AI và Data Science trong thực tiễn – Công nghệ đang biến đổi cuộc sống hiện đại

Tim Cook, CEO của Apple, đã chia sẻ trong một cuộc phỏng vấn gần đây: “AI và Data Science sẽ là một trong những công nghệ quan trọng nhất của thế kỷ này, có khả năng cải thiện cuộc sống theo những cách mà chúng ta chưa từng tưởng tượng được.”

Thực tế, theo một báo cáo từ McKinsey Global Institute, AI có khả năng tự động hóa khoảng 30% công việc trong khoảng 60% tất cả các nghề nghiệp, một số liệu ấn tượng cho thấy sự lan rộng và ảnh hưởng sâu rộng của công nghệ này. Hãy để Swinburne Việt Nam cùng bạn khám phá những ứng dụng thực tế và tác động mạnh mẽ của AI và Data Science trong các lĩnh vực như y tế, giáo dục, bán lẻ và nhiều hơn nữa.

Tổng quan về AI và Data Science

Trí tuệ nhân tạo (AI) và Khoa học dữ liệu (Data Science) đang tạo nên một cặp đôi mạnh mẽ trong thế giới công nghệ hiện đại, cung cấp những giải pháp đột phá cho vô số thách thức và tạo ra cơ hội mới trong đa dạng các lĩnh vực. AI, với khả năng mô phỏng trí thông minh và hành vi con người, kết hợp với Data Science, ngành học chuyên về việc phân tích và khai thác thông tin từ lượng lớn dữ liệu, tạo ra một sức mạnh vô song trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp.

Từ y tế đến tài chính, từ giáo dục đến sản xuất, sự kết hợp này đang cải thiện hiệu suất, tăng cường khả năng dự báo và tối ưu hóa quyết định. Không chỉ giới hạn ở việc tự động hóa các nhiệm vụ, AI và Data Science còn đang mở ra những cách tiếp cận mới và sáng tạo hơn trong việc giải quyết các vấn đề, từ việc tạo ra các sản phẩm thông minh cho đến phát triển các hệ thống thông minh có khả năng học hỏi và thích ứng với môi trường. Sự kết hợp giữa hai lĩnh vực này không chỉ đánh dấu một bước tiến trong công nghệ mà còn là minh chứng cho sự tiến bộ vượt bậc trong cách con người sử dụng và tương tác với dữ liệu.

“Ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu hiện diện rộng khắp trong đời sống. Trong y tế, AI và Data science hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh sớm và chính xác hơn. Trong lĩnh vực tài chính, thuật toán đang cách mạng hóa việc đánh giá rủi ro và quyết định đầu tư. Và trong sinh hoạt hàng ngày, nó đang nâng cao trải nghiệm của chúng ta từ việc đưa ra gợi ý cá nhân trên các dịch vụ phát trực tuyến đến việc sử dụng thiết bị nhà thông minh có khả năng học hỏi sở thích của người dùng.” – TS Lê Minh Đức, Trưởng khoa Công nghệ thông tin tại Swinburne Việt Nam chia sẻ.

Ứng dụng thực tế của AI và Data Science

Ứng dụng trong Y tế

Trong ngành y tế, AI và Data Science đang đóng một vai trò không thể phủ nhận, từ việc cải thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân cho đến việc phát triển các phương pháp điều trị tiên tiến. Ứng dụng của chúng trong chẩn đoán và phân tích y tế đang mở ra cánh cửa mới cho việc phát hiện và điều trị bệnh một cách chính xác và hiệu quả hơn.

AI và Data Science đang cách mạng hóa cách thức mà các bác sĩ và nhà nghiên cứu tiếp cận và phân tích dữ liệu y tế. Bằng việc sử dụng công nghệ này, chuyên gia y tế có thể nhanh chóng và chính xác phân tích lượng lớn dữ liệu từ kết quả xét nghiệm đến hình ảnh y khoa. Một ví dụ đáng chú ý là sự phát triển của Google’s DeepMind, một hệ thống AI có khả năng phát hiện hơn 50 loại bệnh mắt với độ chính xác cao, thậm chí có thể vượt qua cả bác sĩ chuyên môn. Điều này không chỉ tạo điều kiện cho việc chẩn đoán sớm mà còn hỗ trợ quá trình điều trị kịp thời, giảm thiểu rủi ro và biến chứng.

Ngoài ra, AI và Data Science còn đóng vai trò quan trọng trong quản lý sức khỏe cộng đồng. Việc phân tích dữ liệu lớn giúp dự đoán và ngăn chặn sự bùng phát của các dịch bệnh, cũng như tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực y tế. Trong đại dịch COVID-19, các mô hình AI đã được áp dụng để xác định các điểm nóng dịch bệnh, hỗ trợ chính phủ và các cơ quan y tế trong việc triển khai các biện pháp phòng ngừa và kiểm soát dịch bệnh một cách hiệu quả và kịp thời.

