Những năm gần đây, AI, Machine Learning, Deep Learning hay Big Data đang dần trở nên phổ biến không chỉ đối với những người làm trong lĩnh vực công nghệ thông tin mà còn ngày càng đến gần hơn với các doanh nghiệp.
Deep Learning là một chức năng trí tuệ nhân tạo (AI) mô phỏng hành vi của não người trong việc xử lý dữ liệu và tạo ra các mẫu để sử dụng trong quá trình ra quyết định. Nó là một tập hợp con của Học máy.
Một nhà khoa học máy tính làm việc với tư cách là Kỹ sư Deep Learning. Họ chuyên sử dụng các nền tảng Deep Learning cho các nhiệm vụ lập trình trí tuệ nhân tạo (AI) phức tạp. Mục đích của họ là tạo ra các hệ thống lập trình tương tự như các chức năng của não bằng cách sử dụng mạng nơ-ron, là cấu trúc dữ liệu giống với cấu trúc não người. Mặc dù thực tế là Deep Learning là một tập hợp con của Machine Learning, nó phức tạp và đa dạng hơn nhiều. Mục đích là để máy móc sử dụng hệ thống Deep Learning có thể học mà không cần sự hỗ trợ của con người.
Trong thời đại 4.0 AI bùng nổ, Deep Learning nói riêng và Machine Learning nói chung đang ở giai đoạn đỉnh cao, ứng dụng ngày càng phổ biến trong đời sống.
Cuộc cách mạng này đang gây ra những thay đổi đáng kể trong mọi lĩnh vực của cuộc sống.“Thế giới vận hành bằng công nghệ” đã trở thành một xu hướng tất yếu, một mục tiêu chiến lược cho tất cả các nền kinh tế và các công ty đi cùng một hướng. Dữ liệu lớn, Học máy và Học sâu đều đã trở thành những kỹ thuật phổ biến đã được nghiên cứu và sử dụng phổ biến để đạt được năng suất đáng kể.
Trương những năm trở lại đây, chúng ta đã thấy những cải tiến đáng kể về tính nhất quán và “thần thánh” của các sản phẩm công nghệ mà tất cả mọi người đã sử dụng hàng ngày. Đầu tiên và quan trọng nhất, công nghệ nhận dạng giọng nói đã tiến bộ vượt bậc kể từ khi ra đời. Chúng ta đã quen thuộc với các trợ lý giọng nói như Alexa của Amazon, Siri của Apple và Cortana của Microsoft. Người dùng cũng có thể sử dụng lệnh thoại để giao tiếp xa hơn với các thiết bị thông minh của họ nhờ vào những công cụ hỗ trợ này.
Một ví dụ khác là tính năng dịch real-time của Google Translate, cũng như công nghệ nhận dạng hình ảnh được tìm thấy trong hầu hết các sản phẩm của các công ty công nghệ hàng đầu tại thời điểm hiện tại. Nhiều người không biết rằng tất cả những phát minh này phần lớn đến từ cùng một nguồn. Chúng là sản phẩm của “Deep Learning“, một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo (AI).
Hơn nữa, Deep Learning có nhiều ứng dụng trong các hoạt động kinh doanh như số hóa hoạt động, chuyển đổi số mô hình kinh doanh và hoạt động, thu thập dữ liệu iOT, ứng dụng quản lý sản xuất SEM, ứng dụng quản lý năng lượng, ứng dụng phân tích dữ liệu, v.v.. Chúng đã giúp gia tăng năng suất một cách hiệu quả và đáp ứng nhu cầu kinh doanh của các doanh nghiệp.
Chính vì ứng dụng sâu rộng và ngày càng phổ biến của Deep Learning, các doanh nghiệp sẵn sàng trả mức lương “trên mây” lên đến 500 triệu ( 22.000$) một năm cho những chuyên gia trong lĩnh vực này.
Mức lương của Deep Learning tại Mỹ
Tuy nhiên, trước nhu cầu cực kỳ lớn của thị trường, nguồn lực AI nói riêng và Deep Learning nói chung lại cực kỳ khan hiếm (chỉ đáp ứng 1/10 nhu cầu thị trường – theo khảo sát về nhu cầu tuyển dụng kỹ sư AI tại Việt Nam ) . Nguyên nhân bởi đây là ngành nghề rất khó tiếp cận và đòi hỏi nhiều kiến thức cả về chiều sâu cũng như chiều rộng.
Trước hết , Kỹ sư Deep Learning phải là những người có kiến thức rất rộng cho việc lập trình Deep Learning. Các nhà tuyển dụng thường tìm kiếm những ứng viên có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ trong một lĩnh vực liên quan cho vị trí này.
Trong khi khoa học máy tính là một lựa chọn rõ ràng cho một lĩnh vực nghiên cứu, các kỹ sư nghiên cứu Deep Learning cũng cần có kỹ năng toán học và kỹ năng phân tích một cách toàn diện để có thể tiếp nhận một lượng lớn kiến thức từ các khóa học về toán học ứng dụng, kỹ thuật máy tính hoặc các lĩnh vực chủ đề tương đương khác. Họ cần được đào tạo để sử dụng nhiều ngôn ngữ và nền tảng lập trình máy tính, bao gồm Python, Matlab, Linux và C ++.
Ngoài những kiến thức chuyên môn được trang bị, Kỹ sư Deep Learning còn cần áp dụng nhiều kỹ năng khác trong công việc như khả năng làm việc theo nhóm, kỹ năng quan sát chi tiết, kỹ năng phân tích, kỹ năng giải quyết vấn đề, kỹ năng giao tiếp xuất sắc, kỹ năng toán học, kỹ năng nghiên cứu chuyên gia, kỹ năng lập trình máy tính.
Cụ thể, khi các kỹ sư Deep Learning viết và xem xét các dòng mã lập trình bằng cách sử dụng nhiều ngôn ngữ lập trình, họ cần phải có khả năng chú ý đến các chi tiết. Họ cũng cần có kỹ năng phân tích tốt để xem xét các hệ thống và mã giúp xác định các vấn đề hoặc lĩnh vực cần cải tiến. Họ phối hợp với các chuyên gia khác để phát triển hệ thống hiệu quả, vì vậy các kỹ sư này cần có khả năng làm việc nhóm và kỹ năng giao tiếp bằng miệng mạnh mẽ.
Các kỹ sư Deep Learning cũng cần các kỹ năng giao tiếp bằng văn bản để ghi lại nghiên cứu và chuẩn bị báo cáo. Kỹ năng lập trình máy tính chuyên nghiệp, kỹ năng toán học mạnh mẽ và kỹ năng giải quyết vấn đề cũng là những yêu cầu cần thiết cho công việc mà các kỹ sư nghiên cứu học sâu thực hiện.
Trên thực tế, bên cạnh việc trang bị kiến thức chuyên môn cùng với các bộ kỹ năng đi kèm, phương pháp làm việc hiệu quả cũng là một trong những điều kiện tiên quyết dẫn đến sự thành công của một Deep Learning. Một trong những phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất trong Deep Learning là Agile, DevOps và Lean.
Tổng kết lại, đi trước đón đầu vẫn luôn là một công việc khó khăn và đánh đổi bằng rất nhiều nỗ lực. Theo đuổi Deep Learning cũng vậy. Nhưng chỉ cần đủ đam mê và nhiệt huyết, ước mơ của bạn chắc chắn sẽ thành hiện thực trong tương lai gần.
Bài viết liên quan:
Khóa học liên quan:
