Ngày 8/5/2026, Khoa Trí tuệ nhân tạo (AI) — Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông (PTIT) tổ chức chuyến đi thực tế kết hợp hội nghị chuyên đề tại Cúc Phương, Ninh Bình. Gần 200 sinh viên cùng đội ngũ giảng viên trong khoa đã tham dự sự kiện, tạo nên không gian trao đổi trực tiếp, cởi mở giữa người học, người nghiên cứu và người đang thực chiến trong ngành.

Điểm đáng chú ý của hội nghị lần này là cấu trúc nội dung đa chiều: ba phần chia sẻ độc lập, hướng đến ba nhóm nhu cầu khác nhau của sinh viên — từ kỹ năng thi đấu trong cuộc thi Olympic AI cấp Học viện và cấp Quốc gia, đến lời khuyên thiết thực cho các sinh viên năm nhất tham dự Hội nghị, và cả góc nhìn thực tiễn về các công cụ AI hiện đại. Đây cũng là cơ hội quý giá để lứa sinh viên khóa đầu tiên của khoa Trí tuệ nhân tạo tiếp cận đồng thời nhiều định hướng trong cùng một sự kiện.

Chiến thuật thi đấu tại Olympic AI: Hiểu thế mạnh của từng thành viên là lợi thế cạnh tranh

Mở đầu hội nghị, sinh viên Nguyễn Minh Quang, Chủ nhiệm Câu lạc bộ Trí tuệ nhân tạo PAYT, trình bày chuyên đề về chiến thuật thi đấu tại cuộc thi Olympic AI — từ cấp Học viện cho đến các giải miền Bắc và Quốc gia.

Khác với nhiều cuộc thi lập trình truyền thống, cuộc thi Olympic AI đặt ra cho sinh viên “áp lực kép”: khối lượng dữ liệu xử lý lớn từ đề bà, cũng như giới hạn nghiêm ngặt về thời gian và tài nguyên phần cứng. Trong bối cảnh đó, năng lực cá nhân, dù xuất sắc đến đâu, là không đủ nếu đội thi không có chiến lược phân công từng nhiệm vụ hợp lý. Minh Quang chỉ ra rằng, đội trưởng cần nắm rõ thế mạnh của từng thành viên, từ đó phân chia rõ ràng thành hai nhóm song song, đảm nhận hai dạng bài toán trong đề thi: xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính (CV).

Sự phân chia này mang lại lợi thế không nhỏ. Về mặt kỹ thuật, nhóm xử lý ảnh có thể tập trung toàn bộ tài nguyên GPU cho các mô hình thị giác, trong khi nhóm ngôn ngữ vận hành độc lập với luồng làm sạch văn bản và tối ưu hóa chuỗi mà không xảy ra tranh chấp tài nguyên hay chờ đợi kết quả. Về mặt tổ chức, cách làm việc này tháo gỡ nút thắt trong giai đoạn huấn luyện mô hình, đồng thời đảm bảo đội thi bao quát trọn vẹn yêu cầu đề bài thay vì quá tập trung vào một hướng và bỏ qua hướng còn lại.

Đây là kinh nghiệm đúc kết từ thực chiến tham dự cuộc thi Olympic AI cấp Quốc gia của Minh Quang, vượt ra ngoài phạm vi tài liệu học tập của sinh viên và chứng minh giá trị thiết thực với những sinh viên đang chuẩn bị nghiêm túc cho con đường thi đấu trong ngành Trí tuệ nhân tạo.

Hành trình năm nhất ngành Trí tuệ nhân tạo: Vững chắc từ nền tảng

Tiếp nối chương trình, Nguyễn Huy Hoàng — sinh viên lớp tài năng D25, thủ khoa đầu vào ngành Trí tuệ nhân tạo của Học viện — mang đến phần chia sẻ mang tính tâm sự và định hướng, đặc biệt dành cho các bạn đang trong giai đoạn năm nhất làm quen với các môn học đại cương.

Nhìn lại giai đoạn vừa qua, Huy Hoàng cho biết ngôn ngữ lập trình Python không phải là rào cản đáng lo với phần lớn sinh viên năm nhất, trong bối cảnh ngôn ngữ này đã trở nên quen thuộc ngay từ bậc phổ thông. Thử thách thực sự nằm ở lượng kiến thức toán học của chương trình đại cương, bao gồm Đại số tuyến tính, Giải tích và Xác suất thống kê, đòi hỏi sự đầu tư nghiêm túc và bền bỉ của sinh viên ngay từ đầu năm học.

Xuyên suốt bài chia sẻ, Huy Hoàng nhấn mạnh vai trò của ý thức tự giác và tinh thần kỷ luật, khẳng định đây chính là yếu tố then chốt trong học tập. Theo Hoàng, kỷ luật không phải là sự gò bó bản thân, mà là công cụ giúp người học chủ động kiểm soát thời gian, giữ vững nhịp độ để vượt qua những giai đoạn khó khăn, tích luỹ nhiều áp lực. Chính sự tự giác đó đã tạo cho Hoàng tư thế chủ động, tự tạo cho mình động lực mỗi ngày trong học tập.

