Phá vỡ giới hạn AI - Ngành học mới MI-E22 tại Bách khoa Hà Nội

Trong làn sóng trí tuệ nhân tạo (AI) đang càn quét mọi lĩnh vực đời sống, Đại học Bách khoa Hà Nội vừa ra mắt chương trình Khoa học Tính toán cho các Hệ thống Thông minh (MI-E22) nhằm đón đầu nhu cầu nhân lực chất lượng cao. Thay vì đào tạo cách sử dụng công cụ sẵn có, MI-E22 - chương trình đào tạo hoàn toàn bằng tiếng Anh, tập trung giúp sinh viên có nền tảng vững chắc để từ đó có thể hiểu sâu hơn các mô hình và công nghệ AI mới.

Chúng tôi đã có cuộc trò chuyện với TS. Nguyễn Cảnh Nam - Trưởng khoa Khoa Toán - Tin, Đại học Bách khoa Hà Nội - để tìm hiểu về triết lý đào tạo và kỳ vọng đặt vào thế hệ kỹ sư AI tương lai của ngành học mới này.

Học để hiểu AI, làm chủ AI và TẠO RA AI

- Thưa thầy, trong bối cảnh AI đang bùng nổ toàn cầu, việc ra mắt chương trình MI-E22 có phải là bước đi chiến lược nhằm hòa cùng làn sóng này?

* MI-E22 là một bước đi mang tính chiến lược của Khoa Toán - Tin, Đại học Bách khoa Hà Nội. Chương trình hướng tới đào tạo sinh viên có tư duy Toán tốt để từ đó có thể nắm vững, hiểu sâu các mô hình, công nghệ phát triển AI thay vì chỉ hướng đến việc sử dụng các ứng dụng, mô hình sẵn có.

Điểm khác biệt lớn nhất nằm ở việc sinh viên được học rất chắc về toán, mô hình hóa và tư duy tính toán. Chúng tôi ưu tiên đào tạo từ gốc, giúp người học vừa sử dụng công cụ thành thạo, vừa làm chủ hoàn toàn công nghệ.

Thực tế cho thấy thị trường hiện nay đang rất cần những cử nhân công nghệ, kỹ sư và nhà nghiên cứu AI chất lượng cao. Nhu cầu này đặc biệt lớn trong các lĩnh vực như mô hình ngôn ngữ lớn, trợ lý ảo, robot hay các hệ thống thông minh. MI-E22 có tính liên ngành mạnh mẽ, kiến thức trong chương trình có thể ứng dụng rộng rãi trong AI, Tài chính, Y sinh, Tự động hóa, logistic cùng nhiều lĩnh vực công nghệ khác.

Đặc biệt, đây là chương trình đi đúng định hướng phát triển AI của Việt Nam và theo định hướng trở thành đại học nghiên cứu hàng đầu của Đại học Bách khoa Hà Nội. Với chuẩn đào tạo chất lượng cao, giảng dạy hoàn toàn bằng tiếng Anh, MI-E22 sẽ giúp sinh viên có năng lực cạnh tranh tốt tại thị trường trong nước lẫn quy mô toàn cầu.
 

- MI-E22 được thiết kế hoàn toàn bằng tiếng Anh, định hướng R&D. Xin thầy chia sẻ về triết lý đào tạo cốt lõi và chương trình này sẽ phù hợp với những bạn học sinh có tố chất như thế nào?

*  Chúng tôi luôn tâm niệm: Kiến thức nền tảng là quan trọng, do đó đào tạo hướng người học có thể hiểu được bản chất các mô hình, các hệ thống thông minh, để từ đó có thể làm chủ được các công nghệ mới, mô hình mới nói chung và mô hình AI nói riêng. Một trong những điểm nhấn chính của ngành MI-E22 là chọn định hướng đào tạo vào phần gốc rễ nhất: Toán học, tư duy logic và năng lực mô hình hóa. Muốn đi xa trong kỷ nguyên này, chúng ta cần hiểu bản chất công nghệ vận hành như thế nào thay vì chỉ biết dùng những gì người khác đã xây dựng sẵn.

