Buzz
Xin chào các bạn, mình là Ân, hiện đang làm AI Resident tại AI Lab. Dưới sự hướng dẫn của anh mentor Quang Anh, Giáo sư Trợ lý tại Đại học Liverpool (Anh), mình đang tập trung vào viết bài báo nghiên cứu. Sắp tới, mình hy vọng sẽ có một số bài báo được chấp nhận tại hội nghị NeurIPS. Công việc hàng ngày của mình chủ yếu là viết báo và tham gia các hội thảo hàng đầu ngành.
Hành Trình Gặp Gỡ Với Lĩnh Vực Trí Tuệ Nhân Tạo
Mình luôn đam mê nghiên cứu và đã có kinh nghiệm trong việc viết báo từ trước, vì vậy mình muốn tìm kiếm công việc liên quan đến nghiên cứu.
Khi tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo, mình nhận thấy có nhiều lĩnh vực, trong đó có học tăng cường - một phần của Machine Learning. Khi khám phá FPT AI Center, mình thấy họ cũng có chuyên môn này. Sau khi đăng ký, mình quyết định theo đuổi học tăng cường. Theo thời gian, hướng nghiên cứu của mình đã thay đổi, điều này được hỗ trợ bởi anh mentor, từ học tăng cường đến mô hình sinh sản.
Nguồn: Freepik
Sau 1 năm làm việc tại AI Resident tại FSOFT, mình đã học được 5 bài học quý báu mà tin chắc rằng “nó rất đáng giá” ít nhất là với mình.
1. Nâng cao khả năng tư duy
Mình đã có cơ hội làm việc cùng các chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, và được hướng dẫn bởi các anh chị mentor từ các trường đại học hàng đầu trên thế giới, ví dụ như anh mentor của mình đến từ Đại học Liverpool. Trong môi trường làm việc như vậy, mình luôn được truyền động lực để phấn đấu hơn, vì mình phải nỗ lực để theo kịp với các chuyên gia và đảm bảo tiến độ công việc. Qua quá trình này, mình đã phát triển nhiều kỹ năng như viết bài, nghĩ ra ý tưởng, và thực hành trong quá trình học tập hàng ngày.
So với bản thân 1 năm trước, mình nhận thấy mình đã tiến bộ rất nhiều, nhờ được tiếp xúc với môi trường hàng đầu cũng như các anh chị mentor của mình.
Nguồn: Freepik
2. Tư duy ngược: “Viết bài quan trọng hơn lập trình!”
Trong quá trình viết bài, ngoài kỹ năng thực nghiệm trong khoa học, kỹ năng viết bài chiếm tới 80% thành công của bài báo. Điều này đối lập với quan điểm của các sinh viên ngành lập trình, nghĩ rằng việc viết code là quan trọng nhất.
Thực tế, việc viết bài rất quan trọng. Đỉnh cao là khi chuyển từ nghiên cứu thành bài báo, sao cho người đọc, đặc biệt là các reviewer, cảm thấy thuyết phục.
3. Sử dụng tối đa tài nguyên server
Trong lĩnh vực Trí Tuệ Nhân Tạo, 'train model' là một thuật ngữ phổ biến. Đó là quá trình huấn luyện mô hình AI bằng cách sử dụng tài nguyên của máy tính. Anh mentor của tôi đã chia sẻ rằng tận dụng 100% thời gian của server là rất quan trọng.
Ví dụ, nếu có thời gian rảnh, hãy để server hoạt động liên tục để tối ưu hiệu suất. Điều này giúp tiết kiệm thời gian trong quá trình nghiên cứu, đặc biệt là trong việc huấn luyện mô hình AI.
Nguồn: Freepik
4. Học bài từ sản phẩm “Đừng thử những gì người khác không dám thử”
Trong nghiên cứu, có nhiều lĩnh vực, nhưng nếu chọn một lĩnh vực quá hẹp mà ít ai làm thì có thể sẽ rất khó để áp dụng vào thực tế.
Điều quan trọng mà tôi học từ AIC là luôn kết hợp nghiên cứu với thực tế. Nếu không, mọi nghiên cứu chỉ là “tiến sĩ giấy” mà thôi.
Hành trình ở AIC Residency đối với tôi rất quan trọng. Tôi đã học và tiến bộ rất nhiều trong thời gian ở đây và tôi hy vọng sẽ thành công trong tương lai.
Hãy đến AIC để trải nghiệm một môi trường học thuật sôi động. Bạn sẽ được tiếp xúc với nhiều người trong các lĩnh vực khác nhau và nắm được mindset cần thiết để áp dụng AI vào thực tế.