Kết hợp với sự tiến bộ trong công nghệ thiết bị y tế thông minh và ứng dụng di động, AI và Data Science không chỉ giúp nâng cao chất lượng chăm sóc y tế mà còn đem lại những cải tiến đáng kể trong việc theo dõi và quản lý sức khỏe cá nhân. Các công nghệ này đang mở ra một kỷ nguyên mới trong y tế, nơi chăm sóc sức khỏe trở nên nhanh chóng, chính xác và cá nhân hóa hơn bao giờ hết.

Tối ưu hoá ngành Bán lẻ

Trong ngành bán lẻ, AI và Data Science đang mở ra một thời kỳ mới về cách thức quản lý, tối ưu hóa hoạt động, và tăng cường trải nghiệm khách hàng. Sự phát triển này không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi khách hàng mà còn tạo ra các giải pháp thông minh để cải thiện hiệu suất kinh doanh.

Một ví dụ cụ thể là việc sử dụng AI trong dự đoán xu hướng mua sắm và quản lý hàng tồn kho. Các hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử mua hàng và xu hướng thị trường để dự đoán nhu cầu sản phẩm trong tương lai, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quyết định về hàng tồn kho. Thực tế, theo một báo cáo từ McKinsey, việc áp dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng có thể cải thiện độ chính xác trong dự báo nhu cầu lên đến 20%.

Ngoài ra, AI và Data Science còn được sử dụng trong việc cá nhân hóa khuyến mãi và tăng cường trải nghiệm mua sắm trực tuyến. Các thuật toán có thể phân tích hành vi duyệt web và mua hàng của khách hàng để đề xuất các sản phẩm và ưu đãi phù hợp. Ví dụ, Amazon sử dụng hệ thống khuyến nghị dựa trên AI để tạo ra các đề xuất sản phẩm cá nhân hóa, điều này đã đóng góp đáng kể vào việc tăng doanh số bán hàng của họ.

Tối ưu hóa ngành bán lẻ với AI và Data Science không chỉ giúp cải thiện hiệu suất kinh doanh mà còn tạo ra trải nghiệm mua sắm tốt hơn cho khách hàng. Điều này chứng minh rằng sự kết hợp của công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu đang trở thành yếu tố then chốt trong sự thành công của ngành bán lẻ hiện đại.

Cải thiện Giao thông và vận tải

AI và Data Science đang chứng minh sự hiệu quả của mình trong việc cải thiện ngành giao thông và vận tải, từ việc phát triển xe tự lái cho đến tối ưu hóa lưu thông và quản lý giao thông. Sự tiến bộ này không chỉ mang lại hiệu quả và an toàn mà còn giảm thiểu tác động đến môi trường.

Ví dụ nổi bật trong việc áp dụng AI vào giao thông là sự phát triển của xe tự lái. Các hãng xe như Tesla đang dẫn đầu trong công nghệ này, triển khai hệ thống tự lái trên nhiều mẫu xe của mình. Nhờ vào AI, xe có thể phân tích dữ liệu từ cảm biến và camera, phát hiện chướng ngại vật, và dự đoán hành vi của các phương tiện khác, từ đó tăng cường an toàn giao thông.

Không chỉ giới hạn ở xe tự lái, AI còn giúp tối ưu hóa lưu thông giao thông. Chúng ta có thể chứng kiến thành phố Barcelona, nơi đã triển khai hệ thống quản lý giao thông thông minh. Hệ thống này sử dụng dữ liệu từ camera và cảm biến để điều chỉnh đèn giao thông theo thời gian thực, giúp giảm tắc nghẽn và rút ngắn thời gian di chuyển.

Trong lĩnh vực vận chuyển hàng hóa, AI và Data Science đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Các hệ thống phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa quá trình vận chuyển và quản lý kho hàng hiệu quả, từ đó giảm chi phí và thời gian vận chuyển.

Tác động đến giáo dục

Trong lĩnh vực giáo dục, AI và Data Science đã bắt đầu tạo ra những tác động sâu rộng, mang đến cách thức học tập và giảng dạy mới mẻ, hiệu quả hơn. Sự kết hợp của công nghệ này không chỉ cải thiện phương pháp giáo dục mà còn cá nhân hóa trải nghiệm học tập, đồng thời tối ưu hóa quản lý giáo dục và chính sách.

Một trong những ứng dụng nổi bật của AI trong giáo dục là việc phát triển công cụ học tập thông minh và cá nhân hóa. Ví dụ, hệ thống giáo dục trực tuyến như Coursera sử dụng AI để đề xuất các khóa học và tài liệu học tập phù hợp với từng người dùng, dựa trên lịch sử học tập và sở thích cá nhân của họ. Điều này giúp tối ưu hóa trải nghiệm học tập và thúc đẩy hiệu quả học tập.

