Sinh viên CNTT cần học gì trong kỷ nguyên AI?

Để duy trì năng lực cạnh tranh trong thị trường lao động CNTT bị chi phối bởi AI, việc tái định hình lộ trình học tập là bắt buộc. Bài viết này cung cấp một cái nhìn tổng quan và thực tế về những kiến thức, kỹ năng mà sinh viên CNTT cần học gì trong kỷ nguyên AI.

Việt Nam thiếu hụt nhân lực trong lĩnh vực công nghệ AI.

Báo cáo từ Nvidia cho thấy, trong ba năm tới, cụ thể là đến năm 2028, Việt Nam sẽ cần hàng trăm nghìn kỹ sư AI để đáp ứng nhu cầu phát triển công nghệ. Ông Vũ Mạnh Cường, Giám đốc khách hàng doanh nghiệp của Nvidia tại Việt Nam, cho biết rằng thị trường đang thiếu hụt nhân sự ở mọi cấp độ và trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Nhiều tập đoàn công nghệ lớn như Google, Samsung và Nvidia đang đầu tư mạnh mẽ vào việc đào tạo nguồn nhân lực AI tại Việt Nam. Họ thực hiện các chương trình học bổng, cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán, mở các phòng thí nghiệm và hỗ trợ nghiên cứu. Chẳng hạn, Nvidia đã hợp tác với một số trường đại học trong nước nhằm phát triển các trung tâm AI, tạo cơ hội cho sinh viên thực hành trên các nền tảng AI hiện đại.

Theo thống kê từ Vietnam AI Report, hiện tại chỉ có khoảng 1.600 chuyên gia AI tại Việt Nam, trong khi nhu cầu thực tế cao gấp nhiều lần con số này. Các vị trí đang được săn đón bao gồm:

• Kỹ sư AI & Machine Learning: Phát triển và tối ưu hóa các mô hình AI cho ứng dụng thực tế.
• Chuyên gia dữ liệu (Data Scientist): Phân tích dữ liệu và xây dựng các thuật toán dự đoán.
• Kỹ sư phần mềm AI: Thiết kế các ứng dụng AI thông minh trong các lĩnh vực như tài chính, y tế và giáo dục.
• Chuyên gia an ninh mạng AI: Bảo vệ hệ thống AI trước các mối đe dọa an ninh.
• Trợ lý AI: Hỗ trợ doanh nghiệp tích hợp AI vào quy trình vận hành và nâng cao hiệu suất.

Với sự bùng nổ của AI, các chuyên gia dự đoán rằng các công việc liên quan đến lĩnh vực này sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong nhiều năm tới. Điều này tạo ra cơ hội lớn cho sinh viên ngành công nghệ, buộc họ phải trang bị đủ kiến thức và kỹ năng để không bị tụt lại. Vậy, sinh viên nên làm gì để nắm bắt cơ hội và không bị bỏ lại trong kỷ nguyên AI? 

5  sinh viên CNTT cần học gì trong kỷ nguyên AI?

Sinh viên CNTT cần học gì trong kỷ nguyên AI? Để bắt kịp xu hướng AI, sinh viên Công nghệ thông tin (CNTT) cần chủ động xây dựng nền tảng vững chắc và rèn luyện kỹ năng thực tiễn.

Nắm vững kiến thức nền tảng về AI

Sinh viên cần học các khái niệm cốt lõi như machine learning (học máy), deep learning (học sâu), neural networks (mạng nơ-ron) và natural language processing (xử lý ngôn ngữ tự nhiên). Hiểu ứng dụng thực tế giúp áp dụng linh hoạt, ví dụ AI trong y tế chẩn đoán bệnh qua hình ảnh X-quang, tài chính dự báo rủi ro tín dụng, hoặc giáo dục cá nhân hóa nội dung học tập hay trong lập trình giúp viết code, fix bug, test hệ thống… 

Phát triển kỹ năng lập trình

Trong kỷ nguyên AI, kỹ năng lập trình không chỉ là công cụ mà còn là ngôn ngữ để giao tiếp với máy móc. Sinh viên cần thành thạo các ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng AI.

