Microsoft có một "trường đại học AI" cho nhân viên, đang phối hợp với các đại học để đào tạo nhân sự

Duy Luân
10/12/2017 23:7Phản hồi: 34
Microsoft có một "trường đại học AI" cho nhân viên, đang phối hợp với các đại học để đào tạo nhân sự
Hiện các công ty đang gặp rất nhiều khó khăn trong việc truyền tải kiến thức về AI cho nhân viên, họ cũng khó tuyển người có hiểu biết về lĩnh vực này từ bên ngoài. Microsoft cũng thế, và họ đã quyết định thành lập nên một "trường đại học" dành cho nhân viên của mình để dạy về AI nói chung và machine learning nói riêng. "AI University là một chương trình giáo dục nội bộ giúp những người thông minh và có năng lực có thể học thật nhanh về machine learning tuy rằng chuyên ngành của họ là một thứ hoàn toàn khác. Chương trình này không chỉ dạy về nền tảng mà còn hướng dẫn cả về thực hành nữa", Chris Bishop, người đứng đầu Microsoft Research cho hay.

Microsoft cũng đang làm việc với các trường đại học để đào tạo sinh viên sẵn sàng tham gia vào công việc AI ngay sau khi ra trường. Họ có hẳn một chương trình tài trợ đi học thạc sĩ về AI ở Đại học Cambridge. Hiện Microsoft đang cấp học bổng cho hơn 200 nghiên cứu sinh tiến sĩ, nhiều hơn bất kì công ty Internet nào. Ngoài Microsoft, Google, Facebook cũng đang tích cực đào tạo và tuyển người cho lĩnh vực AI vì gần như mọi thứ trong tương lai đều được vận hành bằng AI hoặc dùng AI để hiểu hơn về khách hàng, số liệu nên "chạy đường nào cũng không thoát".

Có anh em nào đang làm về AI hay machine learning của Việt Nam không? Bạn bắt đầu nghiên cứu bằng cách nào? Riêng mình thì bắt đầu học bằng các khóa miễn phí trên Coursera hoặc các trang dạy học online. Những kiến thức nền tảng bạn cần có là một ít lập trình, một ít về toán cao cấp (ma trận, vector), và một ít "não" để suy nghĩ 😁 Anh em nào hứng thú thì có thể bắt đầu với khóa học nổi tiếng của Andrew Ng, giáo sư Đại học Stanford ở đây.


