– Cùng với IoT (Internet of Things), AI (Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo), Blockchain (Chuỗi khối), Big Data (Dữ liệu lớn) là một trong bốn nền tảng quan trọng của cuộc cách mạng công nghệ 4.0.
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) là gì?
AI hiểu đơn giản là việc sử dụng các thuật toán để tạo ra sự thông minh cho máy móc và giúp chúng thực hiện những công việc đòi hỏi trí tuệ giống như con người, AI chính là trí tuệ của máy móc được tạo ra bởi con người. Những sản phẩm của công nghệ trí tuệ nhân tạo như robot, trợ lý ảo Siri của Apple, chat bot trả lời tự động, …
Hiện nay, cuộc đua phát triển AI giữa các quốc gia tiên tiến như Mỹ, Nhật, Úc, Hàn Quốc và cả những đế chế công nghệ khổng lồ như Google, Facebook, Microsoft, … ngày càng trở nên khốc liệt và tạo ra cơn khát nhân lực lao động có chuyên môn cao về AI. Gần như tất cả các sinh viên ngành này đều được các tập đoàn săn đón bằng những dự án triệu đô.
Công nghệ dữ liệu (Data science/engineering) là gì
Big Data được hiểu là những dữ liệu khổng lồ, là nguồn tài sản thông tin có dung lượng lớn và đa dạng, có vận tốc cao, đòi hỏi các hình thức xử lý thông tin có hiệu quả về chi phí, để nâng cao việc đưa ra quyết định và tối ưu hóa quy trình. Nói cách khác, Big Data là một tệp dữ liệu khổng lồ không thể phân tích được bằng các công cụ và phần mềm thông thường.
Tầm quan trọng của dữ liệu lớn không nằm ở lượng dữ liệu mà chúng ta có, nó nằm ở việc chúng ta làm gì với những dữ liệu đó. Hầu hết các doanh nghiệp, tổ chức sẽ sử dụng nguồn dữ liệu lớn phân tích để tìm ra câu trả lời cho các câu hỏi: giảm chi phí, giảm thời gian, phát triển sản phẩm mới và dịch vụ tối ưu, ra quyết định thông minh.
Chuyên ngành DE&AI học những gì?
Chuyên ngành Công nghệ dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo ngay khi được đưa vào đào tạo tại trường ĐH Kỹ thuật Công nghiệp đã nhanh chóng tạo ra sức hút khủng đối với các bạn trẻ đam mê công nghệ mới. Lợi thế lớn của chuyên ngành khi được giảng dạy trong trường TNUT là nền tảng bổ trợ từ các ngành đào tạo gần xung quanh lĩnh vực công nghiệp 4.0 như Kỹ thuật máy tính, Công nghệ phần mềm, Hệ thống nhúng và IoT, Điện tử viễn thông, Cơ điện tử, …
Với chương trình đào tạo chuyên sâu về AI, sinh viên sẽ được trang bị kiến thức về nghiên cứu và xây dựng các nền tảng ứng dụng công nghệ thông tin dựa trên dữ liệu và trí tuệ nhân tạo như Phân tích dữ liệu lớn, Hệ chuyên gia, Tương tác người-máy, xử lý hình ảnh-tiếng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các hệ khuyến nghị ra quyết định, ….
Nhà trường luôn khuyến khích sinh viên tìm tòi, nghiên cứu ứng dụng những công nghệ mới vào xây dựng, triển khai các dịch vụ công nghệ thông tin tiên tiến vào thực tế. Trong quá trình học, sinh viên được khuyến khích và hỗ trợ để thực hiện các đề tài, dự án, đồ án chuyên sâu khác nhau giúp sinh viên nẵm vững kiến thức đã học và có khả năng áp dụng ngay vào thực tế.
Sinh viên cũng được tham gia vào các cuộc thi về thiết kế, lập trình trong trường cũng như các cuộc thi trong nước.
Để học Chuyên ngành Công nghệ dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo sinh viên cần có những tố chất gì?
