Để trở thành kỹ sư AI (AI Engineer), bạn cần nắm vững một loạt kiến thức và kỹ năng từ nền tảng đến chuyên sâu. Dưới đây là lộ trình học chi tiết, chia theo từng nhóm kiến thức:
1. Kiến thức nền tảng (bắt buộc)
Toán học:
- Đại số tuyến tính (Matrix, Vector, Eigenvalue…)
- Giải tích (đạo hàm, vi phân)
- Xác suất – Thống kê (Bayes, phân phối xác suất…)
- Tối ưu hóa (Gradient Descent, Convex Optimization…)
Lập trình:
- Python (ngôn ngữ phổ biến nhất cho AI)
- Các thư viện như: NumPy, Pandas, Matplotlib
Kỹ năng sử dụng:
- Git/GitHub: quản lý mã nguồn
- Linux/Bash: vận hành môi trường phát triển
2. Trí tuệ nhân tạo cơ bản
Machine Learning:
- Học các mô hình cơ bản:
- Hồi quy tuyến tính, logistic
- K-Nearest Neighbors, Decision Trees
- SVM, Naive Bayes
- Clustering (KMeans…)
- Thư viện: scikit-learn
Deep Learning:
- Mạng neuron (NN, CNN, RNN, LSTM…)
- Mô hình hiện đại: Transformer, Attention
- Thư viện: TensorFlow, PyTorch
3. Kiến thức chuyên ngành AI
Tùy định hướng nghề nghiệp, bạn chọn một hoặc nhiều hướng sau:
Computer Vision (Thị giác máy tính):
- Nhận diện vật thể, phân loại ảnh, YOLO, OpenCV
Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên):
- Tokenization, BERT, GPT, Chatbot, phân tích cảm xúc…
Reinforcement Learning:
- Agent, môi trường, Q-Learning, DQN…
MLOps:
- Triển khai mô hình (Deploy)
- Docker, Kubernetes, CI/CD cho AI
- Dùng cloud (AWS, GCP, Azure…)
4. Dự án thực tế
- Làm ít nhất 5–10 project thực chiến
- Ví dụ:
- Phân loại hình ảnh hoa
- Dự đoán giá nhà
- Chatbot cơ bản
- Phân tích bình luận từ người dùng
- Ứng dụng nhận diện biển số xe
5. Tài nguyên gợi ý
- Coursera: Machine Learning – Andrew Ng
- fast.ai: Practical Deep Learning
- DeepLearning.AI: Deep Learning Specialization
- Kaggle: luyện tập mô hình và thi đấu
- GitHub: đọc code open-source
Công cụ bổ trợ:
- Google Colab, Jupyter Notebook
- VSCode, Anaconda
- HuggingFace (cho NLP/transformer)