Hướng dẫn học trí tuệ nhân tạo này phù hợp với bất kỳ người mới bắt đầu nào, bất kể bạn bắt đầu từ đâu.
Mỗi khi bạn mua sắm trực tuyến, tìm kiếm thông tin trên Google hoặc xem một chương trình trên Netflix, bạn sẽ tương tác với một dạng trí tuệ nhân tạo (AI) . Các ứng dụng của AI có ở khắp mọi nơi và sẽ tiếp tục phát triển.
Từ công nhân nhà máy, nhân viên phục vụ đến kỹ sư, AI đang nhanh chóng tác động đến công việc. Học AI có thể giúp bạn hiểu cách công nghệ có thể cải thiện cuộc sống của chúng ta thông qua các sản phẩm và dịch vụ. Ngoài ra còn có rất nhiều cơ hội việc làm trong lĩnh vực này, nếu bạn chọn theo đuổi nó.
Học AI không khó nhưng nó đòi hỏi sự hiểu biết cơ bản về toán học và thống kê. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách học AI và tạo kế hoạch học tập
Trí tuệ nhân tạo là gì? Và tại sao bạn nên học nó?
Trí tuệ nhân tạo ( AI ) là quá trình mô phỏng trí thông minh của con người và thực hiện nhiệm vụ với máy móc, chẳng hạn như hệ thống máy tính. Các nhiệm vụ có thể bao gồm nhận dạng các mẫu, đưa ra quyết định, học tập theo kinh nghiệm và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) . AI được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp được thúc đẩy bởi công nghệ, như chăm sóc sức khỏe, tài chính và vận tải.
Học AI ngày càng quan trọng vì đây là công nghệ mang tính cách mạng đang thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và giao tiếp với nhau. Với việc các tổ chức trong các ngành trên toàn thế giới thu thập dữ liệu lớn , AI giúp chúng ta hiểu được tất cả.
Theo Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ, các kỹ sư AI kiếm được mức lương trung bình là 136.620 USD một năm . Các chuyên gia trong lĩnh vực này có thể kỳ vọng số lượng việc làm sẽ tăng 23% trong thập kỷ tới.
Bên cạnh việc là một con đường sự nghiệp sinh lợi, đây còn là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng và là một ngành học kích thích trí tuệ để học hỏi.
Học AI mất bao lâu?
Lượng thời gian cần thiết để học trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm:
- Kiến thức tiên quyết: Nếu bạn có kiến thức chung về toán và thống kê, bạn có thể chuyển thẳng sang học các kỹ năng và công cụ AI.
- Mục đích nghề nghiệp: Nếu muốn theo đuổi công việc trong lĩnh vực AI, bạn sẽ muốn có một nền giáo dục toàn diện hơn những người chỉ muốn thêm bối cảnh vào vai trò phân tích dữ liệu của họ .
- Kiến thức nền tảng: Nếu bạn chuyển từ chuyên ngành hoặc lĩnh vực khác, thì bạn sẽ mất nhiều thời gian học hơn so với những người đang làm việc trong lĩnh vực công nghệ và có hiểu biết cơ bản về các thuật ngữ phức tạp của nó.
Cách học trí tuệ nhân tạo
Dưới đây là bốn bước để hướng dẫn việc học của bạn. Để bắt đầu hành trình tiếp cận AI, hãy phát triển kế hoạch học tập bằng cách đánh giá trình độ kiến thức hiện tại của bạn cũng như lượng thời gian và nguồn lực bạn có thể dành cho việc học.
1. Lập kế hoạch học tập.
Trước khi bắt đầu lớp học, chúng tôi khuyên bạn nên lập kế hoạch học tập. Điều này bao gồm dòng thời gian dự kiến, mục tiêu xây dựng kỹ năng cũng như các hoạt động, chương trình và nguồn lực mà bạn sẽ cần để đạt được những kỹ năng đó.
Trước tiên, hãy tự hỏi mình những câu hỏi sau:
- Trình độ hiểu biết về trí tuệ nhân tạo của bạn: Bạn có phải là người mới bắt đầu thực sự không? Bạn có nền tảng về toán và kỹ năng thống kê không? Bạn có quen thuộc với các thuật ngữ và khái niệm cơ bản không?
- Mục đích học tập của bạn: Bạn đang theo đuổi một nghề nghiệp mới hay chỉ để bổ sung cho nghề nghiệp hiện tại của mình?