Nếu có nguyện vọng theo đuổi sự nghiệp về Chuyên ngành Công nghệ dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo, những phẩm chất sau sẽ giúp bạn thành công bất kể xuất phát điểm của bạn từ đâu.
Ham học hỏi và yêu thích sự sáng tạo
Việc “nuôi dưỡng” trí tò mò với mọi điều trong cuộc sống, không ngừng đặt câu hỏi sẽ giúp bạn nhận diện và thấu hiểu những vấn đề trừu tượng. Đồng thời, bạn cần có khả năng diễn giải vấn đề, tìm ra cách tiếp cận mới để đưa ra giải pháp trong ngành trí tuệ nhân tạo.
Kiên trì và nỗ lực không ngừng
Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực mới và đầy thử thách. Bạn có thể sẽ mất nhiều tháng và vô số quá trình lặp lại để đạt được kết quả chính xác. Chính vì thế, các chuyên gia AI cần có sự kiên trì và nỗ lực không ngừng để tìm kiếm câu trả lời, sẵn sàng cam kết cho công việc.
Năng động, thích nghi nhanh với sự thay đổi.
Với sự phát triển nhanh chóng trong lĩnh vực AI, khả năng học hỏi, nắm bắt kiến thức mới là một trong những chiếc chìa khóa quan trọng giúp bạn thành công trong lĩnh vực này. Ngay cả những nhà nghiên cứu và kỹ sư có kinh nghiệm cũng phải liên tục nâng cao kỹ năng của mình để bắt kịp công nghệ mới. Chính vì vậy, ngoài việc có niềm đam mê với lĩnh vực AI, khả năng học hỏi nhanh và sẵn sàng thay đổi sẽ là điểm cộng trong mắt nhà tuyển dụng
Vị trí việc làm khi ra trường
Sau khi ra trường, sinh viên học Chuyên ngành Công nghệ dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo có thể làm việc tại công ty công nghệ, viện nghiên cứu, công ty viễn thông hoặc doanh nghiệp sản xuất với vai trò như:
- Kỹ sư dữ liệu, phân tích dữ liệu.
- Nhà khoa học dữ liệu
- Nhà phát triển hệ thống AI
- Lập trình viên AI
- Tư vấn chuyển đổi số doanh nghiệp
- Khởi nghiệp trong các lĩnh vực về AI
Tuy nhiên, hiện nay nguồn nhân sự AI chất lượng cao vẫn chưa đáp ứng được nhu cầu ngày càng tăng của thị trường. Do đó, nhà tuyển dụng sẵn sàng tuyển những người ít kinh nghiệm nhưng có tố chất và tinh thần ham học hỏi.
Mức thu nhập Chuyên ngành Công nghệ dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo là bao nhiêu?
Nhu cầu việc làm trong chuyên ngành Công nghệ dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo là cực kỳ cao, với mức lương hấp dẫn lên tới 8 con số. Mức lương chính xác sẽ phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm yêu cầu công việc cụ thể, ngành nghề, kinh nghiệm, trình độ học vấn và vị trí địa lý.
Theo báo cáo “Thị trường IT Việt Nam – Developers Recruitment State 2021” do TopDev phát hành vào tháng 6/2021, kỹ sư trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (Machine Learning) là vị trí có mức lương trung bình hàng tháng cao nhất trong các kỹ sư IT, đạt 3.054 USD (khoảng 70 triệu đồng).
Theo Glassdoor, mức lương trung bình của chuyên ngành Công nghệ dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo là 112,132 USD/ năm. Bên cạnh đó, theo Datamation, mức lương trung bình cho một lập trình viên trí tuệ nhân tạo là từ 100.000 USD đến 150.000 USD. Mặt khác, trung bình các kỹ sư AI kiếm được 171.715 USD, trong khi những người có thu nhập cao nhất kiếm được hơn 250.000 USD.
Trở thành sinh viên chuyên ngành trí tuệ nhân tạo tại trường Đại học Kỹ Thuật Công Nghiệp Thái Nguyên để nắm bắt sự nghiệp toàn cầu ngay hôm nay.
Người thực hiện
Nguyễn Tuấn Linh
