Lập Trình AI Dễ Dàng Nhờ Nắm Nắt Những “TIP” Này

Học lập trình AI tưởng chừng như quá xa vời và thật khó khăn cho những người mới bắt đầu, chưa có định hướng. Hy vọng bài viết này sẽ giúp các kỹ sư AI tương lai tiến xa hơn trên con đường chinh phục công nghệ AI của mình.

5 bước học lập trình AI cho mọi xuất phát điểm

Bước 1: Tìm hiểu ngôn ngữ lập trình Python và ngôn ngữ truy vấn SQL

Điều trọng yếu mà bạn phải cần làm là phải học một ngôn ngữ lập trình. Mặc dù hiện tại trong thực tế có rất nhiều ngôn ngữ mà bạn có thể bắt đầu, nhưng lập trình AI với python là sự lựa chọn tốt nhất cho lập trình AI vì các thư viện của nó phù hợp hơn với Machine Learning.

Bạn có thể tham khảo các khóa học về Python và ngôn ngữ truy vấn SQL như:

• Phân tích định lượng với ngôn ngữ lập trình R&Python
• Khóa học Power BI, SQL từ cơ bản đến chuyên sâu

Bước 2: Chuẩn bị nền tảng toán học vững chắc để học lập trình AI

Machine Learning đều toán học, từ đó giúp tạo một thuật toán có thể học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán chính xác. Dự đoán có thể đơn giản như phân loại chó hoặc mèo từ một bộ hình ảnh nhất định hoặc loại sản phẩm nào để giới thiệu cho khách hàng dựa trên các giao dịch mua trong quá khứ. Do đó, hiểu đúng các khái niệm toán học đằng sau bất kỳ thuật toán học máy trung tâm nào là rất quan trọng. Bằng cách này, toán học giúp bạn chọn tất cả các thuật toán phù hợp cho dự án của bạn trong khoa học dữ liệu và machine learning.

Bước 3: Đọc sách, nghiên cứu

Một số tựa sách bạn có thể tham khảo như:

• Automate the Boring Stuff with Python của Al Sweigart
• An Introduction to Statistical Learning with Applications in R của James et al
• Think Stats của O’Reilly* – Downey
• Machine Learning for Dummies của IBM Limited Edition – Hurwitz and Kirsch
• Understanding Machine Learning của Shai Shalev-Shwartz and Shai Ben-David
• A Brief Introduction to Neural Networks của Kriesel

Bước 4: Tìm kiếm các tài nguyên và các khóa học

• Cùng với sự phát triển của công nghệ như hiện nay, việc tiếp cận công nghệ AI và học lập trình trí tuệ nhân tạo không còn khó khăn như trước nữa. 
• Bạn có thể hoàn toàn tìm thấy những thông tin, chia sẻ, kiến thức, tài nguyên về lĩnh vực công nghệ AI này trên internet, các hội nhóm Mạng xã hội, các trang học Online như Cousera, Udemy,…

Rút ngắn quá trình tự mày mò của mình bằng các khóa học chất lượng trong và ngoài nước. Tại Việt Nam, nếu có điều kiện học online trực tiếp với Giảng viên, bạn có thể tham khảo khóa học 40h chinh phục Machine learning/Deep Learning của trường CNTT&TT – Đại học Bách khoa Hà Nội.

Bước 5: Học – thực hành – tham gia các cộng đồng AI trực tuyến

Học –  thực hành: 

Sau khi bạn có một sự hiểu biết khá đầy đủ về ngôn ngữ lập trình và thực hành đủ với các yếu tố cần thiết, bạn nên bắt đầu tìm hiểu thêm về Machine Learning. Với Python, bắt đầu học các thư viện Scikit-learning, NLTK, SciPy, PyBrain và Numpy. Chúng sẽ có giá trị trong khi soạn thảo các thuật toán Machine Learning.

Tham gia các cộng đồng AI trực tuyến để cập nhật xu hướng: 

• Ngày nay, trí tuệ nhân tạo AI đã và đang tạo nên một làn sóng mới trên toàn cầu. Hiện nay có rất nhiều tập đoàn công nghệ hàng đầu đã đổ ra không ít tiền vào những dự án nghiên cứu ứng dụng AI trong thực tế.
• Các tập đoàn Google, Facebook, Microsoft đều đang tham gia vào những dự án này, bạn nên tìm hiểu những tin tức về AI trên những chuyên trang công nghệ chính thức, các hội nhóm, cộng đồng, các forum để tìm hiểu và nắm rõ hơn về trí tuệ nhân tạo AI.

