Trong thời đại trí tuệ nhân tạo phát triển từng ngày, việc học AI không thể chỉ dừng lại ở khái niệm, công thức hay vài dòng code trên lớp. Một sinh viên muốn theo đuổi AI cần nhiều hơn thế: phải biết xử lý dữ liệu, hiểu cách mô hình hoạt động, biết đánh giá kết quả, tối ưu thuật toán và quan trọng nhất là có cơ hội thực hành với những bài toán đủ gần với thực tế.
Tại PTIT, đặc biệt là trong các hoạt động xoay quanh Khoa Trí tuệ nhân tạo, có thể thấy định hướng đào tạo AI đang dần đi theo hướng “học đi đôi với làm”. Sinh viên không chỉ học trên giảng đường, mà còn được tham gia các cuộc thi, khóa học chuyên sâu, câu lạc bộ học thuật và những hoạt động kết nối với doanh nghiệp, chuyên gia công nghệ.
Một ví dụ nổi bật là Olympic AI PTIT 2025. Theo thông tin từ Khoa AI PTIT, kỳ thi này là vòng tuyển chọn cho Olympic AI khu vực miền Bắc và tiến tới Olympic AI Việt Nam; sự kiện thu hút 77 đội thi với 1.216 bài nộp trên hệ thống chấm tự động, tập trung vào hai hướng bài toán là Computer Vision và Natural Language Processing.
Không khí Olympic AI PTIT 2025
AI là ngành phải học bằng trải nghiệm
Điểm đặc biệt của AI nằm ở chỗ: chỉ hiểu lý thuyết là chưa đủ. Một mô hình học sâu có thể hoạt động tốt trên dữ liệu mẫu, nhưng khi đưa vào một bài toán thực tế, kết quả có thể thay đổi hoàn toàn. Dữ liệu có thể bị nhiễu, mất cân bằng, thiếu nhãn, sai định dạng hoặc không phản ánh đúng môi trường sử dụng.
Vì vậy, sinh viên học AI cần được tiếp xúc với quá trình làm việc thật: từ đọc đề bài, phân tích dữ liệu, xây dựng baseline, huấn luyện mô hình, đánh giá kết quả, sửa lỗi và cải thiện hiệu năng. Đây là những kỹ năng khó hình thành nếu người học chỉ tiếp cận AI qua bài giảng.
Các cuộc thi như Olympic AI giúp sinh viên bước ra khỏi vùng an toàn. Thay vì chỉ làm bài tập có sẵn lời giải, sinh viên phải tự suy nghĩ chiến lược, chia việc trong nhóm, thử nhiều hướng tiếp cận và chấp nhận việc mô hình của mình có thể thất bại nhiều lần trước khi đạt kết quả tốt.
Olympic AI: nơi sinh viên biến kiến thức thành năng lực
Olympic AI PTIT 2025 là một ví dụ rõ cho tinh thần học bằng thực chiến. Với hai mảng Computer Vision và NLP, sinh viên có cơ hội tiếp cận những dạng bài rất gần với các ứng dụng AI hiện nay.
Computer Vision liên quan đến khả năng giúp máy tính “nhìn” và hiểu hình ảnh. Đây là nền tảng của nhiều ứng dụng như nhận diện khuôn mặt, xe tự hành, phân tích ảnh y tế, kiểm tra lỗi sản phẩm trong nhà máy hoặc camera thông minh.
Trong khi đó, NLP — xử lý ngôn ngữ tự nhiên — là lĩnh vực đứng sau chatbot, công cụ dịch máy, tóm tắt văn bản, tìm kiếm thông minh và các hệ thống hỏi đáp. Với sự phát triển mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn, NLP ngày càng trở thành một trong những hướng quan trọng nhất của AI hiện đại.
Khi tham gia cuộc thi, sinh viên không chỉ học thuật toán. Các bạn còn học cách làm việc dưới áp lực thời gian, cách đọc leaderboard, cách tối ưu điểm số nhưng vẫn đảm bảo tư duy kỹ thuật đúng đắn. Đây là trải nghiệm rất gần với môi trường nghiên cứu và phát triển sản phẩm AI trong doanh nghiệp.
Học AI cần hạ tầng, công cụ và môi trường đúng
Một vấn đề lớn khi học AI là hạ tầng tính toán. Các mô hình học sâu, đặc biệt là mô hình xử lý ảnh hoặc ngôn ngữ, thường cần GPU để huấn luyện hiệu quả. Nếu sinh viên chỉ học trên máy cá nhân cấu hình thấp, việc thử nghiệm sẽ bị giới hạn rất nhiều.
Bởi vậy, việc PTIT hợp tác với NVIDIA trong khóa “Fundamentals of Deep Learning” là một điểm đáng chú ý. Theo Khoa AI PTIT, khóa học có 112/115 sinh viên hoàn thành và được cấp chứng chỉ; sinh viên được học kiến thức thực tiễn về Deep Learning và thực hành trực tiếp trên hệ thống GPU Cloud do NVIDIA cung cấp.
Sinh viên PTIT hoàn thành khóa học Deep Learning do NVIDIA cấp chứng chỉ
Điều này cho thấy đào tạo AI hiện đại không chỉ cần giáo trình tốt, mà còn cần hạ tầng phù hợp. Khi được tiếp cận GPU Cloud, sinh viên có thể thử nghiệm mô hình ở quy mô lớn hơn, quan sát quá trình huấn luyện rõ hơn và hiểu sâu hơn về những yếu tố ảnh hưởng đến hiệu năng của mô hình.
