Nội dung chính
Những năm gần đây, ngành trí tuệ nhân tạo đã mở ra nhiều cơ hội việc làm cho không những thế hệ trẻ mà còn là với các chuyên viên công nghệ. Nếu bạn là người mới tham gia vào ngành trí tuệ nhân tạo, đừng bỏ qua những thông tin cập nhập mới nhất về ngành tại Việt Nam cũng như tham khảo những nghề AI nổi bật những gần đây.
Đọc bài viết này để hiểu rõ:
- Tổng quan về ngành trí tuệ nhân tạo
- Các nhánh của ngành trí tuệ nhân tạo
- Các cơ hội việc làm trong ngành trí tuệ nhân tạo
- Các nền tảng kiến thức của ngành trí tuệ nhân tạo
Tổng quan về ngành trí tuệ nhân tạo
Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu đang chứng kiến một thời kỳ tăng trưởng nhanh chóng và đáng kể hơn bao giờ hết.
Theo Báo cáo Thị trường Trí tuệ Nhân tạo Toàn Cầu của Trade Gov, tiềm năng mạnh mẽ của ngành trí tuệ nhân đã tạo nên nhiều cơ hội rộng mở cho doanh nghiệp AI với mức định giá lên đến 1 tỷ USD, tăng 442% trong năm 2021 so với năm 2020. Hơn nữa, nguồn tài trợ vào các ngành công nghiệp liên quan đến ngành trí tuệ nhân tạo cũng đã ghi nhận mức tăng vọt hơn 66.8 tỷ USD vào năm 2021.
Bên cạnh đó, PwC nhấn mạnh hơn nữa tác động kinh tế tiềm tàng của AI, dự đoán rằng ngành này có thể đóng góp tới 15.7 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030.
Điều đáng mừng là, tỉ lệ phát triển ngành trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam cũng đang tăng trưởng mạnh mẽ hơn bao giờ hết. Chẳng hạn như vào năm 2022, lĩnh vực công nghệ thông tin Việt Nam đạt mức doanh thu ấn tượng, 3,893,595 tỷ Việt Nam Đồng (tương đương 164.6 tỷ USD), tăng 12.1% so với năm 2021 và vượt kỳ vọng tăng trưởng GDP của cả nước. Theo báo cáo “Chỉ số Sẵn sàng Trí tuệ nhân tạo của Chính phủ 2023” do Oxford Insights (một tổ chức tư vấn về chiến lược chuyển đổi số và AI ở Anh) vừa được công bố, Việt Nam tăng điểm lần thứ 3 liên tiếp, đứng thứ 5/10 trong ASEAN, tăng một bậc so với năm 2022.
Oxford Insights, một tổ chức tư vấn về chiến lược chuyển đổi số và AI của Anh, đã công bố trong báo cáo “Chỉ số Sẵn sàng Trí tuệ nhân tạo của Chính phủ 2022” rằng Việt Nam đang xếp hạng thứ 55 trên trong số 181 quốc gia, với số điểm 53,96/100. Hơn nữa, đây là năm thứ 3 liên tiếp Việt nam vượt qua mức trung bình về chỉ số sẵn sàng tiếp nhận và phát triển ngành trí tuệ nhân tạo.
Tuy nhiên, chính phủ Việt Nam buộc phải làm công tác tăng cường để có thể đáp ứng được các yêu cầu ngày càng cao, từ đó đuổi kịp sự tăng trưởng ngày càng lớn mạnh của AI, bao gồm lực lượng lao động, môi trường doanh nghiệp, giáo dục về công nghệ, v.v. giữa các thế hệ. Đây thực sự là một thử thách lớn của ngành trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam.
Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI hiện vượt xa sự phát triển của khuôn khổ pháp lý ở Việt Nam, cản trở khả năng rộng mở và ứng dụng có đạo đức của các giải pháp trí tuệ nhân tạo. Ngoài ra, nguồn nhân tài công nghệ thông tin hiện có của Việt Nam vẫn chưa đảm bảo đủ chuyên môn để có thể đáp ứng với nhu cầu để phát triển ngành trí tuệ nhân tạo.
