Lập trình viên Công nghệ thông tin sẽ luôn phải cập nhật và học tập thêm nhiều kỹ năng mềm lẫn chuyên môn để phục vụ cho lĩnh vực đang vô cùng phát triển trong thời đại 4.0. Hãy để bài viết này giới thiệu cho các bạn 3 lĩnh vực “mới toanh” nên học để “update” trình độ nhé!
Máy học (Machine Learning) và Khai phá dữ liệu (Data Mining)
Với thông lượng dữ liệu ngày càng tăng, máy học và khai phá dữ liệu trở thành 1 công cụ quan trọng để phân tích và rút trích thông tin từ dữ liệu. Học về các thuật toán máy học, xử lý dữ liệu lớn và trực quan hóa dữ liệu sẽ giúp bạn tìm hiểu cách phân loại, dự đoán và khám phá tri thức từ dữ liệu.
Máy học là môn khoa học nhằm phát triển những thuật toán và mô hình thống kê mà các hệ thống máy tính sử dụng để thực hiện các tác vụ dựa vào khuôn mẫu và suy luận mà không cần hướng dẫn cụ thể. Các hệ thống máy tính sử dụng thuật toán máy học để xử lý khối lượng lớn dữ liệu trong quá khứ và xác định các khuôn mẫu dữ liệu.
Việc này cho phép chúng dự đoán kết quả chính xác hơn từ cùng một tập dữ liệu đầu vào cho trước. Ví dụ: các nhà khoa học dữ liệu có thể đào tạo một ứng dụng y tế chẩn đoán ung thư từ ảnh chụp X-quang bằng cách lưu trữ hàng triệu ảnh quét và chẩn đoán tương ứng
Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học sâu (Deep learning)
Học về cách làm việc của các hệ thống trí tuệ nhân tạo và các thuật toán học sâu sẽ giúp bạn hiểu và áp dụng công nghệ này trong nhiều lĩnh vực, từ thiết kế giao diện người dùng thông minh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh đến tự động hóa và phân tích dữ liệu.
Học sâu là một phương thức trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), được sử dụng để dạy máy tính xử lý dữ liệu theo cách được lấy cảm hứng từ bộ não con người. Mô hình học sâu có thể nhận diện nhiều hình mẫu phức tạp trong hình ảnh, văn bản, âm thanh và các dữ liệu khác để tạo ra thông tin chuyên sâu và dự đoán chính xác. Bạn có thể sử dụng các phương pháp học sâu để tự động hóa các tác vụ thường đòi hỏi trí tuệ con người, chẳng hạn như mô tả hình ảnh hoặc chép lời một tập tin âm thanh.
Mô hình học sâu có một số trường hợp sử dụng trong lĩnh vực ô tô, hàng không vũ trụ, sản xuất, điện tử, nghiên cứu y học và nhiều lĩnh vực khác. Sau đây là một vài ví dụ về học sâu:
- Xe tự lái sử dụng các mô hình học sâu để tự động phát hiện biển báo giao thông và người đi bộ.
- Hệ thống quốc phòng sử dụng mô hình học sâu để tự động gắn cờ các khu vực được quan tâm trong ảnh vệ tinh.
- Phân tích hình ảnh y khoa sử dụng học sâu để tự động phát hiện các tế bào ung thư trong chẩn đoán y tế.
- Các nhà máy sử dụng ứng dụng học sâu để tự động phát hiện con người hoặc vật thể khi những đối tượng này đang nằm trong khoảng cách không an toàn của máy móc.
Internet Of Thing (IoT)
Học về IoT sẽ giúp bạn hiểu về cách kết nối và quản lý các thiết bị thông minh, từ các cảm biến, máy móc, đến các hệ thống giám sát và điều khiển. IoT đang ngày càng trở nên quan trọng và ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như nhà thông minh, y tế, năng lượng, giao thông và công nghệ 4.0.
Thuật ngữ IoT hay Internet vạn vật đề cập đến mạng lưới tập hợp các thiết bị thông minh và công nghệ tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động giao tiếp giữa thiết bị và đám mây cũng như giữa các thiết bị với nhau. Nhờ sự ra đời của chip máy tính giá rẻ và công nghệ viễn thông băng thông cao, ngày nay, chúng ta có hàng tỷ thiết bị được kết nối với internet. Điều này nghĩa là các thiết bị hàng ngày như bàn chải đánh răng, máy hút bụi, ô tô và máy móc có thể sử dụng cảm biến để thu thập dữ liệu và phản hồi lại người dùng một cách thông minh.
Giảng viên: Vũ Thị Thanh Huyền
Bộ môn Công nghệ thông tin
Trường Cao đằng FPT Polytechnic cơ sở Đà Nẵng