Nguồn: Business Insider
34 bình luận
Chia sẻ

Xu hướng

audi10
TÍCH CỰC
6 năm
"ít" ở đây hơi bị "nhiều" lol
trunganh688
ĐẠI BÀNG
6 năm
@audi10 =))) vãi cả ma trận vector hu hu
audi10
TÍCH CỰC
6 năm
@trunganh688 mình học ở đây là linear algebra, chắc ở nhà gọi là thế 😆)
minh béo cũng học à , em tưởng anh là trùm rồi chứ nhỉ , yêu duy luân nhất , gét cái ông cu hiệp , sang năm 2018 cho cu hiệp xuống làm mod cho minh béo lên làm admin tinhte đê
KuTom1
CAO CẤP
6 năm
suốt ngày AI, rồi sẽ có nhóm hack AI tung lên internet, rồi đủ thứ vui, buồn lẫn lộn. Đúng là Hiện đại và Hại điện luôn đi đôi với nhau. Nhưng tự nhiên nó vậy, không thể không phát triển được vì nếu không có phát triển thì sẽ không có diệt vong. Con người cũng vậy, vạn vật cũng vậy, vũ trụ cũng già đi và biến mất. 😁
@KuTom1 thánh đây rồi. =))
@KuTom1 Bạn có tầm nhìn rất rộng lớn :D
Thằng em họ tốt nghiệp computer engineer ra chuyên ngành CUDA và machine learning ở UC Irvine tìm việc 2 năm chưa có zzzz.
@kkzbanana vấn đề anh làm được gì chứ bằng cấp mà chỉ biết mỗi nội dung học còn khả năng tự học phát triển, đóng góp thì ko có =>ma nó thuê
@congthanhgiong Mỗi cong ty nó chắp nhận thuế bác là nó đã biết trước là trong 1 năm đầu tiên là thời gian trainning thì chắt chắn là chưa thể làm ra tiền cho họ. Ở đâu cũng thế. Làm sao mà bạn từ trường đại học bước ra có thể biết làm việc được
@kkzbanana ngành công nghệ lập trình nó khác các ngành khác ông ơi. Nó dựa vào thành tích tham gia các project mở như trên github và nhiều nơi khác để đánh giá sự năng đông cũng như khả năng kỹ thuật của mình.
Fex_SV
ĐẠI BÀNG
6 năm
Tầm nhìn FPT có vẻ đi trước Mic kha khá. 😁:D
Sắp tới mấy a đại học sẽ có thêm ngành AI ... Fpt, bkav ... 😁
cái này làm xong rồi tạo ra platform bán cho các doanh nghiệp, các doanh nghiệp định kỳ 06 tháng 01 lần cho nhân viên tést/review/khảo sát trên sýstem này => phát hiện ra nhân viên bị miss chỗ nào => AI tự động tìm kiếm những khóa học phù hợp trên internet và offer cho nhân viên của cty và tiền thì được cty & nv share ra với nhau ? => quy trình đó tự động 100% và machine learning phải làm việc liên tục để có kết quả => kết thúc đợt khảo sát => HR chỉ việc cầm report in ra từ system trình CEO là done 😁
terminalh2t3
ĐẠI BÀNG
6 năm
Mình hiện đang là R&D Engineer ở PixtaVietnam. Ngày trước mình cũng nghiên cứu và học AI từ đúng cái khoá học mà Duy Luân post ở phía trên. Andrew chỉ cực kỳ tường tận từ cơ bản tới nâng cao chứ ko giống nnư cách mà các anh kỹ sư bên Google dạy trực tuyến. Mình học khá nhiều nhưng mình thấy để bắt đầu với Machine Learning, khoá học của Duy Luân đưa là max binh rồi.

Sau khóa học đó, các bạn có thể xem thêm khoá học từ kỹ sư của Google hướng dẫn về Deep Learning và TensorFlow - thư viện mà Google cung cấp để tạo ra các ứng dụng hỗ trợ ML Nếu các bạn muốn học phần này thì chắc chắn phải có kiến thức cơ bản ở khoá học của Andrew trước, nếu không thì sẽ không hiểu gì cả - ** có lần mình định cầm đèn chạy trước oto nhưng bất thành 😔 **

Hiện tại nhóm mình phụ trách có 4 người, chuyên tập trung nghiên cứu về mảng Text Processing, Neutral Machine Translation, Computer Vision ở Pixta - công ty microstock - nó cũng giống như shutterstock nhưng ở Nhật vậy 😃. Thật tuyệt thì các bạn tinh tế có thể giúp Việt Nam đón đầu kỷ nguyên AI.
@Duy Luân Duy Luân xem thử nhé:
https://www.udemy.com/python-for-data-science-and-machine-learning-bootcamp/learn/v4/overview
Nếu muốn nghiên cứu DL tiếp theo khóa ML của Pro. Andrew Ng thì Luân có thể xem thêm khóa này:
https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

Deep Learning

Learn Deep Learning from deeplearning.ai. If you want to break into Artificial intelligence (AI), this Specialization will help you. Deep Learning is one of the most highly sought after skills in tech. We will help you become good at Deep Learning.
coursera.org
ZuzooVn
CAO CẤP
6 năm
@terminalh2t3 @Duy Luân : https://github.com/ZuzooVn/machine-learning-for-software-engineers

Tham khảo thử lộ trình học của mình nhé
@ZuzooVn ZuzooVn áp dung ML theo hướng cụ thể nào không hay học tổng quát ML cho tất cả các hướng?
terminalh2t3
ĐẠI BÀNG
6 năm
@Duy Luân Sorry, mình cũng khoảng 3,4 ngày mới vào đọc tinh tế 1 lần. Mình không phải du học sinh nước ngoài mà chẳng qua may mắn từ lúc ra trường được công tác với các công ty lớn của nước ngoài.