Đọc thêm: Trí tuệ nhân tạo là gì và đang thay đổi cuộc sống con người ra sao?
Các nhánh của ngành trí tuệ nhân tạo
Ngành trí tuệ nhân tạo có nhiều nhánh công nghệ với chức năng riêng biệt để giúp giải quyết các vấn đề trong thế giới thực, chẳng hạn như:
Thị giác máy tính (Computer Vision)
Một trong những nhánh phổ biến nhất của ngành trí tuệ nhân tạo hiện nay là thị giác máy tính, được xây dựng nhằm mục đích phát triển các kỹ thuật hỗ trợ hệ thống máy tính nhìn và hiểu hình ảnh và video kỹ thuật số.
Việc áp dụng các mô hình học máy (machine learning) vào hình ảnh cho phép máy tính xác định các vật thể, khuôn mặt, con người, động vật, v.v. thông qua hình thức tự động hoá về ngữ cảnh dữ liệu trực quan. Từ đó, máy tính có thể tự động phân biệt hình ảnh này với hình ảnh khác dựa vào dữ liệu được cung cấp.
Nhờ vào khả năng tự động hoá, thị giác máy tính được ứng dụng trong nhiều ngành, tiêu biểu như:
- Nhận dạng khuôn mặt: Mở khóa bằng khuôn mặt trên điện thoại thông minh sẽ mở khóa thiết bị bằng cách ánh xạ và khớp các đặc điểm trên khuôn mặt.
- Theo dõi đối tượng: Theo dõi các đối tượng thông qua dữ liệu mô tả về hình thể, khuôn mặt, dáng đi, v.v.
- Phân loại hình ảnh: Phân loại hình ảnh được và dự đoán lớp nhất định.
Học máy (Machine learning)
Học máy là khả năng máy móc tự động học từ dữ liệu và thuật toán, đồng thời là một trong những nhánh đòi hỏi khắt khe hơn của trí tuệ nhân tạo. Học máy cải thiện hiệu suất bằng cách sử dụng kinh nghiệm trong quá khứ và có thể đưa ra quyết định mà không cần được lập trình cụ thể để làm như vậy.
Quá trình này bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu lịch sử, như hướng dẫn và trải nghiệm trực tiếp, để có thể xây dựng các mô hình logic cho suy luận trong tương lai. Độ chính xác của kết quả phụ thuộc vào kích thước dữ liệu. Lưu ý, lượng dữ liệu càng lớn sẽ xây dựng một mô hình càng tốt.
Mạng lưới thần kinh/học sâu
Mạng thần kinh còn được gọi là mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN) hoặc mạng thần kinh mô phỏng (Spiking neural network – SNN). Các mạng này sẽ sao chép cách các nơ-ron sinh học trong bộ não con người truyền tín hiệu cho nhau, từ đó xây dựng một quy trình hoạt động tương tự con người.
ANN có các node layer – bao gồm một lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn và một lớp đầu ra. Mỗi node, còn được gọi là nơ-ron nhân tạo, kết nối với các nơ-ron khác có mức và trọng lượng tương đương.
Khi đầu ra của một node riêng lẻ vượt quá giá trị ngưỡng xác định, node đó sẽ được kích hoạt để gửi dữ liệu đến lớp mạng tiếp theo. Mạng lưới thần kinh cần dữ liệu đào tạo để vừa học hỏi vừa cải thiện độ chính xác.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép máy tính hiểu cả văn bản và lời nói như con người. Bằng cách kết hợp các mô hình học máy, ngôn ngữ học và học sâu cho phép máy tính xử lý ngôn ngữ của con người dựa trên dữ liệu giọng nói hoặc văn bản để hiểu đầy đủ ý nghĩa, ý định và cảm xúc.
Ví dụ: khi nhận dạng giọng nói hoặc chuyển giọng nói thành văn bản, dữ liệu giọng nói được chuyển đổi một cách đáng tin cậy để chuyển thành dữ liệu văn bản.
