Trí tuệ nhân tạo đang hiện diện và hỗ trợ hoạt động trong hầu hết trong các lĩnh vực nổi bật phổ biến hiện nay. Kỹ sư trí tuệ nhân tạo là công việc được xếp hạng top đầu trong số những công việc tốt nhất trong những năm trở lại đây. Vậy bắt đầu học lập trình trí tuệ nhân tạo như thế nào là hiệu quả nhất, hãy theo dõi bài viết dưới đây.
Bước 1: Tìm hiểu kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo.
Ngôn ngữ được sử dụng trong công việc lập trình trí tuệ nhân tạo rất đa dạng, từ Python, Java hay C++. Nhưng đối với người mới bắt đầu, Python là sự lựa chọn tốt nhất vì đây là một ngôn ngữ lập trình được sử dụng phổ biến nhất trong học máy và học sâu. Hơn 60% chuyên gia làm việc trong lĩnh vực lập trình thích sử dụng Python để phát triển các giải pháp AI của họ. Python là ngôn ngữ lập trình có cú pháp đơn giản, ít mã hóa và có số lượng thư viện có sẵn lớn, và đây được coi là ngôn ngữ lập trình AI tốt nhất vì tính đơn giản của nó. Vì vậy Python được đánh giá là phù hợp nhất với những bạn mới bắt đầu học lập trình AI. Ngoài ra thì Lisp và Prolog cũng được sử dụng khá phổ biến trong lĩnh vực AI.
Bước 2: Học các lý thuyết cơ bản về toán học.
Để trở thành một kỹ sư trí tuệ nhân tạo, bạn cần phải biết kiến thức về các phép toán và thuật toán được sử dụng thường xuyên trong trí tuệ nhân tạo. Các khái niệm như đại số tuyến tính, xác suất, thống kê và giải tích là những điều cốt lõi được sử dụng trong AI. Bởi vì những khái niệm này cho phép bạn dạy máy tính “lập luận” khi đối mặt với những dữ liệu không chắc chắn. Bạn có thể không cần quá giỏi toán để trở thành một lập trình viên AI giỏi, nhưng để làm tốt trong lĩnh vực này, bạn cần phải có nền tảng toán học cơ bản vững chắc.
Bước 3: Làm quen với dữ liệu.
Dữ liệu là một trong những khía cạnh rất quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Mô hình AI hoạt động tốt nhất với những dữ liệu có ý nghĩa và được xử lý trước. Với những kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình và toán học, bạn hoàn toàn có thể thao tác với dữ liệu bằng cách chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc. Từ đó có thể hiểu rõ hơn về dữ liệu bằng cách áp dụng các thuật toán. Vài phương pháp tiền xử lý dữ liệu như: phân tích thành phần chính, giảm kích thước, xóa và xử lý dữ liệu dư thừa, khử nhiễu,…
Bước 4: Học về neural network – mạng nơ-ron.
Mạng nơ-ron là một phương thức trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, được sử dụng để dạy máy tính xử lý dữ liệu theo cách được lấy cảm hứng từ bộ não con người. Mạng nơ-ron sử dụng trong nhiều trường hợp và trải dài hầu hết các lĩnh vực, chẳng hạn như chẩn đoán y tế bằng cách phân loại hình ảnh y khoa hay là dự báo nhu cầu tài chính,… Vì vậy để trở thành một kỹ sư trí tuệ nhân tạo, bạn cần phải học những kiến thức về mạng nơ-ron để có thể lập trình những mô hình hay chương trình AI hiệu quả nhất.
Bước 5: Thực hành viết thuật toán.
Thuật toán đưa ra các phương pháp từng bước để thực hiện phép tính. Để hỗ trợ AI, bạn phải thiết kế các thuật toán cho phép máy tính tự học. Các thuật toán cũng được sử dụng cho các mục đích mang tính hệ quả hơn, ví dụ như việc phê duyệt khoản vay trong tài chính. Trong quá trình học tập, nếu bạn chăm chỉ thực hành những thuật toán đã học được vào những dự án thì mọi thứ sẽ được tiếp thu dễ dàng hơn, hiểu sâu và nhớ lâu hơn.
Bước 6: Tham gia các khóa học lập trình trí tuệ nhân tạo.
Nếu bạn không thể tự mình học hoặc không có động lực tự học thì hãy đăng ký các khóa học ngắn hạn về lập trình. Tại đây sẽ có các chuyên gia hướng dẫn cho bạn từng bước để học tập và khi tham gia vào các khóa học như vậy, bạn sẽ được cung cấp các kiến thức một cách đầy đủ và chính xác. Không chỉ học tập, thậm chí bạn còn được tham gia vào các dự án thực tế để nâng cao trình độ và kỹ năng của mình. Bạn có thể tham khảo khóa học đào tạo kỹ sư trí tuệ nhân tạo tại Hekate Academy.
Để bắt đầu cũng như là trở thành một kỹ sư trí tuệ nhân tạo là chuyện không hề dễ dàng. Tuy nhiên, nếu như bạn cố gắng không ngừng học tập, tìm hiểu thì có thể sẽ mang lại cho bạn những thành công trong lĩnh vực này.
