Làm thế nào để bắt đầu sự nghiệp trong AI và Máy học?

0
244

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã gây xôn xao gần đây khi mọi người bắt đầu báo cáo rằng Alexa đang cười một cách bất ngờ. Những bản tin đó dẫn đến những câu chuyện cười thông thường về việc máy tính chiếm lĩnh thế giới, nhưng không có gì vui khi coi AI là một lĩnh vực nghề nghiệp. Chỉ thực tế là chín trong số mười người Mỹ sử dụng các dịch vụ AI dưới hình thức này hay hình thức khác hàng ngày chứng tỏ rằng đây là một lựa chọn nghề nghiệp khả thi.  

Trong cuộc trò chuyện trực tiếp với Simplilearn , Anand Narayanan, Giám đốc sản phẩm tại Simplilearn và Ronald Van Loon , chuyên gia Dữ liệu lớn và thành viên ban cố vấn Simplilearn, đã thảo luận về tương lai của AI và học máy như các lĩnh vực nghề nghiệp. Họ đi sâu vào các loại công việc cụ thể có sẵn và đào tạo cần thiết để có được chúng. Bạn có thể xem bản ghi âm bằng cách nhấp vào liên kết bên dưới hoặc đọc để xem tóm tắt một số điểm chính được đề cập.

Bối cảnh nghề nghiệp AI

Gần đây, AI thậm chí còn được thu hút nhiều hơn vì những đổi mới gần đây đã gây được nhiều sự chú ý, mặc dù vậy , Alexa cũng bất ngờ gây cười . Nhưng AI đã là một lựa chọn nghề nghiệp đúng đắn trong một thời gian vì sự áp dụng ngày càng tăng của công nghệ trong các ngành công nghiệp và nhu cầu về các chuyên gia được đào tạo để làm các công việc do sự tăng trưởng này tạo ra. Các chuyên gia dự đoán rằng AI sẽ tạo ra gần 2,3 triệu việc làm vào năm 2020. Tuy nhiên, cũng có dự báo rằng công nghệ này sẽ xóa sổ hơn 1,7 triệu việc làm, dẫn đến khoảng nửa triệu việc làm mới trên toàn thế giới. Hơn nữa, AI cung cấp nhiều cơ hội nghề nghiệp độc đáo và khả thi. AI được sử dụng trong hầu hết các ngành, từ giải trí đến giao thông vận tải, tuy nhiên chúng ta có nhu cầu lớn về các chuyên gia có trình độ và tay nghề cao.

Giải thích về AI và Học máy

Nếu bạn là người mới trong lĩnh vực này, bạn có thể tự hỏi, vậy Trí tuệ nhân tạo là gì? AI là cách chúng ta tạo ra những cỗ máy thông minh. Đó là phần mềm học tương tự như cách con người học, bắt chước cách học của con người để nó có thể đảm nhận một số công việc cho chúng tôi và thực hiện các công việc khác tốt hơn và nhanh hơn con người chúng ta từng có thể. Học máy là một tập hợp con của AI, vì vậy, đôi khi chúng ta mô tả AI, chúng ta đang mô tả học máy, là quá trình mà AI học.

Với học máy, các thuật toán sử dụng một tập hợp dữ liệu đào tạo để cho phép máy tính học cách làm điều gì đó mà chúng không được lập trình để làm. Máy học cung cấp cho chúng ta công nghệ để nâng cao năng lực của con người.

AI có lợi ích rộng rãi. Cả mọi người và công ty đều được hưởng lợi từ AI. Người tiêu dùng sử dụng AI hàng ngày để tìm điểm đến của họ bằng các ứng dụng điều hướng và chia sẻ chuyến đi, làm thiết bị gia đình thông minh hoặc trợ lý cá nhân hoặc cho các dịch vụ phát trực tuyến. Các doanh nghiệp có thể sử dụng AI để đánh giá rủi ro và xác định cơ hội, cắt giảm chi phí cũng như thúc đẩy nghiên cứu và đổi mới.

Ba giai đoạn chính của AI 

AI đang phát triển nhanh chóng, đó là một lý do tại sao sự nghiệp trong lĩnh vực AI lại mang lại nhiều tiềm năng như vậy. Khi công nghệ phát triển, học tập được cải thiện. Van Loon đã mô tả ba giai đoạn phát triển AI và máy học như sau:

  • Giai đoạn một là học máy – Máy học bao gồm các hệ thống thông minh sử dụng các thuật toán để học hỏi kinh nghiệm.
  • Giai đoạn hai là trí thông minh của máy móc – Đó là nơi công nghệ AI hiện tại của chúng ta đang cư trú. Trong giai đoạn này, máy móc rút kinh nghiệm dựa trên các thuật toán sai. Nó là một hình thức học máy phát triển hơn, với khả năng nhận thức được cải thiện.
  • Giai đoạn ba là ý thức máy móc – Đây là khi các hệ thống có thể tự học hỏi từ kinh nghiệm mà không cần bất kỳ dữ liệu bên ngoài nào. Siri là một ví dụ về ý thức máy móc.

Tập hợp con của Học máy

Ngoài sự phát triển của học máy dẫn đến các khả năng mới, chúng tôi có các tập hợp con trong lĩnh vực học máy, mỗi tập đều cung cấp một lĩnh vực chuyên môn tiềm năng cho những người quan tâm đến sự nghiệp trong AI. 

  • Mạng thần kinh Mạng nơ-ron không thể thiếu để dạy máy tính suy nghĩ và học hỏi bằng cách phân loại thông tin, tương tự như cách chúng ta học như con người. Ví dụ, với mạng nơ-ron, phần mềm có thể học cách nhận dạng hình ảnh. Máy móc cũng có thể đưa ra dự đoán và quyết định với mức độ chính xác cao dựa trên dữ liệu đầu vào.
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cung cấp cho máy móc khả năng hiểu ngôn ngữ của con người. Khi điều này phát triển, máy móc sẽ học cách phản hồi theo cách mà người xem có thể hiểu được. Trong tương lai, điều này sẽ thay đổi đáng kể cách chúng ta giao tiếp với tất cả các máy tính.
  • Học kĩ càng Học sâu là đỉnh cao của tự động hóa thông minh. Nó tập trung vào các công cụ học máy và triển khai chúng để giải quyết vấn đề bằng cách đưa ra quyết định. Với học sâu, dữ liệu được xử lý thông qua mạng nơ-ron, tiến gần hơn đến cách chúng ta suy nghĩ như con người. Học sâu có thể được áp dụng cho hình ảnh, văn bản và lời nói để đưa ra kết luận bắt chước quá trình ra quyết định của con người.

Các ngành hiện đang sử dụng AI

Trong hội thảo trên web, nhiều câu hỏi của khán giả xoay quanh các công ty hiện đang sử dụng AI và do đó thuê các chuyên gia AI có kỹ năng. Câu trả lời là, AI đang được sử dụng trong nhiều loại ứng dụng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. 

Xe tự lái có lẽ là ứng dụng nổi tiếng nhất của AI. Bảo trì dự đoán là một phần khác của AI, dự báo khi nào cần bảo trì để có thể thực hiện chủ động, dẫn đến tiết kiệm chi phí đáng kể. AI được sử dụng trong giao thông vận tải, chẳng hạn như lên lịch tàu và giúp tài xế Uber định hướng các tuyến đường. Các thành phố thông minh sử dụng AI để tiết kiệm năng lượng hơn, giảm tội phạm và cải thiện an toàn. Rất nhiều ứng dụng của AI ngày nay là vô số và ngày càng tăng về số lượng.  

Nhiều thương hiệu lớn đã và đang sử dụng AI, bao gồm IBM, Amazon, Microsoft và Accenture. Tất cả đều áp dụng máy học trên quy mô lớn và thúc đẩy sự đổi mới. Trong tương lai, ngày càng nhiều ngành công nghiệp sẽ sử dụng AI và học máy , thúc đẩy sự phát triển vượt bậc trong thị trường việc làm. Tuy nhiên, Van Loon chỉ ra rằng bạn không nhất thiết phải làm việc cho một công ty lớn hơn để làm việc trong lĩnh vực AI hoặc máy học. Tất cả các ngành công nghiệp đang hướng tới công nghệ này, bao gồm vận tải, sản xuất, năng lượng, nông nghiệp và tài chính.

Làm thế nào để bắt đầu với AI?

Nếu bạn bị hấp dẫn bởi lĩnh vực nghề nghiệp này và tự hỏi làm thế nào để bắt đầu, Van Loon đã mô tả các lộ trình học tập cho ba kiểu chuyên gia khác nhau; những người mới tham gia lĩnh vực này, lập trình viên và những người đã làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu . Ông cũng chỉ ra rằng các ngành khác nhau đòi hỏi các bộ kỹ năng khác nhau, nhưng tất cả những người làm việc trong lĩnh vực AI đều phải có kỹ năng giao tiếp xuất sắc trước khi giải quyết các kỹ năng toán học và tính toán cần thiết. 

Đối với những người mới tham gia lĩnh vực này, Van Loon đề nghị bắt đầu với toán học và tham gia tất cả các loại khóa học về máy học. Bên cạnh đó, một người muốn chuyển sang lĩnh vực AI cần phải có kỹ năng máy tính mạnh cũng như kỹ năng lập trình như C ++ và hiểu biết về các thuật toán. Bạn cũng nên bổ sung kiến ​​thức kinh doanh chung cho học vấn đó. Quan trọng nhất, hãy đảm bảo rằng bất kỳ khóa đào tạo nào bạn nhận được đều thực hành. 

Nếu bạn đã là một lập trình viên và bạn muốn chuyển sang lĩnh vực AI, bạn có thể đi thẳng vào các thuật toán và bắt đầu viết mã. 

Đối với một nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học tham gia nhiều hơn vào AI, Van Loon cho biết bạn phải có kỹ năng lập trình. Để vượt qua cầu nối đó từ nhà khoa học dữ liệu sang máy học, bạn phải biết cách chuẩn bị dữ liệu, cũng như có kỹ năng giao tiếp và kiến ​​thức kinh doanh tốt, đồng thời thành thạo trong việc xây dựng và hình dung mô hình. Cần nhiều thành viên trong nhóm để làm cho AI hoạt động, cho phép chuyên về bất kỳ lĩnh vực nào. Van Loon đề xuất một nhà khoa học dữ liệu nên bắt đầu bằng cách tìm ra những gì bạn muốn làm và sau đó tập trung vào đó cho sự nghiệp học máy của bạn .

Cho dù bạn bắt đầu từ đâu, hãy lên kế hoạch tiếp tục học tập trong suốt sự nghiệp của bạn. Như Van Loon nói, AI không bao giờ ngừng học hỏi, vì vậy bạn cũng không thể ngừng học hỏi. 

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here