Nhiều tiến bộ công nghệ đã diễn ra trong thập kỷ qua, kể từ đại dịch năm 2020 trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML). AI đã tác động to lớn đến cuộc sống của chúng ta và đã trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Các doanh nghiệp đã tự động hóa hầu hết các quy trình và hoạt động của mình. Công nghệ AI đã dẫn đến những chiếc xe tự lái và giúp ngành chăm sóc sức khỏe phát hiện bệnh ở bệnh nhân bằng công nghệ tiên tiến. Nhu cầu về các kỹ sư AI và ML cũng tăng lên cùng với sự phát triển của ngành này. Nhu cầu về các ứng viên có kiến thức và kỹ năng cần thiết đang tăng lên nhanh chóng. Các công ty tìm kiếm những kỹ năng quan trọng nhất định ở ứng viên khi tuyển dụng trong ngành Trí tuệ nhân tạo. Những kỹ năng hàng đầu này có thể được chia thành hai phần, kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng phi kỹ thuật.
Kĩ năng công nghệ
Kỹ năng kỹ thuật đề cập đến chuyên môn trong một số kiến thức chuyên ngành cần thiết để đạt được các hành động, quy trình và nhiệm vụ phức tạp liên quan đến công nghệ máy tính và vật lý. Một số kỹ năng quan trọng trong ngành AI là:
1. Toán học cho khoa học dữ liệu
Toán học rất quan trọng trong AI và lĩnh vực máy học. Các khái niệm như phép tính, đại số tuyến tính, xác suất và thống kê là không thể thiếu trong thế giới AI. Kiến thức về các khái niệm liên quan đến đạo hàm và tích phân được khuyến khích cho người học. Ngoài ra, ma trận và phép nhân ma trận là bắt buộc. Lý thuyết xác suất được sử dụng trong các thuật toán như Mô hình hỗn hợp Gaussian, Mô hình Markov ẩn và Naive Bayes là rất quan trọng để phát triển trong ngành này. Hơn nữa, các lý thuyết thống kê như độ lệch chuẩn và giá trị trung bình là cần thiết để thực hiện phân tích kỹ thuật dữ liệu.
2. Ngôn ngữ lập trình
Ngôn ngữ lập trình giống như ngôn ngữ con người của chúng ta là ngôn ngữ nhân tạo được sử dụng để kiểm soát và giám sát hành động và hành vi của máy móc như hệ thống máy tính. Nó là trái tim và linh hồn của Machine Learning vì nó là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất. Bạn nên có một lệnh vững chắc trong các ngôn ngữ lập trình khác nhau như Python, C, Java, R. Python rất cần thiết trong học máy. Một kinh nghiệm thực hành trong lĩnh vực này là một nghĩa vụ. Một người muốn phát triển trong ngành này sẽ tốt hơn nếu họ không giới hạn bản thân chỉ biết Python mà hãy làm quen với kiến thức về các ngôn ngữ phổ biến khác trong AI và machine learning để họ nổi bật so với phần còn lại.
3. Kiến trúc mạng nơ-ron
Mạng lưới thần kinh được thiết kế để bắt chước chức năng và hiệu suất của bộ não con người. Vì nơ-ron là sứ giả thông tin trong cơ thể con người nên nơ-ron trong Mạng nơ-ron bắt chước hiệu suất của nơ-ron sinh học. Nó là một phần thực tế của deep learning, một nhánh của AI để giải quyết những khó khăn phức tạp dựa trên dữ liệu. Mạng lưới thần kinh đã được sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau như lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và lĩnh vực kinh doanh. Kiến trúc mạng lưới thần kinh có thể được nhìn thấy trong các công nghệ như nhận dạng khuôn mặt và nhận dạng giọng nói ngoài khả năng viết mã của con người.
4. Kỹ thuật xử lý tín hiệu
Kỹ thuật xử lý tín hiệu là một tính năng quan trọng của học máy. Việc thực hành sử dụng tín hiệu để phân tích, sửa đổi và thao tác tín hiệu được gọi là xử lý tín hiệu. Kiến thức về các kỹ năng như vậy là vô cùng hữu ích. Nó giúp tách dữ liệu khỏi tiếng ồn như nhận dạng máy bay bằng radar, nén hình ảnh, chuyển đổi văn bản thành giọng nói và ngược lại. Các lĩnh vực khác mà chuyên môn này cần thiết là các lĩnh vực như nhận dạng giọng nói và xử lý giọng nói. Do đó, kiến thức thực tế về kỹ năng kỹ thuật này có thể giúp giải quyết các vấn đề phức tạp.
5. Thuật toán và Toán ứng dụng
Có một nền tảng vững chắc về các nguyên tắc thuật toán là rất cần thiết vì nó sẽ tạo điều kiện cho việc hiểu các khái niệm như phương trình vi phân từng phần, lập trình bậc hai, tổng và tối ưu lồi trong các chương trình Trí tuệ nhân tạo. Bộ kỹ năng này phục vụ cho việc phát triển các phương pháp sửa đổi để đáp ứng những khó khăn của các vấn đề mới.
6. Học tăng cường
Học tăng cường là một dạng của phương pháp đào tạo máy học. Nó bao gồm khen thưởng những hành vi tốt và trừng phạt những hành vi xấu. Một tác nhân học tăng cường có thể giải thích môi trường của nó và thực hiện các hành động quyết định và học thông qua thử và sai. Học tăng cường là nền tảng cơ bản đằng sau việc phát triển học sâu và trí tuệ nhân tạo ở một mức độ tuyệt vời. Nó sẽ đóng vai trò trợ giúp mở đường vào các lĩnh vực như ô tô tự lái và các lĩnh vực công việc khác trong AI, Học máy và người máy.
KỸ NĂNG PHI KỸ THUẬT
Sở hữu nhiều kiến thức về các khía cạnh kỹ thuật của AI là chưa đủ. Người ta phải có khả năng giao tiếp với người khác và cũng được trang bị các kỹ năng mềm như những kỹ năng được đề cập dưới đây:
1. Tư duy phản biện
Tư duy phản biện hay tư duy phân tích chắc chắn là một đặc điểm bắt buộc và không thể thiếu. Đây là kỹ năng quan trọng nhất giúp các kỹ sư sử dụng logic để giải quyết các vấn đề phức tạp bằng lý luận và đưa ra các ý tưởng sáng tạo và đổi mới. Khả năng nhận ra các quan điểm trước khi đưa ra các giả định hoặc đi đến kết luận bằng cách sử dụng các lập luận hợp lý chứng tỏ rằng người đó đã không đưa ra quyết định vội vàng.
2. Sáng tạo
Trong Trí tuệ nhân tạo, thuật toán được xây dựng là kết quả của sự sáng tạo của người lập trình nó. Máy hiển thị những gì nó đã được nhập. Vì vậy, nó không thể làm bất cứ điều gì giàu trí tưởng tượng hoặc nghệ thuật. Tất cả đều phụ thuộc vào sự sáng tạo của lập trình viên. Do đó, người ta mong đợi sự sáng tạo để tồn tại trong ngành và xây dựng tiềm năng của những ý tưởng trước đó.
3. Giao tiếp
Giao tiếp là chìa khóa của mọi thứ. Ngay cả khi bạn có một ý tưởng tuyệt vời để lập trình, nó sẽ vô ích nếu bạn không truyền đạt nó cho người khác. Trí tuệ nhân tạo và Học máy là những lĩnh vực công nghệ rất khó giải thích cho những người thuộc lĩnh vực khác nếu không thể giao tiếp trôi chảy và rõ ràng. Giao tiếp thuật ngữ AI và ML với nhân viên từ bộ phận tài chính và bán hàng có thể là một thách thức nếu một người không thể truyền đạt ý nghĩa của các thuật ngữ bằng ngôn ngữ của người bình thường. Giao tiếp không chỉ giới hạn ở việc nói chuyện mà còn bao gồm ngôn ngữ cơ thể và giọng điệu của thông điệp.
4. Làm việc theo nhóm
Khả năng làm việc theo nhóm là một điều kiện tiên quyết vì có thể có những lúc một người phải làm việc trong một dự án với các thành viên khác trong nhóm. Một người phải được trang bị các kỹ năng giao tiếp, khả năng điều chỉnh và thích ứng với các ý tưởng và yêu cầu của các thành viên khác trong nhóm, và tất cả các đề xuất đều cần kiên nhẫn để thực hiện chương trình AI như một đội.
5. Kiến thức miền
Các kỹ sư ML có kiến thức kỹ thuật chuyên môn và tầm cỡ về máy học và trí tuệ nhân tạo là bước đầu tiên để xây dựng sự nghiệp trong ngành này vì các doanh nghiệp và công ty luôn mong đợi một người phải thành thạo. Sự quen thuộc về kiến thức này có thể hỗ trợ họ tìm hiểu cách thức hoạt động của ngành, những trở ngại mà doanh nghiệp gặp phải và các giải pháp được xây dựng để giải quyết chúng.
6. Ra quyết định
Một người có hiểu biết xuất sắc về kiến thức kỹ thuật cũng phải có kỹ năng ra quyết định. Trí tuệ nhân tạo trong quản lý liên quan đến việc tương tác, chỉ đạo, tổ chức và quản lý các tiến bộ tính toán trong việc giải quyết các tình huống khó xử khi ra quyết định phức tạp.
Khi lực lượng lao động của ngành công nghiệp AI đang mở rộng, đã đến lúc những kỹ năng này, như đã đề cập ở trên, phải được các chuyên gia kỹ thuật mài dũa để theo đuổi sự nghiệp trong ngành này. Do đó, điều quan trọng là phải nâng cao kỹ năng bản thân để nổi bật giữa các ứng cử viên khác. Vì mọi thứ đều trực tuyến, người học có thể học vào những giờ linh hoạt trong sự thoải mái tại nhà của họ từ nhiều trang web và video khác nhau. Dưới đây là một số liên kết có thể được sử dụng để tìm hiểu về các kỹ năng này:
