- 1. Học lập trình
- 2. Làm chủ Toán và Thống kê
- 3. Nghiên cứu những điều cơ bản về Machine Learning
- 4. Khám phá các công cụ và frameworks AI
- 5. Get Comfortable with Data
- Tổng kết
Trí tuệ nhân tạo hiện diện ở khắp mọi nơi. Từ chatbot đến xe tự lái, AI hỗ trợ một số công nghệ tuyệt vời nhất mà chúng ta thấy ngày nay. Nếu bạn từng tự hỏi làm thế nào để đột phá vào lĩnh vực thú vị này, bạn đã đến đúng nơi rồi. Trong hướng dẫn này, tôi sẽ giải thích AI là gì, tại sao nó lại quan trọng và cách bạn có thể bắt đầu hành trình trở thành nhà phát triển AI.
1. Học lập trình
Bạn cần chọn một ngôn ngữ lập trình và học những kiến thức cơ bản về ngôn ngữ đó.
- Python: Dễ đọc và viết, ngay cả với người mới bắt đầu. (Khuyến nghị)
- Java: Hữu ích cho AI trong môi trường doanh nghiệp và hệ thống quy mô lớn.
- C++: Thường được sử dụng trong các ứng dụng AI quan trọng về hiệu suất như trò chơi và robot.
- R: Nếu bạn quan tâm đến phân tích dữ liệu và thống kê.
Kế hoạch học ngôn ngữ từng bước:
💡 Đừng vội vàng học lập trình. Hãy học lý thuyết từng bước và củng cố bằng thực hành. Viết một vài dự án thú vị để chắc chắn về kiến thức của bạn.
2. Làm chủ Toán và Thống kê
Toán học và thống kê rất quan trọng đối với các nhà phát triển AI vì chúng giúp hiểu cách AI hoạt động. Toán học cần thiết để tạo và cải thiện các mô hình, giúp chúng hoạt động tốt hơn và nhanh hơn. Thống kê giúp nghiên cứu dữ liệu, tìm ra các mẫu và đưa ra dự đoán.
Đại số tuyến tính
Tìm hiểu về vectơ, ma trận và phép toán ma trận. Đây là những khối xây dựng của mạng nơ-ron. Ví dụ, trọng số trong mạng nơ-ron được biểu diễn dưới dạng ma trận.
Tài liệu tham khảo:
Xác suất và Thống kê
Những điều này rất cần thiết để hiểu cách các mô hình AI đưa ra dự đoán và xử lý sự không chắc chắn. Bạn sẽ sử dụng các khái niệm như:
- Phân phối xác suất.
- Định lý Bayes.
- Kiểm định giả thuyết.
Tài liệu tham khảo:
- Probability And Statistics For Data Science & AI
- Mastering Probability and Statistics in Python
- Bayes theorem, the geometry of changing beliefs
Giải tích (Calculus)
Mặc dù không phải mọi nhà phát triển AI đều sử dụng giải tích hằng ngày, nhưng phép tính này rất cần thiết để hiểu cách các mô hình như mạng nơ-ron học thông qua tối ưu hóa (gradient descent). Tập trung vào:
- Các dẫn xuất (Derivatives)
- Đạo hàm riêng (Partial derivatives)
- Quy tắc chuỗi (Chain rule)
Tài liệu tham khảo:
💡 AI được xây dựng trên nền tảng toán học, nhưng đừng để điều đó làm bạn sợ! Bạn không cần phải biết tất cả các phép toán để bắt đầu với AI. Từng bước một, bạn sẽ dần dần cải thiện kỹ năng của mình.
Hãy xem khóa học tuyệt vời này trên YouTube: Mathematics for Machine Learning Tutorial
3. Nghiên cứu những điều cơ bản về Machine Learning
Học máy (ML) là một nhánh của AI tập trung vào việc cho phép máy tính và máy móc bắt chước cách con người học, thực hiện nhiệm vụ một cách tự động và cải thiện hiệu suất cũng như độ chính xác của chúng thông qua kinh nghiệm và tiếp xúc với nhiều dữ liệu hơn.
