Bản in
|
|||
Đây là ý kiến được nhiều chuyên gia đưa ra và nhận được sự đồng thuận cao tại Hội thảo “Đào tạo và kết nối nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo” trong khuôn khổ Ngày hội Trí tuệ nhân tạo (AI) Việt Nam diễn ra chiều 22/9. Cần có sự tham gia của doanh nghiệp Theo PGS-TS Huỳnh Thị Thanh Bình - Trưởng nhóm nghiên cứu Tối ưu, Phó Hiệu trưởng Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội, hiện cả nước mới chỉ có 4 trường đại học mở mã ngành chính thức đào tạo chuyên ngành AI và phân tích dữ liệu ở cả bậc đại học và thạc sĩ gồm ĐH Bách khoa Hà Nội, ĐH Huế, ĐHQGHN, ĐH Khoa học tự nhiên (ĐHQGTP.HCM).
PGS-TS Huỳnh Thị Thanh Bình cũng có nhiều trăn trở về thực trạng đào tạo ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam hiện nay. Bộ Giáo dục đã đồng ý chính thức mở mã đăng ký ngành cho khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, có hiệu lực từ ngày 22.7.2022. Điều này phần nào khẳng định sự hợp tác cùng thúc đẩy ngành của xã hội, Bộ GDĐT và các bộ, ban, ngành. Bà Bình cũng đưa ví dụ một số trường đại học ở Việt Nam đã mở ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, tuy nhiên chưa đáp ứng được nhu cầu thực tế.
 Các triển lãm về AI thu hút sự quan tâm của nhiều HS SV
Hiện đã có hơn 100 trường có định hướng mở chuyên ngành này nhưng nằm trong chương trình Khoa học máy tính hoặc chương trình Công nghệ thông tin của các trường đó mà không đăng ký ngành riêng. Như vậy con số này vẫn chưa đủ lớn để đào tạo nhân lực đáp ứng nhu cầu xã hội.
Ông Nguyễn Xuân Hoài - Viện trưởng Viện Trí tuệ nhân tạo Việt Nam cho rằng, công tác đào tạo chuyên sâu, đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao cho ngành AI tại Việt Nam còn nhiều hạn chế. Để làm tốt việc đào tạo cần đòi hỏi nhiều yếu tố, trong đó, chi phí và nền tảng phải được thực sự đầu tư. “Không nhiều trường đại học ở Việt Nam đáp ứng được các yếu tố trên.
Để giải bài toán này theo ông Nguyễn Xuân Hoài, chính là bắt tay với doanh nghiệp vì doanh nghiệp luôn cần nguồn nhân lực chất lượng tốt, trong khi nhà trường cần được doanh nghiệp hỗ trợ các nền tảng đào tạo, các định hướng ứng dụng, định hướng nghề nghiệp để làm sao đưa ra được chương trình sát thực nhu cầu thực tế.
Ông Anissh Pandey cũng cho rằng hợp tác nhà trường và doanh nghiệp trong đào tạo nhân lực AI là vô cùng quan trọng. Tất cả các nước phát triển về AI đều có chuỗi cụm tập trung về cơ sở hạ tầng cho AI. “Nhu cầu ngày càng cao, muốn sáng tạo thì phải có cơ sở hạ tầng cho người nghiên cứu thực hiện, nếu không người nghiên cứu sẽ tìm đến các nước có cơ sở hạ tầng nghiên cứu tốt”. Ông Anissh Pandey nhấn mạnh.
Làm thế nào để đào tạo đúng và trúng nhu cầu thị trường
Ông Đinh Ngọc Minh – Chủ nhiệm cấp cao Chương trình thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo, ĐH RMIT cho rằng đào tạo nhân lực AI hiện còn khá nhiều bất cập. Câu hỏi đặt ra là làm thế nào để các sinh viên ra trường có thể lập tức làm việc tại doanh nghiệp. Kinh nghiệm của ông cho thấy tại các cơ sở đào tạo của Úc, mục tiêu đặt ra làm làm sao để giúp sinh viên có định hướng học về Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo có thể tìm được hướng đi, đồng thời các doanh nghiệp Úc có thể tìm thấy nguồn nhân lực chất lượng cao. Tại Úc có sự thay đổi lớn là hiện nay sinh viên lựa chọn học AI nhiều hơn cả khoa học máy tính. Khoảng năm 2015 – 2016, số lượng sinh viên tham gia vào các khóa học AI và Khoa học dữ liệu tăng đột biến. Tại Úc cũng xác định, AI không chỉ liên quan đến CNTT mà các sinh viên ở các lĩnh vực khác nếu có cơ hội, sở thích đều có thể tham gia. Do đó, chương trình giảng dạy AI ở Úc không chỉ tập trung vào IT. Như vậy sẽ tăng cơ hội tiếp cận AI cho sinh viên.
Ngoài ra, ông Đinh Ngọc Minh cho rằng, nhu cầu thị trường không chỉ dành cho những người có khả năng phân tích các chương trình học máy, học sâu mà cho cả những người có thể mang ứng dụng trao đổi với doanh nghiệp giúp họ có thể hiểu được làm sao AI có thể ứng dụng cho họ. Vấn đề đào tạo rất quan trọng, khi ta cho sinh viên thấy hướng ra thì sẽ thu hút người học. “Nếu nói về những thuật toán AI cấp độ cao có thể là quá sức với họ nhưng nếu nói về thị trường, ứng dụng vào bài toán kinh tế dễ hiểu hơn và hấp dẫn hơn. Môi trường học tập và làm việc của những người theo đuổi AI tương đối năng động và cơ hội thăng tiến tốt. Một bạn làm về xử lý dữ liệu ở ngân hàng một ngày nào đó cũng có thể chuyển đến doanh nghiệp làm maketing. Đây là những điều cần để sinh viên và phụ huynh hiểu dễ tiếp cận chọn học AI hơn”. Ông Minh chia sẻ.
Đồng quan điểm, ông Hoài cho rằng, để thu hút người học AI cần 2 yếu tố: Thứ nhất là thị trường. Phụ huynh, học sinh cần nhận thấy được bức tranh rõ ràng về tương lai nghề nghiệp AI. Sự thật nghề nghiệp về AI luôn nằm trong Top 3 về thu nhập. Khi nhu cầu, đãi ngộ cao ắt sẽ có sức hút. Thứ hai là cần truyền thông đúng cách để học sinh và phụ huynh thấy AI gần gũi hơn, thực tế hơn.
Theo thống kê, trong tổng số hơn 110.000 kỹ sư công nghệ thông tin tốt nghiệp mỗi năm chỉ có khoảng 10% sinh viên phục vụ tốt trong ngành này. Và trong số 10% đó chỉ có 10% theo đuổi ngành AI (trí tuệ nhân tạo). Con số này quá ít so với các quốc gia khác như Mỹ và Trung Quốc. Hội thảo Đào tạo và kết nối nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo đã phần nào chỉ ra nguyên nhân, đồng thời cũng đã có những ý kiến đóng góp hữu ích cho sự phát triển nhân lực AI sắp tới của Việt Nam có lựa chọn do đó thiếu càng thiếu?".
Bài và ảnh: MC
|
|||
