“Giải khó” toán học, kiến thức nền tảng của Trí tuệ Nhân tạo

“Giải khó” toán học, kiến thức nền tảng của Trí tuệ Nhân tạo

Cùng gặp gỡ Tiến sĩ Nguyễn Hiếu Thảo, giảng viên Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo và cách thầy rút ngắn khoảng cách giữa lý thuyết và ứng dụng toán học trong AI.

Với nhiều người, toán học dường như là một phạm trù “vượt quá” khả năng thông hiểu. Thậm chí nhiều người không ngại công nhận mình sợ toán. Nhưng với nhiều người khác, lĩnh vực “khoa học của cấu trúc, trật tự và liên hệ” này lại gần gũi một cách tự nhiên như hơi thở. Và đó chính là trường hợp của Tiến sĩ Nguyễn Hiếu Thảo, giảng viên chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo tại RMIT.

Thầy Thảo từng là giảng viên toán tại Đại học Cần Thơ trước khi ứng tuyển thành công học bổng SOSS (Special Overseas Student Scholarship) từ Đại học Federation Úc ở Ballarat, chỉ cách Melbourne khoảng 100km. Bên cạnh đó, thầy cũng nhận được học bổng sinh hoạt phí toàn phần từ Giáo sư Alexander Kruger trong khuôn khổ của Australian Research Council và hoàn thành chương trình Tiến sĩ trong lĩnh vực Toán học.

Ngay sau đó, thầy nhận được 3 năm học bổng nghiên cứu từ Giáo sư Russell Luke ở Đại học Göttingen (CHLB Đức), thuộc German-Israeli Foundation, ở đó thầy cũng hoàn thành chương trình Tiến sĩ thứ hai của mình với chuyên ngành Toán học Ứng dụng. Tiếp đến, thầy sang Hà Lan và làm việc trong 4 năm tại Delft Center for Systems and Control của Đại học Công nghệ Delft trong vị trí Nghiên cứu sau Tiến sĩ.

Dù với trải nghiệm phong phú ở nước ngoài, Tiến sĩ Nguyễn Hiếu Thảo luôn mong muốn quay về Việt Nam sinh sống và làm việc, và từ cuối năm 2021 thầy đã tìm thấy một vị trí giảng dạy phù hợp tại RMIT cho các chương trình kỹ thuật và công nghệ, trong đó có chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo. 

Tiến sĩ Nguyễn Hiếu Thảo, giảng viên Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo Tiến sĩ Nguyễn Hiếu Thảo, giảng viên Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo

Thầy hiện đang giảng dạy môn Toán học Rời rạc, vốn đóng vai trò cơ sở cho lĩnh vực khoa học máy tính. Để có thể hoàn thành tốt chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo, học viên cần nắm vững các kiến thức của môn học này. “Bởi đây là môn học nền tảng, học viên của lớp thường đến từ nhiều lĩnh vực khác nhau. Một vài bạn thậm chí còn sợ toán. Để giảm bớt sự e ngại này, khi giảng dạy tôi thường tiếp cận mỗi chủ đề toán học từ nhiều góc nhìn khác nhau, đặc biệt chú ý đến những ví dụ và cách lý giải rất đời thường khi có thể. Từ đó, các bạn sẽ thấy rằng toán học ở khắp mọi nơi trong cuộc sống hàng ngày. Ứng dụng toán học vô cùng quen thuộc và gần gũi với chúng ta, chứ không nhất thiết phải trừu tượng và nặng nề về lý thuyết.”

Phương pháp này cũng tương ứng với 3 nguyên tắc chính trong triết lý dạy học của Tiến sĩ Nguyễn Hiếu Thảo. Những nguyên tắc này luôn được thầy chia sẻ đầy đủ và rõ ràng với học viên vào đầu mỗi khóa học mới.

Thầy Thảo chia sẻ “Đối với tôi, sự công bằng có lẽ là tiêu chí quan trọng nhất trong giáo dục và cả trong cuộc sống nữa. Thứ hai, một bộ tiêu chuẩn hợp lý và nhất quán cho môn học cũng rất quan trọng. Bộ tiêu chuẩn này cần được tinh chỉnh tương ứng với các mục tiêu của môn học, vốn xuất phát từ các công nghệ ứng dụng nó. Thứ ba, những suy nghĩ kiểu "cái này khó hiểu" hay "cái kia khó làm" đôi khi là rào cản lớn nhất từ bên trong ngăn chúng ta "hiểu được" hay "làm được", và điều này đặc biệt đúng khi học toán. Tôi tiếp cận từng chủ đề toán học qua nhiều bước nhỏ cụ thể và rõ ràng để các bạn học viên có thể hiểu được toán mà không phải e sợ hay choáng ngợp, nhất là có thể định vị chính xác những điểm “khó hiểu” của các bạn. Với tôi, trách nhiệm lớn nhất là làm thế nào để các bạn học viên tự tin và thoải mái khi học để hiểu và có thể vận dụng hiệu quả các công cụ tuyệt vời của toán học trong ngành nghề của họ.”

Bạn muốn học từ những chuyên gia quốc tế để trở thành những chuyên viên AI thực thụ, tìm hiểu chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo tại RMIT.

Chia sẻ

Tin tức liên quan

a hand typing on laptop with a robot reaching out from the screen

Sử dụng AI lập trình robot thông minh

Khám phá môn học “Lập trình robot tự hoạt động” và tìm hiểu cách học viên Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo tại RMIT học lập trình để robot có thể tự ra quyết định thông minh.

a headshot of a man

“Giải khó” toán học, kiến thức nền tảng của Trí tuệ Nhân tạo

Cùng gặp gỡ Tiến sĩ Nguyễn Hiếu Thảo, giảng viên Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo và cách thầy rút ngắn khoảng cách giữa lý thuyết và ứng dụng toán học trong AI.

AI chip

Sinh viên Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo tại RMIT học tập như thế nào?

Phó Giáo sư Minh Đinh từ RMIT chia sẻ về những giờ học điển hình của lớp học Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo, về các hoạt động học tập và tương tác với giảng viên cũng như phân bổ thời gian lên lớp và tự học.

six ai generated portrait photos of people

Tạo mô phỏng thực tế với AI Persona

Kết hợp AI với game hóa có thể hỗ trợ tăng cường sự tham gia của người học, như thí điểm thành công của Tiến sĩ Santiago Velasquez, Phó chủ nhiệm Chương trình Thạc sĩ Quản trị kinh doanh, RMIT Việt Nam. Tiến sĩ Velasquez đã sử dụng AI để tạo ra các hình mẫu nhân vật (persona) hư cấu có đầy đủ chi tiết và tính tương tác để sinh viên có thể nhập vai trong những bài tập tư duy thiết kế trong kinh doanh.

Quay lại trang tin tức