AI là gì? AI (Artifical Intelligence – Trí tuệ nhân tạo) là mô hình, thuật toán được ứng dụng rộng rãi trong công nghệ máy tính hiện nay. Một AI Engineer có thể có mức lương khởi điểm lên đến hàng ngàn USD mỗi tháng.

AI là gì mà ai cũng “hâm mộ” đến thế?

AI – Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trong thời đại công nghệ 4.0, đi đâu người ta cũng nhắc đến AI và thậm chí mọi người còn xem AI như một “tượng đài” trong công nghệ máy tính hơn chỉ là xu hướng đơn thuần.

Bản chất của AI là mô hình, thuật toán được huấn luyện trên một tập dữ liệu để giải quyết một bài toán rất cụ thể. AI giống như một đứa bé sơ sinh vậy, nó bắt đầu thu nhận hình ảnh và học cách phân loại. Nó chỉ có thể nhận diện gương mặt ba, mẹ hoặc ông bà chứ không thể làm gì khác nữa.

Hiện nay, công nghệ AI có 3 hướng chính:

• Xử lý hình ảnh (Computer Vision)
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)
• Xử lý tín hiệu âm thanh (Audio Signal Processing)

Trong cuộc sống, các ứng dụng của AI là gì?

Có rất nhiều ứng dụng của AI trong đời sống. Chẳng hạn:

• Hệ thống nhận diện khuôn mặt thông qua các camera được gắn tại sân bay và các tòa nhà
• Các trợ lý ảo (như Siri, Google Assistant, Alexa) có khả năng nghe, hiểu, trả lời và làm việc cho mình
• Những ứng dụng trong y sinh, dùng AI để chẩn đoán bệnh dựa trên phim chụp X-quang, X-ray và MRI
• Quen thuộc hơn thì có những dòng smart TV, áp dụng công nghệ AI để cải tiến chất lượng hình ảnh hoặc nhận diện giọng nói…

AI khác gì với Machine Learning và Deep Learning?

Hiểu nôm na thì AI là trí tuệ nhân tạo, trí tuệ này phải hoàn thiện. Để làm nên trí tuệ đấy, chúng ta phải có máy học Machine Learning. Bên trong Machine Learning có nhiều cách thức, thuật toán để học thì Deep Learning là nổi bật nhất.

Tìm hiểu về ngành AI Engineer

Những kỹ năng và tố chất cần thiết để trở thành AI Engineer

Thứ nhất, kỹ năng quan trọng nhất phải kể đến chính là khả năng học tập và chủ động trong học tập vì lĩnh vực AI còn khá mới và công nghệ AI luôn thay đổi hàng ngày.

Thứ hai, bạn phải biết lập trình hay nói đúng hơn là có nền tảng về IT. Những thứ như cấu trúc dữ liệu và giải thuật, lập trình hướng đối tượng đều quan trọng.

Thứ ba, cũng không kém phần quan trọng chính là khả năng ngoại ngữ (nhất là kỹ năng đọc, hiểu) vì tài liệu về AI hầu như là tiếng Anh. Có một số người dịch sang tiếng Việt nhưng số lượng rất ít, không đáng kể.

Công việc của một AI Engineer

• Thu thập và xử lý dữ liệu hình ảnh
• Huấn luyện mô hình trên dữ liệu đang có
• Thảo luận với nhóm để giải quyết vấn đề trong khi huấn luyện
• Thảo luận với Business Analyst và Project Manager để định nghĩa hướng đi đúng đắn cho mô hình
• Đánh giá mô hình
• Triển khai trên sản phẩm của công ty

Sự khác nhau giữa AI Engineer và AI Researcher

• AI Researcher là người nghiên cứu, đọc các công bố khoa học, sau đó suy nghĩ làm thế nào để biến nó thành cái của riêng mình, sao cho phù hợp với dự án. Họ là những người làm ra những mô hình (model) đầu tiên nhất, sau đó gửi qua cho AI Engineer.
• AI Engineer tiếp nhận mô hình từ AI Researcher là những source code và thực hiện công tác huấn luyện dựa trên dữ liệu của công ty để ra được mô hình sau cùng.

Bạn có thể hiểu đơn giản: AI Researcher là người nghiên cứu và tìm giải pháp cho bài toán của doanh nghiệp. Còn AI Engineer là người sẽ phải lập trình, làm việc với dữ liệu, tìm kiếm công cụ và đánh giá để cho ra mô hình tối ưu nhất.

Nhu cầu tuyển dụng vị trí AI Engineer

Nhà tuyển dụng cũng hiểu khó khăn khi tìm người nên rất sẵn sàng tuyển những người ít kinh nghiệm nhưng có năng lực học tập giỏi. Có rất nhiều bạn từ các trường đại học hàng đầu được săn đón với mức lương rất cao:

• Fresher: Khoảng 500 – 600 USD/tháng
• Junior: Khoảng 1200 USD/tháng
• Senior: Lương không giới hạn. Một người Senior có mức lương cao nhất mà Cẩn biết là khoảng 6000 USD/tháng.

Những tài liệu hữu ích khi tìm hiểu nghề AI Engineer

Dành cho những bạn muốn theo đuổi nghề AI Engineer nhưng vẫn còn chưa thật sự nắm rõ AI là gì?:

• Deeplearning.ai: Cung cấp các kiến thức cơ bản về Deep Learning, giúp nắm được nền tảng, hiểu sâu bản chất vấn đề bên trong của thuật toán. Đây là khóa học mình cực kỳ khuyến khích cho các bạn mới.
• Khóa học của fast.ai: Khóa học về các bài toán căn bản liên quan đến AI nhưng được chỉnh sửa để dễ tiếp cận hơn.
• Machine Learning Cơ Bản: trang blog tổng hợp nhiều thuật toán từ căn bản đến nâng cao, cách trình bày thân thiện, dễ hiểu và đặc biệt sử dụng tiếng Việt. Đây là trang tài liệu mình vẫn hay tham khảo khi mới bước chân vào lĩnh vực này.
• Sách Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Francis Bach: sách được biên soạn bởi các chuyên gia đầu ngành, chuyên sâu và có phổ kiến thức rộng, phù hợp với các bạn đã có kiến thức nền tảng muốn tìm hiểu chuyên sâu hơn.
• Các câu hỏi phỏng vấn AI cơ bản: Nhiều câu hỏi khá hay và hữu ích, các bạn có thể đọc thêm để hiểu về một số khái niệm cơ bản liên quan đến AI.

Nguồn: itviec