Chinh phục lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), hãy học Python 2023

14/04/2023 lúc 09:15

Các kỹ năng về trí tuệ nhân tạo, học máy và các mô hình ngôn ngữ lớn đang rất cần thiết trong ngành công nghiệp. Chúng ta sẽ tìm hiểu về python – một trong những ngôn ngữ sẽ thống trị năm 2023

Vấn đề đặt ra

Khi trí tuệ nhân tạo được phát triển như hiện nay. Nhiều người đã đặt câu hỏi rằng, liệu trí tuệ nhân tạo sẽ tước đi việc làm của hàng vạn người không? Câu trả lời cho câu hỏi này có lẽ là không, ít nhất đến hiện tại là không. Cách sử dụng tốt nhất trí tuệ nhân tạo và máy học (AI/ML) bổ sung cho khả năng sáng tạo của con người hơn là thay thế nó. Con người và robot sẽ cùng tồn tại một cách hòa bình trong tương lai gần.

Theo nguồn tin được cập nhật từ Báo cáo chỉ số AI năm 2022 mới nhất từ ​​Viện Trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm của Stanford. Trong năm qua hầu như mọi nguồn lực đều tập trung vào việc đào tạo tìm kiếm những người am hiểu về AI. Việc đó thể hiện qua các dữ liệu thống kê về tuyển dụng sau: thông tin (5,3%); dịch vụ chuyên môn, khoa học kỹ thuật (4,1%); và tài chính, bảo hiểm (3,3%). Nếu như bạn muốn theo đuổi xu hướng này hay là muốn chuyển việc, thì thứ bạn cần là Python.

Xem thêm:  Học lập trình: Người mới bắt đầu cần làm gì ?

Doanh Nghiệp đang đi đầu về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Cho đến năm 2014, giới học thuật là vị vua của triều đại Học Máy (Machine Learning). Tuy nhiên, điền này đã không còn đúng với hiện tại. Từ năm 2014, các doanh nghiệp lớn đã dẫn đầu cuộc cách mạng AI/ML. Trong năm 2022, họ đã phát triển được 32 mô hình ML so với giới học thuật chỉ là con số 3. Các tổ chức học thuật khó để so sánh với các ông lớn doanh nghiệp về dữ liệu, chu kì CPU và tiền bạc.

Số tiền đó là bao nhiêu? Trong khi một LLM như GPT-2 đã tốn 50.000 đô la để đào tạo vào năm 2019. Thì PaLM đã tốn khoảng 8 triệu đô la để đào tạo. Nó gấp 360 lần GPT-2 (tất nhiên, GPT-2 là tiên tiến nhất vào thời điểm đó). Chính phủ có thể đầu tư một số tiền như vậy để phát triển, song thứ họ làm lại là kiểm soát ML. Điều đó đã để cho doanh nghiệp lấp đầy khoảng trống đó.

AI tác động đến việc tuyển dụng ra sao ?

Qua đó dẫn đến, sự thèm khát của doanh nghiệp về nhân tài AI/ML đã tăng lên ở hầu hết các ngành công nghiệp ở Mỹ. Trung bình, số lượng các bài đăng tuyển dụng liên quan đến AI/ML đã tăng từ 1,7% trong năm 2021. Nó tiếp tục tăng lên 1,9% trong năm 2022. Tuy có vẻ ít, nhưng các tỷ lệ này chiếm phần trăm của tất cả các bài đăng việc làm ở Mỹ. Để tiến tới con số 2% là rất khó. Đặc biệt là đối với các doanh nghiệp chưa có nhiều kinh nghiệm với AI/ML. Như đã đề cập trước đó, một số ngành công nghiệp có tỷ lệ bài đăng việc làm yêu cầu chuyên môn về AI/ML cao hơn nhiều.

Xem Thêm: Top 15 ngôn ngữ Backend hàng đầu cho năm 2023

Tỷ lệ công việc yêu cầu kỹ năng AI đang tăng lên trong hầu hết các ngành, đặc biệt là trong năm qua. 

Sự đầu tư của các lĩnh vực vào AI

Công việc không phải là tiêu chí duy nhất để đánh giá đầu tư, và về mặt tiền bạc. Lĩnh vực y tế dẫn đầu với 6,1tỷ $ đầu tư vào trí tuệ nhân tạo trong năm 2022. Ngay sau y tế đến lĩnh vực quản lý dữ liệu, xử lý và đám mây (5,9 tỷ $). Sau đó là fintech (5,5tỷ $). Những khoản đầu tư vào trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong nhiều cách khác nhau. Các lĩnh vực chính bao gồm

  • tự động hóa quy trình robot (39%)
  • nhận dạng hình ảnh máy tính (34%)
  • hiểu văn bản tự nhiên (33%)
  • các chương trình trợ lý ảo (33%).

