thumbnail - Lộ trình học trí tuệ nhân tạo
Kim Ánh Vu
Hà Nội

Lộ trình học trí tuệ nhân tạo

Một trong những lý do lớn nhất khiến mọi người e ngại dấn thân vào lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo là vì họ không biết bắt đầu từ đâu. Có rất nhiều biệt ngữ kỹ thuật xuất hiện khi họ tìm kiếm tài nguyên để học Trí tuệ nhân tạo.

1. Nguyên tắc cơ bản

Cách tốt nhất để bắt đầu với AI là tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản. Bạn có thể bắt đầu với toán học cơ bản và sau đó tốt hơn là bạn nên làm quen với một ngôn ngữ mã hóa. Bạn nên sử dụng Python vì cộng đồng rộng lớn và rất nhiều gói, thư viện sẽ hỗ trợ bạn trong suốt hành trình.

Đây là một số điều mà bạn có thể muốn tìm hiểu.

- Ma trận và các nguyên tắc cơ bản của Đại số tuyến tính.

- Giải tích.

- Lý thuyết đồ thị.

- Vectơ.

- Thống kê và Xác suất.

Ngoài ra, có một số công cụ mà bạn có thể muốn tìm hiểu sẽ giúp bạn xử lý dữ liệu theo cách tốt hơn.

- Cơ bản về cơ sở dữ liệu.

- SQL và tham gia trong SQL.

- Cơ sở dữ liệu liên quan và không liên quan.

- Cơ sở dữ liệu NoSQL.

- Dữ liệu dạng bảng (Excel).

- Khung dữ liệu và chuỗi dữ liệu.

- Định dạng dữ liệu (JSON, CSV, XML).

- Biểu thức chính quy.

- Trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu.

Lộ trình học trí tuệ nhân tạo 

Sau khi tìm hiểu kỹ về các chủ đề này, đây là thời điểm hoàn hảo để đi sâu vào kiến thức cơ bản của một ngôn ngữ lập trình có thể xử lý dữ liệu một cách liền mạch. Có hai tùy chọn mà chúng ta thường có - Python và R. Hầu hết, các công ty thích Python hơn R do có cộng đồng hỗ trợ lớn. Dưới đây là lộ trình học Python cho Trí tuệ nhân tạo.

Khái niệm cơ bản về Python - Biểu thức, biến, cấu trúc dữ liệu, hàm, gói như pip, v.v.

Sau khi đã học những kiến thức cơ bản, tiếp theo bạn cần tìm hiểu một số thư viện xử lý dữ liệu quan trọng như pandas, NumPy và matplotlib.

Tiếp theo, bạn nên hiểu rõ về Môi trường ảo và cách sử dụng Máy tính xách tay / Phòng thí nghiệm Jupyter một cách hiệu quả và hiệu quả.

Giờ đây, bạn đã được trang bị đầy đủ để thực hiện bước quan trọng tiếp theo trong hành trình tìm hiểu Trí tuệ nhân tạo.

2. Tiền xử lý dữ liệu

Bây giờ bạn đã có thể thao tác dữ liệu, đã đến lúc tìm hiểu các kỹ thuật khác nhau sẽ giúp bạn chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc để bạn có thể hiểu rõ hơn về dữ liệu đó bằng cách áp dụng các thuật toán Máy học. Các phương pháp này bao gồm:

- Phân tích thành phần chính.

- Giảm kích thước.

- Bình thường hóa.

- Lọc dữ liệu, xử lý các giá trị bị thiếu…

- Ước lượng không thiên vị.

- Tính năng trích xuất.

- Denoising và lấy mẫu.

Các kỹ thuật này sẽ giúp bạn sắp xếp dữ liệu để thực hiện các phân tích sâu hơn. Từ đây, bạn có 3 hướng - Học máy, Nhà khoa học dữ liệu và Kỹ sư dữ liệu.

1. Kỹ sư học máy

Học máy là ứng dụng của các thuật toán được đào tạo trên dữ liệu để tìm ra các mẫu và tính năng nhất định giúp chúng ta đưa ra dự đoán và quyết định dựa trên dữ liệu mới. Thuật toán càng tốt và chính xác thì kết quả càng tốt. Do đó, điều quan trọng nhất là bạn phải chọn thuật toán phù hợp nhất cho bất kỳ câu lệnh vấn đề nào. Lộ trình chung để học Machine Learning là:

- Tìm hiểu các khái niệm như các loại tham số và biến đầu vào (phân loại, thứ tự và số).

