Chọn ngành Trí tuệ nhân tạo: Sinh viên NTTU học gì, thực hành ra sao?

NTTU – Chatbot, ứng dụng dịch thuật và công cụ tạo hình ảnh đã trở nên quen thuộc với nhiều học sinh. Tuy nhiên, việc sử dụng AI hằng ngày chưa giúp các em hình dung đầy đủ về ngành Trí tuệ nhân tạo. Khi cân nhắc đăng ký, học sinh và phụ huynh thường muốn biết chương trình gồm những nội dung gì, sinh viên được thực hành trong điều kiện nào và sau khi tốt nghiệp có thể đảm nhận những công việc ra sao?

Nhiều học sinh hiện dùng AI để tóm tắt tài liệu, gợi ý dàn ý cho bài thuyết trình, dịch văn bản hoặc chỉnh sửa hình ảnh trong thời gian ngắn. Từ những trải nghiệm đó, các em bắt đầu đặt câu hỏi về phần xử lý phía sau màn hình: máy tính tiếp nhận yêu cầu bằng cách nào, dữ liệu được sử dụng ra sao và vì sao một hệ thống có lúc đưa ra kết quả chính xác nhưng đôi khi vẫn nhầm lẫn.

Từ sự tò mò ban đầu đến quyết định đưa ngành Trí tuệ nhân tạo vào nguyện vọng còn cần thêm nhiều thông tin. Học sinh muốn biết có phải thành thạo lập trình từ trước hay không, Toán học được sử dụng như thế nào và việc học có gắn với dự án thực tế hay không. Phụ huynh lại chú ý nhiều hơn đến lộ trình đào tạo, điều kiện thực hành và khả năng chuẩn bị nghề nghiệp sau bốn năm đại học.

Việc AI được ứng dụng rộng rãi hoặc doanh nghiệp có nhu cầu tuyển dụng chưa đủ để giải đáp những băn khoăn đó. Học sinh và gia đình cần hình dung rõ sinh viên bắt đầu từ kiến thức nào, được rèn kỹ năng ra sao và đã thực hiện những sản phẩm gì trong quá trình học.

Trong chương trình Trí tuệ nhân tạo, sinh viên học cách thu thập và xử lý dữ liệu, viết chương trình, xây dựng mô hình, kiểm tra kết quả, tìm nguyên nhân khi hệ thống hoạt động chưa đúng và điều chỉnh sản phẩm trước khi đưa vào sử dụng. Đây là phần việc phía sau các công cụ AI quen thuộc mà người dùng thường không nhìn thấy.

Hệ thống cơ sở vật chất hiện đại, đạt chuẩn cùng với môi trường năng động, hiện đại của NTTU giúp sinh viên rèn luyện kỹ năng sống tích cực thông qua các chương trình ngoại khóa, hoạt động tình nguyện

Bắt đầu từ sự tò mò về công nghệ

Mỗi học sinh đến với Trí tuệ nhân tạo từ một sở thích khác nhau. Có em đã làm quen với lập trình từ phổ thông; có em hứng thú với dữ liệu, hình ảnh hoặc ngôn ngữ; một số bạn muốn tìm hiểu cách AI được ứng dụng trong giáo dục, kinh doanh, y tế, nông nghiệp hoặc du lịch.

Sự tò mò thường bắt đầu từ những trải nghiệm hằng ngày: Vì sao ứng dụng nhận diện được khuôn mặt trong ảnh? Nền tảng dựa vào đâu để đề xuất nội dung phù hợp với từng người? Tại sao chỉ một thay đổi trong cách đặt yêu cầu cũng làm câu trả lời của chatbot khác đi?

Trong quá trình học, sinh viên tìm hiểu dữ liệu được thu thập từ đâu, có phản ánh đúng vấn đề hay không và kết quả bị ảnh hưởng thế nào khi thông tin đầu vào thiếu, trùng hoặc sai lệch. Các em cũng phải kiểm tra cách mô hình được xây dựng, điều kiện thử nghiệm và khả năng vận hành trong những tình huống khác nhau.

Một mô hình nhận diện hình ảnh có thể hoạt động tốt với bộ ảnh được chụp trong điều kiện ổn định, nhưng giảm độ chính xác khi ánh sáng, góc chụp hoặc chất lượng ảnh thay đổi. Khi hệ thống cho kết quả sai, người thực hiện phải kiểm tra dữ liệu, mô hình và điều kiện thử nghiệm để tìm nguyên nhân.

