Sự thật phũ phàng: Muốn theo đuổi lĩnh vực AI, sinh viên Việt Nam đừng trông chờ vào kiến thức trong trường đại học
Trường đại học chi cung cấp kiến thức nền. Muốn làm việc trong lĩnh vực AI, các sinh viên cần nhiều hơn thế.
Không thể phủ nhận AI (trí thông minh nhân tạo) là một trong những ngành hot nhất hiện nay. Theo báo cáo công bố mới đây từ Vietnamworks, trong nhóm công nghệ thông tin, AI là ngành có mức lương trung bình cao thứ 2, lên tới hơn 1.800 USD/tháng, chỉ sau Blockchain.
Nguồn: Vietnamworks.
Bất chấp mức lương hấp dẫn kể trên, ngành AI Việt Nam nói chung và thế giới nói riêng đang thiếu hụt rất lớn về nhân sự. Thống kê từ Google Brain cho biết họ cần khoảng 1 triệu kỹ sư AI trong 10 năm tới, tuy nhiên con số ước tính chỉ khoảng 10.000, tương đương 1% đề ra.
Lý do bởi AI là ngành khó. Một kỹ sư AI nhìn chung cần hiểu biết sâu về toán học, cụ thể là đại số, lập trình, có kiến thức vật lý, sinh học, ví dụ biết một chút xem não người hoạt động thế nào, cộng thêm các kỹ năng nghiệp vụ.
"Từ trước đến nay, nhiều bạn trẻ Việt Nam than phiền học Toán khó, Tin khó thì đừng hỏi tại sao ngành AI lại thiếu hụt. AI là ngành khó cần nhiều thời gian đào sâu nghiên cứu, cần cả lý thuyết thực hành mà mỗi lần thực hành chỉ tiến lên một chút thôi. Để trở thành AI engineer, AI researcher, các bạn cần cả kiến thức chuyên sâu lẫn sự tập trung đầu tư thời gian nữa", anh Phạm Nam Long , CEO, nhà sáng lập Abivin chia sẻ tại Tọa đàm "Toward the rise of AI talent in Vietnam, tổ chức tại Hà Nội cách đây không lâu.
Sinh viên Việt Nam muốn theo đuổi AI, đừng trông chờ vào kiến thức trong trường đại học
Cũng xuất hiện tọa đàm, anh Nguyễn Đăng Tuấn Anh, AI researcher đến từ Cinnamon AI Lab cho biết các trường đại học Việt Nam cung cấp nền tảng vững vàng về toán, lập trình, khoa học máy tính nhưng lại thiếu các khóa học chuyên sâu cũng như chưa tạo được cơ hội để những sinh viên đam mê AI có thể gặp gỡ, trao đổi với nhau.
"Các trường ở Việt Nam khá dè dặt trong việc áp dụng, triển khai khóa học về AI, machine learning (máy học, PV) cho sinh viên. Tôi biết khoảng năm ngoái, Đại học Bách Khoa mới cung cấp khóa học đầu tiên. So với các trường trên thế giới, môi tường Việt Nam đã hơi chậm hơn rồi. Còn muốn chuyên sâu, cần thêm sự trợ giúp từ các tổ chức giáo dục cộng đồng nữa".
Các diễn giả xuất hiện trong tạo đàm.
Lấy ví dụ từ chính bản thân mình, anh Tuấn Anh tiết lộ quá trình học về AI không có nhiều kiến thức thu được từ trường đại học, mà anh chủ yếu tìm hiểu qua các khóa học online, tự đọc tài liệu về AI, machine learning. Quan trọng nhất là vào năm thứ 3, anh có tham gia một khóa học về AI do Cinnamon tổ chức. Tại đây, anh có cơ hội hiểu rõ hơn về AI, machine learning, sản phẩm trên thị trường cần những gì và những người mong muốn theo đuổi lĩnh vực mới này cần kỹ năng gì.
"Các khóa học như vậy là cơ hội để sinh viên trao đổi kiến thức, kỹ năng, gặp gỡ những người chung chí hướng, cùng nhau duy trì động lực và tìm thấy con đường để trở thành AI engineer, AI researcher phía trước", anh Tuấn Anh nhìn nhận.
Cùng quan điểm trên, chị Nguyễn Thị Ngọc Anh , Head of AI/Big Data Department, Viện Nghiên cứu Ứng dụng Công nghệ CMC trực thuộc tập đoàn CMC, khẳng định thông thường trường đại học cung cấp kiến thức mảng toán và khoa học máy tính khá tốt. Nhưng để làm được việc, nhân sự cần các phần kiến thức chuyên sâu, ví dụ như về logistics, chatbot hay xử lý ảnh,…
Như vậy, khi sở hữu kiến thức nền tốt ở đại học, các sinh viên có thể học thêm kiến thức chuyên sâu. Thậm chí các sinh viên kinh tế vẫn có thể học thêm code để làm các lĩnh vực liên quan về AI, dữ liệu.
