Học AI thì làm gì? – 5 gợi ý dành cho bạn

Trong những năm gần đây, nhân lực trong lĩnh vực AI tăng “theo cấp số nhân”, đã đáp ứng được phần nào nhu cầu của chuyển đổi số Chuyển đổi số
Chuyển đổi số (Digital transformation) là việc tích hợp công nghệ và kỹ thuật số vào quá trình hoạt động của tổ chức giúp gia tăng lợi thế cạnh tranh và hiệu quả hoạt động.
. Tuy nhiên, vẫn tồn tại một sự thiếu hụt đáng kể nhân tài trong lĩnh vực này với các kỹ năng cần thiết. Thông qua bài viết này, hãy cùng trituenhantao.io trả lời cho câu hỏi “Học AI thì làm gì?” nhé!

Các kiến thức cần thiết

Để có thể trở thành nhân lực trong ngành, bạn cần phải trang bị những kiến thức tối thiểu. Nhiều công ty sẽ yêu cầu bạn phải có một bằng cử nhân trong lĩnh vực toán học hay Công nghệ thông tin. Tuy nhiên, đó chỉ là yêu cầu đầu tiên khi làm việc trong công ty. Với mục tiêu thăng tiến, sở hữu một tấm bằng là không đủ, bạn cần nhiều hơn thế.

Nếu bạn muốn bắt đầu sự nghiệp của mình với Trí tuệ nhân tạo, hãy trang bị cho mình những hiểu biết cơ bản về:

• Xác suất thống kê
• Logic
• Đại số
• Lập trình
• Kiến thức về cognitive science Cognitive science
  Cognitive science (khoa học nhận thức) là nghiên cứu khoa học liên ngành về tâm trí và các quá trình của nó. Nó xem xét bản chất, các nhiệm vụ và chức năng của nhận thức (theo nghĩa rộng).
  
• Vật lý
• Robot
• …

Nếu bạn đã là một kỹ sư phần mềm, bạn có thể nhanh chóng trở thành một nhà phát triển trí tuệ nhân tạo với một vài khóa học tập trung vào AI. Bạn có thể học tại một trường học chính thống hoặc một khóa học trực tuyến. Nếu bạn có thể sử dụng tiếng Anh, hãy đăng ký một khóa học trên Coursera hoặc Datacamp.

Nếu bạn đang là một học sinh lớp 12 và Trí tuệ nhân tạo là một trong những ngành mà bạn đang cân nhắc theo đuổi. Có thể bạn sẽ quan tâm đến câu hỏi: “Học AI thì làm gì?”. Dưới đây là 5 gợi ý dành cho bạn:

1. Kỹ sư machine learning

Đây là công việc được tìm kiếm với tần suất cao, có mức lương trung bình hàng năm tại Mỹ là $114,856. Họ chủ yếu chịu trách nhiệm xây dựng và quản lý nền tảng cho các dự án machine learning Machine Learning
Machine learning (học máy) là nghiên cứu khoa học về các thuật toán và mô hình thống kê mà các hệ thống máy tính sử dụng để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể một cách hiệu quả mà không cần sử dụng các hướng dẫn rõ ràng, thay vào đó dựa vào các mẫu và suy luận.
.

Kỹ sư machine learning Machine Learning
Machine learning (học máy) là nghiên cứu khoa học về các thuật toán và mô hình thống kê mà các hệ thống máy tính sử dụng để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể một cách hiệu quả mà không cần sử dụng các hướng dẫn rõ ràng, thay vào đó dựa vào các mẫu và suy luận.
giữ vai trò trung tâm trong các dự án AI. Đây là công việc phù hợp với những người có nền tảng trong nghiên cứu ứng dụng và khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, họ cũng cần có sự hiểu biết thấu đáo về nhiều ngôn ngữ lập trình.

Các kỹ sư machine learning Machine Learning
Machine learning (học máy) là nghiên cứu khoa học về các thuật toán và mô hình thống kê mà các hệ thống máy tính sử dụng để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể một cách hiệu quả mà không cần sử dụng các hướng dẫn rõ ràng, thay vào đó dựa vào các mẫu và suy luận.
có năng lực áp dụng các mô hình dự đoán và nâng cao hiệu quả của các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Tiếng Anh là Natural Language Processing, viết tắt là NLP là một nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào các ứng dụng trên ngôn ngữ của con người. Trong trí tuệ nhân tạo thì xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một trong những phần khó nhất vì nó liên quan đến việc phải hiểu ý nghĩa ngôn ngữ-công cụ hoàn hảo nhất của tư duy và giao tiếp.
khi làm việc với các bộ dữ liệu lớn.

Nếu bạn xem các trang web việc làm hàng đầu, bạn sẽ thấy rằng nhiều công ty tuyển dụng thích những cá nhân có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ về toán học hoặc khoa học máy tính.

Ngoài ra, để được đánh giá cao, ứng viên phải thể hiện kiến ​​thức làm việc chuyên sâu về các ngôn ngữ lập trình hiện đại. Cơ hội thường được trao cho các chuyên gia công nghệ có khả năng cao về toán.

2. Nhà khoa học dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu được giao nhiệm vụ thu thập, phân tích và giải thích các bộ dữ liệu lớn, phức tạp bằng cách tận dụng cả phân tích dự đoán machine learning Machine Learning
Machine learning (học máy) là nghiên cứu khoa học về các thuật toán và mô hình thống kê mà các hệ thống máy tính sử dụng để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể một cách hiệu quả mà không cần sử dụng các hướng dẫn rõ ràng, thay vào đó dựa vào các mẫu và suy luận.
và phân tích dự đoán. Họ cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển các thuật toán cho phép thu thập và làm sạch dữ liệu để phân tích.

Ở Mỹ, các nhà khoa học dữ liệu có mức lương trung bình hàng năm là $ 120,931 . Các ứng viên muốn bắt đầu trong khoa học dữ liệu cần phải tự tin với các nền tảng và công cụ Big data Big data
Big data - "Dữ liệu lớn" là một lĩnh vực nghiên cứu về phương pháp phân tích, trích xuất thông tin một cách có hệ thống hoặc xử lý các bộ dữ liệu lớn, phức tạp.
. Các công ty tuyển dụng thường mong đợi các nhà khoa học dữ liệu có trình độ học vấn cao, với bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ về khoa học máy tính. Đôi khi một bằng cấp cao về kỹ thuật điện hoặc toán học cũng được chấp nhận, nhưng đối với các nhà khoa học dữ liệu muốn đóng vai trò là nhà phát triển AI, bằng cấp cao về khoa học máy tính sẽ là một lợi thế lớn.

3. Nhà phát triển kinh doanh thông minh (BI)

Nghề nghiệp trong trí tuệ nhân tạo cũng bao gồm vị trí của nhà phát triển kinh doanh thông minh (BI). Mục tiêu chính của vai trò này là phân tích các tập dữ liệu phức tạp để xác định xu hướng kinh doanh và thị trường.

Các nhà phát triển kinh doanh thông minh đóng một vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả và lợi nhuận của một doanh nghiệp. Đó là một nghề nghiệp có nhu cầu cao và yêu cầu mức lương trung bình hàng năm là $ 92,278 .

Những người quan tâm đến vai trò này cần phải có kỹ năng phân tích và năng lực kỹ thuật xuất sắc. Bên cạnh đó, họ cần có năng lực giao tiếp với các đồng nghiệp không chuyên về kỹ thuật và thể hiện các kỹ năng giải quyết vấn đề.

Khác với các nghề còn lại trong danh sách này, nhà phát triển kinh doanh thông minh chỉ cần có bằng cử nhân về kỹ thuật, khoa học máy tính hoặc một lĩnh vực liên quan. Tuy nhiên, kinh nghiệm làm việc và các chứng chỉ trong lý lịch sẽ đem lại cho bạn lợi thế.