Ngành học này đặc biệt dành cho những bạn trẻ đam mê Toán học, yêu thích Tin học, ham khám phá công nghệ và thường xuyên đặt câu hỏi “Vì sao?”. Đây là nơi phù hợp cho những bạn không ngại thử thách khó và có khát vọng trở thành những người tạo ra công nghệ mới.

MI-E22 hướng tới đào tạo những cử nhân công nghệ có nền tảng kiến thức cơ bản vững chắc và có thể làm chủ công nghệ mới trong tương lai. Với học sinh lớp 12, đây là lựa chọn rất tốt và phù hợp để bước vào thế giới AI bằng năng lực thật, bản lĩnh thật và khát vọng thật.
 

Lời giải bài toán khát nhân lực và nỗi lo bão hòa

- Nhiều bạn trẻ lo ngại thị trường AI có thể bão hòa nhanh. Từ góc nhìn chuyên môn, thầy dự báo nhu cầu nhân lực ngành này trong những năm tới sẽ ra sao?

* Sự bão hòa chỉ xảy ra ở những vị trí chỉ biết dùng vài công cụ có sẵn. Ngược lại, thị trường vẫn đang rất thiếu những người hiểu sâu và làm chủ công nghệ AI. Tại Việt Nam, AI đã được đưa vào danh mục công nghệ chiến lược quốc gia. Dẫn chứng từ báo cáo TopDev, nước ta hiện thiếu hụt khoảng 150.000 đến 200.000 nhân lực công nghệ mỗi năm.

Cơ hội cũng không chỉ giới hạn ở Việt Nam. Theo thông tin từ JETRO, thị trường AI tại Nhật Bản được dự báo tăng trưởng mạnh mẽ, đạt mức 118,8 tỷ yên năm 2023 và dự kiến chạm mốc 1.777,4 tỷ yên vào năm 2030. Điều đó cho thấy nhu cầu nhân lực AI, dữ liệu và công nghệ lõi vẫn rất lớn trong thời gian dài sắp tới.

Vì vậy, thay vì hỏi “AI có hết cơ hội không?”, các bạn học sinh hãy tự hỏi “Mình muốn chỉ dùng AI, hay muốn trở thành người tạo ra nó?”. Những chương trình đào tạo bài bản, học từ gốc như MI-E22 vẫn luôn là lựa chọn giá trị.

- Vậy MI-E22 có điểm gì khác biệt so với các ngành CNTT hoặc Khoa học dữ liệu truyền thống, thưa thầy?

* Trong bối cảnh công nghệ hiện đại, Khoa học tính toán và Khoa học dữ liệu là hai lĩnh vực quan trọng nhưng thường bị nhầm lẫn do cùng sử dụng máy tính và thuật toán. Tuy nhiên, bản chất và mục tiêu của chúng lại khác nhau khá rõ rệt.

Khoa học tính toán tập trung vào việc xây dựng các mô hình Toán học và sử dụng máy tính để mô phỏng các hiện tượng trong tự nhiên và kỹ thuật. Thay vì dựa vào dữ liệu có sẵn, lĩnh vực này thường tạo ra dữ liệu thông qua các mô hình lý thuyết. Ví dụ, các nhà khoa học có thể mô phỏng sự biến đổi của khí hậu, chuyển động của dòng chảy hay cấu trúc của vật liệu. Do đó, nền tảng của Khoa học tính toán thường gắn liền với toán học ứng dụng, vật lý và các phương pháp tính số.