Data Science cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc phân tích hiệu suất học tập. Thông qua việc thu thập và xử lý dữ liệu từ các nền tảng học trực tuyến, giáo viên có thể nhận diện những học viên cần sự hỗ trợ thêm và điều chỉnh phương pháp giảng dạy cho phù hợp. Điều này giúp cá nhân hóa quá trình học tập và cung cấp sự hỗ trợ cần thiết cho từng học viên.

Trong quản lý giáo dục, AI và Data Science hỗ trợ các trường học và cơ sở giáo dục trong việc phân tích xu hướng, nhu cầu đào tạo và tối ưu hóa nguồn lực. Điều này không chỉ giúp cải thiện chất lượng giáo dục mà còn tối ưu hóa cơ sở vật chất và nguồn lực giáo dục.

Cuối cùng, trong lĩnh vực chính sách giáo dục, phân tích dữ liệu giúp các nhà quản lý giáo dục đưa ra các quyết định chính sách thông minh, dựa trên thông tin chính xác và cập nhật. Nhờ vào việc sử dụng dữ liệu và phân tích chuyên sâu, có thể xác định được những vấn đề cụ thể trong hệ thống giáo dục và đề xuất các giải pháp hiệu quả.

Trải nghiệm của sinh viên Swinburne Việt Nam tại hai chuyên ngành AI và Data Science

Tại hai chuyên ngành mũi nhọn Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo của Swinburne Việt Nam, sinh viên sẽ được học tìm hiểu các phương pháp và công cụ thống kê cần thiết để quản lý các tập dữ liệu lớn và các kỹ thuật trực quan hóa cần thiết để trình bày và hiểu dữ liệu đó; cách thu thập các loại dữ liệu khác nhau (bao gồm siêu dữ liệu) và cách sử dụng các công cụ mới nhất để lưu trữ, xử lý, trích xuất, trực quan hóa và tìm kiếm thông tin chi tiết bên trong.

Trong quá trình học, các công nghệ mới như Big Data, IoT, Blockchain, Data Science, AI, Cloud luôn được cập nhật. Chương trình được trang bị các cơ sở vật chất hiện đại như Network, Cloud, Robotic và các phần mềm chuyên dụng khác nhằm tăng tính thực tiễn cho chuyên ngành. Sinh viên theo học chuyên ngành Khoa học dữ liệu được học sâu về các công nghệ mới và biết cách sử dụng công cụ. Tại các workshop, các chuyên gia trong ngành cũng sẽ thường xuyên chia sẻ về những công nghệ mới nhất, điều này  giúp các bạn sinh viên nắm bắt nhanh các xu hướng để luôn sẵn sàng thích ứng trước sự thay đổi và phát triển mạnh mẽ của ngành.

Các cuộc thi về công nghệ như Swinburne Vietnam Akathon hay Swin Hackathon cũng giúp sinh viên kết nối nhiều hơn với doanh nghiệp và thể hiện năng lực vận hành, triển khai ý tưởng vào thực tế. Sinh viên được phát triển tư duy chiến lược và có khả năng ra quyết định phù hợp trong những tình huống thực tế, đồng thời tạo ra được các giải pháp cơ sở hạ tầng chính xác và phù hợp.

Trong mỗi một môn học, sinh viên sẽ có ít nhất một buổi học cùng các Mentor (chuyên gia ngành) và tham gia giải quyết một bài toán do Mentor đặt ra. Những chia sẻ từ các chuyên gia đầu ngành sẽ cung cấp cho sinh viên những kinh nghiệm liên quan đến ngành học và cái nhìn cận cảnh về công việc cũng như ngành nghề mà họ sẽ theo đuổi sau khi tốt nghiệp.

Sinh viên sẽ trực tiếp tham gia những dự án liên quan tới khoa học dữ liệu triển khai bởi Tập đoàn FPT cũng như rất nhiều các đơn vị đối tác ở trong và ngoài nước của Tập đoàn, trong số đó có cả những “ông lớn” như Boeing, Airbus, Hitachi. Ngoài ra, sinh viên còn có cơ hội tham gia các chuyến đi thực tế và tham quan học tập tại các doanh nghiệp hàng đầu về công nghệ như: Panasonic, FPT Software, Samsung… Studytour & Fieldtrip là hoạt động tham quan doanh nghiệp diễn ra ít nhất một lần trong một môn học, giúp sinh viên hiểu hơn về môi trường doanh nghiệp và hình dung được công việc của các chuyên gia khoa học dữ liệu trong tương lai.

Trung ST