Page 10 - SO TAY AI ICTSO - Handbook - 2024
P. 10

PHÁT TRIỂN KỸ NĂNG KỸ SƯ AI





        Công việc của kỹ sư AI là sự kết hợp
        giữa kỹ sư phần mềm và chuyên gia
        dữ liệu. Do tính chất liên ngành của
        nó,  bạn  sẽ  cần  thành  thạo  các  kỹ
        năng cơ bản về khoa học dữ liệu và
        có  nền  tảng  vững  chắc  về  các  khái
        niệm kỹ thuật phần mềm. Tùy thuộc
        vào công ty và vị trí, bạn sẽ cần sẵn
        sàng làm việc trong các lĩnh vực như
        robot,  thị  giác  máy  tính,  nhận  dạng
        giọng nói và các hệ thống chuyên gia
        dựa trên quy tắc. Hãy cùng tìm hiểu
        sâu hơn về những kỹ năng phổ biến
        nhất cần có để bạn có cái nhìn rõ hơn
        về những gì bạn cần phải thể hiện.






            KỸ NĂNG KỸ THUẬT





           Kỹ năng Lập trình: Triển khai AI yêu cầu hiểu biết                Kiến thức các Thuật toán AI:
           vững  chắc  về  lập  trình.  Biết  cách  viết  code  cho          Ngoài  học  máy,  còn  có  các
           phép bạn phát triển các thuật toán AI, xử lý dữ liệu              phân  ngành  khác  của  AI  mà
           và sử dụng các công cụ và thư viện AI. Python hiện                các kỹ sư AI cần phải am hiểu.
           là ngôn ngữ phổ biến nhất trong cộng đồng AI nhờ                  Lĩnh vực cụ thể sẽ phụ thuộc
           vào  sự  đơn  giản,  linh  hoạt  và  sự  phong  phú  của          vào  công  ty  bạn  làm  việc  và
           các thư viện khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, cũng có                 tính  chất  của  vị  trí,  nhưng
           những ngôn ngữ lập trình khác đáng xem xét như R.                 càng biết nhiều càng tốt.





           Kiến  thức  Học  máy  (Machine                  Kiến thức Dữ liệu Lớn (Big Data): Các thuật
           Learning): Học máy hiện là nhánh                toán AI thế hệ mới được hỗ trợ bởi lượng dữ
           phổ  biến  nhất  của  AI.  Một  phần            liệu khổng lồ. Khi xử lý những khối lượng dữ
           công việc của bạn với tư cách là kỹ             liệu  lớn  như  vậy,  các  công  cụ  truyền  thống
           sư AI sẽ liên quan đến phát triển và            như Python hoặc R có thể không phải là giải
           tinh  chỉnh  các  mô  hình  học  máy,           pháp hiệu quả nhất. Để làm việc trong các dự
           cũng  như  biến  chúng  thành  sản              án dữ liệu lớn, các công cụ mới như Apache
           phẩm. Do đó, điều cần thiết là hiểu             Spark và cơ sở dữ liệu NoSQL, cùng với các
           các thuật toán máy học khác nhau,               phương pháp như tính toán song song và điện
           cách chúng hoạt động, khi nào sử                toán đám mây, sẽ được yêu cầu.
           dụng chúng, v.v.




        Chia sẻ Sổ tay AI - ICTSO                                                                       Trang 10
   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15