Điều này có thể khó khăn khi mọi người nói với nhiều ngữ điệu với trọng âm khác nhau. Các lập trình viên phải thuật toán các ứng dụng trên máy tính dựa trên ngôn ngữ tự nhiên để chúng có thể hiểu và nhận dạng dữ liệu ngay từ đầu. Một số trường hợp sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên là:
- Chatbot ảo: Họ có thể nhận ra thông tin theo ngữ cảnh để đưa ra phản hồi tốt hơn cho khách hàng theo thời gian.
- Phát hiện thư rác: Phân loại văn bản xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể quét ngôn ngữ trong email để phát hiện hành vi lừa đảo hoặc thư rác.
- Phân tích tình cảm: Phân tích ngôn ngữ được sử dụng trong các nền tảng truyền thông xã hội giúp rút ra cảm xúc và thái độ về sản phẩm.
Bảo mật AI (AI Security)
Thuật ngữ Bảo mật AI đề cập đến những cân nhắc về mặt kỹ thuật và quản trị trong việc tăng cường khả năng khai thác và gián đoạn các hệ thống AI.
Lĩnh vực Bảo mật AI nhận thấy rằng bảo mật của hệ thống AI phải được coi là phần mở rộng của các biện pháp bảo mật thông tin và mạng hiện có, với các biện pháp kiểm soát và yêu cầu bổ sung cần thiết để giải quyết bề mặt tấn công do AI bổ sung vào các hệ thống máy tính truyền thống.
Đặc biệt là các vấn đề liên quan đến tội phạm mạng ngày càng tăng và phức tạp, việc tích hợp ngành trí tuệ nhân tạo vào các biện pháp an mình và bảo mật các mạng không bảo vệ là điều cần được thực thi ngay lập tức.
Các cơ hội việc làm trong ngành trí tuệ nhân tạo
Các cơ hội việc làm trong ngành trí tuệ nhân tạo đang tỉ lệ thuận với độ phát triển của ngành, tức AI càng phát triển thì sẽ có nhiều việc làm được rộng mở. Vì như vậy, bạn có thể chọn lựa một vị trí phù hợp dựa vào vị trí, kinh nghiệm và sở thích của bạn.
Bạn có thể tìm kiếm các công việc này trên ITviec với vô vàng cơ hội từ công ty lớn bé và cho nhiều cấp độ từ người mới bắt đầu đến các chuyên gia.
Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer)
Các kỹ sư học máy đang ở điểm giao thoa giữa công nghệ phần mềm và khoa học dữ liệu. Họ tận dụng các công cụ dữ liệu lớn và khung lập trình để tạo ra các mô hình khoa học dữ liệu có thể mở rộng sẵn sàng cho sản xuất, có thể xử lý hàng terabyte dữ liệu thời gian thực.
Công việc kỹ sư máy học là phù hợp nhất cho bất kỳ ai có nền tảng kết hợp khoa học dữ liệu, nghiên cứu ứng dụng và công nghệ phần mềm. Công việc AI tìm kiếm những ứng viên có kỹ năng toán học vững vàng, kinh nghiệm về học máy, học sâu, mạng thần kinh và ứng dụng đám mây cũng như kỹ năng lập trình bằng Java, Python và Scala. Nó cũng giúp thành thạo các công cụ IDE phát triển phần mềm như Eclipse và IntelliJ. Bạn có thể sẽ cần bằng cử nhân Khoa học Máy tính hoặc lĩnh vực liên quan.
Chuyên viên khoa học dữ liệu (Data Scientist)
Các Data Scientist thu thập dữ liệu thô, phân tích dữ liệu đó và thu thập thông tin chuyên sâu cho nhiều mục đích khác nhau. Họ sử dụng nhiều công cụ công nghệ, quy trình và thuật toán khác nhau để trích xuất kiến thức từ dữ liệu và xác định các mẫu có ý nghĩa.
Điều này có thể cơ bản như xác định những điểm bất thường trong dữ liệu chuỗi thời gian hoặc phức tạp như dự đoán các sự kiện trong tương lai và đưa ra khuyến nghị. Các bằng cấp chính được mong đợi của một nhà khoa học dữ liệu là:
- Bằng cử nhân
- Bằng cấp cao về thống kê, toán học, khoa học máy tính, v.v.