Trả lời câu hỏi về việc làm thế nào để sinh viên Trí tuệ nhân tạo vừa học tập hiệu quả, vừa chủ động trước các cơ hội việc làm, Hoàng chia sẻ quan điểm rằng không nên để năm đại cương trôi qua một cách thụ động. Nền tảng được xây dựng vững chắc trong giai đoạn này, cùng với thói quen kỷ luật được rèn giũa từ sớm, sẽ là điều kiện để tiếp cận hiệu quả với các học phần chuyên ngành ở những năm tiếp theo, cũng như các dự án thực tế, câu lạc bộ học thuật và cơ hội thực tập.

Với khóa sinh viên đầu tiên của khoa Trí tuệ nhân tạo, những người chưa có thế hệ đàn anh đàn chị trong cùng ngành để làm nguồn thông tin tham khảo, tiếng nói từ chính một bạn đang đồng hành trong giai đoạn đó rất đáng quý, mang sức thuyết phục riêng mà khó có thể tìm thấy ở nơi khác.

Seminar về công cụ AI hiện đại hỗ trợ năng suất học tập, làm việc

Phần thứ ba của hội nghị có tính ứng dụng trực tiếp nhất, phù hợp với toàn bộ sinh viên tham dự Hội nghị. Sinh viên Hoàng Chí Hiển, Trưởng ban AI Engineer của CLB PAYT, trợ lý nghiên cứu tại NAVER AI Center, trình bày seminar mang tên “Antigravity và Sinh viên trong thời đại AI”, tập trung vào cách khai thác hệ sinh thái phát triển phần mềm hiện đại để nâng cao năng suất. Trọng tâm của seminar là kiến trúc đa tác tử. Thay vì phụ thuộc vào một mô hình AI đơn lẻ để xử lý tuần tự mọi yêu cầu, kiến trúc này cho phép thiết lập nhiều tác tử hoạt động song song và phân vai rõ ràng; ví dụ, một tác tử chuyên lập kế hoạch, một tác tử viết mã và một tác tử kiểm tra lỗi. Hệ thống tự phân rã tác vụ phức tạp thành các luồng độc lập, vừa giảm tải vừa tăng độ chính xác của kết quả đầu ra.

Chí Hiển cũng minh họa cụ thể việc tích hợp trình duyệt web như một công cụ ngoại vi cho mô hình AI, cho phép hệ thống chủ động truy xuất thông tin theo thời gian thực thay vì bị giới hạn bởi dữ liệu huấn luyện tĩnh. Những kỹ thuật này không còn chỉ dành cho kỹ sư phát triển phần mềm, mà đang dần trở thành kỹ năng thực tiễn mà sinh viên có thể áp dụng ngay trong quá trình học tập và tham gia dự án.

Nhìn lại từ Cúc Phương

Hội nghị khép lại một ngày làm việc hiệu quả với ba phần chia sẻ hướng đến ba nhóm nhu cầu khác nhau, nhưng cùng quy về một thông điệp chung: sự chuẩn bị chủ động dù ở bất kỳ giai đoạn nào đều cần được bắt đầu sớm và duy trì có kỷ luật.

Với những sinh viên đang hướng đến các cuộc thi Olympic AI, đó là bài học về tư duy tổ chức đội nhóm và phân công chiến lược trong môi trường thi đấu áp lực cao. Với sinh viên năm nhất, đó là lời nhắc nhở thực tế rằng nền tảng toán học và tinh thần tự giác không phải là yêu cầu hình thức của chương trình đào tạo, mà là hành trang tích lũy cho cả chặng đường dài phía trước. Với tất cả sinh viên, seminar về hệ sinh thái công cụ AI hiện đại mở ra cái nhìn thiết thực về cách rút ngắn khoảng cách giữa việc học và việc làm trong thực tế.

Điều đáng ghi nhận không chỉ nằm ở nội dung của từng phần, mà ở cách Hội nghị đặt cả ba lớp nhu cầu đó trong cùng một không gian trao đổi, nơi sinh viên ở mọi giai đoạn đều có thể tìm thấy điểm neo cho hành trình của mình. Không gian Cúc Phương, tách khỏi nhịp sinh hoạt thường ngày của giảng đường, có lẽ cũng góp phần tạo nên chất lượng trao đổi khác biệt so với một hội thảo thông thường.

Đó cũng là tín hiệu rõ nét về hướng đi mà Khoa Trí tuệ nhân tạo PTIT đang theo đuổi: không chỉ trang bị kiến thức chuyên môn, mà còn kiến tạo môi trường để sinh viên tự định vị, tự rèn luyện và chủ động bước vào một lĩnh vực đang thay đổi không ngừng.

Toàn bộ không khí của hội nghị và chuyến đi thực tế tại Cúc Phương được ghi lại trong video recap do Khoa AI PTIT phối hợp cùng CLB Trí tuệ nhân tạo PAYT thực hiện.

Xem video recap tại đây.