Hi các em, AI đang là chủ đề hot những thời điểm gần đây, trong bài viết này, thầy gửi tới các em danh sách các chủ đề bài bản cần học nếu các em thực sự đam mê bộ môn AI
Nhóm Zalo : https://zalo.me/g/vwxtgq183
1. Trí tuệ nhân tạo
- Lý do: Đây là môn nhập môn, cung cấp cái nhìn tổng quan về AI, từ các khái niệm cơ bản (tìm kiếm, logic) đến học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Học môn này trước sẽ giúp bạn hiểu các khái niệm cốt lõi của AI, tạo nền tảng cho các môn sau.
- Kỹ năng đạt được: Hiểu các khái niệm AI cơ bản, chuẩn bị cho các môn chuyên sâu.
2. Khoa học dữ liệu ứng dụng với R
- Lý do: Sau khi có cái nhìn tổng quan về AI, bạn cần kỹ năng khoa học dữ liệu để xử lý dữ liệu – một bước quan trọng trong AI. Môn này dạy bạn cách dùng R để phân tích, trực quan hóa dữ liệu, và làm quen với tư duy dữ liệu.
- Kỹ năng đạt được: Xử lý dữ liệu, trực quan hóa, thống kê cơ bản.
3. Khai phá dữ liệu
- Lý do: Sau khi nắm cơ bản về khoa học dữ liệu, môn này sẽ giúp bạn đi sâu hơn vào việc tìm kiếm mẫu và thông tin ẩn trong dữ liệu. Đây là bước chuẩn bị tốt cho các môn AI nâng cao.
- Kỹ năng đạt được: Khai phá dữ liệu, tìm mẫu, chuẩn bị dữ liệu cho machine learning.
4. Thiết kế sản phẩm TTNT ( Trí tuệ nhân tạo )
- Lý do: Môn này giúp bạn áp dụng kiến thức AI vào thực tế, triển khai mô hình trên IBM Cloud. Nó yêu cầu hiểu cơ bản về AI (từ Trí tuệ nhân tạo) và khoa học dữ liệu (từ Khoa học dữ liệu ứng dụng với R).
- Kỹ năng đạt được: Triển khai mô hình AI, tích hợp AI vào sản phẩm.
5. Phát triển UDTTNT với TensorFlow
- Lý do: Sau khi hiểu cách triển khai AI, bạn có thể học cách phát triển mô hình AI với TensorFlow, một thư viện phổ biến. Môn này yêu cầu kiến thức cơ bản về AI và lập trình Python (có thể học thêm Python cơ bản nếu chưa biết).
- Kỹ năng đạt được: Xây dựng mô hình AI với TensorFlow, làm quen với Python.
6. Học sâu ( Deep Learning )
- Lý do: Môn này nâng cao hơn, tập trung vào học sâu (Deep Learning), một nhánh quan trọng của AI. Nó yêu cầu kiến thức về TensorFlow (từ Phát triển UDTNT với TensorFlow), lập trình Python, và toán học (đại số tuyến tính, xác suất).
- Kỹ năng đạt được: Xây dựng mạng nơ-ron (CNN, RNN), ứng dụng trong xử lý ảnh, ngôn ngữ.
7. Học tăng cường
- Lý do: Học tăng cường là một nhánh nâng cao của AI, yêu cầu hiểu về machine learning (từ các môn trước) và xác suất. Học sau Học sâu sẽ giúp bạn có nền tảng vững hơn.
- Kỹ năng đạt được: Xây dựng thuật toán học tăng cường (Q-learning, Policy Gradients).
8. Dữ liệu lớn ( Big Data )
- Lý do: Môn này tập trung vào xử lý dữ liệu lớn, phù hợp để học sau khi bạn đã quen với khoa học dữ liệu và AI. Nó bổ sung kỹ năng làm việc với dữ liệu quy mô lớn, thường cần trong các dự án thực tế.
- Kỹ năng đạt được: Xử lý dữ liệu lớn với Hadoop, Spark.
9. Dự án KHDL ( Khoa học dữ liệu )
- Lý do: Đây là dự án tổng kết, nên học sau khi đã nắm vững khoa học dữ liệu và AI cơ bản. Bạn sẽ áp dụng tất cả kiến thức từ các môn trước vào một dự án thực tế.
- Kỹ năng đạt được: Kỹ năng làm dự án, giải quyết vấn đề thực tế.
10. Phát triển web với Python
- Lý do: Môn này không trực tiếp liên quan đến AI, nhưng nếu bạn muốn phát triển ứng dụng web tích hợp AI (ví dụ: một chatbot), thì học môn này sau cùng là hợp lý. Nó yêu cầu biết Python, mà bạn đã học qua các môn như Phát triển UDTTNT với TensorFlow.
- Kỹ năng đạt được: Phát triển web với Python, triển khai ứng dụng AI trên web.
Lộ trình tóm tắt
- Trí tuệ nhân tạo → 2. Khoa học dữ liệu ứng dụng với R → 3. Khai phá dữ liệu → 4. Thiết kế sản phẩm TTNT → 5. Phát triển UDTTNT với TensorFlow → 6. Học sâu → 7. Học tăng cường → 8. Dữ liệu lớn → 9. Dự án KHDL → 10. Phát triển web với Python
Tạo bởi thầy Huy One Champ AI