Khi trí tuệ nhân tạo bắt đầu chuyển đổi các ngành công nghiệp mới, nhu cầu cho các nhà phát triển trí tuệ kinh doanh sẽ tiếp tục tăng nhanh.

4. Nhà nghiên cứu

Một trong những nghề nghiệp hàng đầu về trí tuệ nhân tạo là công việc của nhà khoa học nghiên cứu. Những cá nhân này là chuyên gia trong nhiều ngành AI, bao gồm toán học ứng dụng, học máy, học sâu và thống kê tính toán.

Để được tuyển dụng, ứng viên cần thể hiện kiến ​​thức và kinh nghiệm sâu rộng về cognitive science Cognitive science
Cognitive science (khoa học nhận thức) là nghiên cứu khoa học liên ngành về tâm trí và các quá trình của nó. Nó xem xét bản chất, các nhiệm vụ và chức năng của nhận thức (theo nghĩa rộng).
, mô hình đồ họa, học tăng cường và xử lý ngôn ngữ tự nhiên Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Tiếng Anh là Natural Language Processing, viết tắt là NLP là một nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào các ứng dụng trên ngôn ngữ của con người. Trong trí tuệ nhân tạo thì xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một trong những phần khó nhất vì nó liên quan đến việc phải hiểu ý nghĩa ngôn ngữ-công cụ hoàn hảo nhất của tư duy và giao tiếp.
. Các nhà khoa học nghiên cứu đang có nhu cầu cao với mức lương trung bình hàng năm là $ 99,809 .

Giống như các nhà khoa học dữ liệu, các nhà khoa học nghiên cứu thường được kỳ vọng sẽ có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ về khoa học máy tính. Tuy nhiên, nhiều công ty chấp nhận bằng cấp cao trong lĩnh vực kỹ thuật liên quan được hỗ trợ bởi kinh nghiệm.

Hầu hết các công ty tuyển dụng đang tìm kiếm các chuyên gia công nghệ có hiểu biết sâu sắc về đánh giá hệ thống, tính toán song song, tính toán phân tán, học máy và trí tuệ nhân tạo.

5. Kỹ sư Big data

Các kỹ sư và kiến ​​trúc sư Big data Big data
Big data - "Dữ liệu lớn" là một lĩnh vực nghiên cứu về phương pháp phân tích, trích xuất thông tin một cách có hệ thống hoặc xử lý các bộ dữ liệu lớn, phức tạp.
có mức lương cao nhất trong ngành trí tuệ nhân tạo, trung bình hàng năm là 151.307 đô la. Họ đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển hệ sinh thái cho phép các hệ thống kinh doanh giao tiếp với nhau và đối chiếu dữ liệu. Hầu hết các công ty thích các chuyên gia đã hoàn thành bằng tiến sĩ toán học, khoa học máy tính, hoặc một lĩnh vực liên quan.

So với các nhà khoa học dữ liệu, những chuyên gia này nắm giữ những vị trí quan trọng hơn. Họ thường được giao nhiệm vụ lập kế hoạch, thiết kế và phát triển môi trường Big data Big data
Big data - "Dữ liệu lớn" là một lĩnh vực nghiên cứu về phương pháp phân tích, trích xuất thông tin một cách có hệ thống hoặc xử lý các bộ dữ liệu lớn, phức tạp.
trên các hệ thống Hadoop và Spark.

Các ứng viên cũng phải chứng minh kinh nghiệm lập trình với C ++, Java, Python và Scala. Họ cũng phải thể hiện kiến ​​thức chuyên sâu và kinh nghiệm tham gia khai thác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và chuyển dịch dữ liệu.

—

Bây giờ bạn đã có câu trả lời cho chính mình chưa? Hãy theo dõi trituenhantao.io nếu bạn lựa chọn cùng chúng tôi đi trên con đường này. Hãy chia sẻ bài viết nếu thấy nó hữu ích nhé!