Ngược lại, Khoa học dữ liệu lại xuất phát từ nhu cầu khai thác dữ liệu thực tế. Lĩnh vực này tập trung vào việc thu thập, xử lý, phân tích và rút ra thông tin có giá trị từ dữ liệu. Các kỹ thuật như thống kê, học máy và trí tuệ nhân tạo được sử dụng để tìm ra quy luật, xu hướng hoặc dự đoán tương lai. Ví dụ, doanh nghiệp có thể dùng khoa học dữ liệu để phân tích hành vi khách hàng, dự đoán doanh thu hoặc tối ưu hóa sản phẩm.

Sự khác biệt cốt lõi giữa hai lĩnh vực nằm ở cách tiếp cận: Khoa học tính toán bắt đầu từ mô hình lý thuyết để hiểu thế giới, trong khi khoa học dữ liệu bắt đầu từ dữ liệu thực tế để tìm ra tri thức.

Nói cách khác, một bên “tạo ra dữ liệu để nghiên cứu”, còn bên kia “khai thác dữ liệu để ra quyết định”.
 

"Vũ khí" cho cuộc cạnh tranh toàn cầu

- Thầy có thể cho biết sinh viên được trang bị những năng lực cụ thể nào để giải quyết các bài toán AI phức tạp?

* MI-E22 đào tạo sinh viên dựa trên 2 phần trọng yếu:

1. Học thật chắc từ gốc bao gồm Toán, xác suất, lập trình, tối ưu hóa và học máy. Điều này giúp các bạn hiểu rõ AI hoạt động thế nào để cải tiến nó.

2. Rèn luyện khả năng làm việc với các bài toán lớn. Sinh viên được tiếp cận với tính toán hiệu năng cao, xử lý dữ liệu lớn, lập trình song song, điện toán đám mây và các bài toán thực hành trong môi trường GPU. Đây là những công cụ rất sát với thực tế tại các doanh nghiệp và trung tâm nghiên cứu hiện nay.

Nói một cách hóm hỉnh, MI-E22 đào tạo sinh viên có cả "não Toán" lẫn "sức công nghệ". Nhờ vậy, khi sinh viên có nền tảng toán vững chắc thì các bạn đủ tự tin đối mặt với những vấn đề công nghệ phức tạp. Để từ đó mang lại giá trị thực trong thực tế.

- Thưa thầy, việc tích hợp nhiều mảng kiến thức như học máy, tối ưu hóa và hệ thống thông minh mang lại lợi thế gì cho người học?

*  Điểm mạnh riêng biệt của MI-E22 là sinh viên không xem AI như một “hộp đen”. Các bạn học để hiểu rõ bản chất mô hình, từ đó có thể giải thích, kiểm soát và cải tiến hiệu suất của chúng.

Sự kết hợp đồng bộ giữa nền tảng toán học cơ bản, học máy, AI và mô hình hóa,  tối ưu hóa giúp sinh viên vừa biết xây dựng mô hình, vừa biết làm sao để mô hình chạy tốt hơn, thông minh hơn. Đặc biệt, tư duy mô hình hóa giúp các bạn biến những bài toán thực tế thành bài toán có thể giải quyết bằng công nghệ. Lợi thế này mở ra cơ hội nghề nghiệp đa dạng trong tài chính, chip bán dẫn, y sinh cùng giao thông thông minh.

- Được biết chương trình có sự hợp tác chặt chẽ với các tập đoàn lớn như Viettel, FPT hay GTEL… Sinh viên sẽ được tham gia dự án thực tế ở mức độ nào, thưa thầy?

* Sinh viên MI-E22 được va chạm với bài toán thực tế ngay khi còn ngồi trên ghế nhà trường. Trong thời gian học tập, các bạn có cơ hội tham gia seminar cùng doanh nghiệp, tiếp cận công nghệ mới. Một số tập đoàn lớn còn chủ động tuyển chọn hoặc hỗ trợ sinh viên từ sớm.

Đến năm thứ 3, sinh viên thực hiện các đồ án chuyên ngành để giải quyết các vấn đề cụ thể. Năm cuối là giai đoạn “thực chiến” thông qua thực tập kỹ thuật tại doanh nghiệp và làm đồ án tốt nghiệp gắn liền với nhu cầu thực tế.

