LẬP TRÌNH AI LÀ GÌ? 4 BƯỚC HỌC LẬP TRÌNH AI BÀI BẢN TỪ A-Z

Lập trình AI là một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ và mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn. Tuy nhiên, trở thành một chuyên gia lập trình AI không phải là một điều dễ dàng. Trong bài viết dưới đây, hãy cùng Trường Doanh Nhân HBR khám phá lập trình AI là gì và các bước học lập trình AI bài bản.

1. Lập trình AI là gì?

Lập trình AI (Trí tuệ Nhân tạo) là quá trình xây dựng một chuỗi các thuật toán để máy tính có thể học cách thực hiện các nhiệm vụ giống như con người. Các chương trình AI thường xử lý lượng dữ liệu lớn và sử dụng những thuật toán phức tạp để tự động hóa và đưa ra quyết định. 

Các thuật toán lập trình AI đơn giản giúp máy tính học cách hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể, trong khi các thuật toán AI chuyên sâu sẽ kết hợp nhiều thuật toán lại để xử lý các quy trình phức tạp hơn. Một số thuật toán AI có khả năng tự học và nâng cao hiệu suất sau mỗi lần lặp lại, - một khái niệm được gọi là học máy (Machine Learning).

Lập trình AI bao gồm một số loại hình phổ biến dưới đây:

• Bộ nhớ hạn chế: Loại AI này hoạt động dựa trên kinh nghiệm từ quá khứ để đưa ra quyết định cho các tình huống trong tương lai. Nó kết hợp với các cảm biến môi trường để dự đoán và lựa chọn phương án tối ưu nhất.
• AI phản ứng: Đây là loại hình lập trình AI cơ bản, có khả năng phân tích hành động của đối thủ và của chính nó, từ đó đưa ra những quyết định phù hợp nhất
• AI dựa trên lý thuyết tâm trí: Loại hình này có khả năng nhận biết và hiểu được cảm xúc, suy nghĩ của con người cũng như tương tác xã hội tốt hơn. Mặc dù đã có nhiều điểm tiến bộ nhưng lập trình AI theo lý thuyết này vẫn chưa thực sự hoàn thiện
• AI tự nhận thức: Đây là trí tuệ nhân tạo có khả năng tự nhận thức, siêu thông minh và giàu cảm xúc như con người. Tuy nhiên loại hình này hiện tại chưa xuất hiện và được xem là mục tiêu phát triển trong tương lai của công nghệ AI

2. Tầm quan trọng của việc học lập trình AI

Việc học lập trình AI không chỉ mang lại nhiều kiến thức mà còn mở ra nhiều cơ hội trong các lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số lợi ích khi học lập trình AI:

• Cơ hội phát triển sự nghiệp: Kiến thức lập trình AI được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như y tế, giao thông, an ninh, marketing, sản xuất. Vì vậy học lập trình AI giúp con người có khả năng áp dụng công nghệ vào nhiều ngành nghề khác nhau, từ đó mở ra nhiều cơ hội phát triển sự nghiệp
• Giải quyết các vấn đề phức tạp: AI có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu lớn, tìm ra các mô hình và xu hướng phức tạp mà con người khó nhận ra. Do đó, học lập trình AI cho phép con người giải quyết các vấn đề khó khăn bằng cách tìm ra giải pháp tối ưu nhất
• Tăng khả năng tư duy logic và sáng tạo: Lập trình AI đòi hỏi người học phải phân tích và giải quyết các bài toán phức tạp, qua đó rèn luyện khả năng tư duy logic và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu
• Đón đầu xu hướng công nghệ: AI đang dẫn đầu các xu hướng công nghệ và sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong tương lai. Việc học lập trình AI giúp người học bắt kịp những xu hướng mới và trở thành người dẫn đầu trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0

3. Gợi ý 4 bước học lập trình AI bài bản

Vậy nên bắt đầu học lập trình AI từ đâu? Dưới đây là gợi ý 4 bước học lập trình AI bài bản cho người mới bắt đầu. 

3.1. Tìm hiểu kiến thức nền tảng về trí tuệ nhân tạo AI

Trước khi bắt đầu với lập trình AI, bạn cần trang bị cho mình một nền tảng vững chắc về các kiến thức cơ bản liên quan đến AI. Dưới đây là một số kiến thức nền tảng về AI mà bạn cần tìm hiểu: 

• Xác suất và thống kê: AI hoạt động dựa trên phân tích và dự đoán từ dữ liệu, trong đó thống kê và xác suất đóng vai trò nền tảng để mô hình hóa và đưa ra các quyết định. Hiểu về phân phối xác suất, độ lệch chuẩn, phương sai và cách xây dựng các mô hình thống kê sẽ giúp bạn nắm vững cách mà AI dựa vào dữ liệu để phân tích và đưa ra dự đoán
• Toán học cơ bản: Bên cạnh đó xác suất và thống kê, bạn cũng cần nắm vững các kiến thức toán học quan trọng như đại số tuyến tính, lý thuyết đồ thị và giải tích đa biến
• Ngôn ngữ lập trình AI: Python là ngôn ngữ phổ biến nhất để lập trình AI. Ngoài Python, bạn cũng có thể học Java và C++ để giải quyết các thuật toán nhanh chóng và phát triển chương trình phức tạp

Hiểu rõ các nền tảng này không chỉ giúp bạn dễ dàng tiếp cận với AI mà còn giúp bạn xử lý và làm việc với các thuật toán AI một cách hiệu quả.

2.2. Tìm hiểu chuyên sâu về lập trình AI

Khi đã có nền tảng vững chắc, bạn cần đi sâu hơn vào các thuật toán và công nghệ phức tạp của AI. Điều này giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về những khía cạnh sâu sắc của lĩnh vực này và trở thành một chuyên gia AI thực thụ. Một số khía cạnh quan trọng bao gồm:

• Machine Learning (Học máy): Học máy là phương pháp giúp máy tính tự học từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ. Các mô hình học máy phổ biến bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định và máy vector hỗ trợ (SVM)
• Deep Learning (Học sâu): Đây là một nhánh nâng cao của học máy. Học sâu sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để xử lý dữ liệu phức tạp như hình ảnh, âm thanh và văn bản. Hiểu sâu về cách các lớp nơron hoạt động sẽ giúp bạn xây dựng các mô hình AI mạnh mẽ
• Reinforcement Learning (Học tăng cường): Đây là một phương pháp học tập dựa trên việc tối ưu hóa hành động thông qua phần thưởng và trừng phạt. Trong mô hình này, một agent (tác nhân) sẽ tương tác với môi trường và học cách tối ưu hóa hành vi của mình thông qua thử nghiệm và điều chỉnh. Phương pháp này được áp dụng phổ biến trong các hệ thống tự động như xe tự lái, robot, các trò chơi điện tử

3.3. Triển khai các dự án lập trình AI thực tế

Việc học lý thuyết là quan trọng nhưng thực hành sẽ là cơ hội để bạn biết cách áp dụng kiến thức đã học vào quá trình xử lý các vấn đề thực tiễn. Từ đó, bạn không chỉ được củng cố về mặt kiến thức mà còn có cơ hội nâng cao kỹ năng mềm và tích lũy thêm kinh nghiệm quý báu. Bạn có thể tham gia các dự án AI cá nhân hoặc làm việc tại các doanh nghiệp có ứng dụng AI để phát triển kỹ năng lập trình AI. 

3.4. Thường xuyên cập nhật các xu hướng AI mới nhất

AI là lĩnh vực không ngừng thay đổi và phát triển. Việc thường xuyên cập nhật các xu hướng mới sẽ giúp bạn nắm bắt kịp thời những kiến thức và kỹ năng tiên tiến nhất. Đồng thời nắm bắt cơ hội việc làm trong thị trường lao động đầy cạnh tranh. Theo dõi các nghiên cứu mới nhất trên các diễn đàn, đọc sách báo, tài liệu  và tham gia các khóa học sẽ giúp bạn cập nhật kịp thời các công nghệ AI mới nhất. 

AI MARKETING 2024 - CƠ HỘI BỨT PHÁ DOANH NGHIỆP CÙNG AI!

Bạn đã sẵn sàng để dẫn đầu trong kỷ nguyên số? Đừng bỏ lỡ AI MARKETING 2024, sự kiện đột phá giúp bạn khám phá sức mạnh của AI trong marketing và kinh doanh!

Những lý do bạn không thể bỏ lỡ MEGA EVENT AI MARKETING 2024:

• Gặp gỡ 1.500+ doanh nghiệp, 300+ KOL/KOC và 10+ chuyên gia hàng đầu trong AI, Affiliate, Social, E-commerce.
• Ứng dụng AI để tạo nội dung chất lượng, tối ưu quy trình bán hàng và tự động hóa marketing.
• Phát triển hệ thống tiếp thị liên kết đa kênh mạnh mẽ, tăng trưởng doanh thu bền vững trên Shopee, Tiki, Lazada...
• Tự động hóa quy trình marketing & sales, tăng hiệu suất gấp 20 lần.
• Học cách kiếm tiền từ YouTube và khai phá tiềm năng sáng tạo nội dung.

Số lượng vé giới hạn, đăng ký ngay để không bỏ lỡ cơ hội bứt phá cùng AI!

THỜI GIAN & ĐỊA ĐIỂM:

TP. Hà Nội: 09H00 - 17H30 || NGÀY 05-06/10/2024

TP. Hồ Chí Minh: 09H00 - 17H30 || NGÀY 06-07/11/2024

4. Lộ trình để trở thành một AI Engineer chuyên nghiệp

Nếu muốn trở thành một AI Engineer chuyên nghiệp nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu thì dưới đây là lộ trình lý tưởng cho bạn. Lộ trình này chỉ rõ những kiến thức cơ bản và nâng cao mà bạn cần học để hiểu sâu về lĩnh vực lập trình AI.  

1 - Học kiến thức nền tảng toán học và lập trình

Trước tiên, bạn cần học các kiến thức nền tảng về toán học như xác suất, thống kê, giải tích, đại số tuyến tính và tối ưu hóa để hiểu cách các thuật toán AI hoạt động. Bên cạnh đó, bạn cần học về Python với các cú pháp cơ bản và sử dụng thành thạo các thư viện phổ biến như NumPy, Pandas và Matplotlib.

2 - Học các framework AI phổ biến

Tiếp theo, bạn cần có kiến thức về các framework AI phổ biến. Dưới đây là một số framework AI mà bạn cần nghiên cứu: 

• PyTorch: Đây là một framework đơn giản, dễ học và phổ biến nhất. Bạn nên thành thạo PyTorch nếu muốn trở thành một kỹ sư AI chuyên nghiệp
• TensorFlow và Keras: Bạn cần học kiến thức cơ bản về TensorFlow (phát triển bởi Google) và Keras (xây dựng trên TensorFlow), có thể không cần phải quá chuyên sâu

3 - Kiến thức về GPU và CUDA

Bạn cần hiểu cách sử dụng CUDA để tối ưu hóa tính toán trên GPU của Nvidia cho các mô hình Deep Learning. Bạn có thể không cần phải biết C++ nhưng tối thiểu nên biết cách cài đặt và tối ưu hóa GPU.

4 - Triển khai mô hình AI thực tế

Tiếp theo, bạn cần học cách chuyển đổi mô hình từ các framework như PyTorch và TensorFlow sang ONNX và TensorRT. Sau khi chuyển đổi, bạn có thể tích hợp mô hình vào các thiết bị thực tế như camera, hệ thống giao thông giám sát hoặc các ứng dụng khác.

5 - Thực hành và cập nhật xu hướng

Cuối cùng, bạn cần thường xuyên cập nhật kiến thức để không bị bỏ lại phía sau. Bạn có thể đọc các nghiên cứu trên các diễn đàn và theo dõi các khóa học AI chuyên sâu từ các nguồn uy tín như Coursera và Stanford để cập nhật các công nghệ mới nhất. 

Bằng cách đi theo lộ trình này, bạn sẽ được trang bị kiến thức và kỹ năng để trở thành một AI Engineer chuyên nghiệp trong tương lai. 

5. Trả lời một số câu hỏi liên quan đến lập trình AI

1 - Học lập trình AI liệu có khó không?

So với nhiều ngành học khác, lập trình AI được đánh giá là phức tạp hơn. Đó là bởi người học phải nghiên cứu các các khái niệm liên quan đến toán học và thống kê, cùng với các thuật toán phức tạp. Tuy nhiên, nếu bạn có đam mê và kiên trì học hỏi, cùng với việc liên tục cập nhật kiến thức mới, bạn hoàn toàn có thể chinh phục được lĩnh vực này. Đặc biệt, có nhiều tài nguyên học tập miễn phí liên quan đến lập trình AI nên bạn có thể tự học ở nhà. Ngoài ra, bạn có thể tham gia các khóa học chuyên sâu về lập trình AI để được trang bị đầy đủ kiến thức và kỹ năng về lĩnh vực này. 

2 - Các kỹ năng cần có để trở thành một chuyên gia lập trình AI?

Để trở thành một chuyên gia về AI, bạn cần trang bị cho mình các kỹ năng quan trọng sau:

• Kỹ năng chuyên môn: Để trở thành một chuyên gia về AI, bạn cần có kỹ năng chuyên môn như kỹ năng lập trình, kỹ năng phân tích các thuật toán, kỹ năng thu thập và xử lý dữ liệu…
• Kỹ năng giải quyết vấn đề: Để sử dụng AI hiệu quả, bạn phải có khả năng hiểu và xác định đúng các vấn đề, sau đó áp dụng các thuật toán và công cụ AI phù hợp để tìm ra giải pháp tối ưu
• Kỹ năng tự học: AI là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, do đó bạn cần có khả năng tự học, tự nghiên cứu và liên tục cập nhật các xu hướng công nghệ mới nhất để không bị bỏ lại phía sau
• Kỹ năng tư duy sáng tạo: AI là một lĩnh vực không ngừng thay đổi, do đó tư duy sáng tạo sẽ giúp bạn tìm ra các giải pháp mới cho các vấn đề phức tạp. Bên cạnh đó, sự linh hoạt trong cách tiếp cận các thuật toán và mô hình cũng là yếu tố giúp bạn thích nghi nhanh chóng với các xu hướng công nghệ mới

Như vậy, bài viết đã chỉ ra khái niệm lập trình AI là gì và tầm quan trọng của việc học lập trình AI. Đồng thời, gợi ý 4 bước học lập trình AI bài bản và các kỹ năng cần có để trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực AI. Trường Doanh Nhân HBR hy vọng rằng, những chia sẻ trong bài viết sẽ giúp bạn có hiểu biết sâu sắc hơn về lập trình AI nếu muốn theo đuổi ngành này.