Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở nên phổ biến trong cuộc sống con người. Do đó, lập trình AI là một định hướng nghề nghiệp tiềm năng cho nhiều bạn trẻ. Vậy, Lập trình AI là gì và có Lộ trình học ra sao? Cùng TopviecIT giải đáp cụ thể qua bài viết dưới đây.
Lập trình AI là gì?
Lập trình AI (Artificial Intelligence) là quá trình thiết kế, xây dựng và triển khai các hệ thống máy tính có khả năng tự học và tự thích nghi để thực hiện các tác vụ thông minh. Các thuật toán và mô hình AI được lập trình viên tạo ra thông qua việc sử dụng các ngôn ngữ lập trình và các framework, thư viện AI như TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
Các ứng dụng của lập trình AI rất đa dạng, từ việc tự động hóa các quy trình sản xuất, điều khiển robot, phát hiện gian lận tài khoản, hỗ trợ chẩn đoán y tế, dự báo thời tiết, tìm kiếm thông tin, cho đến việc xây dựng các trò chơi hoặc trợ lý ảo.
Xem thêm: Tổng Quan Về Trí Tuệ Nhân Tạo Và Những Ứng Dụng Phổ Biến
Lộ trình học lập trình AI cho người mới
Để trở thành lập trình viên AI bạn cần trải qua lộ trình học thế nào? Dưới đây là 6 bước cơ bản.
Chuẩn bị những kiến thức toán học và kiến thức cơ bản về lập trình
Những kiến thức nền tảng để theo học lập trình viên AI là kiến thức toán học và kiến thức cơ bản về lập trình. Cụ thể: Bạn cần nắm vững kiến thức về đại số tuyến tính, xác suất, thống kê và tính toán và các kiến thức về biến, điều kiện, vòng lặp, hàm, lớp và đối tượng.
Học về Machine Learning
Machine Learning là một lĩnh vực rất quan trọng trong lập trình AI. Bạn cần nắm vững kiến thức cơ bản về Machine Learning, bao gồm các thuật toán Supervised Learning, Unsupervised Learning và Reinforcement Learning.
Bên cạnh đó, Machine Learning liên quan rất nhiều đến việc xử lý dữ liệu. Bạn cần nắm vững các kỹ thuật xử lý dữ liệu như Preprocessing, Feature Engineering, và Feature Scaling để chuẩn bị dữ liệu cho các thuật toán Machine Learning.
Học về Deep Learning
Deep Learning (Học sâu) là một lĩnh vực trong lập trình AI, tập trung vào việc xây dựng các mô hình máy học với kiến trúc lớp sâu. Deep Learning có thể được sử dụng cho nhiều bài toán khác nhau như phân loại ảnh, dịch thuật tự động, và nhận dạng giọng nói.
Deep Learning sử dụng các mô hình mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN) để học và tạo ra các dự đoán. ANN bao gồm các lớp kết nối và các nút xử lý thông tin, được thiết kế để mô phỏng cấu trúc của não bộ con người. Các mô hình Deep Learning bao gồm các lớp ẩn sâu, cho phép chúng học được các đặc trưng phức tạp và trừu tượng hơn.
Để học về Deep Learning, bạn cần nắm vững kiến thức về lý thuyết mạng thần kinh nhân tạo, đại số tuyến tính, xác suất, thống kê và tính toán. Bạn cũng cần phải tìm hiểu về các thư viện và framework Deep Learning như TensorFlow, PyTorch, và Keras để có thể xây dựng các mô hình Deep Learning.
Tìm hiểu thêm: Sự Khác Biệt Giữa Deep Learning Và Machine Learning Là Gì?
Học về các thư viện và framework AI
Thư viện và framework AI là các công cụ hỗ trợ trong quá trình lập trình AI, giúp cho việc xây dựng các mô hình và ứng dụng AI trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn. Bạn cần nắm vững các thư viện và framework AI phổ biến như:
- TensorFlow: Framework AI này được sử dụng rộng rãi cho việc xây dựng các mô hình Deep Learning. TensorFlow hỗ trợ đa nền tảng, giúp cho việc triển khai các ứng dụng AI trên nhiều hệ điều hành và thiết bị khác nhau.
- PyTorch: Được sử dụng cho việc xây dựng các mô hình Deep Learning. PyTorch cung cấp một cách tiếp cận linh hoạt và dễ sử dụng cho việc xây dựng các mô hình AI.
- Scikit-learn: Đây là thư viện Machine Learning phổ biến, được sử dụng cho việc xây dựng các mô hình Machine Learning. Scikit-learn cung cấp các công cụ hỗ trợ cho việc tiền xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình và đánh giá mô hình.
- Keras: Framework AI này được sử dụng cho việc xây dựng các mô hình Deep Learning. Keras cung cấp một cách tiếp cận dễ sử dụng và linh hoạt cho việc xây dựng các mô hình AI.
Thực hành và xây dựng các dự án thực tế
Thực hành và xây dựng các dự án thực tế là một phần rất quan trọng trong quá trình học lập trình AI. Dưới đây là các bước để thực hành và xây dựng các dự án thực tế:
- Chọn một bài toán thực tế: Bạn có thể chọn một bài toán thực tế như phân loại ảnh, dự báo giá cổ phiếu, phân tích cảm xúc, hoặc phát hiện gian lận tài khoản.
- Chuẩn bị dữ liệu: Bạn cần tìm kiếm và thu thập dữ liệu để chuẩn bị cho các mô hình Machine Learning của mình. Dữ liệu cần được xử lý và tiền xử lý trước khi sử dụng để đào tạo mô hình.
- Chọn và triển khai mô hình: Chọn các thuật toán Machine Learning phù hợp với bài toán của mình. Sau đó, bạn cần đào tạo và kiểm tra mô hình của mình bằng các bộ dữ liệu riêng biệt.
- Đánh giá và cải thiện mô hình: Sau khi đào tạo mô hình, bạn cần đánh giá mô hình của mình bằng các chỉ số như độ chính xác, độ phân giải và độ đo F1. Nếu mô hình không đạt yêu cầu, bạn cần cải thiện mô hình bằng cách thay đổi thuật toán hoặc tinh chỉnh tham số.
- Triển khai mô hình: Sau khi hoàn tất đào tạo và cải tiến mô hình, bạn có thể triển khai mô hình của mình vào các ứng dụng thực tế.
Xem thêm: AI Engineer Là Gì? Tìm Hiểu Về Công Việc Hàng Ngày Và Mức Lương
Trên đây là bài viết cung cấp những thông tin giúp bạn hiểu rõ lập trình AI là gì và lộ trình học để trở thành lập trình viên AI. Hãy tham khảo thêm khác bài viết liên quan đến AI trong chuyên mục Chia sẻ kinh nghiệm của TopviecIT để hiểu hơn về nội dung này nhé.
Bên cạnh đó, nếu bạn đang muốn tìm việc làm IT lương hấp dẫn, hãy truy cập vào nền tảng tuyển dụng trực tuyến TopCV. Nền tảng này tích hợp trí tuệ nhân tạo cùng Big Data hiện đại với mục tiêu tối ưu hóa quá trình tìm việc và tuyển dụng. Hãy nâng cao khả năng tìm việc thành công tại TopCV nhé.
Có thể bạn quan tâm: Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo là gì? Học gì? Mức lương?
