Sajjaad Khader, một kỹ sư phần mềm Gen Z, 22 tuổi và đã từng học AI ở đại học, cho biết anh muốn theo học ngành công nghệ phần mềm khi bắt đầu học đại học. Nhưng anh có một số lời khuyên dành cho những người đang cân nhắc học ngành AI.
Trong ba năm học, anh nhận được bằng Cử nhân và Thạc sĩ về khoa học máy tính của Georgia Tech và hoàn thành cả hai chương trình vào năm 2022.
Ở bậc đại học, anh tập trung vào trí tuệ và mô phỏng mô hình. Ở trường cao học, anh ấy chuyên về trí tuệ tương tác. Hiện tại, anh là kỹ sư phần mềm tại một công ty kỹ thuật công nghệ, theo thông tin thăm dò.
Với cuộc đua AI đang phát triển mạnh mẽ, các trường như Đại học Pennsylvania đang bắt đầu công bố các chương trình giảng dạy mới dành riêng cho AI. Các trường đại học khác, như MIT, cung cấp chứng chỉ AI trực tuyến. Mặc dù tên của bằng cấp có thể thay đổi khác nhau nhưng các trường học vẫn cung cấp các khóa học và chuyên ngành về AI trong vài năm.
Khader cho biết anh nghĩ khoa học máy tính, đặc biệt chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo là một trong những bằng cấp tốt nhất và có giá trị nhất ở thời điểm hiện tại.
Nhưng điều đó không có nghĩa ngành học ngày dành cho tất cả mọi người. Khader đã đăng một video lên TikTok để nói với các sinh viên đại học về một số khía cạnh không mấy hào nhoáng của lĩnh vực này.
Trong cuộc trò chuyện, Khader đã chỉ ra những người có thể không phù hợp với việc học AI ở trường đại học.
1. Bạn có khả năng tập trung thấp
Nếu bạn không thích sự nhàm chán, Khader cho biết chuyên ngành AI có thể không dành cho bạn.
Khader cho biết khi lấy bằng đại học, anh đã làm việc trong một dự án nghiên cứu AI đòi hỏi phải phát triển một thuật toán di truyền có thể cứu sống ở một quốc gia thuộc thế giới thứ ba bị thảm họa. Khader cho biết dự án ban đầu nghe có vẻ thú vị, nhưng hầu hết bốn tháng đều được dành để phát triển mô phỏng, vốn không liên quan gì đến AI. Mãi đến tháng trước anh mới xử lý được các thuật toán di truyền .
Khader nói: “Nó khiến tôi khó chịu. “Giống như tôi liên tục hỏi người cố vấn nghiên cứu của mình rằng khi nào chúng ta mới được làm điều đó.”
Khi bắt đầu nghiên cứu thuật toán, anh ấy phải điều chỉnh nó bằng cách điều chỉnh một số biến nhất định để cải thiện nó. Phần lớn phần mô phỏng và sau đó là thực hiện những cải tiến và cải tiến nhỏ.
Khader nói: “Những thứ tinh tế, hào nhoáng là rất nhỏ.
2. Toán không phải là thế mạnh của bạn
Thực ra học AI không chỉ đòi hỏi khả năng viết code. Khader cho biết nhiều khóa học được dán nhãn là khoa học máy tính thực ra lại tập trung vào toán học. Khader cho biết trong video TikTok của mình rằng bài tập đầu tiên của anh trong một khóa học máy dành cho sinh viên không hề có nội dung viết code, mà là “sáu trang toán thuần túy”.
Khader nói: “Đó là một sự lừa dối. “Vì vậy, con số chính thức có thể là năm hoặc sáu nhưng con số thực tế có thể lên đến 15 trang.” Một trong những khóa học toán AI mà anh phải tham gia là “độ phức tạp của máy tự động” và như anh mô tả, “rất nhiều chữ cái và hầu như không có số” trộn lẫn với đồ thị và biểu đồ. Ngay cả khi bạn giỏi toán phân tích hoặc giải quyết vấn đề bạn cũng cần phải làm quen với hình thức này. Khader nói: “Tôi cảm thấy toán lý thuyết là một quái vật theo một nghĩa nào đó. “Rất nhiều người không quen với nó cho đến khi bạn vào đại học.”
