Việc học AI thường được chia thành 3 cấp độ chính dựa trên trình độ và mục tiêu học tập.
1. Cấp độ cơ bản
Dành cho người mới bắt đầu, chưa có nền tảng về AI hoặc lập trình.
Những kiến thức cần học:
- Khái niệm cơ bản: Hiểu AI là gì, các ứng dụng của AI trong thực tế.
- Kỹ năng lập trình cơ bản: Làm quen với các ngôn ngữ phổ biến như Python.
- Toán học cơ bản: Học những khái niệm liên quan đến đại số, xác suất, thống kê.
- Công cụ cơ bản: Sử dụng thư viện và framework đơn giản như NumPy, Pandas, Matplotlib.
Mục tiêu:
Hiểu cách AI hoạt động và làm quen với các công cụ, thuật toán đơn giản.
3 cấp độ học AI
2. Cấp độ trung cấp
Dành cho người đã nắm được kiến thức cơ bản và muốn đào sâu vào các thuật toán, mô hình AI.
Những kiến thức cần học:
- Học máy (Machine Learning):
Các thuật toán phổ biến (Hồi quy, cây quyết định, KNN, SVM, v.v.).
Kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu.
Kỹ thuật đánh giá mô hình.
- Học sâu (Deep Learning):
Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks).
Các framework như TensorFlow, PyTorch, Keras.
- Toán học nâng cao: Giải tích, đại số tuyến tính, ma trận.
Mục tiêu:
Tạo ra các mô hình AI có khả năng giải quyết vấn đề thực tế phức tạp hơn.
3. Cấp độ nâng cao
Dành cho người muốn chuyên sâu vào AI hoặc theo đuổi nghiên cứu và phát triển (R&D).
Những kiến thức cần học:
- Học sâu nâng cao:
Mạng nơ-ron tích chập (CNN) cho xử lý hình ảnh.
Mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN, LSTM) cho xử lý chuỗi thời gian và ngôn ngữ.
Mô hình ngôn ngữ lớn (GPT, BERT).
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Dịch ngôn ngữ, tạo văn bản, chatbot.
- Học tăng cường (Reinforcement Learning): Ứng dụng vào game, robot.
- Ứng dụng AI phức tạp: Xe tự lái, hệ thống khuyến nghị, AI tự động hóa.
- Nghiên cứu chuyên sâu: Đọc hiểu các bài báo khoa học và phát triển thuật toán mới.
Mục tiêu:
Phát triển ứng dụng AI ở mức độ cao, nghiên cứu và đổi mới trong lĩnh vực AI.
Tóm lại
- Người mới bắt đầu: Tập trung vào nền tảng cơ bản (lập trình, toán học, khái niệm AI).
- Trình độ trung cấp: Nắm vững các thuật toán, mô hình và công cụ AI phổ biến.
- Trình độ nâng cao: Chuyên sâu nghiên cứu và ứng dụng AI vào các bài toán phức tạp.
Hành trình học AI có thể tùy chỉnh dựa trên mục tiêu của bạn (ứng dụng thực tế hay nghiên cứu).
Nguyễn Hợp