Các loại máy học
Học máy liên quan đến việc hiển thị một khối lượng lớn dữ liệu cho máy để máy có thể học và đưa ra dự đoán, tìm ra các mẫu hoặc phân loại dữ liệu. Ba loại học máy là học có giám sát, không giám sát và học tăng cường.
- Học có giám sát: Khi mô hình học từ dữ liệu được gắn nhãn (ví dụ: dự đoán giá nhà).
- Học không giám sát: Khi mô hình tìm thấy các mẫu trong dữ liệu chưa được gắn nhãn (ví dụ: phân khúc khách hàng).
- Học tăng cường: Khi mô hình học thông qua thử nghiệm và sai sót (ví dụ, huấn luyện robot đi bộ).
Tài liệu tham khảo:
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Reinforcement Learning
- Supervised vs Unsupervised vs Reinforcement Learning
- 3 Types of Machine Learning You Should Know
Thuật toán phổ biến
Hiểu được những điều cơ bản của các thuật toán chính là điều cần thiết cho bất kỳ ai bước vào lĩnh vực học máy. Dưới đây là một số thuật toán nền tảng tạo thành cơ sở để giải quyết các vấn đề học máy khác nhau:
- Hồi quy tuyến tính: Dự đoán các giá trị liên tục bằng cách sử dụng các mối quan hệ tuyến tính.
- Cây quyết định: Chia dữ liệu thành các nhóm dựa trên quyết định.
- Máy hỗ trợ vectơ (SVM): Phân loại dữ liệu bằng cách tối đa hóa biên độ.
- K-Láng giềng gần nhất (KNN): Dự đoán bằng cách sử dụng các điểm dữ liệu gần nhất.
Tài liệu tham khảo:
- What is linear regression?
- Linear Regression in Machine learning
- Decision Tree in Machine Learning
- Support Vector Machine (SVM) Algorithm
- K-Nearest Neighbor(KNN) Algorithm
- 10 Types of Machine Learning Algorithms
- The Most Important Algorithm in Machine Learning
💡 Tôi khuyên bạn nên tham khảo hai cuốn sách của Andriy Burkov
4. Khám phá các công cụ và frameworks AI
Để xây dựng hệ thống AI, bạn cần phải làm quen với các công cụ và khuôn khổ AI phổ biến. Các công cụ này giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy.
TensorFlow
Ngôn ngữ: Chủ yếu được sử dụng với Python, các ngôn ngữ được hỗ trợ khác bao gồm C++, JavaScript (thông qua TensorFlow.js), Java, Go và Swift cho các ứng dụng cụ thể.
Độ phức tạp: Cao
Trang web: tensorflow
TensorFlow là một khuôn khổ học sâu mã nguồn mở do Google phát triển . Nó được sử dụng rộng rãi để xây dựng và triển khai các mô hình học máy và học sâu, đặc biệt là ở cấp độ sản xuất. TensorFlow cung cấp tính linh hoạt, khả năng mở rộng và hệ sinh thái toàn diện cho các quy trình học máy đầu cuối.
Tài liệu tham khảo:
PyTorch
Ngôn ngữ: Python, hỗ trợ hạn chế cho C++ Độ phức tạp: Trung bình Trang web: pytorch
PyTorch, do Facebook phát triển, là một nền tảng học sâu mã nguồn mở khác. Nó được các nhà nghiên cứu và học giả ưa chuộng vì tính linh hoạt và biểu đồ tính toán động, giúp dễ dàng thử nghiệm và gỡ lỗi hơn.
Tài liệu tham khảo:
- Official documentation by PyTorch
- Deep Learning With PyTorch
Keras
Ngôn ngữ: Python Độ phức tạp: Thấp Trang web: keras
Keras là một API mạng nơ-ron cấp cao được thiết kế để tạo mẫu nhanh và dễ sử dụng. Nó chạy trên TensorFlow và đơn giản hóa quá trình xây dựng, đào tạo và triển khai mạng nơ-ron. Keras lý tưởng cho người mới bắt đầu và những người muốn triển khai nhanh các mô hình học sâu.
Tài liệu tham khảo:
Scikit-learn
Ngôn ngữ: Python Độ phức tạp: Thấp Trang web: scikit-learn
Scikit-learn là một thư viện mạnh mẽ cho máy học cổ điển. Nó cung cấp các công cụ để xử lý trước dữ liệu, phân loại, hồi quy, phân cụm, giảm chiều và đánh giá mô hình. Scikit-learn hoàn hảo cho người mới bắt đầu và chuyên gia làm việc trên các vấn đề máy học truyền thống.
Tài liệu tham khảo:
5. Get Comfortable with Data
Tiền xử lý dữ liệu
Trước khi đưa dữ liệu vào mô hình AI, điều quan trọng là phải làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để phân tích. Dữ liệu ở dạng thô thường chứa các điểm không nhất quán, giá trị bị thiếu hoặc nhiễu. Xử lý trước đảm bảo tập dữ liệu sạch, có cấu trúc và sẵn sàng để sử dụng.
- Xử lý các giá trị bị thiếu.
- Chuẩn hóa và mở rộng dữ liệu.
- Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập thử nghiệm.
Tài liệu tham khảo:
- Data Preprocessing in Machine Learning: Steps & Best Practices
- A Comprehensive Guide to Data Preprocessing
Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)
EDA giúp bạn hiểu cấu trúc, mô hình và mối quan hệ trong dữ liệu, từ đó có thể hướng dẫn quá trình xây dựng mô hình của bạn.
- Sử dụng Pandas: Pandas là một thư viện Python mạnh mẽ để xử lý và phân tích dữ liệu. Sử dụng nó để tính toán thống kê, lọc dữ liệu và xử lý các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả.
- Trực quan hóa dữ liệu: Trực quan hóa dữ liệu giúp khám phá các mẫu, giá trị ngoại lai và mối quan hệ giữa các biến. Các thư viện như Matplotlib và Seaborn cho phép bạn tạo biểu đồ histogram, biểu đồ phân tán, biểu đồ hộp và bản đồ nhiệt.
- Khám phá các mẫu: Thông qua hình ảnh hóa và phân tích thống kê, xác định xu hướng (ví dụ: tính theo mùa trong dữ liệu bán hàng) hoặc mối tương quan (ví dụ: mối quan hệ tích cực giữa thời gian học và điểm số). Những hiểu biết sâu sắc này thường hướng dẫn kỹ thuật tính năng và lựa chọn mô hình.
Tài liệu tham khảo:
- What is exploratory data analysis (EDA)?
- Complete Python Pandas Data Science Tutorial
- Matplotlib Full Python Course - Data Science Fundamentals
Công cụ dữ liệu lớn
Khi làm việc với các tập dữ liệu khổng lồ vượt quá khả năng của các công cụ truyền thống, việc tận dụng các khuôn khổ Dữ liệu lớn là điều cần thiết.
- Apache Spark: Spark là một hệ thống điện toán phân tán được thiết kế để xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn. Nó hỗ trợ học máy, truyền dữ liệu và xử lý hàng loạt, khiến nó trở thành lựa chọn linh hoạt cho các dự án AI.
- Hadoop: Hadoop cung cấp một khuôn khổ để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn phân tán bằng mô hình lập trình MapReduce. Mặc dù ngày nay ít được sử dụng cho máy học, nhưng nó vẫn là lựa chọn mạnh mẽ cho lưu trữ dữ liệu nền tảng.
Các công cụ này rất cần thiết cho các ứng dụng liên quan đến dữ liệu trên quy mô web, chẳng hạn như phân tích phương tiện truyền thông xã hội, hệ thống đề xuất hoặc phát hiện gian lận, trong đó các tập dữ liệu có thể có dung lượng từ terabyte đến petabyte.
Tài liệu tham khảo:
Additional AI / ML Developer Resources 💡
- AI and Data Scientist Roadmap
- The best books on artificial intelligence (AI)
- IT Job Market in 2025: Trends, Roles, and Opportunities
Salary
Tổng kết
Tôi rất cảm kích vì bạn đã dành thời gian đọc hết bài viết này. Nếu bạn thích, hãy ủng hộ nỗ lực của tôi bằng cách like nhé! ❤️
Theo dõi tôi để biết thêm nội dung!
- GitHub
- Dev.to
- https://dev.to/empiree/how-to-become-an-ai-developer-in-2025-full-guide-resources-a0p
Tham khảo: