers: Sử dụng Transformers và Hugging Face để khám phá các mô hình ngôn ngữ.
• Khung AI LangChain: Dùng để tích hợp AI vào dữ liệu và ứng dụng.

Chú ý: Lựa chọn các công cụ phụ thuộc vào mục tiêu cụ thể và sở thích của bạn trong lĩnh vực AI.