Một đoạn chương trình đôi khi phải chỉnh sửa nhiều lần mới chạy đúng. Dữ liệu cần được rà soát trước khi đưa vào mô hình, còn sản phẩm sau khi hoàn thành phải được thử nghiệm với nhiều trường hợp để phát hiện lỗi và đánh giá khả năng sử dụng. Những công việc này rèn cho sinh viên tư duy logic, khả năng phân tích, thói quen kiểm chứng và tính kiên trì.

Học sinh chưa biết lập trình vẫn có thể bắt đầu từ các học phần cơ bản. Các môn học được sắp xếp theo từng giai đoạn để người học hình thành nền tảng về Toán học, lập trình, dữ liệu và thuật toán. Trước khi đăng ký, các em nên xem lại mức độ hứng thú với công nghệ, thói quen thực hành và sự kiên trì khi kết quả chưa đạt yêu cầu.

Phụ huynh có thể trao đổi với con về sở thích và cách học, chẳng hạn các em có thích tìm hiểu cách sản phẩm công nghệ vận hành, có kiên trì khi gặp một bài toán chưa giải được và có muốn tự xây dựng sản phẩm hay không. Những trao đổi này giúp gia đình hiểu rõ hơn mức độ sẵn sàng của học sinh trước khi lựa chọn.

Học sinh không cần có sẵn toàn bộ kiến thức chuyên môn trước khi vào đại học. Nền tảng nghề nghiệp được hình thành qua học phần, bài tập, đồ án, cuộc thi, nghiên cứu và kỳ thực tập. Vì vậy, ngoài sở thích cá nhân, người học cần xem chương trình đào tạo tổ chức việc học và thực hành như thế nào.

Nhiều cuộc thi học thuật và sáng tạo về AI được NTTU tổ chức thường niên, thu hút hàng trăm sinh viên tham gia tranh tài

Từ kiến thức nền đến những dự án AI thực tế

Theo chương trình được Trường Đại học Nguyễn Tất Thành công bố, ngành Trí tuệ nhân tạo có thời gian đào tạo bốn năm. Ở giai đoạn đầu, sinh viên học Toán học, xác suất thống kê, lập trình Python, cấu trúc dữ liệu, giải thuật và cơ sở dữ liệu. Qua các học phần này, các em biết cách viết chương trình, tổ chức thông tin và chuyển một yêu cầu thành những bước xử lý cụ thể.

Sau khi có nền tảng, sinh viên tiếp cận học máy, phân tích dữ liệu, khai phá dữ liệu và xử lý dữ liệu lớn. Ở giai đoạn chuyên sâu, chương trình có các nội dung về học sâu, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và AI tạo sinh. Năm cuối tập trung vào đồ án, dự án ứng dụng và thực tập doanh nghiệp.

Trong một bài toán dự báo nhu cầu mua sắm, nhóm thực hiện không thể chỉ chọn một thuật toán rồi chờ kết quả. Các thành viên phải làm rõ nguồn dữ liệu cần thu thập, kiểm tra độ tin cậy của thông tin, nhận diện những yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu và xác định kết quả dự báo sẽ phục vụ quyết định nào.

Tương tự, khi xây dựng ứng dụng nhận diện hình ảnh hoặc xử lý ngôn ngữ, sinh viên phải lựa chọn phương pháp, chuẩn bị dữ liệu, kiểm tra kết quả và chỉ ra những trường hợp hệ thống dễ cho kết quả sai. Những bài toán này đòi hỏi người học vận dụng kiến thức từ nhiều học phần trong cùng một sản phẩm.

Năm 2024, Khoa Công nghệ thông tin NTTU đưa vào sử dụng năm phòng thực nghiệm, gồm phòng Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, Mạng máy tính và Kỹ thuật phần mềm, cùng Trung tâm Tích hợp dữ liệu và Điện toán đám mây. Hệ thống này phục vụ việc thực hành, nghiên cứu, xử lý dữ liệu và triển khai ứng dụng.

Sinh viên sử dụng các phòng thực nghiệm để làm bài tập, đồ án, nghiên cứu và chuẩn bị sản phẩm cho các cuộc thi chuyên môn. Cuộc thi Trí tuệ nhân tạo được Khoa duy trì trong các năm 2024, 2025 và 2026. Năm 2026, Khoa tổ chức thêm Cuộc thi Khoa học dữ liệu dành cho sinh viên hứng thú với học máy, dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu.

