thảo luận [Deep Learning/Machine Learning/AI] Thread dành cho anh em nghiên cứu ngành trí tuệ nhân tạo

mole.totoro.007

Senior Member
Chào các bác, em là người đi làm, đang tự học về AI để chuyển ngành, như cái tiêu đề, em muốn hỏi là cách học như nào để sau ra đi làm đỡ phải học lại nhiều quá ?
 
học cách sử dụng thư viện phổ biến như Scikit-Learn, Tensorflow, Pytorch thôi
qb0tPJP.gif
 
mình là tay ngang chuyển sang AI đây. Học AI để ứng dụng thì như sau: ban đầu thì bạn học một vài lớp về xác suất thống kê (chủ yếu học để biết các phân bố xác suất, regression, ...). Sau đó học các thuật toán Machine Learning cổ điển như clustering, decision tree..., và các công cụ (sklearn, numpy, pandas) để làm việc. Sau đó học các thuật toán Deep Learning (Deep neural net, convolutional neural net, recurrent neural net) ứng dụng cho images, text, sound... Khi học phần deep learning thì nên tự tay implement from scratch. Đến khi hiểu cách nó làm việc rồi thì học sử dụng công cụ (tensorflow hay pytorch đều được).

Mình chủ yếu tự đọc bài báo về machine learning rồi đọc code github của các bài báo để hiểu thêm. Công việc thường ngày của mình cũng vậy. Vì AI khá mới nên đòi hỏi phải tự nghiên cứu rất nhiều.
 
Bạn chịu khó lên medium học với đọc mấy sách kiểu python for data science nữa nè. Trên udacity có khoá intro data analyst có học qua để biết cách sử dụng pandas và numpy trước khi học mấy cái ML algo
 
mình là tay ngang chuyển sang AI đây. Học AI để ứng dụng thì như sau: ban đầu thì bạn học một vài lớp về xác suất thống kê (chủ yếu học để biết các phân bố xác suất, regression, ...). Sau đó học các thuật toán Machine Learning cổ điển như clustering, decision tree..., và các công cụ (sklearn, numpy, pandas) để làm việc. Sau đó học các thuật toán Deep Learning (Deep neural net, convolutional neural net, recurrent neural net) ứng dụng cho images, text, sound... Khi học phần deep learning thì nên tự tay implement from scratch. Đến khi hiểu cách nó làm việc rồi thì học sử dụng công cụ (tensorflow hay pytorch đều được).

Mình chủ yếu tự đọc bài báo về machine learning rồi đọc code github của các bài báo để hiểu thêm. Công việc thường ngày của mình cũng vậy. Vì AI khá mới nên đòi hỏi phải tự nghiên cứu rất nhiều.

Công việc bạn làm hằng ngày là đọc báo với code github thôi ạ
 
mình là tay ngang chuyển sang AI đây. Học AI để ứng dụng thì như sau: ban đầu thì bạn học một vài lớp về xác suất thống kê (chủ yếu học để biết các phân bố xác suất, regression, ...). Sau đó học các thuật toán Machine Learning cổ điển như clustering, decision tree..., và các công cụ (sklearn, numpy, pandas) để làm việc. Sau đó học các thuật toán Deep Learning (Deep neural net, convolutional neural net, recurrent neural net) ứng dụng cho images, text, sound... Khi học phần deep learning thì nên tự tay implement from scratch. Đến khi hiểu cách nó làm việc rồi thì học sử dụng công cụ (tensorflow hay pytorch đều được).

Mình chủ yếu tự đọc bài báo về machine learning rồi đọc code github của các bài báo để hiểu thêm. Công việc thường ngày của mình cũng vậy. Vì AI khá mới nên đòi hỏi phải tự nghiên cứu rất nhiều.

Anh cho em hỏi trong các mảng của AI như thị giác máy tính, xử lí ngôn ngữ tự nhiên,..... thì mảng nào đang phát triển mạnh, có ứng dụng trong xã hội, dễ kiếm việc nếu học lên tiến sĩ ạ.
Với anh cho em hỏi muốn học về AI thì mình học đại học ngành Khoa học máy tính ở BKHCM hoặc KHTN ổn mà đúng không ạ.
 
Anh cho em hỏi trong các mảng của AI như thị giác máy tính, xử lí ngôn ngữ tự nhiên,..... thì mảng nào đang phát triển mạnh, có ứng dụng trong xã hội, dễ kiếm việc nếu học lên tiến sĩ ạ.
Với anh cho em hỏi muốn học về AI thì mình học đại học ngành Khoa học máy tính ở BKHCM hoặc KHTN ổn mà đúng không ạ.
Mình không học ở việt nam nên cũng không rành về hai trường này lắm bạn. về các mảng thì mình thấy không nhất thiêt phải phân theo ứng dụng (thị giác máy tính hay xử lý ngôn ngữ) vì phần lớn đều dùng chung các model deep learning như nhau (cũng CNN, RNN, DNN). Mình bắt đầu học bằng cách trực tiếp implement DNN, rồi ứng dụng cho cả text và images. Tương tự, CNN ban đầu chỉ được ứng dụng cho images, nhưng giờ cũng có vài model dùng cho texts. RNN thì phần lớn dùng cho serial data (text, sound, ...).
Về việc học lên tiến sỹ thì mình không rành lắm. Mình có bằng tiến sĩ vật lý rồi ra làm data science luôn. Nếu bạn muốn làm research hơn thì mới nên học PhD CS, nếu để đi làm industry thì không nhất thiết phải cần PhD CS.
 

Mọi người giới thiệu giúp em chỗ thực tập AI, ML ở hcm với​

Mọi người giúp đỡ với ạ. Em google thấy toàn Hà Nội là nhiều. Em có biết Zalo tuyển Data Scientist Fresher nhưng apply mà thấy hình như CV không pass.
 
AI hiện đang là ngành mới nổi và chưa phổ biến lắm ở Việt Nam so với thế giới. Mình lập topic này để anh em ai quan tâm thì cùng chia sẻ hỏi đáp về lĩnh vực này. :D
 
Back
Top