- Bạn có thể dành bao nhiêu thời gian cho việc học: Hiện tại bạn có đang đi làm không? Bạn muốn học toàn thời gian hay bán thời gian?
- Bạn có thể chi bao nhiêu tiền: Bạn muốn đầu tư vào chương trình đào tạo, tham gia các khóa học chuyên nghiệp trực tuyến hay xem một số video trên YouTube và TikTok?
- Bạn muốn học như thế nào: Bạn muốn theo đuổi một chương trình cấp bằng, chương trình đào tạo hay tự học thông qua nhiều khóa học trực tuyến?
Ở phần sau của bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp một ví dụ về kế hoạch học tập để giúp bạn phát triển kế hoạch học tập của mình.
2. Nắm vững các kỹ năng tiên quyết.
Trước khi bắt đầu hành trình học tập của mình, bạn sẽ muốn có nền tảng trong các lĩnh vực sau. Những kỹ năng này tạo thành cơ sở để học các kỹ năng và công cụ AI phức tạp.
- Số liệu thống kê cơ bản: Các kỹ năng AI sẽ dễ học hơn nhiều khi bạn nắm vững số liệu thống kê và diễn giải dữ liệu. Bạn sẽ muốn biết các khái niệm như ý nghĩa thống kê, hồi quy, phân phối và khả năng, tất cả đều đóng vai trò trong các ứng dụng AI.
- Toán cơ bản: Hiểu biết về AI, đặc biệt là học máy và học sâu , dựa vào việc hiểu biết các khái niệm toán học như phép tính, xác suất và đại số tuyến tính. Chúng thường xuyên xuất hiện trong các thuật toán và mô hình AI .
- Tính tò mò và khả năng thích ứng: AI rất phức tạp và phát triển nhanh chóng, do đó luôn có nhu cầu theo kịp các kỹ thuật và công cụ mới. Những người muốn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực AI phải có niềm khao khát học hỏi vô độ và tư duy thích ứng để giải quyết vấn đề.
Mức độ bạn cần học những kỹ năng tiên quyết này phụ thuộc vào mục tiêu nghề nghiệp của bạn. Một kỹ sư AI đầy tham vọng chắc chắn sẽ cần phải thành thạo những điều này, trong khi một nhà phân tích dữ liệu muốn mở rộng bộ kỹ năng của họ có thể bắt đầu với một lớp giới thiệu về AI.
Nếu bạn đã có hiểu biết cơ bản về thống kê và toán học và sẵn sàng học hỏi, bạn có thể chuyển sang Bước 3.
3. Bắt đầu học các kỹ năng AI.
Sau khi bạn đã nắm được các điều kiện tiên quyết, hãy đi sâu vào các kỹ năng thiết yếu mà bạn cần cho AI. Mức độ thành thạo của bạn sẽ phụ thuộc vào loại vai trò bạn đang theo đuổi.
Lập trình
Biết cách viết mã là điều cần thiết để triển khai các ứng dụng AI vì bạn có thể phát triển các thuật toán và mô hình AI, thao tác dữ liệu và sử dụng các chương trình AI. Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến hơn do tính đơn giản và khả năng thích ứng của nó, R là một ngôn ngữ được yêu thích khác và có rất nhiều ngôn ngữ khác, chẳng hạn như Java và C++.
Cấu trúc dữ liệu
Cấu trúc dữ liệu là một định dạng chuyên dụng để tổ chức, lưu trữ, truy xuất và thao tác dữ liệu. Cần phải biết các loại khác nhau, chẳng hạn như cây, danh sách và mảng để viết mã có thể biến thành các mô hình và thuật toán AI phức tạp.
Khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu bao gồm nhiều công cụ và thuật toán được sử dụng để tìm các mẫu trong dữ liệu thô. Các nhà khoa học dữ liệu có hiểu biết sâu sắc về người dùng sản phẩm hoặc dịch vụ, cũng như quy trình trích xuất thông tin chi tiết toàn diện từ hàng tấn dữ liệu. Các chuyên gia AI cần biết về khoa học dữ liệu để có thể đưa ra các thuật toán phù hợp.
Học máy Marchine Learning
Tập hợp con phổ biến này của AI rất quan trọng vì nó hỗ trợ nhiều sản phẩm và dịch vụ của chúng ta ngày nay. Máy học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán và cải thiện hiệu suất của sản phẩm. Các chuyên gia AI cần biết các thuật toán khác nhau, cách chúng hoạt động và thời điểm áp dụng chúng.
