Giáo sư Andrew Ng – Đồng sáng lập Google Brain và Coursera, một trong những chuyên gia hàng đầu thế giới về học máy và AI, đã chia sẻ trong một cuộc phỏng vấn gần đây rằng: “AI không chỉ là một công nghệ mới, nó là một phần của cuộc cách mạng công nghiệp mới. Chúng ta đang chứng kiến sự thay đổi lớn trong cách chúng ta làm việc, tương tác và giải quyết các vấn đề trong xã hội”.
Chia sẻ này không chỉ mở ra một cánh cửa mới về những khả năng của AI và Data Science mà còn nhấn mạnh tầm quan trọng của chúng trong tương lai. Hãy cùng Swinburne Việt Nam khám phá các xu hướng mới và đột phá trong AI và Data Science, mở ra hướng nhìn mới cho các nhà phát triển, doanh nghiệp và nhà nghiên cứu.
Trí tuệ nhân tạo (AI) và Khoa học dữ Liệu (Data Science) là hai lĩnh vực nổi bật và đang phát triển nhanh chóng trong thế giới công nghệ ngày nay, với mối quan hệ chặt chẽ và tác động đối với cách thức chúng ta tương tác với công nghệ và dữ liệu.
AI, hay Trí tuệ nhân tạo, là nhánh của khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra máy móc thông minh có khả năng thực hiện các tác vụ mà trước đây chỉ con người mới có thể làm. Điều này bao gồm các khía cạnh như học máy (machine learning), nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng hình ảnh. AI được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực từ y tế đến tài chính, giúp cải thiện hiệu quả, tự động hóa quy trình, và giải quyết các vấn đề phức tạp.
Mặt khác, Khoa học dữ liệu, là một lĩnh vực liên ngành chuyên sâu vào việc phân tích, xử lý, và trích xuất thông tin có giá trị từ dữ liệu. Kết hợp kỹ thuật từ thống kê, khoa học máy tính và thông tin học, Khoa học dữ liệu giúp hiểu và phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, dự đoán xu hướng và tối ưu hóa quyết định kinh doanh. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn, giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và thị trường.
Khi kết hợp lại, AI và Data Science tạo nên một sức mạnh mạnh mẽ, với AI đóng vai trò như một động cơ giúp tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình dựa trên phân tích và thông tin được rút ra từ Data Science. Cùng nhau, chúng giúp tổ chức và doanh nghiệp không chỉ hiểu rõ hơn về dữ liệu mà còn tận dụng dữ liệu đó để đưa ra những quyết định thông minh, cải tiến sản phẩm, dịch vụ và nâng cao khả năng cạnh tranh trong kỷ nguyên số.
Trong lĩnh vực AI và Khoa học Dữ liệu, tự động hóa và tối ưu hóa quy trình đóng vai trò thiết yếu trong việc cải thiện hiệu suất và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Tự động hóa quy trình sử dụng công nghệ AI để thực hiện các tác vụ mà trước đây cần sự can thiệp của con người. Điều này không chỉ giới hạn ở các hoạt động đơn giản như nhập dữ liệu mà còn mở rộng sang các tác vụ phức tạp hơn như phân tích và quyết định. Ví dụ, công nghệ như robot quy trình tự động (RPA) giúp máy móc học cách thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại, giải phóng con người khỏi công việc mệt nhọc và lặp lại.
Đồng thời, tối ưu hóa quy trình là quá trình phân tích và cải thiện các quy trình hiện tại để nâng cao hiệu suất và giảm lãng phí. Sử dụng AI và phân tích dữ liệu, các thuật toán có thể phân tích dữ liệu lớn, nhận diện mẫu hành vi, dự đoán vấn đề tiềm ẩn và đề xuất các giải pháp cải thiện. Điều này không chỉ giúp tăng hiệu quả mà còn giảm chi phí và rủi ro, đồng thời tạo ra môi trường làm việc thông minh và linh hoạt hơn.
