1. Xây dựng nền tảng ban đầu
- Hãy bắt đầu với những kiến thức nền tảng – cơ bản.
- Online courses like "AI for Everyone" on Coursera: Course này giúp giới thiệu các khái niệm AI nhẹ nhàng.
- Resources like Khan Academy or MIT OpenCourseWare cũng là các tài nguyên học miễn phí.
- Focus on Core Skills – Các kỹ năng cốt lõi:
- Mathematics: Linear Algebra, Calculus, Statistics (foundations for many AI algorithms).
- Programming: Python (the go-to language for AI), R (popular for data analysis).
- Các tài nguyên trực tuyến Online Resources:
- Các nền tảng như Kaggle để thảo luận với các chuyên gia kinh nghiệm.
- Các diễn đàn như Reddit's r/artificial or hoặc các cộng đồng online khác.
- Các chương trình thực tập:
- Vài trường đại học có các chương trình kết nối các sinh viên với các chuyên gia AI.
- Các nền tảng trực tuyến như Springboard or Udacity có thể có các chương trình thực tập hoặc các khóa bootcamp AI.
- Lộ trình học bài bản, khoa học: Các chương trình đào tạo có nội dung rõ ràng, bao gồm các chủ đề về AI mới nhất.
- Kinh nghiệm thực hanh thực tế: Nhiều nơi có các chương trình đào tạo thực tế, các bài lab, các case study để áp dụng vào các tình huống thực tế.
- AI Master's Program by Simplilearn:
- This is a comprehensive degree program and might be ideal for those seeking a strong theoretical foundation.
- Consider your time commitment and budget before enrolling.
- AI for Everyone: Master the Basics by Coursera:
- A great starting point for beginners, offering a broad introduction to AI concepts.
- Explore more advanced courses on Coursera or other platforms to deepen your knowledge.
- Advanced-Data Science and AI Certification Program by Learnbay:
- This program might be more suited for those with some data science background who want to specialize in AI.
- It includes IBM and Microsoft certificates.