- Hiểu biết về dữ liệu phi cấu trúc và phân tích thống kê
- Trải nghiệm với các công cụ đám mây như Amazon S3 và nền tảng Hadoop
- Kỹ năng lập trình với Python, Perl, Scala, SQL, v.v.
- Kiến thức làm việc về Hive, Hadoop, MapReduce, Pig, Spark, v.v.
Đọc thêm: Phân biệt Data Scientist và Data Analyst
Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh (Business Intelligence Developer)
Các Business Intelligence Developer (BI) xử lý dữ liệu bên trong và bên ngoài phức tạp để xác định xu hướng. Ví dụ: trong một công ty dịch vụ tài chính, đây có thể là người theo dõi dữ liệu thị trường chứng khoán để giúp đưa ra quyết định đầu tư. Trong một công ty sản xuất sản phẩm, đây có thể là người theo dõi xu hướng bán hàng để đưa ra chiến lược phân phối.
Tuy nhiên, không giống như nhà phân tích, các nhà phát triển kinh doanh thông minh không tự tạo báo cáo. Họ thường chịu trách nhiệm thiết kế, lập mô hình và duy trì dữ liệu phức tạp trong nền tảng dữ liệu dựa trên đám mây có khả năng truy cập cao để người dùng doanh nghiệp sử dụng trang tổng quan. Trình độ chuyên môn mong đợi của một nhà phát triển BI là:
- Bằng cử nhân về kinh tế hoặc lĩnh vực liên quan
- Có kinh nghiệm thực tế về thiết kế kho dữ liệu, khai thác dữ liệu, SQL, v.v.
- Làm quen với các công nghệ BI như Tableau, Power BI, v.v.
- Kỹ năng phân tích và kỹ thuật mạnh mẽ
Nghiên cứu sinh trí tuệ nhân tạo (Research Scientist)
Vai trò nghiên cứu sinh trí tuệ nhân tạo là một trong những nghề nghiệp AI mang tính học thuật nhất. Họ đặt những câu hỏi mới và sáng tạo để được AI trả lời. Họ là những chuyên gia trong nhiều lĩnh vực về trí tuệ nhân tạo, bao gồm toán học, học máy, học sâu và thống kê. Giống như các nhà khoa học dữ liệu, các nhà nghiên cứu phải có bằng tiến sĩ về khoa học máy tính.
Các tổ chức tuyển dụng mong muốn các nhà khoa học nghiên cứu có kiến thức và kinh nghiệm sâu rộng về nhận thức máy tính, mô hình đồ họa, học tăng cường và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Kiến thức về đo điểm chuẩn, tính toán song song, tính toán phân tán, học máy và trí tuệ nhân tạo là một lợi thế.
Kỹ sư/Kiến trúc sư dữ liệu lớn (Big Data Engineer/Architect)
Các chuyên gia và kiến trúc sư kỹ thuật dữ liệu lớn phát triển hệ sinh thái cho phép các ngành và công nghệ kinh doanh khác nhau giao tiếp hiệu quả. So với các nhà khoa học dữ liệu, vai trò này có thể có liên quan nhiều hơn vì các kỹ sư và kiến trúc sư thường được giao nhiệm vụ lập kế hoạch, thiết kế và phát triển môi trường dữ liệu lớn trên hệ thống Hadoop và Spark.
Với ngành này, yêu cầu Ccc kỹ sư dữ liệu lớn phải có kỹ năng lập trình bằng C++, Java, Python hoặc Scala. Họ cũng cần có kinh nghiệm về khai thác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và di chuyển dữ liệu, hay tổng quan về xử lý dữ liệu.
Giám Đốc AI (AI Product Manager)
AI Product Manager, hay còn gọi là giám đốc sản phẩm AI, có nhiệm vụ liên kết công nghệ trí tuệ nhân tạo vào trong sản phẩm và chiến lược kinh doanh của công ty. Họ là người chịu trách nhiệm từ khâu sáng tạo, lên ý tưởng, sản xuất, cho đến khi ra mắt sản phẩm. Vì vậy, những người quản lý này buộc phải có kiến thức về khả năng khai thác dữ liệu, những cân nhắc về mặt đạo đức khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo, cũng như nắm bắt được các thuật toán đằng sau.
Bên cạnh đó, giám đốc sản phẩm AI buộc phải thành thạo việc phân tích thị trường và người dùng, hạn chế của AI, để đảm bảo sản phẩm được sản xuất phù hợp với xu hướng và nhu cầu người mua, đảm bảo quản lý vòng đời sản phẩm. Những kỹ năng đòi hỏi AI product manager cần có như:
- Trình độ kỹ thuật: có nền tảng vững chắc về các nguyên tắc cơ bản của ngành trí tuệ nhân tạo, học máy (ML), phân tích ngôn ngữ tự nhiên (NLP), lập trình, cấu trúc dữ liệu và thuật toán, làm quen với nhóm công nghệ hỗ trợ các mô hình AI.
- Sự nhạy bén về dữ liệu: phát triển sản phẩm cần trực giác nhạy bén về dữ liệu cũng như nhận thức được các tiêu chuẩn về quyền riêng tư dữ liệu và ứng dụng đạo đức.
- Nắm bắt các giới hạn của AI: nắm rõ những hạn chế và thách thức vốn có của AI, từ đó phân tích những giới hạn trong việc triển khai và duy trì các mô hình AI trong bối cảnh thế giới thực.
- Kỹ năng mềm và làm việc nhóm: duy trì sự nhanh nhẹn, sẵn sàng thay đổi để đáp ứng với các công nghệ và bối cảnh kinh doanh đang thay đổi.
- Học tập liên tục: Tham gia vào các khóa học, các bài đọc khai sáng, tham gia hội thảo và luôn hiện diện tại các hội nghị quan trọng để mở rộng kiến thức và nâng cao các mối quan hệ.
AI Prompt Engineer
AI prompt engineer là chuyên gia trong việc tạo ra các lời nhắc dưới dạng văn bản có thể được diễn giải và hiểu bằng các mô hình ngôn ngữ lớn và các công cụ AI tổng hợp. Đây là mô hình mới nổi từ các công cụ AI như ChatGPT của OpenAI, Bard của Google, Dall-E, Midjourney và Stable Diffusion nhằm giải đáp những thắc mắc dựa trên lệnh được đưa vào.
Các kỹ sư này có vai trò như cầu nối giữa các mô hình AI và người dùng. Họ tạo ra đầu vào để huấn luyện AI, từ đó đưa ra những phản hồi hoặc đầu ra phù hợp. Nhiệm vụ chính của họ là tạo ra các lời nhắc dưới dạng văn bản AI để hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể một cách hiệu quả, chẳng hạn như soạn bài luận, bài đăng trên blog hoặc email bán hàng. Quá trình này yêu cầu họ nhập những lời nhắc này vào hệ thống AI, đảm bảo hệ thống này tạo ra nội dung có giọng điệu và thông tin chính xác theo yêu cầu của người dùng.
- Kiến thức về AI, ML & NLP: Làm quen với máy học, thuật toán, cấu trúc mô hình và nguyên tắc xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- Thành thạo lập trình: Nền tảng vững chắc về Python để phát triển các lệnh, tích hợp mô hình và thao tác dữ liệu.
- Kỹ năng giao tiếp: Khả năng viết và giao tiếp xuất sắc để làm việc nhóm và các bên liên quan.
- Trình độ học vấn: Bằng cấp về khoa học máy tính, khoa học dữ liệu hoặc các lĩnh vực liên quan.
- Trải nghiệm thực hành: Ứng dụng thực tế với các mô hình ChatGPT được đào tạo trước như GPT-3 hoặc GPT-4 để hiểu cách tạo văn bản và tối ưu hóa lời nhắc.
Nền tảng kiến thức của ngành trí tuệ nhân tạo cần biết
Ngành trí tuệ nhân tạo, trên thực tế, không quá dễ để có thể bắt đầu vì nó cần hiểu và thành thạo nhiều kỹ năng công nghệ cơ bản và chuyên sâu. Tuy nhiên, đây là những nền tảng kiến thức bạn nên bắt đầu với khi tham gia vào ngành:
- Số liệu thống kê: Thống kê là môn học liên quan đến việc thu thập, tổ chức, phân tích, giải thích và trình bày dữ liệu. Nó cung cấp nền tảng để hiểu và làm việc với dữ liệu trong AI.
