STUDY ENGLISH @ centrepoint

Homepage Học gì ?
Nhà trường
Học viên
Tin tức - Học bổng
Tiện ích
Campus Tour
Du học
Tuyển dụng
Liên hệ
Lịch khai giảng các khóa học IELTS, TOEFL, SAT, English Foundation...
Lịch thi các kỳ thi quốc tế

Bạn trẻ hãy khám phá ngành “học máy”

Chia sẻ

TS.BS ĐOÀN XUÂN QUANG MINH tốt nghiệp tiến sĩ chuyên ngành sinh học phân tử tại trường ĐH Công Lập Debrecen 12/6/2015 với điểm số tuyệt đối (5.0/5.0) ở tuổi 29.

Hiện bác sĩ đang làm việc tại Viện Broad thuộc ĐH Harvard và MIT, Hoa Kỳ chia sẻ với báo Tuổi trẻ về tiềm năng của VN với ngành machine learning (tạm dịch: học máy).

27.09 hung

TS Minh nói: “Làm việc tại một trong những môi trường đầu ngành của giới y – sinh học, tôi may mắn được tiếp cận nhiều kỹ thuật mới của công nghệ phân tích dữ liệu đa chiều. Một trong những xu hướng lớn của y sinh nói riêng và của khoa học dữ liệu nói chung là sử dụng trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence: AI) hay chi tiết hơn là machine learning (ML) để hổ trợ con người phân tích tự động những khối dữ liệu khổng lồ”

Vậy bằng cách nào một bạn trẻ có thể tiếp cận được ML?

Những công thức của ML thường được chia sẻ miễn phí trên Internet, dường như không tốn chi phí. Mặc dù tôi vốn là một bác sĩ và chủ yếu nghiên cứu về y – sinh học, chưa từng được đào tạo chuyên sâu về AI hay MI, nhưng tại MIT và Harvard chủ nhiệm lab vẫn rất khuyến khích tôi tìm hiểu và áp dụng các thuật toán công nghệ này trong việc phân tích tế bào học.

Tôi học và làm quen các thuật toán này qua những ví dụ đã được viết sẵn, dễ dàng tìm thấy ở các trang web, đặc biệt là từ hướng dẫn được viết bởi Google.

Trang hướng dẫn cách sử dụng nền tảng Tensorflow của Google, một trong những nền tảng học máy thông dụng nhất: http://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners. Những trang học trực tuyến như Medium.com, scikit-learn.org, Coursera, Edx, MIT opencourseware, www.deeplearningbook.org... có rất nhiều bài giảng miễn phí, kèm ví dụ minh họa cụ thể với những dòng lệnh (code) dễ hiểu. Một trong nhiều trang giải thích ML bằng tiếng Việt hay có thể kể đến là: machinelearningcoban.com của nghiên cứu sinh Vũ Hữu Tiệp (Penn State University, Hoa Kỳ).

Tuy nhiên câu chuyện về phát triển ML ở VN không thể chỉ dựa trên nền tảng trí tuệ hay nguồn tư liệu miễn phí mà còn về cơ sở hạ tầng...

Vì ML chủ yếu là toán nên việc đầu tư cho nghiên cứu ML và phân tích dữ liệu không cần đến thiết bị máy móc đắt tiền, không cần dụng cụ thí nghiệm. Với sự tiến bộ của vi xử lý và chip bộ nhớ thế hệ mới, hiệu năng tính toán của một máy tính cá nhân ngày càng được cải thiện trong khi giá thành ngày càng giảm. Nhờ vậy người mới bắt đầu hoàn toàn có thể dung một máy tính phổ thông để học những bước ML cơ bản và thực hành các mô hình này trên những khối dữ liệu ví dụ minh họa nhỏ. Nếu phải xử lý bộ dữ liệu lớn hơn, chúng ta có thể thuê hạ tầng điện toán đám mây ( cloud computing) vốn đã được xây dựng sẵn bởi Google, Amazon, Microsoft...