Tại các sân chơi này, người học phải khoanh vùng bài toán, chuẩn bị dữ liệu, hoàn thiện sản phẩm và bảo vệ phương án trước hội đồng chuyên môn. Các đề tài AI trải rộng từ kinh doanh, nông nghiệp, giáo dục, du lịch, y tế đến hành chính công và hạ tầng công nghệ. Nhiều nhóm đã hoàn thiện sản phẩm mẫu có giao diện và khả năng xử lý dữ liệu, thay vì chỉ trình bày ý tưởng.

Mỗi đề tài có một nhóm người dùng, nguồn dữ liệu và tiêu chí đánh giá riêng. Khi làm sản phẩm, sinh viên phải làm rõ nhu cầu sử dụng, lựa chọn thông tin đầu vào, xây dựng chức năng và kiểm tra khả năng vận hành trước khi trình bày kết quả.

Một số đề tài tiếp tục được hoàn thiện sau cuộc thi. Nhóm EA-AGRI khóa 2023, sau khi giành giải nhì năm 2026, đã xây dựng nền tảng kết hợp AI và Internet vạn vật để hỗ trợ ra quyết định trong nông nghiệp thông minh, sau đó tiến tới hợp tác với doanh nghiệp công nghệ trong lĩnh vực AIoT.

Ngày hội việc làm được NTTU thường xuyên tổ chức, tạo cơ hội kết nối sinh viên với doanh nghiệp và nhà tuyển dụng

Khi làm việc cùng doanh nghiệp, nhóm phải xử lý thêm các yêu cầu về chất lượng dữ liệu, độ ổn định, chi phí và khả năng triển khai. Giải pháp chạy tốt trong môi trường thử nghiệm vẫn cần được kiểm tra và điều chỉnh trước khi áp dụng thực tế.

Bên cạnh đồ án và cuộc thi sinh viên, NTTU còn tổ chức các seminar, hội thảo về AI. Năm 2025, Nhà trường phối hợp cùng các đơn vị tổ chức Hội thảo khoa học quốc gia “Cầu nối AI: Từ khám phá lý thuyết đến ứng dụng liên ngành”, với sự tham gia của các nhà khoa học, chuyên gia và doanh nghiệp.

Hội thảo tập trung vào các hướng nghiên cứu, ứng dụng AI liên ngành, độ tin cậy của hệ thống và trách nhiệm khi đưa công nghệ vào thực tế. Các nội dung này bổ sung góc nhìn chuyên môn bên cạnh kiến thức trong chương trình học.

Khoa Công nghệ thông tin công bố mạng lưới hơn 200 doanh nghiệp đối tác tham gia góp ý chương trình, tổ chức seminar, hướng dẫn dự án, tiếp nhận sinh viên thực tập và tuyển dụng. Đây là mạng lưới chung của Khoa, không phải toàn bộ doanh nghiệp đều làm việc riêng với ngành Trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, sinh viên AI được học trong môi trường có các kênh tiếp cận chuyên gia, yêu cầu nghề nghiệp và kỳ thực tập doanh nghiệp.

Sinh viên bắt đầu với bài tập và đồ án trong phòng thực nghiệm, hoàn thiện sản phẩm tại các cuộc thi chuyên môn, tiếp tục điều chỉnh giải pháp khi làm việc với doanh nghiệp và cập nhật kiến thức qua seminar, hội thảo. Nhờ đó, kiến thức được kiểm tra trong nhiều bối cảnh, thay vì chỉ dựa vào một sự kiện hoặc một dự án riêng lẻ.

NTTU thường xuyên tổ chức nhiều hội thảo, tọa đàm và cuộc thi học thuật về AI, quy tụ chuyên gia, giảng viên và sinh viên cùng trao đổi, chia sẻ kiến thức và trình diễn các sản phẩm công nghệ mới nhất

Từ dự án trên giảng đường đến năng lực nghề nghiệp

Sau khi tốt nghiệp, sinh viên ngành Trí tuệ nhân tạo có thể làm việc trong các mảng phát triển hệ thống AI, học máy, dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và sản phẩm công nghệ.

Tên gọi vị trí khác nhau giữa các doanh nghiệp, nhưng công việc thường gồm làm rõ bài toán, chuẩn bị dữ liệu, xây dựng và kiểm tra mô hình, phát triển ứng dụng, theo dõi kết quả và trao đổi với đơn vị sử dụng.

Tùy vị trí, người tốt nghiệp tham gia xây dựng và tối ưu mô hình AI, thu thập và phân tích dữ liệu hoặc hoàn thiện sản phẩm ứng dụng AI. Nhân sự kỹ thuật còn phải phối hợp với các bộ phận liên quan để hiểu nhu cầu, lựa chọn phương án và kiểm tra sản phẩm trước khi đưa vào sử dụng.

Sinh viên chưa cần quyết định một vị trí cụ thể ngay từ năm đầu. Qua học phần, đồ án, nghiên cứu, cuộc thi và kỳ thực tập, các em được thử sức với nhiều phần việc. Có người hứng thú với phân tích dữ liệu, có người muốn đi sâu vào xây dựng và kiểm tra mô hình, trong khi một số bạn chú ý nhiều hơn đến phát triển ứng dụng, thiết kế trải nghiệm và cách trình bày giải pháp cho người sử dụng.

Qua dự án, sinh viên biết mình mạnh ở phần việc nào và cần bổ sung kỹ năng gì. Sản phẩm từ đồ án, cuộc thi và kỳ thực tập cũng trở thành minh chứng cho kinh nghiệm của các em khi ứng tuyển. Thay vì chỉ liệt kê môn học, ứng viên có thể giới thiệu bài toán đã xử lý, dữ liệu đã sử dụng, cách nhóm kiểm tra kết quả và vai trò cá nhân trong từng phần việc.

Phụ huynh có thêm cơ sở để nhìn vào kiến thức, sản phẩm và trải nghiệm con đã tích lũy. Ngoài chương trình đào tạo, cơ hội việc làm còn phụ thuộc vào ngoại ngữ, kinh nghiệm dự án, thời gian thực hành và mức độ chủ động của từng sinh viên.

Toán học, thuật toán và lập trình là các nội dung nền của chương trình. Các học phần này được bố trí theo từng giai đoạn. Học sinh chưa từng viết chương trình có thể bắt đầu từ kiến thức cơ bản, sau đó tiếp cận các bài toán về dữ liệu, hình ảnh, ngôn ngữ và ứng dụng.

Trong bốn năm, sinh viên bắt đầu với lập trình cơ bản, sau đó làm việc với dữ liệu, xây dựng mô hình, thử nghiệm và trình bày sản phẩm. Các em nhận phản biện từ giảng viên, hội đồng chuyên môn hoặc doanh nghiệp rồi tiếp tục điều chỉnh theo yêu cầu sử dụng.

Thường xuyên được “luyện tay nghề” với dàn máy móc, trang thiết bị hiện đại, sinh viên NTTU dễ dàng thành thạo các quy trình và thao tác với thiết bị cụ thể, từ đó thêm am hiểu cặn kẽ nghề nghiệp, đồng thời có nguồn động lực mạnh mẽ để phát triển trong tương lai

Sinh viên cũng nhận ra sự khác biệt giữa một sản phẩm chạy được và một sản phẩm sử dụng được. Mô hình đạt kết quả tốt trong bài kiểm tra vẫn phải được đánh giá thêm về độ ổn định, tính phù hợp của dữ liệu và khả năng vận hành trong điều kiện thực tế.

Sau khi tốt nghiệp, người học vẫn phải cập nhật kiến thức vì công cụ và phương pháp AI thay đổi nhanh. Nền tảng về lập trình, dữ liệu, thuật toán và cách giải quyết vấn đề cho phép các em tiếp cận công nghệ mới mà không phụ thuộc hoàn toàn vào một phần mềm hoặc nền tảng cụ thể.

Chương trình tại NTTU kết hợp các học phần nền tảng với phòng thực nghiệm, đồ án, cuộc thi chuyên môn, hội thảo và kỳ thực tập doanh nghiệp. Học phần cung cấp kiến thức; phòng thực nghiệm hỗ trợ triển khai; dự án kiểm tra khả năng làm sản phẩm; doanh nghiệp đưa vào các tiêu chí gần với công việc.

Năng lực của sinh viên thể hiện ở khả năng làm rõ vấn đề, chuẩn bị dữ liệu, lựa chọn phương pháp, kiểm tra kết quả và giải thích giới hạn của sản phẩm. NTTU hướng chương trình đến ba đầu ra cụ thể: nền tảng chuyên môn, kinh nghiệm thực hiện dự án và khả năng thích ứng với yêu cầu công việc sau khi tốt nghiệp.

Thực hiện: Cẩm Thạch

Hình ảnh: Media