3. Bạn gặp khó khăn với việc cam kết lâu dài
Theo Khader, AI là một cuộc chơi dài hạn. Trong video của mình, anh ấy nói rằng để thành công tại một công ty công nghệ hàng đầu, bạn có thể phải có nhiều hơn một bằng cấp. Anh nói: “Bạn cũng phải cam kết với tầm nhìn dài hạn của dự án vì có thể cần rất nhiều thời gian để đạt được kết quả như mong muốn.”
Đây là điều dễ thấy trong nhiều lĩnh vực công nghệ đang phát triển. CTO Andrew Bosworth của Meta cho biết trong một cuộc phỏng vấn trên Lenny’s Podcast vào tháng 3 rằng, khi anh làm kỹ sư trong những ngày đầu thành lập Facebook, anh phải thức dậy bốn giờ một lần để kiểm tra thiết bị chống thư rác mà anh đang phát triển.
Khader cho biết bạn cũng phải cam kết với tư duy luôn ở trong tình trạng không biết điều gì sẽ xảy ra tiếp theo và vẫn sẵn sàng học hỏi cho đến khi đạt được kết quả phù hợp.
“Đó là sự cam kết,” Khader nói. “Về mặt thể chất đối với công việc bạn đang làm, cũng như về mặt tinh thần.”
Hãy nhớ rằng, bạn không nhất thiết phải học AI mới có thể làm việc trong lĩnh vực công nghệ.
Nếu không chọn khoa học máy tính làm chuyên ngành, Khader cho biết anh sẽ chọn kỹ thuật công nghiệp với chuyên ngành khoa học máy tính hoặc trí tuệ nhân tạo.
Anh ấy nói: “Tôi nghĩ bằng cấp này mang đến cho bạn cơ hội tuyệt vời để tiếp cận công nghệ, đồng thời học hỏi các mà một doanh nghiệp vận hành”.
Ngay cả khi AI là lĩnh vực hot nhất trong ngành công nghệ hiện nay, thì vẫn cần có những công việc công nghệ không áp dụng AI một cách trực tiếp.
Allen Tran tốt nghiệp Đại học Bang San Jose với bằng khoa học máy tính vào năm 2023. Trong khi theo học môn tự chọn về AI, anh quyết định gắn bó với việc phát triển ứng dụng web dựa trên AI vì anh thích nhìn thấy những tiến bộ rõ rệt trong công việc của mình.
Hiện anh đang làm việc tại Amazon và nói rằng anh ấy không cảm thấy lo lắng về vấn đề bảo mật công việc chỉ vì anh ấy không đảm nhiệm vai trò tập trung vào AI.
Tran nói: “Ở những công ty tập trung vào AI, họ vẫn cần người xây dựng trang web. Họ vẫn cần người xây dựng các công cụ”. “Họ vẫn cần ai đó hỗ trợ các dịch vụ, số liệu và những thứ khác không liên quan đến AI.”
Ngay cả khi cuối cùng bạn muốn làm việc trong lĩnh vực AI, bạn cũng không nhất thiết phải chọn nó làm chuyên ngành.
Harper Carroll là cựu nhân viên của Meta , người đã nhận bằng Thạc sĩ tại Stanford về khoa học máy tính vào năm 2022 và chuyên ngành về AI. Cô cho biết việc có được tấm bằng về AI mang lại cho bạn nền tảng vững chắc có thể giúp bạn làm việc hiệu quả hơn.
Nhưng hiện nay có các chương trình đào tạo lập trình và các khóa học trực tuyến nếu bạn muốn học các kỹ năng, cô nói.
Carroll nói: “Nhưng khi AI trở nên phổ biến hơn, ngành học này trở nên cần thiết với nhiều công việc. Một chương trình đào tạo hoặc trải nghiệm tương tự là đủ.”