3 cấp độ học AI

Việc học AI thường được chia thành 3 cấp độ chính dựa trên trình độ và mục tiêu học tập.

1. Cấp độ cơ bản

Dành cho người mới bắt đầu, chưa có nền tảng về AI hoặc lập trình.

Những kiến thức cần học:

• Khái niệm cơ bản: Hiểu AI là gì, các ứng dụng của AI trong thực tế.
• Kỹ năng lập trình cơ bản: Làm quen với các ngôn ngữ phổ biến như Python.
• Toán học cơ bản: Học những khái niệm liên quan đến đại số, xác suất, thống kê.
• Công cụ cơ bản: Sử dụng thư viện và framework đơn giản như NumPy, Pandas, Matplotlib.

Mục tiêu:

Hiểu cách AI hoạt động và làm quen với các công cụ, thuật toán đơn giản.

3 cấp độ học AI

2. Cấp độ trung cấp

Dành cho người đã nắm được kiến thức cơ bản và muốn đào sâu vào các thuật toán, mô hình AI.

Những kiến thức cần học:

• Học máy (Machine Learning):

Các thuật toán phổ biến (Hồi quy, cây quyết định, KNN, SVM, v.v.).

Kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu.

Kỹ thuật đánh giá mô hình.

• Học sâu (Deep Learning):

Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks).