Toán rời rạc và Trí tuệ nhân tạo: Hai đầu của một hành trình

Toán rời rạc và Trí tuệ nhân tạo: Hai đầu của một hành trình

Trong chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo, tất cả học viên đều phải hoàn thành và nắm vững các kiến thức của môn Toán rời rạc. Cùng tìm hiểu ứng dụng của môn học này và vai trò của nó trong việc giúp bạn trở thành chuyên gia AI toàn diện trong tương lai.

Một trong những nền tảng cơ bản nhất để trở thành chuyên gia AI thực thụ chính là hiểu và vận dụng thuần thục các công cụ và nguyên lý toán học, trong đó có Toán rời rạc. Trong một khuôn khổ rộng lớn và gắn liền với các ứng dụng thực tiễn của trí tuệ nhân tạo, vai trò của toán học đôi khi ít được nêu bật hay thậm chí bị xem nhẹ nhưng thực chất toán học là cơ sở của khoa học máy tính và có vai trò nền tảng trong lĩnh vực AI. 

Toán học không hề dễ dàng cho tất cả mọi người. Vì lẽ đó, Tiến sĩ Nguyễn Hiếu Thảo, giảng viên Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo tại RMIT, luôn cố gắng đưa ra các cách tiếp cận phù hợp nhất cho học viên trong lớp Toán rời rạc của mình.

Trong bài giảng, thầy Thảo chú ý cách tiếp cận từ nhiều góc độ khác nhau đối với từng chủ đề của Toán rời rạc, giúp học viên không chỉ nắm bắt được các ứng dụng của nó mà còn rèn luyện thêm năng lực tư duy giải quyết vấn đề. Trong hầu hết các lĩnh vực kỹ thuật, từ dây chuyền sản xuất đến thuật toán máy tính, các công cụ và nguyên lý của Toán rời rạc luôn hiện diện và đóng một vai trò nền tảng. Thầy Thảo giải thích, “Hầu hết mọi hoạt động và công việc bắt gặp trong đời thường đều có thể được hiểu và diễn giải như một dạng hàm. Hàm biểu thị cho sự chuyển hóa dữ liệu đầu vào (input) thành dữ liệu đầu ra (output), vốn cũng là bản chất của các quy trình tính toán.”

Để làm cho bài giảng dễ hiểu hơn với các học viên Thạc sĩ vốn đến từ nhiều lĩnh vực và nền tảng khác nhau, các ví dụ liên đới khái niệm Toán học với hoạt động đời thường hay được thầy sử dụng “Chẳng hạn, thầy là giảng viên của môn học này, thì hàm mô tả hoạt động của thầy là gì? Nói nôm na, thầy chuyển hóa các bạn học viên (input) thành những người nắm vững và vận dụng thuần thục các công cụ và nguyên lý của Toán rời rạc cần thiết cho một chuyên gia AI trong tương lai (output).” 

Students pointing at white board

Trong lớp Toán rời rạc, học viên thường xuyên làm các bài tập trắc nghiệm để củng cố kiến thức. Để hoàn thành tốt các bài tập này, các bạn cần phải ôn bài đều đặn và nghiền ngẫm đủ sâu về các chủ đề đã được thảo luận. Có năm bài kiểm tra trắc nghiệm trong môn học này, trong đó mỗi bài có mười câu hỏi.

Thầy Thảo tin rằng đây là lĩnh vực mà các bạn học viên cần chủ động và tự giác rèn luyện, bởi năng lực trí não cũng giống như thể chất, cần phải được rèn luyện và củng cố một cách liên tục. “Các câu hỏi toán nói chung, và Toán rời rạc nói riêng giống như các hoạt động thể dục trí não" và thầy Thảo tin rằng điều đó sẽ giúp nâng cao khả năng tư duy giải quyết vấn đề của học viên. 

Khi nói về mối liên hệ không thể tách rời giữa Toán rời rạc và AI, thầy đưa ra ví dụ khá tổng quát rằng mỗi thuật toán Machine Learning không gì khác hơn một hàm. Ví dụ, nắm vững nguyên lý của hàm hồi quy, một trong những chủ đề của Toán rời rạc, học viên có thể trả lời được những câu hỏi về cấu trúc cũng như độ phức tạp về mặt tính toán của các thuật toán hồi quy trong AI.

Ngoài ra, chúng ta có thể tìm thấy ứng dụng của Toán rời rạc trong nhiều lĩnh vực khác, như trong mật mã học, bảo mật những thông tin được truyền tải qua các mạng thông tin. Thầy Thảo nhắc đến các hệ thống mã hóa RSA như một minh chứng cho ứng dụng của Toán rời rạc trong an ninh mạng. 

Nhìn chung về môn học này, thầy Thảo cho rằng Toán học, hay cụ thể là Toán rời rạc, chỉ là sự khởi đầu nhưng là nền tảng không thể thiếu để các bạn tiến những bước gần hơn đến các ứng dụng nâng cao của AI: Toán rời rạc, lý thuyết tính toán, ngôn ngữ lập trình, khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. “Chúng như hai đầu của một mối gắn kết chặt chẽ, trên cùng một con đường, xuất phát từ Toán học.”

Bạn muốn xây dựng nền tảng kiến thức vững vàng để trở thành một chuyên gia AI. Tìm hiểu cơ hội phát triển với chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo tại RMIT. 

Chia sẻ

Tin tức liên quan

Robot looking at maths

Toán rời rạc và Trí tuệ nhân tạo: Hai đầu của một hành trình

Trong chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo, tất cả học viên đều phải hoàn thành và nắm vững các kiến thức của môn Toán rời rạc. Cùng tìm hiểu ứng dụng của môn học này và vai trò của nó trong việc giúp bạn trở thành chuyên gia AI toàn diện trong tương lai.

two postgrad students

Lãnh đạo trong thời kỳ công nghệ đột phá

Cùng tìm hiểu những kiến thức quan trọng để quản lý doanh nghiệp trước những biến động công nghệ. Trong môn học này, học viên không chỉ tìm hiểu những ví dụ thực tế trên thế giới mà còn học cách nắm bắt và tận dụng cơ hội trong bối cảnh thay đổi nhanh chóng hiện nay.

a headshot of a man

Những cơ hội định hình cuộc sống chúng ta như thế nào?

Tiến sĩ Gavin Nicholson, một kỹ sư quân sự, một thanh tra, và cuối cùng là một giảng viên, đã chia sẻ về hành trình khác thường của mình và những bài học thực tế mà thầy mang đến lớp học Thạc sĩ kinh doanh tại RMIT.

Julie Porteous headshot photo

Chia sẻ từ 30 năm quan sát sự phát triển của trí tuệ nhân tạo

Cùng gặp gỡ Phó Giáo sư Tiến sĩ Julie Porteous, Chủ nhiệm Chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo tại Melbourne. Với vốn kinh nghiệm phong phú và lâu dài trong lĩnh vực khoa học máy tính, Tiến sĩ Porteous có những chia sẻ thú vị về trí tuệ nhân tạo, những ảnh hưởng của nó đến công việc của con người và liệu rằng chúng ta có nên lo lắng cho sự nghiệp tương lai.

Quay lại trang tin tức