𝐌𝐮̛́𝐜 𝐥𝐮̛𝐨̛𝐧𝐠 𝐜𝐮̉𝐚 𝐮̛́𝐧𝐠 𝐯𝐢𝐞̂𝐧 𝐦𝐚̉𝐧𝐠 𝐀𝐈 𝐜𝐚𝐨 𝐡𝐨̛𝐧 𝐬𝐨 𝐯𝐨̛́𝐢 𝐜𝐚́𝐜 𝐯𝐢̣ 𝐭𝐫𝐢́ 𝐤𝐡𝐚́𝐜 𝐭𝐮̛̀ 𝟏𝟎 – 𝟓𝟎%

𝐌𝐮̛́𝐜 𝐥𝐮̛𝐨̛𝐧𝐠 𝐜𝐮̉𝐚 𝐮̛́𝐧𝐠 𝐯𝐢𝐞̂𝐧 𝐦𝐚̉𝐧𝐠 𝐀𝐈 𝐜𝐚𝐨 𝐡𝐨̛𝐧 𝐬𝐨 𝐯𝐨̛́𝐢 𝐜𝐚́𝐜 𝐯𝐢̣ 𝐭𝐫𝐢́ 𝐤𝐡𝐚́𝐜 𝐭𝐮̛̀ 𝟏𝟎 – 𝟓𝟎%
Các vị trí phổ biến trong lĩnh vực AI:
𝟏․ 𝐀𝐈 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫 (𝐊ỹ 𝐬𝐮̛ 𝐀𝐈):
- Vai trò: Chuyển đổi các thuật toán và mô hình AI thành các sản phẩm thực tế. Họ thường làm việc với các ngôn ngữ lập trình như Python, các thư viện như TensorFlow, PyTorch và các công cụ triển khai.
- Kỹ năng cần thiết: Kiến thức sâu rộng về học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính. Kỹ năng lập trình tốt, khả năng giải quyết vấn đề và làm việc nhóm.
𝟐․ 𝐀𝐈 𝐑𝐞𝐬𝐞𝐚𝐫𝐜𝐡𝐞𝐫 (𝐍𝐡𝐚̀ 𝐧𝐠𝐡𝐢𝐞̂𝐧 𝐜𝐮̛́𝐮 𝐀𝐈):
- Vai trò: Tìm kiếm và phát triển các thuật toán và mô hình AI mới. Họ thường làm việc trong môi trường học thuật hoặc các phòng nghiên cứu của các công ty lớn.
- Kỹ năng cần thiết: Bằng cấp cao về khoa học máy tính hoặc một lĩnh vực liên quan, khả năng nghiên cứu độc lập, khả năng xuất bản các bài báo khoa học.
3 Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu):
- Vai trò: Thu thập, làm sạch, phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình dự đoán. Họ thường làm việc với các công cụ như SQL, Python, R và các thư viện như Pandas, NumPy.
- Kỹ năng cần thiết: Kiến thức về thống kê, toán học, học máy. Kỹ năng làm việc với các cơ sở dữ liệu lớn và khả năng kể chuyện dữ liệu.
𝟒․ 𝐌𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞 𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫 (𝐊ỹ 𝐬𝐮̛ 𝐡𝐨̣𝐜 𝐦𝐚́𝐲):
- Vai trò: Thiết kế, phát triển và triển khai các hệ thống học máy ở quy mô lớn. Họ thường làm việc chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm.
𝟓․ 𝐍𝐋𝐏 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫 (𝐊ỹ 𝐬𝐮̛ 𝐱𝐮̛̉ 𝐥𝐲́ 𝐧𝐠𝐨̂𝐧 𝐧𝐠𝐮̛̃ 𝐭𝐮̛̣ 𝐧𝐡𝐢𝐞̂𝐧):
- Vai trò: Xây dựng các ứng dụng liên quan đến ngôn ngữ tự nhiên như chatbot, dịch máy, phân tích cảm xúc.
𝟔․ 𝐂𝐨𝐦𝐩𝐮𝐭𝐞𝐫 𝐕𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫 (𝐊ỹ 𝐬𝐮̛ 𝐭𝐡𝐢̣ 𝐠𝐢𝐚́𝐜 𝐦𝐚́𝐲 𝐭𝐢́𝐧𝐡):
- Vai trò: Phát triển các hệ thống có khả năng hiểu và phân tích hình ảnh và video.