Chúng tôi cũng khuyến khích các em tham gia các nhóm nghiên cứu của giảng viên để có định hướng sớm. Mô hình học tập của MI-E22 đi theo lộ trình rõ ràng: Học - Làm thử - Làm thật.
 

Tầm nhìn 2030: Những kỹ sư AI có khả năng thích nghi vượt trội

- Thầy hình dung thế nào về năng lực của một sinh viên MI-E22 sau 4 năm đào tạo tại Khoa Toán Tin - Đại học Bách khoa Hà Nội?

* Sau khi tốt nghiệp, sinh viên sẽ sở hữu một portfolio dự án ấn tượng, bao gồm ít nhất hai đồ án môn học chuyên ngành và một đồ án tốt nghiệp. Các vấn đề được thực hiện trong các đồ án này đều hướng đến giải quyết bài toán thực tế trong thời đại kỷ nguyên số.

Về mặt kỹ thuật, các bạn có khả năng thiết kế, tối ưu thuật toán, triển khai hệ thống MLOps trên nền tảng cloud và mô hình hóa các bài toán trong tài chính cũng như dữ liệu lớn. Những sinh viên có thiên hướng nghiên cứu sẽ có cơ hội trình bày tại các hội nghị khoa học hoặc công bố bài báo chuyên môn.

Đặc biệt, khả năng sử dụng tiếng Anh trong đọc hiểu tài liệu, viết báo cáo và trao đổi chuyên môn sẽ giúp các bạn tự tin làm việc tại các công ty công nghệ toàn cầu.

- Thưa thầy, trong một thế giới công nghệ thay đổi từng ngày, làm thế nào để chương trình đảm bảo sinh viên không bị "tụt hậu" khi ra trường?

* Nhằm giúp sinh viên luôn dẫn đầu trong kỷ nguyên AI, chương trình MI-E22 thiết lập 5 trụ cột đào tạo linh hoạt:

1. Vững kiến thức lõi: Việc nắm chắc đại số tuyến tính, tối ưu hóa,  xác suất thống kê giúp sinh viên thấu hiểu bản chất AI và thích nghi nhanh với mọi thay đổi công nghệ.

2. Cập nhật chuẩn quốc tế: Nội dung giảng dạy được điều chỉnh thường xuyên dựa trên việc tham chiếu chương trình của các đại học hàng đầu thế giới.

3. Đón đầu công nghệ: Các học phần chuyên sâu tích hợp những lĩnh vực mũi nhọn như AI thế hệ mới, Edge AI.

4. Hợp tác thực chiến: Sinh viên tiếp cận công nghệ thực tế thông qua các dự án và kỳ thực tập tại các tập đoàn lớn như VinAI, Viettel, FPT…

5. Tự học suốt đời: Việc bồi dưỡng kỹ năng nghiên cứu cùng năng lực tự cập nhật kiến thức giúp kỹ sư tương lai duy trì năng lực chuyên môn bền vững

- Trân trọng cảm ơn thầy về cuộc trò chuyện!
 

“Đến năm 2030, những sinh viên tốt nghiệp MI-E22 được kỳ vọng trở thành các chuyên gia có khả năng phát triển và tối ưu các hệ thống thông minh phức tạp. Họ sẽ đảm nhiệm các vị trí quan trọng như AI/ML Engineer, Applied Scientist hoặc R&D Engineer tại các trung tâm nghiên cứu hàng đầu. Với nền tảng Toán học vững, sức mạnh công nghệ cùng khả năng ngoại ngữ, họ sẽ là những nhân sự có năng lực cạnh tranh sòng phẳng trên thị trường lao động quốc tế.” - TS. Nguyễn Cảnh Nam - Trưởng Khoa Toán - Tin, Đại học Bách khoa Hà Nội.