• Python: Đây là ngôn ngữ lập trình quan trọng nhất trong AI/ML nhờ vào thư viện đồ sộ và dễ sử dụng như NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, và PyTorch.
• R: Thường được sử dụng trong các tác vụ phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu, đặc biệt trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu.
• Sử dụng Frameworks và Thư viện: Không chỉ biết ngôn ngữ, sinh viên cần học cách sử dụng hiệu quả các frameworks (khuôn khổ) và thư viện chuyên biệt kể trên để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình AI.

Tham gia các khóa học và hội thảo chuyên đề

Kiến thức về AI thay đổi rất nhanh chóng. Để không bị tụt hậu, sinh viên cần phải chủ động cập nhật kiến thức mới nhất một cách liên tục.

• Khóa học trực tuyến: Tìm kiếm tham gia các khóa học trực tuyến để nâng cao kiến thức về AI. Ví dụ tại CodeGym có khóa học “GENERATIVE AI DÀNH CHO SINH VIÊN CNTT” giúp sinh viên làm chủ 20 kỹ năng cốt lõi để học và làm việc hiệu quả hơn. 
• Hội thảo và Webinars: Tham gia các hội thảo, sự kiện chuyên đề, hoặc webinars về AI để nghe các chuyên gia trình bày về các nghiên cứu mới, công nghệ đột phá, và xu hướng thị trường.
• Đọc và phân tích báo cáo: Dành thời gian đọc các bài báo nghiên cứu (ví dụ: trên arXiv) và các báo cáo công nghiệp để hiểu rõ hơn về các tiến bộ kỹ thuật và thách thức hiện tại của AI.

Thực hành liên tục

• Dự án cá nhân: Tự xây dựng các dự án AI nhỏ, từ đơn giản đến phức tạp. Điều này giúp sinh viên hiểu rõ quy trình làm việc từ thu thập dữ liệu, tiền xử lý, huấn luyện mô hình, đến đánh giá kết quả.
• Tham gia cuộc thi: Các cuộc thi về AI/Khoa học Dữ liệu như Kaggle cung cấp những bộ dữ liệu và vấn đề thực tế, giúp sinh viên cạnh tranh, học hỏi từ những người giỏi nhất và xây dựng hồ sơ năng lực ấn tượng.
• Thực tập và đồ án: Tích cực tìm kiếm cơ hội thực tập tại các công ty ứng dụng AI hoặc chọn các đồ án/khóa luận tốt nghiệp có liên quan đến AI để làm việc với các vấn đề có ý nghĩa thực tiễn.

Kết nối với cộng đồng AI

Học hỏi trong môi trường cộng đồng sẽ giúp sinh viên mở rộng tầm nhìn, giải quyết vấn đề nhanh hơn và tạo ra các cơ hội nghề nghiệp.

• Tham gia diễn đàn và cộng đồng mạng: Tương tác trên các nền tảng như Reddit (r/MachineLearning, r/datascience), Stack Overflow, hoặc các nhóm chuyên môn trên mạng xã hội để đặt câu hỏi, chia sẻ kiến thức và theo dõi thảo luận.
• Câu lạc bộ (CLB) AI/Data Science: Tham gia hoặc thành lập các CLB tại trường đại học để tổ chức các buổi seminar, workshop, và cùng nhau giải quyết các dự án nhỏ.
• Mentorship và Networking: Kết nối với các chuyên gia, nhà nghiên cứu đã có kinh nghiệm trong ngành. Họ có thể cung cấp lời khuyên quý báu, hướng dẫn học tập và mở ra các cơ hội cộng tác.

Tóm lại, việc học tập của sinh viên CNTT trong kỷ nguyên AI không còn là chạy theo xu hướng, mà là xây dựng một “bộ áo giáp” kiến thức vững chắc. Hãy nhớ rằng, AI là một công cụ mạnh mẽ và người chiến thắng là người biết cách sử dụng công cụ đó để nhân rộng giá trị của bản thân.

Xem thêm:

• Generative AI ảnh hưởng đến Junior Developer như thế nào?
• Có nên sử dụng AI viết code không?