Khi kết hợp, tự động hóa và tối ưu hóa quy trình mang lại lợi ích to lớn cho doanh nghiệp: từ việc giảm độ trễ, tăng sự chính xác, giảm chi phí hoạt động, cho đến việc tạo điều kiện cho nhân viên tập trung vào các công việc có giá trị gia tăng cao hơn. Tuy nhiên, cũng cần phải đối mặt với thách thức như quản lý sự thay đổi trong tổ chức và đảm bảo an ninh dữ liệu. Ngoài ra, cần phải cân nhắc đến các vấn đề đạo đức và tác động đến nguồn nhân lực khi áp dụng các giải pháp tự động hóa.
Phân tích dữ liệu lớn, hay Big data analytics, là một lĩnh vực quan trọng trong khoa học dữ liệu, đặc biệt trong kỷ nguyên số, nơi khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra mỗi ngày từ nhiều nguồn khác nhau. Big Data không chỉ lớn về khối lượng (Volume) mà còn đa dạng về loại (Variety) và phát triển với tốc độ nhanh chóng (Velocity), tạo ra các thách thức cũng như cơ hội trong việc xử lý và phân tích.
Để đối phó với khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp này, các công cụ và nền tảng như Apache Hadoop, Spark, và các cơ sở dữ liệu NoSQL được sử dụng. Chúng giúp xử lý dữ liệu một cách hiệu quả, cho phép các doanh nghiệp và tổ chức không chỉ lưu trữ mà còn phân tích dữ liệu lớn để rút ra những thông tin có giá trị.
Phân tích dữ liệu lớn không chỉ giới hạn ở việc phân tích số liệu thô, mà còn bao gồm việc áp dụng các kỹ thuật như Machine learning, Text analytics, và Pattern recognition để phân tích, dự đoán xu hướng, và nhận diện các mẫu hành vi. Điều này có ý nghĩa đặc biệt trong việc đưa ra quyết định kinh doanh, từ việc hiểu rõ hơn về khách hàng và thị trường, đến việc điều chỉnh chiến lược và sản phẩm dựa trên dữ liệu.
Tuy nhiên, việc quản lý và xử lý dữ liệu lớn không chỉ đòi hỏi công nghệ mà còn cần đến kỹ năng chuyên môn. Bên cạnh đó, bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu cũng là một thách thức lớn, đặc biệt trong bối cảnh dữ liệu cá nhân ngày càng được quan tâm rộng rãi. Phân tích dữ liệu lớn đang và sẽ tiếp tục là một yếu tố không thể thiếu trong quá trình đưa ra quyết định thông minh, dựa trên sự hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu trong tất cả các lĩnh vực kinh doanh và khoa học.
Trí Tuệ Nhân Tạo Phổ Quát (General AI) là một khái niệm tiên tiến trong lĩnh vực AI, mô tả một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng thực hiện đa dạng các nhiệm vụ thông minh, tương tự như trí thông minh của con người. Khác biệt với Narrow AI, loại AI chúng ta thường thấy hiện nay được thiết kế cho những nhiệm vụ cụ thể, General AI đòi hỏi một cấp độ linh hoạt và thích ứng cao hơn nhiều, có khả năng hiểu và thích nghi với nhiều ngữ cảnh và tình huống khác nhau.
Một trong những mục tiêu lớn của General AI là phát triển các hệ thống có thể học hỏi và áp dụng kiến thức trong một loạt các lĩnh vực, từ giải quyết vấn đề phức tạp đến sáng tạo và hợp tác. Nếu được phát triển thành công, General AI có tiềm năng mang lại những thay đổi sâu rộng trong cách thức chúng ta tương tác với công nghệ và giải quyết các vấn đề toàn cầu, từ y học đến quản lý môi trường và hơn thế nữa.
Tuy nhiên, việc phát triển General AI không chỉ là một thách thức về mặt kỹ thuật mà còn về tính khả thi. Nó đòi hỏi việc xây dựng các mô hình AI có khả năng học hỏi sâu rộng và thích ứng linh hoạt với nhiều tình huống, một nhiệm vụ cực kỳ phức tạp và chưa từng có tiền lệ. Hơn nữa, các vấn đề về đạo đức và an toàn cũng cần được xem xét kỹ lưỡng, đảm bảo rằng General AI hành động một cách có lợi và an toàn cho con người.
Mạng lưới nơ-ron siêu sâu, hay còn gọi là Deep learning networks, đang định hình lại cách chúng ta xem xét và tương tác với dữ liệu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Mô hình này mô phỏng cách thức hoạt động của bộ não người, sử dụng các mạng lưới nơ-ron nhân tạo để học hỏi và xử lý thông tin. Điểm nổi bật của Deep learning là cấu trúc phức tạp gồm nhiều lớp nơ-ron, mỗi lớp học hỏi và trích xuất một tập hợp đặc trưng phức tạp từ dữ liệu, giúp mô hình phân tích từ các thông tin đơn giản đến cực kỳ phức tạp.
Các ứng dụng của Deep learning đa dạng và rộng rãi, từ nhận dạng hình ảnh và video, nơi nó có thể nhận diện khuôn mặt và phân tích video, đến Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP), với các mô hình như BERT và GPT đã cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với máy tính thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Trong lĩnh vực tài chính và y tế, Deep Learning cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc phân tích và dự đoán xu hướng từ lượng lớn dữ liệu.
Tuy nhiên, việc huấn luyện các mô hình Deep learning không phải là không có thách thức. Chúng đòi hỏi lượng lớn dữ liệu và năng lực tính toán cao, cũng như cần đối mặt với vấn đề về tính minh bạch và giải thích được của các quyết định mà mô hình đưa ra.
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng phát triển mạnh mẽ và có ảnh hưởng rộng rãi, vấn đề AI Đạo Đức và Trách Nhiệm Xã Hội trở nên cực kỳ quan trọng. Đây là lĩnh vực nghiên cứu và thực hành nhằm đảm bảo rằng các hệ thống AI được tạo ra và sử dụng một cách công bằng, minh bạch, và có lợi cho con người, đồng thời xem xét đến các tác động của nó đối với quyền riêng tư, tự do cá nhân và quyền lợi xã hội.
Đạo đức trong AI không chỉ liên quan đến việc loại bỏ định kiến và phân biệt đối xử từ các hệ thống phân tích dữ liệu và nhận dạng khuôn mặt, mà còn bao gồm việc phát triển công nghệ theo cách đảm bảo rằng nó phục vụ lợi ích rộng lớn của xã hội và không gây hại hoặc tác động tiêu cực đến bất kỳ nhóm người hoặc cộng đồng nào. Điều này đặt ra nhu cầu về một cách tiếp cận toàn diện, nơi mọi người có thể tiếp cận và hưởng lợi từ AI, trong khi giảm thiểu tác động tiêu cực như mất việc làm do tự động hóa.
Việc phát triển các quy định và chính sách phù hợp cũng là một phần quan trọng của việc đảm bảo sự phát triển công bằng và an toàn của AI. Các chính phủ và tổ chức quốc tế đang nỗ lực xây dựng và thực thi các khung pháp lý để quản lý sự phát triển và ứng dụng của AI một cách có trách nhiệm.
Theo báo cáo từ LinkedIn, nhu cầu về nhà khoa học dữ liệu (Data Scientists) đã tăng 37% kể từ năm 2019, trong khi vị trí kỹ sư AI (AI Engineers) đã chứng kiến mức tăng trưởng 74% trong cùng kỳ. Những vị trí như chuyên gia phân tích dữ liệu (Data Analysts), nhà phát triển máy học (Machine Learning Engineers), và chuyên gia NLP (Natural Language Processing Engineers) cũng đang trở nên phổ biến hơn, với mức lương trung bình cho một nhà khoa học dữ liệu vào khoảng $120,000 mỗi năm tại Mỹ, theo Glassdoor.
Sự tăng trưởng này không chỉ giới hạn trong ngành công nghệ thông tin; nó còn lan rộng sang các ngành khác như y tế, tài chính, bán lẻ, và sản xuất. Trong y tế, ví dụ, AI và Data Science giúp cải thiện việc chẩn đoán bệnh và phát triển thuốc, trong khi trong tài chính, chúng giúp phân tích xu hướng thị trường và phát hiện gian lận.
Để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng này, các chương trình đào tạo và khóa học chuyên ngành đã được phát triển, cả trong hệ thống giáo dục truyền thống và qua các nền tảng học trực tuyến. Kỹ năng liên tục cập nhật và học hỏi mới trở nên quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng.
Chương trình cử nhân Khoa học máy tính bao gồm bốn chuyên ngành, trong đó Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo là hai ngành học mũi nhọn, được khẳng định bởi chất lượng đào tạo được kiểm định quốc tế ở nhóm TOP 1% và tính đổi mới, sáng tạo, khởi nghiệp và ứng dụng công nghệ.
Chất lượng đào tạo của ngành Khoa học máy tính và hai chuyên ngành mũi nhọn của Swinburne đã được khẳng định trên nhiều bảng xếp hạng giáo dục uy tín. Trên Bảng xếp hạng QS Rankings 2024, Swinburne nằm trong Top 350 các trường tốt nhất theo ngành học. Còn trên bảng xếp hạng hạng của Times Higher Education, ngành Khoa học máy tính cũng nằm trong Top 150 các trường đào tạo tốt nhất.
Thông qua chuyên ngành Khoa học dữ liệu (Data Science), 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.
Bên cạnh đó, với chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence), sinh viên sẽ được học cách tạo ra máy móc và hệ thống thông minh thông qua việc sử dụng mô hình máy tính, kỹ thuật và công nghệ liên quan, giúp thực hiện các công việc yêu cầu trí thông minh của con người.
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.
Một trong những lợi thế khi là sinh viên Swinburne Việt Nam đó là có cơ hội việc làm rộng mở nhờ những trải nghiệm sớm. Hiện nay, các cựu sinh viên của Swinburne Việt Nam hiện đều đang làm việc trong lĩnh vực công nghệ tại những công ty lớn như: Sam Sung, Viettel, Panasonic, FPT Software, One Mount, Mumesoft…Điều này có được bởi trong quá trình học sinh viên đã có những trải nghiệm thực tế gắn liền với doanh nghiệp.
Đó là chia sẻ của Hoa Phạm - cựu sinh viên Swinburne Việt Nam, đại diện team ProSo đã giành ngôi vị Quán Quân của Swin Hackathon năm 2023. Không…
AI và các công nghệ số đang được ứng dụng nhiều lĩnh vực đời sống. Nhằm giúp các bạn trẻ biết cách khai thác sức mạnh của AI để tạo…
Vòng Chung kết cuộc thi Swin Hackathon mùa thứ ba đã khép lại với nhiều ý tưởng và giải pháp công nghệ độc đáo. Năm nay tổng giá trị giải…
EdTech, với sự bùng nổ trong phát triển và ứng dụng, đang thay đổi bộ mặt giáo dục hiện đại. Bài viết này sẽ khám phá các ứng dụng nổi…
Trong bối cảnh số hoá như hiện nay, công nghệ đang có những tác động vô cùng mạnh mẽ tới mọi mặt của đời sống. Nhiều khái niệm và những…
Chúng ta đang sống trong cuộc cách mạng 4.0 với những thay đổi mạnh mẽ về công nghệ, tác động tới mọi mặt của đời sống hàng ngày, trong đó…