Top những ngôn ngữ lập trình nên học khi bạn muốn học lập trình AI

Python

Python cung cấp những mã ngắn gọn và có thể đọc được. Bỏ qua các thuật toán phức tạp và quy trình công việc đa năng đứng đằng sau việc học máy và AI, sự đơn giản của Python cho phép các nhà phát triển viết các hệ thống đáng tin cậy. Các kỹ sư AI có thể nỗ lực hết sức để giải quyết vấn đề ML thay vì tập trung vào các sắc thái kỹ thuật của ngôn ngữ. Vì vậy lập trình trí tuệ nhân tạo bằng Python là một lựa chọn hợp lý.

Java

• Lập trình AI bằng Java có nhiều lợi thế trong khi đóng vai trò một ngôn ngữ AI. Ưu điểm quan trọng nhất là nó dễ sử dụng và gỡ lỗi nhanh, có trình quản lý bộ nhớ di động và tự động. 
• Ngôn ngữ Java có kết hợp Swing và SWT, làm cho đồ họa và giao diện trông bóng bẩy và hiện đại.
• Điểm trừ lớn nhất chính là tốc độ – Java chậm hơn C++, có nghĩa là thời gian phản hồi lớn hơn.

Java là một ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo còn chưa hoàn thiện. Tuy nhiên càng ngày càng có nhiều hướng dẫn và nhiều người sử dụng Java trong AI. Nếu bạn muốn bắt đầu học lập trình ai bằng Java ngay bây giờ, bạn hãy tìm kiếm “java tutorial” trên Google, bạn có thể sẽ tìm thấy 450 triệu kết quả.

Lisp

LISP là một trong ngôn ngữ lập trình AI lâu đời nhất. Lisp là ngôn ngữ lập trình lâu đời thứ hai, chỉ sau ngôn ngữ Fortran. Thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo AI được tạo ra bởi John McCarthy, ông người đã phát minh ra LISP. Một nhà tiên phong khác trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo AI là Marvin Minsky, đây người đã thành lập phòng thí nghiệm AI tại Đại học MIT (Mỹ).

• Sự ra đời của ngôn ngữ lập trình LISP chính là tiền đề cho sự phát triển của công nghệ AI. 
• LISP bao gồm những ý tưởng mới (if-then-else, construct, recursion), chúng rất hữu ích để các lập trình viên ai có thể thể hiện những ý tưởng sáng tạo của mình. 
• Số lượng người dùng của LISP đã khiến nó đã trở thành một ngôn ngữ AI tiêu chuẩn. 
• LISP có điểm mạnh là một ngôn ngữ lập trình AI rất linh hoạt.

Prolog

Khi lập trình trí tuệ nhân tạo với Prolog AI, lập trình viên ai phải xác định các quy tắc, dữ kiện cũng như mục tiêu cuối cùng. Sau khi kỹ sư AI thực hiện xong điều này, Prolog sẽ cố gắng tìm ra mối liên hệ giữa ba điều trên. Đây là một cách lập trình AI khác với bình thường, và đường nhiên nó có những ưu điểm và nhược điểm riêng.

Việc xây dựng cơ sở dữ liệu với Prolog thực sự dễ dàng, việc đối sánh mẫu cũng khá dễ dàng. 

Prolog có tích hợp tính năng xử lý danh sách. 

C++

Vì ngôn ngữ C++ có cú pháp tương đối phức tạp nên nó có thể không phải là lựa chọn đầu tiên của bạn để lập trình AI, nhưng nếu như bạn đang làm việc trong môi trường nhúng và không đủ tài chính mua Máy ảo Java, thì C++ là lựa chọn hoàn hảo cho bạn.

Lập trình ai bằng C++ cũng có những nhược điểm như

• Thư viện tiêu chuẩn còn hạn chế và nó không hỗ trợ thu gom rác. 
• Mặc dù bạn có thể có khả năng kiểm soát hiệu quả hơn, nhưng các dự án lập trình ai bằng C++ lớn rất khó duy trì cũng như tốn nhiều thời gian phát triển. 

Đó có thể là lý do chính tại sao hầu hết mọi người không thích sử dụng C ++ trong lập trình AI.

Để đánh giá khách quan, dù học lập trình AI thực sự rất khó nhưng không phải quá xa vời và không làm được. Bạn hoàn toàn có thể trở thành một lập trình viên AI ưu tú nếu như chịu khó tích lũy kinh nghiệm và trau dồi kiến thức. Bạn có thể tham khảo các khóa học trí tuệ nhân tạo AI từ trường CNTT-TT Đại học Bách khoa Hà Nội. Tiêu biểu là khóa học 80h chinh phục Machine Learning/Deep Learning.