Còn sự đối với các trường hợp sử dụng. Trường hợp chính được áp dụng vào năm 2022 là tối ưu hóa hoạt động dịch vụ (24%). Những trường hợp phổ biến khác bao gồm việc tạo ra các sản phẩm mới dựa trên trí tuệ nhân tạo (20%), phân đoạn khách hàng (19%), phân tích dịch vụ khách hàng (19%), và cải tiến các sản phẩm dựa trên trí tuệ nhân tạo (19%).

Điều này có nghĩa gì cho công việc của bạn?

“khoảng 80% lực lượng lao động Hoa Kỳ có thể bị tác động ít nhất 10% công việc của họ bởi việc giới thiệu LLM, trong khi khoảng 19% người lao động có thể nhìn thấy ít nhất 50% công việc của họ bị ảnh hưởng.”

Theo một nghiên cứu khác được tiến hành bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Pennsylvania và được tài trợ bởi OpenAI

Ai đang đứng trước nguy cơ mất việc? Các nhà kế toán, nhà toán học, các nhà phiên dịch, những nhà văn sáng tạo và nhiều hơn nữa. Ai sẽ không phải lo lắng về AI? Những người tập trung vào lao động thủ công hơn. Chẳng hạn như đầu bếp, kỹ thuật viên cơ khí hoặc người làm công ở ngành dầu khí. (Tuy nhiên, xe điện có thể đến với nhóm cuối cùng này.)

Đây là một báo cáo khá hữu ích để hiểu về xu hướng AI/ML hiện nay. Nó sẽ mở ra cơ hội tìm kiếm việc làm trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, việc học Python chỉ là một bước trong quá trình trang bị kiến thức và kỹ năng cần thiết để tham gia vào lĩnh vực này. Ngoài ra, nếu bạn đang quan tâm đến việc học AI/ML, hãy cân nhắc đến việc tiếp cận các khóa học, tài liệu. Bạn nên tham gia các dự án thực tế để nắm vững kiến thức và kỹ năng cần thiết trong lĩnh vực này.

Xem thêm: Top 10 Hệ Quản Trị Cơ Sở Dữ Liệu Phổ Biến Nhất

Python và Chén thánh AI

Việc Python làm mưa làm gió trong lĩnh vực khoa học dữ liệu không phải là điều gì bất ngờ. Theo ý kiến của nhiều người, “ngôn ngữ có khả năng chiếm ưu thế nhất [trong khoa học dữ liệu] là ngôn ngữ dễ tiếp cận nhất với đại đa số nhân viên trong doanh nghiệp.”. điều này khá là đúng: “Khi các tổ chức tìm kiếm một nhóm đa dạng hơn để giúp đỡ trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, sự hấp dẫn khắp nơi của Python làm cho việc tiếp cận dễ dàng hơn.” Python đã trở thành ngôn ngữ chung để các chuyên gia và người mới bắt đầu dấn thân vào lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Trong báo cáo của Stanford, Python nổi bật về sự tăng trưởng tương đối so với các kỹ năng khác:

Tất cả các kỹ năng liên quan đến AI đều có nhu cầu tăng vọt, dẫn đầu là Python.

Điểm mạnh của Python

Có nhiều lý do giúp Python giữ vững vị trí top đầu của ngôn ngữ chính cho khoa học dữ liệu:

  • Nó giúp giảm độ phức tạp trong AI/ML. Bằng cách cung cấp một loạt các thư viện mạnh mẽ để đơn giản hóa việc phát triển.
  • Nó cũng đơn giản và nhất quán, có cú pháp rõ ràng dễ đọc, dễ dàng cho người dùng nắm bắt.
  • Python cũng có cộng đồng rộng lớn, thân thiện. Điều đó khiến việc giúp đỡ các nhà phát triển trở nên hiệu quả hơn.
  • Chạy trên được hầu hết các nền tảng hiện nay.

Xem thêm: Coding và Programming: Đâu là sự khác biệt

Kết Luận

AI có thể khiến một phần công việc của bạn trở chậm chạp, do khả năng của máy tính thực hiện một số tác vụ hiệu quả hơn con người. Tuy nhiên, đối với những người học Python, cũng như những công cụ khác, họ vẫn có rất nhiều cơ hội để tận dụng sự gia tăng của cuộc cách mạng robot. Qua đó mở rộng nó để đáp ứng nhu cầu của bạn.

Nếu bạn đang tìm kiếm một đối tác cung cấp các giải pháp công nghệ AI và đám mây cho doanh nghiệp, hãy đến với IDC Online. IDC Online cung cấp các giải pháp công nghệ thông tin và đám mây cho doanh nghiệp. Nó bao gồm cả các giải pháp AI, Big Data và các giải pháp khác liên quan đến công nghệ thông tin. Với đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm và các công nghệ tiên tiến, IDC Online sẽ giúp doanh nghiệp của bạn tối ưu hóa hoạt động một cách hiệu quả nhất.

Hãy truy cập vào trang web https://idconline.vn/ của IDC Online để biết thêm thông tin chi tiết. Hoặc nếu bạn có vấn đề gì cần giải đáp hãy liên hệ với chúng tôi qua hotline: 19006452. IDC Online luôn ở đây để được đồng hành cùng bạn