Việc tận dụng ML liệu có thật sự cấp thiết?

Trong những năm gần đây, những thuật toán ML mới đang liên tục ra đời, thế hệ thuật toán sau mạnh hơn thế hệ trước, nhanh đến mức đôi khi một công trình chưa kịp đăng chính quy thành bài báo khoa học đã được phổ biến nhanh chóng khắp giới công nghệ để cộng đồng tiếp tục phát huy. Cứ mỗi lần thấy một sự cấp tiến như vậy, tôi lại trăn trở khi thấy khoảng cách nghiên cứu khoa học giữa chúng ta và bạn bè lại cách thêm một bậc.

Đáng tiếc nếu cứ giữ hoài vị trí “công nhân”

Theo TS.BS Đoàn Xuân Quang Minh, việc VN trở thành một quốc gia chuyên “gia công phần mềm” là điều tốt không thể phủ nhận. “ Tuy nhiên nếu chúng ta cứ giữ hoài vị trí “công nhân” này thì thật đáng tiếc khi nguồn nhân lực CNTT, toán học của ta có thể nói là giỏi ngang ngửa với các cường quốc. Việc lập ra một trung tâm về kỹ thuật ML, theo tôi là hoàn toàn nằm trong khả năng do bản chất của ML là một lĩnh vực khoa học phi vật chất và thiên về tư duy, chất xám, vốn là một thế mạnh của VN” – ông Minh nói.

Hiện bác sĩ này đang hợp tác với các trung tâm nghiên cứu tại VN lên phương án thiết lập một platform (tạm dịch: trung tâm đáp ứng kỹ thuật) về ML ứng dụng, trước mắt là đem công nghệ này về phổ biến trong nước; sau là tạo nơi quy tụ và giao lưu chính thức cho giới chuyên gia, đồng thời là nơi đào tạo và hướng dẫn bài bản cho người mới sử dụng ML.

Nguồn: Báo Tuổi Trẻ - Công Nhật

Hợp Điểm là đại diện tuyển sinh cho duy nhất của Đại học Debrecen từ nhiều năm nay.

Đại học Debrecen

Fanpage: Du Học Debrecen

FB Group: THÍCH DEBRECEN

Web: www.vietnamcentrepoint.edu.vn/debrecen

http://www.edu.unideb.hu

Youtube: https://m.youtube.com/watch?v=OLTtRdbKkr8

Văn phòng

1/ 192 Lý Thái Tổ, Q.3, TP.HCM

☆ Tel: +84 28 3833 7747, 3833 7748

2/ 27 Lê Quý Đôn, Q.3, TP.HCM

☆ Tel: +84 28 3930 4930

3/ Văn phòng đại diện tại Hà Nội

☆ Tầng 4 toà nhà Ngân hàng Đông Á, 98 Hai Bà Trưng, Quận Hoàn Kiếm, Hà Nội

☆ Tel: +84 24 3623 1665

 




CÁC TIN KHÁC

VIỆT NAM HỢP ĐIỂM
Tổ hợp Giáo dục & Truyền thông - Education & Media Group

Thành viên:


 

 

Cơ sở 1: Cty Hợp Điểm & trường Anh văn Sài Gòn Hợp Điểm
 192 Lý Thái Tổ, Q.3
 Tel: +84 28 38337747
 Fax: + 84 28 38354518


 

 

Cơ sở 2: Cty Hợp Điểm & trường Anh văn Sài Gòn Hợp Điểm
 
27 Lê Quý Đôn - Q.3
 Tel:  +84 28 39304930
 Fax: +84 28 3930 4978

 


 VP Cty Hợp Điểm tại Hà Nội

 Tầng 4 Tòa nhà NH Đông Á

 98 Hai Bà Trưng, Q. Hoàn Kiếm
 Tel: +84 24 3623 1665
 Fax: + 84 24 3623 1667

TIẾP SỨC THÀNH ĐẠT, RA VỚI 5 CHÂU

web page hit counter