Mình thấy các blog ở Việt Nam hướng dẫn về công nghệ nó không thú vị, hay ho, và chi tiết như các blog của nước ngoài. Vì vậy mình vẫn cứ khuyên các bạn theo hướng công nghệ nên có khả năng đọc và nghe tốt tiếng Anh để tiếp cận các xu hướng công nghệ mới.

Mình đang có kế hoạch vào đầu tháng 2 tới (do nay mình hơi bận xíu) mình sẽ viết một blog cá nhân chuyên về AI (tiếng Việt - nhưng sẽ để nguyên các cụm từ khoá chính bằng tiếng Anh) để giúp các bạn ở Việt Nam cùng đóng góp và phát triển các ứng dụng AI. Lúc đó, nếu được tinh tế truyền thông cho 1 chút thì tuyệt vời 😃
huy639
ĐẠI BÀNG
6 năm
Mình đang học chuyên nghành về AI, không khó như các bác nghĩ
IamP
Trứng
6 năm
@huy639 Vậy cụ thể là bạn đang và sẽ học những subject nào? Xin chia sẻ cho mọi người cùng biết. Thanks
huy639
ĐẠI BÀNG
6 năm
@IamP Mình học theo chương trình đào tạo từ cơ bản đến nâng cao ( đào tạo từ những môn cơ sở đến chuyên nghành cho dễ đó bác), trong đó cho mình hiểu cách để Máy học và những phương pháp học tối ưu cho mỗi kiểu dữ liệu ( tập dữ liệu rất nhiều, từ vài nghìn dòng đến hơn trăm nghìn dòng).
Trong đó còn chia ra nhiều nhánh nhỏ như:
- Thị giác máy tính ( nhận dạng hình ảnh, chữ viết, ....)
- Xử lí ngôn ngữ tự nhiên
- An toàn và bảo mật thông tin
- Và còn nhiều nữa.
Và mình đi theo hướng Thị giác máy tính.
Trong trường họ chỉ dạy nền thôi, bản thân cũng phải tự mò thêm bác à, giờ có những dịch vụ như Google cloud Machine Learning Engine, Microsoft Azure Machine Learning, ... đã có máy học sẵn rồi nên mình chỉ cung cấp mẫu để học hoặc truy xuất kết quả từ đó thôi.
strypper
TÍCH CỰC
6 năm
@huy639
terminalh2t3
ĐẠI BÀNG
6 năm
@huy639 Thị giác máy tinh theo mình hiểu là cụm "Computer Vision" - lần đầu tiên làm mình ấn tượng đó là trên chương trình TED, bà Fei-Fei Li - giám đốc của chương trình nghiên cứu AI Đại học Stanford trình bày cách mà máy tính có thể thực sự hiểu được các bức ảnh.

Cách mà bạn nói về việc tiếp cận AI không khó, mình rất ủng hộ vì ngày trước, mình tổ chức riêng 1 buổi seminar để khuyến khích các developers tìm hiểu thêm về AI để bắt kịp xu thế. Chủ đề là "AI - không khó như các bạn nghĩ". Nhưng nó chỉ là bề nổi.

Nếu bạn muốn tạo ra 1 con AI có thể nhìn vào ảnh và đưa ra các tags liên quan tới ảnh, bạn có thể sử dụng Google, Azure, IBM Watson, EyeEm, Clarifai. Thậm chí bạn còn đo được cả độ thẩm mỹ của bức ảnh bằng AI nữa. Nhưng chúng ta không thật sự hiểu bên dưới đó họ làm những gì để máy tính có thể hiểu.

Đến khi bọn mình cần làm 1 ứng dụng AI có thể xem ảnh và đọc được nội dung chính của bức ảnh. Bức ảnh của bọn mình có rất nhiều thứ như "chó", "mèo", "gia đình", "bố", "mẹ", con trai" nhưng thực sự nội dung chính là "Gia Đình" và động vật chỉ là hậu cảnh hoặc không quan trọng. Lúc này gần như toàn bộ các dịch vụ mình kể trên không thể hoạt động và bọn mình cần nghiên cứu và xây mới lại hoàn toàn mô hình. Từ việc bọn mình cần học để biết những objects chính trong cảnh, thế nào là hậu cảnh hay cảnh không quan trọng, phân loại hình ảnh ra trước khi đưa vào computer vision model. Lúc này, nó không còn dễ như cách mà mình trình bày ở Seminar trước đó nữa.

Ngoài ra còn rất nhiều thứ khó khi bạn phải làm ví dụ như làm sao để loại được training data xấu, làm sau để đưa ra được điểm số (confidence score) cho từng tags, v.v... Chung quy, mình có tiếp cận rất nhiều công nghệ mới nhưng AI là thứ mà mình cảm thấy khó nhất nhưng cũng thú vị nhất 😃
huy639
ĐẠI BÀNG
6 năm
@terminalh2t3 Thực sự ngay từ lúc mình đi vào con đường này (chưa đi sâu bằng các bác trong đây) mình cảm thấy nó mơ hồ, hoang mang. Khi tới năm 3 ( mình học 5 năm) mình mới hiểu được cách hoạt động ( và các mô hình tương tự) cúa máy học. Mình rất ngưỡng mộ bạn, ý tưởng của bác rất hay, nhưng nếu chinh phục đc thì khó khăn đó sẽ mang lại ý nghĩa lớn cho tương lai. Thị giác máy tính rộng lắm, và bản thân mình có cách tiếp cận và đưa nó vào ứng dụng một cách khác. Việc chinh phục con đường mới không dễ dàng, nhưng bạn đã truyền cảm hứng cho không ít người, mình tin rằng bạn sẽ tìm được giải pháp tối ưu cho bài toán từ những dịch vụ cơ bản ở trên.
Chúc bạn sớm hoàn thành dự án 😃
Juztapose
ĐẠI BÀNG
6 năm
tuỳ vào mức độ mà bạn muốn học mà bạn nên chọn loại tài liệu bạn sẽ đọc, để tránh lan man. phần nhiều ng đọc sẽ khó đẩy mình lên lv cao hơn hoặc đến mức work được. cũng phải nhắm đến hướng đi: old school machine learning/neural net... ở đây mình giả sử là NN.

lv0: baby born (math and sh*t)
http://www.deeplearningbook.org/ basic math (học đại học rồi sẽ dễ phần này). tác giả cha đẻ GAN Ian Goodfellow
Deep Learning
deeplearningbook.org


lv1: kid reading (basic on everything...)
basic neural net http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html
Neural networks and deep learning
neuralnetworksanddeeplearning.com

basic RL http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html D.Silver lead researcher - google deepmind
basic old school ML: Machine Learning: a Probabilistic Perspective (basically very long, very best)
others: python/R + numpy + SciPy + sklearn + xgboost + pandas + matplotlib + anaconda + cheatsheets...: google.com
write examples, make 'em run!

lv2: schooled
take tầm 5+ courses của các trường như harvard/standford/berkeley... phần nhiều những trường này là những trường rất mạnh ML, cources update hàng kỳ, có slides, videos free. bạn nên bookmark/reread slides hàng năm vs 1 số cources, để tránh quên. reread rất nhanh nên ko quá tốn tgian.
examples:
http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html tw, but ez to read
http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html tw again
http://cs109.github.io/2015/pages/videos.html
Class Material
cs109.github.io

http://cs224d.stanford.edu/syllabus.html
Stanford University CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing
cs224d.stanford.edu

http://cs229.stanford.edu/syllabus.html
http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/
Index of /slides/2017
cs231n.stanford.edu

http://rll.berkeley.edu/deeprlcoursesp17/
CS 294 Deep Reinforcement Learning, Spring 2017
rll.berkeley.edu

https://bcourses.berkeley.edu/courses/1453965/wiki
CS294-129 Designing, Visualizing and Understanding Deep Neural Networks: Designing, Visualizing and Understanding Deep Neural Networks
bcourses.berkeley.edu

