Giải mã AI là gì và mức thu nhập hấp dẫn của AI Engineer

AI là gì? Công nghệ AI (Artifical Intelligence – Trí tuệ nhân tạo) là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái với trí thông minh tự nhiên của con người. Một AI Engineer có thể có mức lương khởi điểm lên đến hàng ngàn USD mỗi tháng.

Để hiểu hơn về công nghệ AI là gì và vị trí AI Engineer – một ngành nghề IT đang được rất nhiều người theo đuổi, ITviec đã có một buổi trao đổi với Nguyễn Ngọc Cẩn – AI Engineer tại Tổng công ty Công nghiệp Công nghệ cao Viettel. Những chia sẻ trong bài viết dưới đây từ góc nhìn của một AI Engineer “chính hiệu” sẽ giúp giải đáp thắc mắc cho những bạn đang có ý định phát triển sự nghiệp theo hướng AI Engineer.

Trí tuệ nhân tạo AI là gì?

Trong thời đại công nghệ tiên tiến 4.0, đi đâu người ta cũng nhắc đến AI và thậm chí còn mọi người còn xem AI như một “ tượng đài ” trong công nghệ tiên tiến máy tính hơn chỉ là khuynh hướng đơn thuần .
Vậy thì công nghê AI là gì ? AI ( Artifical Intelligence – Trí tuệ tự tạo ) là trí mưu trí được biểu lộ bằng máy móc, trái với trí mưu trí tự nhiên của con người. Trong nghành học máy, AI hoàn toàn có thể hiểu đơn thuần là những quy mô, thuật toán được những kĩ sư AI ( AI Engineer ) tăng trưởng .

AI là một ngành khoa học được sinh ra với mục đích làm cho máy tính có được trí thông minh. AI là mục tiêu của con người và có thể đạt được bằng nhiều cách, mà trong đó học máy (Machine Learning) là một phương tiện để đạt được mục tiêu đó. Bản chất của học máy là các mô hình, thuật toán có thể tự học hỏi trên dữ liệu đầu vào nhằm giải quyết một bài toán cụ thể. Nhờ có học máy mà chúng ta đã có thể tiến gần hơn tới AI.

Hiện nay học máy / AI đang tập trung chuyên sâu vào những tiềm năng như giúp máy tính có năng lực nghe, nhìn, đọc, hiểu từ những tài liệu âm thanh, hình ảnh, văn bản ; hoặc hoàn toàn có thể tương hỗ con người giải quyết và xử lý lượng tài liệu khổng lồ mà con người phải xử lý hằng ngày .
Một số hướng chính của AI / học máy lúc bấy giờ đang phổ cập như :

• Xử lý hình ảnh (Computer Vision)
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)
• Xử lý tín hiệu âm thanh (Audio Signal Processing)
• Xử lý dữ liệu lớn

Phân loại các loại công nghệ AI

Dựa trên năng lực của mạng lưới hệ thống mà người ta chia AI thành 3 loại :

Xét về khuynh hướng của AI trong tương lai gần, Cẩn san sẻ :

“ Hiện tại tất cả chúng ta vẫn đang tìm những chiêu thức để hoàn toàn có thể làm tốt những bài toán nhỏ ( nghe, nhìn, đọc, hiểu ) trong mạng lưới hệ thống Weak AI, nên trong tương lai gần mình nghĩ tất cả chúng ta vẫn liên tục và tăng trưởng những bài toán này. Nhưng trong 20 năm tới, hoàn toàn có thể Strong AI hoàn toàn có thể Open và sát cánh cùng loài người, ai mà biết được ( cười ). “

Trong cuộc sống, các ứng dụng của AI là gì?

Cẩn san sẻ, AI được ứng dụng nhiều trong những công nghệ tiên tiến thuộc đời sống hằng ngày cũng như nhiều ngành nghề, ví dụ điển hình :

• Hệ thống nhận diện khuôn mặt thông qua các camera được gắn tại sân bay và các tòa nhà
• Xe tự hành của Tesla
• Các trợ lý ảo (như Siri, Google Assistant, Alexa) có khả năng nghe, hiểu, trả lời và làm việc cho mình
• Những ứng dụng trong y sinh, dùng AI để chẩn đoán bệnh dựa trên phim chụp X-quang, X-ray và MRI
• Quen thuộc hơn thì có những dòng smart TV, áp dụng công nghệ AI để cải tiến chất lượng hình ảnh hoặc nhận diện giọng nói…

Xem thêm việc làm AI Engineer trên ITviec

Điểm tốt và chưa tốt của công nghệ AI là gì?

Về điểm tốt, Cẩn san sẻ rằng AI giúp đời sống của con người trở nên bảo đảm an toàn và hiệu suất cao hơn. Như xe tự lái của Tesla hoặc những trợ lý ảo .
Về điểm chưa tốt, độ đúng mực của thuật toán vẫn chưa đủ tốt nên đôi lúc gây phiền phức cho con người. Bên cạnh đó, vẫn có một số ít người đã huấn luyện và đào tạo học máy / AI cho những mục tiêu không tốt .

AI khác gì với Machine Learning và Deep Learning?

Có thể hiểu AI là mục tiêu của con người, mong muốn máy tính có thể có trí tuệ như loài người. Để làm nên trí tuệ đấy, máy học Machine Learning là một phương tiện được dùng để đạt được.

Bên trong Machine Learning có nhiều phương pháp, thuật toán để học thì Deep Learning là điển hình nổi bật nhất. Nhờ có Deep Learning mà máy tính đã hoàn toàn có thể xử lý những bài toán ngoạn mục so với máy tính nhiều năm trước như lắng nghe đúng chuẩn giọng nói của con người, nhận diện đúng chuẩn khuôn mặt trong hàng triệu khuôn mặt khác nhau …
Nhắc đến Deep Learning, Cẩn cũng “ thổ lộ ” rằng bạn ước đã học Deep Learning sớm hơn vì mãi đến khi đi làm thì mình mới biết Deep Learning hoàn toàn có thể xử lý được rất nhiều thuật toán, là một vũ khí cực kỳ lợi hại .

Tìm hiểu về ngành AI Engineer

Sau khi đã hiểu được AI là gì, Cẩn san sẻ thêm về ngành AI Engineer nói riêng và những ngành nghề có tương quan đến công nghệ tiên tiến AI nói chung .

Những kỹ năng và tố chất cần thiết để trở thành AI Engineer

Thứ nhất, kỹ năng quan trọng nhất phải kể đến chính là khả năng học tập và chủ động trong học tập vì lĩnh vực AI còn khá mới và công nghệ AI luôn thay đổi hàng ngày.

Thứ hai, bạn phải biết lập trình hay nói đúng hơn là có nền tảng về IT. Những thứ như cấu trúc dữ liệu và giải thuật, lập trình hướng đối tượng đều quan trọng.

Thứ ba, cũng không kém phần quan trọng chính là khả năng ngoại ngữ (nhất là kỹ năng đọc, hiểu) vì tài liệu về AI hầu như là tiếng Anh. Có một số người dịch sang tiếng Việt nhưng số lượng rất ít, không đáng kể.

Còn về xác suất thống kê hay đại số tuyến tính thì theo Ngọc Cẩn chia sẻ, chỉ cần các bạn duy trì được nền tảng lúc còn học ở trường và chủ động học hỏi thêm là được. Vì có nhiều bạn AI Engineer mà Cẩn biết cũng không thực sự giỏi toán nhưng vẫn làm việc được vì các bạn biết lập trình.

Xem thêm việc làm AI Engineer trên ITviec

Công việc của một AI Engineer

Tại Viettel R&D, với vai trò là một AI Engineer, Cẩn đảm nhiệm những việc làm gồm có :

• Thu thập và xử lý dữ liệu hình ảnh
• Huấn luyện mô hình trên dữ liệu đang có
• Thảo luận với nhóm để giải quyết vấn đề trong khi huấn luyện
• Thảo luận với Business Analyst và Project Manager để định nghĩa hướng đi đúng đắn cho mô hình
• Đánh giá mô hình
• Triển khai trên sản phẩm của công ty

Nguyễn Ngọc Cẩn cùng team.

Nếu sau khi tiến hành mà mẫu sản phẩm gặp yếu tố hoặc hoạt động giải trí không tốt thì mình phải kiểm nghiệm lại quy mô, hoàn toàn có thể thêm hoặc biến hóa tài liệu. Lúc này, vòng tròn việc làm được lặp lại như mình đã nói ở trên, nghĩa là phải tích lũy và giải quyết và xử lý tài liệu, giảng dạy quy mô …

Trong quy trình thao tác với công nghệ tiên tiến AI, Cẩn đã có những giật mình và kỷ niệm vui. Có khi quy mô suốt 3 tháng trời không hề đào tạo và giảng dạy được, bỗng dưng một ngày chỉ cần biến hóa một tham số, phương pháp rất nhỏ thì tự nhiên quy mô hoạt động giải trí và chạy tốt .
Ngoài ra, thao tác với công nghệ tiên tiến AI không phải khi nào cũng suôn sẻ, có những lúc Cẩn đã dùng rất nhiều thời hạn để tìm hiểu và khám phá thuật toán và đào tạo và giảng dạy quy mô, deadline thì đến chân nhưng quy mô vẫn không hề hoạt động giải trí được, kiểu như nhìn mèo ra chó ấy. ( cười )

Cơ hội và Thách thức trong quá trình phát triển mô hình thuật toán

Theo Cẩn san sẻ, AI Engineer kiến thiết xây dựng được thuật toán tốt thì sẽ có thời cơ tiến hành thuật toán của mình ra thực tiễn. Khi đó thuật toán đó hoàn toàn có thể trở thành tính năng lõi của cả dự án Bất Động Sản, giúp tăng thời cơ thăng quan tiến chức trong công ty .
Thách thức thì chắc như đinh là có nhiều, vì để thiết kế xây dựng được thuật toán có độ đúng chuẩn cao và cung ứng được nhu yếu của công ty. Một AI Engineer phải liên tục học hỏi và điều tra và nghiên cứu để cải tổ quy mô thuật toán của mình, đó là việc làm yên cầu nhiều chất xám và kiên trì .

Sự khác nhau giữa AI Engineer và AI Researcher

Ngọc Cẩn nhận thấy rằng nhiều công ty thường không phân biệt rõ 2 vị trí này và có sự đánh đồng giữa 2 vị trí nhưng thật ra đây là 2 vị trí có những sự khác nhau nhất định. Theo quan điểm cá thể của Cẩn :

• AI Researcher là người nghiên cứu. Công việc của họ là nghiên cứu để giải quyết các giới hạn của học máy. Bằng việc đọc các công bố khoa học, họ có thể tìm được các thuật toán để giải quyết các bài toán của dự án.
• AI Engineer là kĩ sư nên thường sẽ giải quyết các vấn đề liên quan đến kĩ thuật nhiều hơn. Chẳng hạn như lọc dữ liệu, gán nhãn, huấn luyện và triển khải mô hình thuật toán. Vị trí này cũng yêu cầu nhiều kĩ năng về lập trình hơn.

Bạn hoàn toàn có thể hiểu đơn thuần : AI Researcher là người điều tra và nghiên cứu và tìm giải pháp cho bài toán của doanh nghiệp. Còn AI Engineer là người sẽ phải lập trình, thao tác với tài liệu, tìm kiếm công cụ và nhìn nhận để cho ra quy mô tối ưu nhất .

Nhu cầu tuyển dụng vị trí AI Engineer

Theo Cẩn san sẻ, AI là ngành rất hot, nhu yếu tuyển dụng không khi nào dừng lại cả. Nếu theo đuổi AI thì rất dễ kiếm việc. Thu thập của những người làm AI có kinh nghiệm tay nghề cũng rất cao .
Nhà tuyển dụng cũng hiểu khó khăn vất vả khi tìm người nên rất sẵn sàng tuyển những người ít kinh nghiệm tay nghề nhưng có năng lượng học tập giỏi. Có rất nhiều bạn từ những trường ĐH số 1 được truy lùng với mức lương rất cao :

• Fresher: Khoảng 500 – 600 USD/tháng
• Junior: Khoảng 1200 USD/tháng
• Senior: Lương không giới hạn và có thể tới 6 chữ số mỗi tháng.

Xem thêm việc làm AI Engineer trên ITviec

Tuy nhiên, Cẩn cũng cho rằng, khi so sánh với 3 năm trước đây, nhu yếu tuyển dụng cho vị trí AI Engineer có giảm đi đôi chút vì có rất nhiều công ty làm về AI nhưng đã “ chết yểu ” và những doanh nghiệp cũng rút ra bài học kinh nghiệm cho riêng mình. Hiện nay, vị trí này vẫn được tuyển dụng nhiều nhưng để tìm được một người có kinh nghiệm tay nghề và thực sự biết làm thì không hề đơn thuần .
Như Cẩn đã có san sẻ bắt đầu, nếu bạn là người có năng lực học tập và dữ thế chủ động thì chẳng mấy chốc sẽ hoàn toàn có thể cải tiến vượt bậc và trở thành một AI Engineer có kinh nghiệm tay nghề cao .

Những tài liệu hữu ích khi tìm hiểu AI là gì

Dành cho những bạn muốn theo đuổi nghề AI Engineer nhưng vẫn còn chưa thật sự nắm rõ AI là gì, Cẩn gợi ý một vài trang web và tài liệu học tập có ích :

• Deeplearning.ai: Cung cấp các kiến thức cơ bản về Deep Learning, giúp nắm được nền tảng, hiểu sâu bản chất vấn đề bên trong của thuật toán. Đây là khóa học mình cực kỳ khuyến khích cho các bạn mới.
• Khóa học của fast.ai: Khóa học về các bài toán căn bản liên quan đến AI nhưng được chỉnh sửa để dễ tiếp cận hơn.
• Machine Learning Cơ Bản: trang blog tổng hợp nhiều thuật toán từ căn bản đến nâng cao, cách trình bày thân thiện, dễ hiểu và đặc biệt sử dụng tiếng Việt. Đây là trang tài liệu mình vẫn hay tham khảo khi mới bước chân vào lĩnh vực này.
• Sách Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Francis Bach: sách được biên soạn bởi các chuyên gia đầu ngành, chuyên sâu và có phổ kiến thức rộng, phù hợp với các bạn đã có kiến thức nền tảng muốn tìm hiểu chuyên sâu hơn.
• Các câu hỏi phỏng vấn AI cơ bản: Nhiều câu hỏi khá hay và hữu ích, các bạn có thể đọc thêm để hiểu về một số khái niệm cơ bản liên quan đến AI.

AI Engineer trong ngành IT nói gì?

Khi thao tác với trí tuệ tự tạo, bạn hoàn toàn có thể dành nhiều thời hạn để tìm hiểu và khám phá thực chất công nghệ tiên tiến AI là gì và “ chinh phục ” nó, nhưng khi thao tác với con người thật, liệu bạn có đủ kiên trì ?
Khi được hỏi về một sai lầm đáng tiếc đáng nhớ nhất trong quy trình việc của mình, Cẩn đã san sẻ với ITviec một câu truyện vô cùng mê hoặc mà thiết nghĩ đây cũng là câu truyện của những nhà chỉ huy, team leader khác. Cẩn kể về lúc bạn còn làm Team Leader tại TMA Solutions ,

Mình đã quá chú trọng vào tác dụng và hiệu suất, cứ nghĩ làm gì thì làm, miễn sao hoàn thành xong việc làm là được mà không chăm sóc đến xúc cảm của những thành viên trong team .

Cụ thể, Cẩn đã nhìn nhận rất tệ vào hiệu quả việc làm cuối quý của một bạn trong team do bạn ấy không hoàn thành xong khá đầy đủ chỉ tiêu được giao theo đúng deadline. Điều này đã dẫn đến việc team phải mất thêm 2 tháng để triển khai xong. Tuy vậy, khi được hỏi, bạn ấy chỉ yên lặng không lý giải .
Khoảng thời hạn sau này, sau khi khám phá, Cẩn mới phát hiện ra rằng sở dĩ bạn ấy hay nghỉ làm và mất tập trung chuyên sâu trong việc làm là vì nhiều yếu tố mái ấm gia đình. Vậy mà là một người dẫn dắt, Cẩn không nhận ra được yếu tố của thành viên, chỉ biết trách móc và đổ nghĩa vụ và trách nhiệm. Vài tháng sau, bạn ấy cũng nghỉ làm ở công ty .
Kể từ lần đấy, Cẩn nhận ra rằng chỉ huy con người là một việc vô cùng nhạy cảm và phức tạp, không hề giữ tư duy tư như vậy được .

Mình khởi đầu khám phá những quyển sách về phong thái chỉ huy và cách dùng người mà trong đó mình tâm đắc với nhất với cuốn “ Nhà chỉ huy xuất chúng ” ( Multipliers ) .

Cẩn cùng các thành viên trong team thư giãn sau giờ làm.

Bản thân mình cũng đổi khác rõ ràng hơn trong cả cách tâm lý lẫn hành vi. Không chỉ gặp nhau ở công ty, mình và team còn hẹn gặp ngoài việc làm : tán dóc ở quán cafe, tham gia đá bóng chung, tổ chức triển khai tiệc tại gia … Mình chú ý đến cảm hứng của đồng đội nhiều hơn chứ không chăm chăm vào hiệu suất việc làm như trước nữa .

Xem thêm việc làm AI Engineer trên ITviec

Tiểu sử:

Sau khi hoàn thành xong lớp Cử nhân năng lực của trường Đại học CNTT, Cẩn có thời cơ học hỏi trong phòng nghiên cứu và điều tra của trường về Trí tuệ tự tạo ( AI ) và học máy ( Machine Learning ) .

Nhận thấy đó là niềm đam mê nên khi ra trường, Cẩn đầu quân cho GoodLand Informatics với vị trí AI Software Engineer. Sau đó không lâu, Cẩn trải qua một số vị trí khác như AI/Machine Learning Engineer và Computer Vision Team Leader tại TMA Solutions, AI Researcher tại Cinnamon AI Labs…

Hiện tại, Cẩn đang là AI Engineer cho Tổng công ty Công nghiệp Công nghệ cao Viettel.

Bạn thấy bài viết hay và cần thiết với nhiều người? Đừng ngại nhấn nút Share bên dưới nhé.

Và đừng quên tham khảo việc làm AI Engineer trên ITviec nhé!

Source: https://vh2.com.vn
Category : Tin Học