- Toán học: Đại số tuyến tính, phép tính, xác suất và phương trình vi phân đều là những công thức toán học sẽ được ứng dụng trong AI.
- Lập trình: Việc triển khai AI đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về lập trình. Biết cách viết code cho phép bạn phát triển các thuật toán AI, thao tác dữ liệu và sử dụng các công cụ và thư viện AI. Python hiện là ngôn ngữ phổ biến nhất trong cộng đồng AI do tính đơn giản, linh hoạt và có sẵn các thư viện như pandas cho khoa học dữ liệu.
- Thao tác dữ liệu: Thao tác dữ liệu bao gồm việc làm sạch, chuyển đổi và thao tác dữ liệu để chuẩn bị cho việc phân tích sâu hơn hoặc đưa dữ liệu vào các mô hình AI.
- Khoa học dữ liệu: Khoa học dữ liệu là sự kết hợp của nhiều công cụ, thuật toán và nguyên tắc học máy khác nhau nhằm khám phá các mẫu ẩn từ dữ liệu thô. Là một chuyên gia AI, việc hiểu quá trình trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu là rất quan trọng.
- Học máy: Machine Learning là một nhánh của AI, nơi máy học từ dữ liệu để cải thiện hiệu suất hoặc đưa ra dự đoán chính xác. Điều cần thiết là phải hiểu các thuật toán học máy khác nhau, cách chúng hoạt động và thời điểm sử dụng chúng.
- Học sâu: Deep Learning, một tập hợp con của machine learning, sử dụng mạng thần kinh có nhiều lớp để mô hình hóa và hiểu các mẫu phức tạp trong bộ dữ liệu.
Các câu hỏi về ngành trí tuệ nhân tạo thường gặp
Lương ngành trí tuệ nhân tạo là bao nhiêu?
Theo khảo sát về lương ngành công nghệ thông tin năm 2023 – 2024 do ITviec tiến hành, mức lương của vị trí AI Engineer có thể lên đến 75 triệu/ tháng. Cụ thể mức lương trung vị theo khoảng năm kinh nghiệm:
- 1-2 năm: 14 triệu đồng/ tháng
- 3-4 năm: 28 triệu đồng/ tháng
- 5-8 năm: 75 triệu đồng/ tháng
Tiềm năng về cơ hội nghề nghiệp trong ngành trí tuệ nhân tạo tốt không?
Cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tỷ lệ thuận với sự phát triển của ngành. Các chuyên gia AI đang được tuyển dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu, machine learning, và deep learning. Ngoài ra, có cơ hội cho các vị trí như nhà nghiên cứu AI, kỹ sư AI, chuyên gia tư vấn AI, và nhà phát triển ứng dụng AI.
Nên bắt đầu ngành trí tuệ nhân tạo từ đâu?
Bạn có thể bắt đầu lộ trình học ngành trí tuệ nhân tạo từ các nguồn học trực tuyến miễn phí như các khóa học trên Coursera, edX, hay Khan Academy để hiểu về các khái niệm cơ bản như machine learning và neural networks.
Hay, bạn có thể tự học thông qua việc đọc sách, xem video hướng dẫn trên YouTube hoặc tham gia các cộng đồng trực tuyến như Reddit hoặc Stack Overflow.
Ngoài ra, việc tham gia vào các dự án thực tiễn hoặc các khóa học offline cũng là phương pháp hiệu quả để ứng dụng kiến thức vào thực tế.
Kết luận
Ngành trí tuệ nhân tạo luôn nhận được sự quan tâm cực kỳ lớn nhờ vào những cơ hội việc làm rộng mở với mức lương hấp dẫn. Tuy nhiên, lưu ý rằng AI là một mảng công nghệ phức tạp và cần cập nhật liên tục cũng như hiểu được những kiến thức về tính ứng dụng AI, các nhánh, cách hoạt động từ cơ bản đến nâng cao.
Bạn thấy bài viết hay và hữu ích? Đừng ngại Share với bạn bè và đồng nghiệp nhé.
Và nhanh tay tham khảo việc làm IT “chất” trên ITviec!