Nói cách khác, sinh viên không chỉ học “AI là gì”, mà được trải nghiệm cách AI được xây dựng trong môi trường chuyên nghiệp.
Câu lạc bộ học thuật: nơi duy trì động lực học AI
Một ngành khó như AI rất cần cộng đồng học tập. Nếu sinh viên tự học một mình, rất dễ rơi vào tình trạng mất phương hướng: không biết nên học toán trước hay code trước, học Machine Learning hay Deep Learning, học Computer Vision hay NLP, đọc paper như thế nào, luyện thi ra sao.
Vì vậy, các câu lạc bộ học thuật đóng vai trò quan trọng. PAYT Club — Câu lạc bộ Tài năng trẻ AI PTIT — được giới thiệu là câu lạc bộ trực thuộc Khoa Trí tuệ nhân tạo, hướng tới sinh viên có đam mê AI, muốn phát triển chuyên môn, kỹ năng và định hướng nghề nghiệp trong lĩnh vực công nghệ. Khoa AI PTIT cũng cho biết câu lạc bộ nhận được sự bảo trợ học thuật, cố vấn chuyên môn và cơ hội kết nối với mạng lưới doanh nghiệp đối tác của Khoa.
Một cộng đồng như vậy có thể giúp sinh viên học nhanh hơn. Người mới có thể hỏi người đi trước, người đã có kinh nghiệm có thể chia sẻ tài liệu, nhóm cùng nhau luyện thi, làm dự án, đọc paper hoặc thử nghiệm các mô hình mới. Trong AI, việc có cộng đồng học tập tốt đôi khi quan trọng không kém việc có một khóa học tốt.
Thành tích không chỉ là giải thưởng
Các cuộc thi AI thường được nhắc đến qua giải Nhất, giải Nhì hay bảng xếp hạng. Nhưng giá trị lớn hơn của cuộc thi nằm ở quá trình chuẩn bị. Mỗi lần tham gia, sinh viên học được cách đặt giả thuyết, kiểm chứng, thất bại, điều chỉnh và cải thiện.
Tại Olympic AI Miền Bắc 2025, Khoa AI PTIT cho biết cuộc thi quy tụ 50 đội từ 23 trường đại học, học viện; các đội PTIT có 4/5 đội đạt giải, gồm 1 giải Nhì, 2 giải Ba và 1 giải Khuyến khích, trong đó có đội lọt Top 5 toàn miền Bắc.
Những kết quả này không chỉ thể hiện năng lực của một vài đội thi, mà còn phản ánh sự phát triển của phong trào học thuật AI trong sinh viên. Khi nhiều sinh viên cùng tham gia các sân chơi chuyên môn, môi trường học tập sẽ trở nên cạnh tranh hơn, chủ động hơn và có nhiều động lực phát triển hơn.
Sinh viên AI cần chuẩn bị gì?
Từ những hoạt động trên, có thể thấy sinh viên muốn học tốt AI nên chuẩn bị bốn nhóm năng lực chính.
Thứ nhất là nền tảng lập trình. Python gần như là ngôn ngữ mặc định trong AI, nhưng chỉ biết cú pháp là chưa đủ. Sinh viên cần biết xử lý dữ liệu, viết code sạch, debug lỗi, dùng thư viện như NumPy, Pandas, PyTorch hoặc TensorFlow.
Thứ hai là nền tảng toán học. AI cần xác suất thống kê, đại số tuyến tính, giải tích và tối ưu hóa. Không nhất thiết phải học theo kiểu quá hàn lâm ngay từ đầu, nhưng cần hiểu đủ để biết mô hình đang học như thế nào và vì sao kết quả lại thay đổi.
Thứ ba là tư duy dữ liệu. Một mô hình tốt không thể tách rời dữ liệu tốt. Sinh viên cần biết cách làm sạch dữ liệu, chia tập train/test, đánh giá mô hình, phát hiện overfitting và hiểu các chỉ số như accuracy, precision, recall, F1-score.
Thứ tư là khả năng tự học. AI thay đổi rất nhanh. Công cụ hôm nay còn mới, vài tháng sau có thể đã lỗi thời. Vì vậy, sinh viên cần biết đọc tài liệu, theo dõi cộng đồng, thử nghiệm mô hình mới và học từ các dự án thực tế.
Kết luận
AI không phải là ngành chỉ học bằng cách nghe giảng. Đây là lĩnh vực cần thực hành liên tục, cần môi trường thử nghiệm, cần cộng đồng học tập và cần những sân chơi đủ thử thách để sinh viên biến kiến thức thành năng lực thật.
Những hoạt động như Olympic AI, khóa học Deep Learning với NVIDIA, PAYT Club hay các cuộc thi cấp khu vực cho thấy sinh viên PTIT đang có nhiều cơ hội tiếp cận AI theo hướng thực chiến hơn. Đây là điều rất quan trọng, bởi trong kỷ nguyên AI, lợi thế không thuộc về người chỉ biết dùng công cụ, mà thuộc về người hiểu cách công nghệ được tạo ra, vận hành và cải tiến.
Với sinh viên công nghệ, đặc biệt là sinh viên theo đuổi AI, câu hỏi không nên chỉ là: “Mình đã học những môn gì?”. Câu hỏi quan trọng hơn là: “Mình đã tự tay xây dựng, thử nghiệm và cải thiện được mô hình nào chưa?”.