- Các khái niệm như hàm chi phí và mô tả độ dốc.

- Tập hợp dữ liệu overfitting, underfitting, đào tạo, thử nghiệm và xác thực.

- Độ chính xác, thu hồi, độ chệch và phương sai.

Sau đó, bạn có thể tiếp tục tìm hiểu các danh mục khác nhau của thuật toán Học máy sẽ giúp bạn giải quyết các vấn đề cụ thể.

Các danh mục chính là:

- Học có giám sát - Các thuật toán được sử dụng để phân loại các đối tượng và cũng cho các bài toán hồi quy.

- Học không giám sát - Thuật toán phân cụm.

- Ensemble learning - Thúc đẩy, đóng gói và xếp chồng.

- Học nâng cao - Các thuật toán học tập dựa trên khoản thưởng (reward-based).

Không khó để tìm hiểu các thuật toán này và trực giác đằng sau chúng, điều khó là tìm ra thuật toán nào sẽ phù hợp nhất cho một loại vấn đề cụ thể. Bạn có thể trau dồi kỹ năng thông qua thực hành toàn diện.

2. Nhà khoa học dữ liệu

Đây là một con đường sự nghiệp khác mà bạn có thể áp dụng trong lĩnh vực AI. Nó liên quan đến việc xử lý dữ liệu và các mô hình toán học để tìm ra thông tin phù hợp ẩn bên trong dữ liệu. Hai thành phần chính trong khóa học khoa học dữ liệu là - Thống kê và Trực quan hóa Dữ liệu.

Các chủ đề mà bạn cần biết rõ trong thống kê bao gồm:

- Lý thuyết xác suất.

- Phân phối liên tục và rời rạc.

- Kiểm định giả thuyết.

- Thống kê tóm tắt và một số luật quan trọng như (LLN, CLT).

- Các ước tính như MLE, KDE...

- Khoảng tin cậy.

Để trực quan hóa, bạn có thể sử dụng các công cụ như -

- Python - Matplotlib, seaborn, plotnine, v.v.

- Web - Vega-lite, D3.js, v.v.

- Bảng điều khiển - Tableau, Dash, v.v.

3. Kỹ sư dữ liệu

Kỹ thuật Dữ liệu là tất cả về khám phá các chiều khác nhau của dữ liệu. Các thành phần liên quan bao gồm:

- Tóm tắt các Định dạng Dữ liệu.

- Khám phá dữ liệu.

- Nguồn dữ liệu và chuyển đổi.

- Tích hợp dữ liệu.

- Phản ứng tổng hợp dữ liệu.

- Chuyển đổi và làm giàu.

- Khảo sát và OpenRefine.

- Hồ dữ liệu và Kho dữ liệu.

Ngoài những con đường sự nghiệp này, bạn cũng có thể chọn các môn học nâng cao như Kỹ sư học sâu và Kỹ sư dữ liệu lớn. Tuy nhiên, những con đường này đòi hỏi kinh nghiệm và kiến thức chuyên sâu về các điều kiện tiên quyết như Học máy và Kỹ thuật dữ liệu. Đây là con đường tốt nhất và dễ dàng nhất mà bạn có thể áp dụng để bắt đầu hành trình của mình trong Trí tuệ nhân tạo.

Ngoài những điều này, còn có những lĩnh vực con khác của AI mà bạn có thể khám phá. Bao gồm:

- Nhận dạng đối tượng.

- Người máy.

- Xử lý giọng nói.

- Những hệ thống chuyên gia.

- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Tóm lại, bất kể bạn đang làm việc trong lĩnh vực nào hoặc lĩnh vực nào, bạn đều được cho là kỹ sư AI miễn là bạn đang làm việc trong các lĩnh vực nêu trên. Bởi vì, mục tiêu cuối cùng là phát triển các hệ thống thông minh nhân tạo tốt hơn.

>> Học trí tuệ nhân tạo có khó không

Chủ đề liên quan

Chủ đề khác