Khóa học ai trí tuệ nhân tạo | Lập trình AI bằng python 2023

Trí tuệ nhân tạo là gì

Trí tuệ nhân tạo là trí thông minh được thể hiện bởi máy móc, trái ngược với trí thông minh được thể hiện bởi con người.

Nguyên tắc tạo ra trí tuệ nhân tạo là gì?

Đạo Đức, Minh bạch, và An Toàn (Ethics)

Một trong những nguyên tắc tạo ra trí tuệ nhân tạo cơ bản nhất là đảm bảo tính đạo đức và an toàn. AI không chỉ là sản phẩm công nghệ mà còn có tiềm năng tác động, ảnh hưởng đến mọi mặt của đời sống cũng như những quyết định quan trọng mà con người đưa ra. Việc đảm bảo tính minh bạch, rõ ràng và đạo đức trong quá trình phát triển và triển khai trí tuệ nhân tạo sẽ giúp tránh các hậu quả không mong muốn.

Không thiên vị (Bias)

Tránh thiên vị của AI là một trong những vấn đề quan trọng cần được xem xét khi phát triển và triển khai các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Thiên vị của AI xuất phát từ việc mô hình trí tuệ nhân tạo được huấn luyện trên bộ dữ liệu không đủ đa dạng hoặc mang các đặc điểm tiêu cực về giới tính, sắc tộc, tuổi tác hoặc tầng lớp. Điều này có thể dẫn đến việc AI đưa ra những kết quả không chính xác hoặc có xu hướng phân biệt đối xử trong quá trình hoạt động thực tế.

Đảm bảo tính ứng dụng trong đời sống thường ngày (Practical)

Nguyên tắc tạo ra trí tuệ nhân tạo đảm bảo tính ứng dụng trong đời sống thường ngày đóng vai trò quan trọng để đảm bảo rằng trí tuệ nhân tạo mang lại giá trị thực sự và tạo lợi ích cho con người và xã hội.

Bởi mục tiêu của AI không chỉ nhằm tạo ra những ứng dụng phức tạp, mà còn là đem lại giá trị và giúp giải quyết các vấn đề thực sự cho cuộc sống con người. Phát triển trí tuệ nhân tạo cần tập trung vào các giải pháp có khả năng giải quyết vấn đề và tối ưu hóa quy trình, từ y tế, giao thông, quản lý tài chính đến quản lý thời gian.

Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo cũng nên được phát triển để tương tác một cách tự nhiên với con người. Giao diện người – máy cần dễ sử dụng, thân thiện và đáp ứng nhu cầu của người dùng, giúp họ tận dụng tối đa khả năng của công nghệ.

Phát triển bền vững (Sustainable)

Nguyên tắc phát triển bền vững trong phát triển AI nhấn mạnh vào việc đảm bảo rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo không gây lãng phí tài nguyên và không gây hại đến môi trường. Điều này bao gồm việc tối ưu hóa sử dụng năng lượng, quản lý tốt dữ liệu để tránh sự lãng phí và ảnh hưởng xấu đến môi trường, cũng như đảm bảo tính bền vững trong quá trình sản xuất và vận hành các hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Bảo vệ quyền riêng tư (Privacy)

Vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là một phần quan trọng trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo. Nguyên tắc này bao gồm việc đảm bảo rằng dữ liệu cá nhân của người dùng được bảo vệ trong quá trình sử dụng trí tuệ nhân tạo, mô hình hoạt động của trí tuệ nhân tạo phải tuân thủ các quy định pháp luật về quyền riêng tư, và đảm bảo thực hiện các biện pháp bảo mật dữ liệu. Bảo vệ quyền riêng tư giúp đảm bảo sự tin tưởng và ứng dụng bền vững của trí tuệ nhân tạo trong xã hội.

Khuyến khích sáng tạo và nghiên cứu (Creative)

Nguyên tắc khuyến khích sáng tạo và nghiên cứu trong phát triển trí tuệ nhân tạo nhấn mạnh vào việc tạo ra môi trường thuận lợi cho sự sáng tạo và nghiên cứu liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Điều này bao gồm việc hỗ trợ các chương trình nghiên cứu, khởi nghiệp và cung cấp tài nguyên để thúc đẩy sự đổi mới và phát triển liên tục trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các quốc gia và tổ chức cần góp phần xây dựng các chương trình hỗ trợ nghiên cứu và khởi nghiệp trong lĩnh vực này để đảm bảo sự đổi mới liên tục.

Hợp tác toàn cầu (Cooperate)

Hợp tác toàn cầu trong nguyên tắc tạo ra trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc thúc đẩy sự hợp tác và chia sẻ thông tin giữa các quốc gia, tổ chức và cộng đồng nghiên cứu. Điều này giúp tạo ra một môi trường hợp tác đa diện, trong đó các nguồn kiến thức, kinh nghiệm và tài nguyên được chia sẻ để đạt được mục tiêu phát triển trí tuệ nhân tạo một cách toàn diện và cân nhắc.

Nghành trí tuệ nhân tạo và cơ hội việc làm

Vì sao nên chọn ngành Trí tuệ nhân tạo?

Ngành Trí tuệ nhân tạo đang phát triển bùng nổ và có những bước tiến mạnh mẽ chỉ trong thời gian khá ngắn, ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực chẳng hạn như giáo dục, tài chính – ngân hàng, y tế,… từ đó mở ra vô số cơ hội nghề nghiệp. Tuy nhiên, theo thống kê của Viện Trí tuệ nhân tạo Việt Nam, đào tạo ngành Trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam hiện chỉ mới đáp ứng được khoảng 10% nhu cầu tuyển dụng. Điều này cũng đồng nghĩa, cơ hội việc làm trong ngành này đang vô cùng rộng mở với các bạn trẻ, đặc biệt là thế hệ gen Z.

Đặc biệt, các vị trí làm việc trong ngành Trí tuệ nhân tạo đều mang lại thu nhập khá cao. Theo báo cáo của TopDev phát hành tháng 6/2021, thu nhập trung bình của kỹ sư AI và kỹ sư Machine Learning đạt hơn 3000 USD/tháng – luôn nằm trong nhóm 10 công việc có thu nhập cao nhất trong ngành công nghệ thông tin (IT). Như vậy, AI đang trở thành ngành học hấp dẫn hàng đầu hiện nay, thu hút sự quan tâm của rất nhiều các bạn trẻ.

Cơ hội việc làm ngành Trí tuệ nhân tạo sau khi tốt nghiệp

Sinh viên sau khi tốt nghiệp ngành học Trí tuệ nhân tạo sẽ có rất nhiều cơ hội việc làm hấp dẫn, không chỉ trong nước mà còn ở khắp nơi trên thế giới. Một số vị trí làm việc cho sinh viên tốt nghiệp ngành học Trí tuệ nhân tạo có thể được kể đến như:

Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo (Kỹ sư AI)

Sinh viên sau khi tốt nghiệp có thể trở thành kỹ sư Trí tuệ nhân tạo tại các doanh nghiệp hoặc tổ chức trong lĩnh vực công nghệ. Đây là vị trí đảm nhận nhiệm vụ phát triển, thử nghiệm và ứng dụng các công nghệ AI khác nhau. Họ sử dụng các thuật toán học máy cũng như vận dụng hiểu biết của bản thân về mạng lưới thần kinh nhằm tạo ra các sản phẩm AI hữu ích.

Với nhiệm vụ của các kỹ sư ngành Trí tuệ nhân tạo, họ thường thực hiện các công việc như:

• Thiết kế và phát triển các hệ thống AI
• Huấn luyện và đánh giá các mô hình AI
• Giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng AI
• Phối hợp với các kỹ sư phần mềm, nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia khác
• Tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định về AIc

Kỹ sư học máy (Kỹ sư Machine Learning)

Khái niệm máy học (Machine Learning) là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo. Các kỹ sư học máy sẽ phải làm việc với khối lượng dữ liệu khổng lồ, xây dựng và duy trì các phần mềm tự chạy để hỗ trợ các máy học. Hiện nay, Machine Learning được ứng dụng rất phổ biến trong nhận dạng hình ảnh và giọng nói, quản lý rủi ro, ngăn chặn gian lận,… Các bạn sinh viên khi ra trường hoàn toàn có thể lựa chọn trở thành kỹ sư Machine Learning làm việc tại các doanh nghiệp, tổ chức liên quan tới lĩnh vực công nghệ.

Kỹ sư học máy là những chuyên gia phát triển và triển khai các thuật toán học máy để tạo ra các mô hình có thể học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác. Họ làm việc trên nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm tài chính, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ và sản xuất.

Kỹ sư học máy có trách nhiệm thiết kế, phát triển và đánh giá các mô hình học máy. Họ cũng làm việc với các kỹ sư phần mềm, nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia khác để giải quyết các vấn đề phức tạp. Kỹ sư học máy có thể làm việc trong nhiều ngành khác nhau, bao gồm công nghệ, tài chính, chăm sóc sức khỏe và sản xuất.

Nếu bạn quan tâm đến việc trở thành một kỹ sư học máy, bạn cần có nền tảng vững chắc về khoa học máy tính, toán học và thống kê. Bạn cũng cần có kỹ năng lập trình và giải quyết vấn đề tốt. Ngoài ra, bạn cần có khả năng học hỏi và thích nghi với các công nghệ mới.

Kỹ sư học máy là một công việc có triển vọng nghề nghiệp tốt. Nhu cầu về kỹ sư học máy đang tăng lên và mức lương của họ cũng rất cao. Nếu bạn có kỹ năng và kiến thức phù hợp, bạn có thể có một sự nghiệp thành công trong lĩnh vực học máy.

Dưới đây là một số nhiệm vụ mà các kỹ sư học máy thường thực hiện:

• Thiết kế và phát triển các mô hình học máy
• Huấn luyện và đánh giá các mô hình học máy
• Giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng học máy
• Phối hợp với các kỹ sư phần mềm, nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia khác

Kỹ sư người máy (Kỹ sư Robot)

Ngày nay, robot được ứng dụng vô cùng phổ biến nhằm hỗ trợ con người, đảm nhận nhiều công việc từ đơn giản tới phức tạp và đòi hỏi độ chính xác cao. Công việc của một kỹ sư người máy chính là nghiên cứu và chế tạo các robot. Đây là vị trí có thể làm việc tại các doanh nghiệp kinh doanh sản phẩm robot, tự động hóa hoặc các nhà máy chế tạo, sản xuất, lắp ráp cũng như các cơ sở nghiên cứu chuyên sâu về robot,…

Các công việc mà một kỹ sư người máy có thể làm:

• Thiết kế và xây dựng các bộ phận của robot
• Lắp đặt các mạch điện của robot
• Lập trình và điều khiển robot
• Sửa chữa và bảo trì robot
• Nghiên cứu và phát triển các công nghệ robot mới
• Đào tạo người dùng về cách sử dụng robot

Nhà khoa học nghiên cứu về AI

Các bạn sinh viên tốt nghiệp ngành Trí tuệ nhân tạo có đam mê nghiên cứu cũng có thể trở thành  nhà khoa học nghiên cứu AI và Machine Learning, làm việc trong các trường đại học, viện nghiên cứu hoặc các phòng thí nghiệm R&D,… Công việc này thúc đẩy sự phát triển cũng như tăng cường việc ứng dụng AI vào cuộc sống.

Sinh viên sau ra trường có thể có các công việc như:

• Thiết kế và phát triển các thuật toán và công nghệ AI mới
• Đánh giá hiệu quả của các thuật toán và công nghệ AI mới
• Giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng AI
• Phối hợp với các nhà khoa học, kỹ sư và các chuyên gia khác để phát triển các ứng dụng AI mới

Kỹ sư dữ liệu lớn (Kỹ sư Big data)

Làm việc với các dữ liệu là yêu cầu bắt buộc đối trong ngành Trí tuệ nhân tạo, vì vậy các bạn sinh viên khi ra trường cũng có thể cân nhắc trở thành một kỹ sư dữ liệu lớn tại các tập đoàn, công ty công nghệ. Vị trí này thường được giao nhiệm vụ thiết kế, lập kế hoạch và xây dựng môi trường dữ liệu lớn trên hệ thống, từ đó khai thác và quản trị hiệu quả dữ liệu lớn của một tổ chức. Đây cũng là một vị trí có mức thu nhập vô cùng hấp dẫn.

Dưới đây là một số nhiệm vụ mà các kỹ sư dữ liệu lớn thường thực hiện:

• Thiết kế và phát triển các giải pháp dữ liệu lớn
• Thu thập, lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu
• Phân tích dữ liệu để tìm kiếm các xu hướng và mẫu
• Xây dựng các mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu
• Phát triển các ứng dụng dữ liệu

Nội dung khóa học trí tuệ nhân tạo ai

Khóa học ai trí tuệ nhân tạo, lập trình ai bằng python này bao gồm các khái niệm cơ bản của các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo khác nhau như Mạng nơ-ron nhân tạo, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Học máy, Học sâu, Thuật toán di truyền, v.v. và việc triển khai nó bằng Python.

Đối tượng học của khóa học ai, lập trình ai

Khóa học này sẽ hữu ích cho sinh viên tốt nghiệp, sau đại học và sinh viên nghiên cứu, những người quan tâm đến chủ đề này hoặc có môn học này như một phần của chương trình giảng dạy của họ. Người đọc có thể là người mới bắt đầu hoặc người học nâng cao.

Điều kiện tham gia khóa học ai

Chúng tôi giả định rằng người đọc có kiến thức cơ bản về Trí tuệ nhân tạo và lập trình Python. Anh chị nên biết về các thuật ngữ cơ bản được sử dụng trong AI cùng với một số gói python hữu ích như nltk, OpenCV, gấu trúc, OpenAI Gym, v.v.

Học thêm các khóa học miễn phí khác trên Tekmonk : Các khóa học online miễn phí tại Tekmonk