Table of Contents
Theo Bộ Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS), dự kiến rằng thông tin và nghiên cứu máy tính dự kiến sẽ tăng 15% vào năm 2029, mở ra một triển vọng nghề nghiệp hấp dẫn của AI (trí tuệ nhân tạo) và dữ liệu lớn (dữ liệu lớn). Việc phổ biến chất nổ của các công cụ Chatgpt hoặc Midjourney trong những năm gần đây cũng là một minh chứng cho điều này là một lĩnh vực đầy hứa hẹn trong kỷ nguyên công nghệ 4.0.
Để hỗ trợ sinh viên tìm hiểu thêm về các ngành nghề hiện tại, Ủy ban nghề nghiệp của Dewey School đã tổ chức cuộc nói chuyện “AI, Dữ liệu lớn và lộ trình nghề nghiệp trong tương lai”.
Khách mời đặc biệt
Khách mời của sự kiện là ông Prithvi Puttaraju – Người sáng lập & Giám đốc điều hành Ấn Độ của Edvin.ai. Đây là một lĩnh vực EdTech, được thành lập tại Thung lũng Silicon, Hoa Kỳ, đã cung cấp một nền tảng giáo dục trực tuyến toàn diện để cải thiện trải nghiệm và trải nghiệm kết nối giữa các trường học, phụ huynh và học sinh. Ông Prithvi Puttaraju có hơn 30 năm sáng lập và phát triển các công ty và dự án công nghệ trên khắp thế giới như Antrigulum Labs, Algosquare, Terralogic, …
Chia sẻ hữu ích về AI và dữ liệu lớn
Trong quá trình trao đổi, ông Prithvi đã chia sẻ về các chủ đề “nóng” hiện tại như trò chuyện GPT, nghiên cứu dữ liệu hiệu quả và giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu và công nghệ thông tin. Ông cũng nói rằng điều kiện tiên quyết để tạo nền tảng thành công trong 30 năm làm việc là hiểu mọi người và kỹ năng bán hàng – một kỹ năng mà nhiều người sẽ khá ngạc nhiên vì sự tham gia không quá gần với công nghệ. Lý do là vì khi làm việc như một công cụ để xây dựng một công cụ cho cộng đồng, nếu bạn hiểu nhu cầu và hành vi của mọi người, bạn có thể đưa ra giải pháp tốt nhất và công nghệ là công cụ giúp hành trình này.
Về xử lý dữ liệu hiệu quả, ông Prithvi nói rằng việc sở hữu dữ liệu tốt là tiền đề để cung cấp giải pháp tối ưu. Tuy nhiên, ngay cả khi có một dữ liệu tốt, quá trình xây dựng các giải pháp vẫn cần được kiểm tra trên một số lượng nhỏ trước khi được sử dụng trên quy mô lớn và được tối ưu hóa theo các trường hợp thực tế. Để giúp sinh viên hình dung quá trình này rõ ràng hơn, ông đã đưa ra một ví dụ về việc sản xuất vắc-xin Covid-19 để bạn thảo luận.
Một loạt các câu trả lời thú vị
Trả lời sự tò mò của sinh viên về việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong cuộc sống, ông Prithvi lấy ví dụ về tiếp thị và nghiên cứu thị trường đang được rút ngắn với tốc độ xử lý “tốc độ” của TATGPT. Ngoài ra, ông cũng nhận xét rằng nền tảng Tiktok với một số lượng lớn người dùng sẽ là trung tâm cập nhật các công nghệ mới trong tương lai gần.
Ngoc Phi Lớp 11 Rome hào hứng chia sẻ: “Tôi ấn tượng nhất với phần bạn nói về cách thu thập dữ liệu đủ tốt để cung cấp các giải pháp phù hợp. Tôi nghĩ đó không chỉ là cách xử lý dữ liệu cho công nghệ thông tin mà còn là cách tôi có thể áp dụng cho nhiều khía cạnh khác của cuộc sống.”
Đóng trao đổi cực kỳ hữu ích, TDSers có cái nhìn rõ ràng và thực tế hơn về ngành công nghệ thông tin nói chung và suy nghĩ với dữ liệu nói riêng và nhiều thông tin hơn về ngành công nghiệp mà họ sẽ theo đuổi trong tương lai.
Nguồn: http://mncatlinhdd.edu.vn/ Tác giả: Nguyễn Lân dũng
Giáo sư Nguyễn Lân Dũng là một trong những nhà khoa học hàng đầu Việt Nam trong lĩnh vực vi sinh vật học, với hơn 50 năm cống hiến cho giáo dục và nghiên cứu (Wiki). Ông là con trai của Nhà giáo Nhân dân Nguyễn Lân, xuất thân từ một gia đình nổi tiếng hiếu học. Trong sự nghiệp của mình, Giáo sư đã đảm nhiệm nhiều vị trí quan trọng như Chủ tịch Hội các ngành Sinh học Việt Nam, Đại biểu Quốc hội và được phong tặng danh hiệu Nhà giáo Nhân dân vào năm 2010.