Đầu năm là thời điểm lý tưởng để khám phá lộ trình học AI bài bản, phù hợp cho người mới bắt đầu, người trái ngành, hoặc những ai đang tìm kiếm định hướng rõ ràng.

Bước 0: Nền Tảng CNTT (Dành Cho Người Trái Ngành)

AI là một nhánh của CNTT, nên việc trang bị kiến thức cơ bản là bắt buộc:

  • Lập trình cơ bản: Làm quen với biến, vòng lặp, điều kiện.
  • Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Hiểu về danh sách liên kết, cây, đồ thị, và độ phức tạp thuật toán.
  • Cơ sở dữ liệu: Quản lý dữ liệu hiệu quả để xây dựng và triển khai mô hình AI.

Nguồn học:

  • Khóa học CS50 của Harvard (freeCodeCamp).
  • Khóa “Introduction to Programming and Computer Science” (freeCodeCamp).

Bước 1: Toán Học Ứng Dụng

Các mảng toán quan trọng trong AI:

  • Xác suất thống kê: Phân tích dữ liệu và đánh giá độ tin cậy mô hình.
  • Đại số tuyến tính: Xử lý ma trận và vector, nền tảng cho thuật toán ML.
  • Giải tích: Gradient và tối ưu hóa mô hình.
  • Lượng giác: Ứng dụng trong tính toán similarity và xử lý ảnh.

Nguồn học:

  • Khan Academy (xác suất, đại số).
  • Kênh 3Blue1Brown (minh họa trực quan).

Bước 2: Ngôn Ngữ Lập Trình Python

Python là ngôn ngữ hàng đầu trong AI nhờ cú pháp đơn giản và hệ sinh thái phong phú.

  • Học cơ bản: Biến, hàm, vòng lặp, OOP.
  • Công cụ: Bắt đầu với Jupyter Notebook, sau đó chuyển sang IDE như VS Code hoặc PyCharm.

Nguồn học:

  • Khóa “Introduction to Programming with Python” (freeCodeCamp).
  • Tutorials trên w3schools.

Bước 3: Thư Viện AI/Data Science

  • NumPy: Xử lý mảng đa chiều và tính toán số học.
  • Pandas: Phân tích dữ liệu dạng bảng.
  • Matplotlib/Seaborn: Trực quan hóa dữ liệu.

Nguồn học:

  • Tài liệu chính thức của từng thư viện.

Bước 4: Machine Learning

Tập trung vào hai nhóm chính:

  • Supervised Learning (dự đoán giá nhà, phân loại ảnh).
  • Unsupervised Learning (phân cụm dữ liệu).

Thư viện:

  • Scikit-learn: Triển khai thuật toán ML phổ biến.
  • XGBoost: Tối ưu hiệu suất cho dữ liệu lớn.

Nguồn học:

  • Khóa “Machine Learning for Everybody” (freeCodeCamp).
  • Khóa Machine Learning Specialization (Coursera).

Bước 5: Deep Learning

  • Neural Networks: CNN cho xử lý ảnh, RNN và Transformers cho NLP.
  • Thư viện: PyTorch (được khuyến nghị do tính linh hoạt và hiệu suất).

Nguồn học:

  • Khóa “Deep Learning Crash Course” (freeCodeCamp).
  • Khóa CS239: Deep Learning (Stanford).

Bước 6: Dự Án Thực Tế

  • Kaggle: Nguồn dataset đa dạng từ y tế đến tài chính.
  • Triển khai: Học Docker và nền tảng đám mây (AWS, Google Cloud).
  • Portfolio: Đăng tải code lên GitHub để gây ấn tượng với nhà tuyển dụng.

Lời Kết
Lộ trình này kết hợp lý thuyết và thực hành, giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc để trở thành kỹ sư AI. Hãy bắt đầu từng bước, kiên trì và tận dụng các nguồn học liệu miễn phí để tiến xa trong hành trình của mình!

BÀI VIẾT LIÊN QUANXEM THÊM BV TÁC GIẢ