Lập trình thi đấu (Competitive Programming) từ lâu đã là một nét văn hóa học thuật đặc trưng của sinh viên Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông (PTIT). Cùng với sự phát triển của Khoa Trí tuệ Nhân tạo, phong trào rèn luyện thuật toán hướng tới các kỳ thi lớn như Olympic Tin học Sinh viên, ICPC hay Procon đang lan tỏa mạnh mẽ, trở thành nền tảng vững chắc giúp các kỹ sư AI tương lai nâng cao năng lực tư duy.

Tại PTIT, việc học tập không chỉ dừng lại ở giảng đường. Hàng tuần, không khí học thuật tại các câu lạc bộ và các nhóm ôn luyện thuật toán của sinh viên Khoa Công nghệ Thông tin 1 và Khoa Trí tuệ Nhân tạo luôn diễn ra sôi nổi. Đây là nơi các bạn sinh viên tự đặt mình vào áp lực của các kỳ thi quốc tế, cùng nhau giải quyết những bài toán dữ liệu phức tạp với thời gian và tài nguyên máy tính bị giới hạn nghiêm ngặt.

Vượt qua giới hạn bằng tư duy thuật toán sắc bén

Đặc thù của lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo là phải xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ (Big Data). Tuy nhiên, một mô hình AI dù thông minh đến đâu nhưng nếu viết code cồng kềnh, tiêu tốn quá nhiều bộ nhớ và thời gian tính toán thì khó có thể ứng dụng vào thực tế.

Đây chính là lúc giá trị của Lập trình thi đấu lên ngôi. Sinh viên Khoa AI khi tham gia rèn luyện phong trào này được tiếp cận sâu với ngôn ngữ C++ và các kỹ thuật tối ưu hóa mã nguồn. Các bạn học cách đối mặt với lỗi “Time Limit Exceeded” (vượt quá thời gian chạy) quen thuộc trong các nền tảng chấm điểm tự động. Bằng việc áp dụng linh hoạt quy hoạch động, thuật toán đồ thị và xử lý luồng mạng (Network Flow), sinh viên biết cách “ép” thời gian thực thi của chương trình xuống mức mili-giây.

Chung kết cuộc thi ICPC PTIT

Khi dân thuật toán làm Trí tuệ Nhân tạo

Việc cọ xát với văn hóa thi đấu khắt khe của ICPC hay Procon mang lại một lợi thế cạnh tranh tuyệt đối cho sinh viên Khoa AI. Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào các thư viện học máy (Machine Learning libraries) có sẵn như “hộp đen”, sinh viên được rèn luyện khả năng can thiệp sâu vào cấu trúc thuật toán.

Kỹ năng tối ưu hóa tài nguyên phần cứng, quản lý bộ nhớ đệm (cache) và tinh chỉnh cấu trúc dữ liệu giúp các kỹ sư tương lai dễ dàng triển khai các mô hình Deep Learning phức tạp lên các thiết bị biên (Edge AI) có cấu hình yếu. Đồng thời, tư duy logic nhạy bén từ các bài toán thi đấu cũng giúp các bạn nhanh chóng tìm ra cách gỡ lỗi (debug) và cải tiến kiến trúc mạng nơ-ron hiệu quả hơn.

Sự gắn kết giữa phong trào Lập trình thi đấu truyền thống của Học viện và những công nghệ lõi của Khoa Trí tuệ Nhân tạo đang minh chứng cho chất lượng đào tạo vượt trội của PTIT. Những buổi luyện tập căng thẳng hôm nay chính là tiền đề để các thế hệ sinh viên PTIT tiếp tục giữ vững vị thế tại các đấu trường trí tuệ quốc gia, đồng thời sẵn sàng giải quyết những bài toán công nghệ hóc búa nhất của doanh nghiệp.

Cuộc thi Olympic AI PTIT 2025