Học sâu Deep learning
Học sâu là một tập hợp con của học máy sử dụng nhiều lớp mạng lưới thần kinh để hiểu các mẫu trong dữ liệu. Nó thường được sử dụng trong các ứng dụng AI tiên tiến nhất, chẳng hạn như xe tự lái.
4. Làm quen với các công cụ và chương trình AI.
Cùng với việc xây dựng các kỹ năng AI của mình, bạn sẽ muốn biết cách sử dụng các công cụ và chương trình AI, chẳng hạn như thư viện và khung, những điều này sẽ rất quan trọng trong hành trình học tập AI của bạn. Khi chọn các công cụ AI phù hợp, bạn nên làm quen với ngôn ngữ lập trình mà chúng phù hợp vì nhiều công cụ phụ thuộc vào ngôn ngữ được sử dụng.
Dưới đây là một số công cụ và thư viện phổ biến dành riêng cho Python:
- NumPy
- Scikit-learn
- Pandas
- Tensorflow
- Seaborn
- Theano
- Keras
- PyTorch
- Matplotlib
Cách xây dựng kế hoạch học tập
Tự học và tự hỏi làm thế nào để đi đúng hướng? Phát triển một kế hoạch học tập để phác thảo cách thức và nơi để tập trung thời gian của bạn. Dưới đây, chúng tôi đã cung cấp mẫu kế hoạch học tập chuyên sâu kéo dài 9 tháng, nhưng thời gian của bạn có thể dài hơn hoặc ngắn hơn tùy thuộc vào mục tiêu nghề nghiệp của bạn.
Tháng 1-3: Khái niệm cơ bản về toán học và thống kê, lập trình và cấu trúc dữ liệu
- Toán học và thống kê: Tìm hiểu những điều cơ bản bằng cách nghiên cứu phép tính, đại số, thống kê và xác suất, những điều này sẽ làm nền tảng cho hành trình AI của bạn.
- Lập trình: Học một ngôn ngữ lập trình, như Python hoặc R. Sau đó, bạn sẽ làm quen với các thư viện và gói.
- Cấu trúc dữ liệu: Bắt đầu học cách lưu trữ, truy xuất và thao tác với các tập dữ liệu, sau đó là cách làm sạch và chuẩn bị chúng, điều này cần thiết cho bất kỳ dự án AI nào.
Tháng 4-6: Đi sâu vào khoa học dữ liệu, học máy và học sâu
- Khoa học dữ liệu: Tìm hiểu những kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu và cách AI có thể giúp tạo điều kiện thuận lợi cho việc trích xuất và rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu.
- Học máy: Đi sâu vào các loại thuật toán học máy khác nhau, chẳng hạn như học có giám sát, không giám sát và học tăng cường.
- Học sâu: Hiểu mạng lưới thần kinh và các khái niệm về học sâu.
Tháng 7-9: Làm quen với các công cụ AI và chọn chuyên ngành
- Công cụ AI: Khi đã nắm vững kiến thức cơ bản, bạn có thể bắt đầu sử dụng các thư viện khác nhau được liên kết với ngôn ngữ lập trình mà bạn đã học cũng như các công cụ AI khác như ChatGPT .
- Chuyên môn hóa: Bạn có thể muốn chuyên về một lĩnh vực cụ thể của AI, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc có thể là cách áp dụng AI vào lĩnh vực khác.
- Học thêm và tìm kiếm việc làm: Bắt đầu tìm kiếm công việc liên quan đến AI , nếu đó là một phần trong ý định học tập của bạn. Tiếp tục theo kịp xu hướng AI với blog, podcast , v.v.
Bắt đầu học AI ngay hôm nay
Hành trình đến với sự nghiệp trí tuệ nhân tạo của bạn có thể bắt đầu bằng một bước duy nhất. AI dành cho mọi người của DeepLearning.AI, do giảng viên hàng đầu Andrew Ng giảng dạy, mang đến phần giới thiệu tuyệt vời. Chỉ trong 10 giờ hoặc ít hơn, bạn có thể tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về AI, cách nó tồn tại trong xã hội và cách xây dựng nó trong công ty của bạn. Bắt đầu dùng thử 7 ngày miễn phí ngay hôm nay tại coursera: https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone
