Theo các số liệu thống kê từ năm 2018 – 2022, nhu cầu nhân lực cho ngành Công nghệ thông tin tại Việt Nam vẫn đang liên tục tăng cao. Dựa trên Báo cáo về thị trường IT Việt Nam 2021 của TopDev, đến năm 2021 Việt Nam sẽ còn cần đến 450.000 nhân lực trong ngành công nghệ thông tin. Trong khi đó, số lượng nhân sự hiện tại của Việt Nam mới chỉ đạt khoảng 430.000 người.
Công nghệ thông tin nói chung và Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang trở thành “cơn lốc” nghề nghiệp bởi sự phát triển nhanh chóng. Đặc biệt là đối với các bạn trẻ bởi tính thử thách, sứ mệnh hiện thực hóa giấc mơ, biến những điều không thể thành có thể của lĩnh vực “vạn năng” này.
Để bước chân vào một lĩnh vực đầy tiềm năng và mới mẻ này, ngoài những kiến thức chuyên sâu cần được đào tạo bài bản, các bạn trẻ cũng cần trang bị hành trang kỹ năng cần thiết. Sở hữu những kỹ năng sau đây sẽ mang đến lợi thế tiếp cận cho các bạn trước khi bước chân vào ngành Trí tuệ nhân tạo.
Tư duy toán học và logic
Với sự phát triển vượt bậc hiện nay, các kỹ sư AI có thể sử dụng các chức năng từ các thư viện trực tuyến để đơn giản hóa công việc liên quan đến thuật toán. Đặc biệt là với Deep learning, mô hình mạng Neurol không đòi hỏi lập trình thuật toán quá nhiều mà chú trọng hơn ở dữ liệu. Tuy nhiên, tư duy toán học cũng như kiến thức số học về đại số tuyến tính, thống kê và giải tích,… là một trong những kỹ năng quan trọng đối với những ai muốn dấn thân vào lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo. Bởi kiến thức xác suất và số học vốn là nền tảng của lĩnh vực này. Bên cạnh đó, tư duy toán học và tính logic không chỉ dùng vào viết thuật toán mà còn giúp bạn nhìn nhận ra những điểm liên quan, suy luận và sắp xếp các dữ liệu, vấn đề theo thứ tự phù hợp, tạo ra tính khả thi cao nhất.
Kiến thức lập trình cơ bản
Kiến thức cơ bản về lập trình đặc biệt là Python – một trong những ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho Machine learning, sẽ mang đến lợi thế ‘nhập môn’ cho người muốn bắt đầu theo đuổi ngành AI. Python là ngôn ngữ lập trình được lựa chọn vì nó dễ hiểu và dễ viết, giúp hỗ trợ học máy nâng cao và triển khai Deep learning của các khuôn khổ phổ biến như TensorFlow, PyTorch và Keras.
Kỹ năng giải quyết vấn đề
Được hiểu là khả năng xử lý và đưa ra quyết định khi gặp những tình huống bất ngờ ngoài ý muốn. Đây là kỹ năng cực kỳ quan trọng đối với những kỹ sư AI tương lai. Trong quá trình lập trình cũng như làm việc với máy học, sẽ có nhiều sự thay đổi cũng như các tình huống bất ngờ phát sinh theo nhiều chiều hướng. Đòi hỏi người lập trình cần có sự linh hoạt và kỹ năng giải quyết vấn đề. Và để rèn luyện kỹ năng giải quyết vấn đề tốt, người học cần bắt đầu hoàn thiện các nhóm kỹ năng nhỏ như kỹ năng phân tích, kỹ năng giao tiếp, kỹ năng ra quyết định và tư duy phản biện.
Kỹ năng thuyết phục
Nghe có vẻ không liên quan tuy nhiên với lĩnh vực mới mẻ như Trí tuệ nhân tạo, kỹ năng thuyết phục lại là một trong những kỹ năng mang yếu tố quyết định thành công của một dự án. Kỹ sư AI cần thuyết phục khách hàng của họ về những lợi ích, khả năng mà sản phẩm Trí tuệ nhân tạo có thể mang đến. Đã có không ít những sản phẩm, dự án AI rất có giá trị ứng dụng thực tiễn, những vẫn vấp phải thất bại vì không thuyết phục được khách hàng.
Ngoài những nhóm kỹ năng cơ bản cho người nhập môn, khi theo học AI bạn sẽ bắt đầu được đào tạo chuyên sâu về máy học, học thuật AI, tư duy về dữ liệu, khả năng tối ưu hóa; Nắm được cách thức triển khai các mô hình AI lên các hệ thống IoT; Thành thạo cách thức tạo Dashboard và Report; Thành thạo cách xây dựng, huấn luyện & đánh giá mô hình cho bài toán Deep Learning trên hình ảnh, âm thanh, ngôn ngữ tự nhiên, chuỗi thời gian, hệ thống đề xuất, tự động hóa & học tăng cường; Nắm được cách thức giải quyết các bài toán khoa học dữ liệu: Quản lý quan hệ khách hàng (CRM), thương mại điện tử, đề xuất, dự đoán giá, phân tích rủi ro.
Lời kết
Những kỹ năng kể trên đều có thể được trau dồi và hoàn thiện thông qua việc rèn luyện, chủ động tìm tòi, học hỏi vì vậy bạn cũng đừng quá lo lắng nếu có ý định theo đuổi ngành học đầy triển vọng này nhé.
