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 ?
mấy cái ý là điều kiện để học thui, em học xong hết rùi @@học đại số tuyến tính xác suất và đạo hàm châng?
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.
Làm khoá trên Coursera và Qwiklabs này đi bác ơi, đang free trong tháng 4. Nếu bác hoàn thành sớm trước 21/4 thì có cơ hội có quà nữa :d
https://blog.gdgcloudhanoi.com/2020/03/21/Data-ML-studyjams-Vietnam.html
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.
team của mình khá nhỏ, phần mình làm chủ yếu là tham khảo các machine learning model mới trong các bài báo, implement lại để có thể dùng với data của công ty. Rồi xây dựng hệ thống để server/monitor các models đó.Công việc bạn làm hằng ngày là đọc báo với code github thôi 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, ...).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.