Trong thời đại chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu, không thể phủ nhận vai trò ngày càng quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning - ML) trong lĩnh vực Công nghệ Thông tin. Những thuật ngữ từng được xem là khái niệm mang tính học thuật hoặc xa vời, giờ đây đã trở thành trụ cột của rất nhiều tiến bộ công nghệ.

Từ những hệ thống gợi ý sản phẩm mà bạn nhìn thấy mỗi ngày trên các trang thương mại điện tử, đến những trợ lý ảo có khả năng giao tiếp tự nhiên như con người, AI và Machine Learning đang len lỏi vào mọi ngóc ngách của đời sống hiện đại.

Hiểu đúng về AI và Machine Learning

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là một lĩnh vực thuộc khoa học máy tính, tập trung vào việc xây dựng các hệ thống hoặc máy móc có khả năng thực hiện những hành vi thông minh như con người. Những hệ thống AI có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên, học hỏi từ kinh nghiệm, đưa ra quyết định, thậm chí tự động thích nghi với tình huống mới.

Mục tiêu của AI là tái tạo trí thông minh của con người trong các hệ thống máy tính, giúp chúng thực hiện các tác vụ như nhận diện hình ảnh, xử lý văn bản, điều hướng xe tự hành hoặc trò chuyện với con người một cách tự nhiên.

Học máy (Machine Learning - ML) là gì?

Machine Learning (ML) hay học máy là một nhánh cốt lõi của trí tuệ nhân tạo. Đây là phương pháp giúp máy tính có khả năng học từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng từng bước. Thay vì viết các thuật toán cố định để xử lý tất cả tình huống, kỹ thuật học máy cho phép hệ thống tự điều chỉnh hành vi và cải thiện hiệu suất qua quá trình xử lý dữ liệu.

Học máy hiện được ứng dụng rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt, dự báo tài chính, phát hiện gian lận, dịch thuật, đề xuất nội dung trên mạng xã hội và các trợ lý ảo như Siri hay Google Assistant. Một nhánh nâng cao hơn của ML là Deep Learning (học sâu), sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp để xử lý dữ liệu phức tạp với độ chính xác cao.

Sự khác biệt giữa Trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning (ML)

Có thể hình dung AI là mục tiêu cuối cùng – xây dựng hệ thống có trí thông minh nhân tạo, còn Machine Learning chính là phương pháp phổ biến và hiệu quả để đạt được mục tiêu đó.

Những thuật toán học máy được thiết kế để nhận diện mẫu (pattern), rút ra quy luật từ dữ liệu và áp dụng vào dự đoán hoặc phân loại các trường hợp mới.

Quá trình hình thành và phát triển của AI – ML

Lịch sử của trí tuệ nhân tạo có thể được truy ngược về năm 1950 khi nhà toán học Alan Turing đặt ra câu hỏi "Liệu máy móc có thể suy nghĩ không?" và đề xuất "Bài kiểm tra Turing" như một phương pháp đánh giá trí thông minh của máy tính. Chỉ vài năm sau, vào năm 1956, thuật ngữ "Artificial Intelligence" được đặt tên chính thức tại hội nghị Dartmouth, đánh dấu sự ra đời của một lĩnh vực nghiên cứu mới.

Trong nhiều thập kỷ tiếp theo, AI trải qua những giai đoạn phát triển và khủng hoảng. Từ các hệ chuyên gia vào thập niên 1980, đến sự trỗi dậy mạnh mẽ của Machine Learning và đặc biệt là Deep Learning sau năm 2010, nhờ vào sự gia tăng của sức mạnh xử lý (GPU), lượng dữ liệu lớn (big data) và các thuật toán ngày càng tinh vi hơn. Ngày nay, AI và ML không còn là khái niệm của phòng thí nghiệm mà đã bước ra thế giới thật, trở thành công cụ thiết yếu trong hàng loạt ngành công nghiệp.

Vì sao Trí tuệ Nhân tạo (AI) – Machine Learning (ML) được xem là tương lai của ngành Công nghệ Thông tin?

Ngành Công nghệ Thông tin đang thay đổi từng ngày với sự tác động mạnh mẽ của AI và Machine Learning. Những công nghệ này không chỉ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất, tối ưu hóa quy trình mà còn mở ra các mô hình kinh doanh hoàn toàn mới. Ví dụ điển hình có thể thấy trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, AI được dùng để phân tích hồ sơ bệnh án, hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh và thậm chí đề xuất phương pháp điều trị phù hợp hơn.

Trong ngành tài chính, các hệ thống học máy có thể phát hiện gian lận giao dịch hoặc dự báo xu hướng thị trường. Thương mại điện tử cũng không nằm ngoài làn sóng này khi AI giúp cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, từ việc gợi ý sản phẩm đến hỗ trợ khách hàng qua chatbot.

Ở góc độ doanh nghiệp, AI đang mang lại lợi thế cạnh tranh rõ rệt. Nhiều tập đoàn lớn đã và đang xây dựng đội ngũ chuyên gia AI – ML riêng, tích hợp công nghệ này vào các sản phẩm, dịch vụ cốt lõi. Điều này đồng nghĩa với việc thị trường lao động đang cần một lượng lớn nhân sự có kiến thức và kỹ năng sâu về AI và Machine Learning, đặc biệt là các kỹ sư phần mềm, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và chuyên gia phân tích dữ liệu.

Xu hướng AI và Machine Learning trong tương lai

Bức tranh tương lai của ngành AI và ML đầy màu sắc với nhiều xu hướng công nghệ đang và sẽ bùng nổ. Một trong những điểm đáng chú ý là sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs) có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên ở cấp độ gần giống con người. Điều này sẽ thúc đẩy sự phổ biến của các hệ thống trợ lý ảo, dịch máy, tổng hợp văn bản, và các nền tảng tự động hóa nội dung.

Bên cạnh đó, sự hội tụ giữa AI và các công nghệ khác cũng là một xu hướng đáng quan tâm. Khi AI kết hợp với Internet vạn vật (IoT), các thiết bị thông minh có thể phân tích và phản ứng với dữ liệu trong thời gian thực, giúp tối ưu hóa hệ thống giao thông, năng lượng và nhà máy thông minh. Việc tích hợp AI với công nghệ blockchain hứa hẹn nâng cao tính bảo mật và minh bạch trong các giao dịch điện tử. Trong lĩnh vực Robotics, AI giúp robot trở nên linh hoạt hơn, có thể học hỏi từ môi trường và thích nghi với nhiệm vụ phức tạp.

Đến năm 2030, giới chuyên môn dự đoán rằng AI sẽ tiếp tục lan rộng trong các lĩnh vực giáo dục, luật pháp, nghệ thuật, truyền thông và dịch vụ công. Đặc biệt, các quốc gia đang phát triển, trong đó có Việt Nam, sẽ có cơ hội tận dụng AI để tăng tốc đổi mới sáng tạo, thu hẹp khoảng cách công nghệ với các nước tiên tiến.

Vai trò của các Trường Đại học trong đào tạo nhân lực Trí tuệ Nhân tạo (AI) – Machine Learning (ML)

Để đáp ứng nhu cầu nhân lực AI – ML ngày càng tăng, các cơ sở giáo dục đại học đang giữ vai trò quan trọng trong việc đào tạo thế hệ kỹ sư công nghệ mới. Tại Việt Nam, Trường Đại học Văn Lang là một trong những đơn vị tiên phong tích hợp AI và Machine Learning vào chương trình đào tạo chính quy trong khối ngành Công nghệ Thông tin.

Chương trình đào tạo tại Đại học Văn Lang được thiết kế hiện đại, kết hợp lý thuyết với thực hành, giúp sinh viên hiểu rõ nguyên lý cốt lõi của trí tuệ nhân tạo, học máy, học sâu (Deep Learning), xử lý dữ liệu lớn và ngôn ngữ tự nhiên.

Điểm đặc biệt của chương trình là phương pháp giảng dạy định hướng dự án (project-based learning), giúp sinh viên giải quyết các vấn đề thực tế thông qua mô hình học tập theo nhóm, nghiên cứu tình huống và phát triển sản phẩm thử nghiệm. Đây là môi trường lý tưởng để các bạn trẻ rèn luyện tư duy sáng tạo, năng lực giải quyết vấn đề và kỹ năng làm việc nhóm – những yếu tố then chốt trong môi trường công nghệ hiện đại.

Cùng với đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm, Đại học Văn Lang còn xây dựng mạng lưới hợp tác quốc tế mạnh mẽ với các viện nghiên cứu và trường đại học danh tiếng trên thế giới, tạo cơ hội cho sinh viên và giảng viên tham gia các dự án nghiên cứu đa quốc gia và cập nhật nhanh chóng những tiến bộ công nghệ mới nhất.

Triển vọng nghề nghiệp và tiềm năng phát triển

Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của nền kinh tế số, các nghề nghiệp liên quan đến AI và Machine Learning đang trở thành lựa chọn hấp dẫn với mức thu nhập cạnh tranh. Tại thị trường Việt Nam, mức lương trung bình cho vị trí kỹ sư AI hoặc chuyên gia ML từ 15 đến 30 triệu đồng mỗi tháng đối với người mới tốt nghiệp và có thể lên đến 50 triệu đồng hoặc hơn với những người có từ 3 đến 5 năm kinh nghiệm. Bên cạnh đó, việc sở hữu chứng chỉ quốc tế như Google AI, Microsoft Azure AI hoặc TensorFlow Developer sẽ càng gia tăng giá trị nghề nghiệp cho các ứng viên trong mắt nhà tuyển dụng.

Sinh viên tốt nghiệp ngành Công nghệ Thông tin với chuyên sâu về AI và ML có thể làm việc ở nhiều vị trí khác nhau như kỹ sư học máy, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư AI, chuyên gia phân tích dự báo, kỹ sư thị giác máy tính, hoặc nghiên cứu viên trong các phòng R&D của doanh nghiệp công nghệ. Không dừng lại ở thị trường trong nước, năng lực về AI còn mang đến cơ hội việc làm toàn cầu nhờ khả năng làm việc từ xa và cộng tác quốc tế.

AI và Machine Learning không còn là công nghệ của tương lai mà đã và đang trở thành thực tế không thể thiếu của ngành Công nghệ Thông tin hiện đại. Với tiềm năng to lớn trong việc thay đổi thế giới, những ai lựa chọn đầu tư vào lĩnh vực này hôm nay chính là những người đang xây dựng nền tảng vững chắc cho sự nghiệp mai sau. Trong bối cảnh đó, việc chọn một môi trường học tập phù hợp, có định hướng chuyên sâu và cập nhật công nghệ như Trường Đại học Văn Lang sẽ là bước khởi đầu lý tưởng để bạn tiến xa trong hành trình công nghệ phía trước.

>> Xem ngay Tổng quan và chi tiết về ngành Công nghệ Thông tin

Các bài viết liên quan

Ứng dụng AI trong đào tạo ngành Công nghệ Thông tin tại Trường Đại học Văn Lang

Con gái có nên học ngành công nghệ thông tin và nên học chuyên ngành nào?

Bật mí 6 bước để trở thành nhà khoa học dữ liệu trong thời đại AI bùng nổ

Ngành Công nghệ Thông tin: Cần lưu ý những gì để không chạy theo “trào lưu”?

7 kỹ năng quan trọng giúp bạn thành công trong ngành Công nghệ Thông tin

Tin: Khoa Công nghệ Thông tin