...
lv3: be able to work
đọc từng dòng codes từ một vài frameworks: tensorflow/keras/chainer... :v bạn đọc trên phần nhiều chỉ là cách nó hoạt động ntn, còn cách code nó ra như thế nào là một chuyện khác. bạn có thể sẽ khó lòng hiểu hết được 1 vài thứ trừ khi bạn đọc code của nó. vd như lstm layer chẳng hạn. thế nên đọc hết
multiprocessing(not multithread)/cudnn dev: là một vaif vấn đề quan trọng. chú ý phần này.

lv4: advanced
đống trên chiếm khoảng 20% thời gian. 80% còn lại sẽ là lượn lờ reddit tìm papers để đọc/random book digestion/kaggle learning/advanced level courses. cái này tuỳ thuộc vào hướng mà bạn đi mà lựa chọn nó khác nhau. papers hàng ngày có vài 3 cái nên thường thì 1 tháng mình mới đọc 1 lần, chọn lọc thôi. giả sử về reinforcement learning thì ít nhất bạn cũng phải đọc hết papers của DQN, DDQN, dualing DQN, nstep, Policy gradient, A3C, ACER, PCL, Noisy net, rainbow net... thế nên thong thả :v

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/search?sort=new&restrict_sr=on&q=flair:Research
https://www.kaggle.com

Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community

Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals.
kaggle.com

medium/quora/blogs
courses, ex: https://katefvision.github.io/
CMU 10703: Deep RL and Control
katefvision.github.io


mình vẫn khuyến khích các bạn đọc tầm 5-10 đầu sách nếu ko thực sự cần nhanh chóng. sách thường bao quát hơn, tránh bias thinking/knowledge gap. cơ mà sách quẳng hết bên linux rồi, lười mò qua.
HamDzui
CAO CẤP
6 năm
@Juztapose Cảm ơn bạn
@Juztapose bác ơi có tên mấy đầu sách không cho em xin với 😁 em cũng đang ngâm cứu từ từ
Machine learning trên điện thoại, core ML của apple, ai làm ios chắc biết.
Còn ML python thì thứ dữ rồi.
Fex_SV
ĐẠI BÀNG
6 năm
Sang năm thi vào CNTT hoặc Điện Tử và đang thích mảng Machine Learn này nên a/c nào có tài liệu để làm quen lần giới thiệu với.
k300123
TÍCH CỰC
6 năm
toán cao cấp, và ít não để tư duy thì cũng ok, nhưng không biết lập trình, 15 năm trước học ĐH có làm quen 1 tí với pascal và C++ nhưng quên hết rồi 😁 Giờ muốn nghiên cứu AI ứng dụng trong tài chính thì theo bạn nên tìm hiểu từ đâu?? tks
strypper
TÍCH CỰC
6 năm
em đang xài cortana để điều khiển LED arduino và rasp
nhưng công nhận thư viện của nó mã nghèo nàn

Xu hướng

Bài mới









  • Chịu trách nhiệm nội dung: Trần Mạnh Hiệp
  • © 2024 Công ty Cổ phần MXH Tinh Tế
  • Địa chỉ: Số 70 Bà Huyện Thanh Quan, P. Võ Thị Sáu, Quận 3, TPHCM
  • Số điện thoại: 02822460095
  • MST: 0313255119
  • Giấy phép thiết lập MXH số 11/GP-BTTTT, Ký ngày: 08/01/2019