ເລືອກສາຂາວິຊາທີ່ເໝາະສົມເພື່ອເຂົ້າສູ່ "ບໍ່ແຮ່ຄຳ" ຂອງ AI.

ການເລືອກວິຊາເອກໃນມະຫາວິທະຍາໄລໄດ້ຖືກເຫັນວ່າເປັນປັດໄຈສຳຄັນທີ່ກຳນົດຄວາມສາມາດໃນການປັບຕົວ ແລະ ຄວາມສຳເລັດຂອງບຸກຄົນໃນເສດຖະກິດ AI.

ການເລືອກວິຊາເອກໃນມະຫາວິທະຍາໄລຖືກເຫັນວ່າເປັນປັດໄຈສຳຄັນຫຼາຍຂຶ້ນໃນຍຸກຂອງ AI.

ການລະເບີດຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ກຳລັງປ່ຽນແປງຕະຫຼາດແຮງງານທົ່ວໂລກຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ເປີດເສັ້ນທາງອາຊີບທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການສູງ ແລະ ມີກຳໄລສູງພາຍໃນຂະແໜງເຕັກໂນໂລຢີ.

ອີງຕາມ Investopedia , ນັບຕັ້ງແຕ່ ChatGPT ເປີດຕົວໃນທ້າຍປີ 2022, ວຽກງານທີ່ໄດ້ຮັບຜົນກະທົບໂດຍກົງຈາກປັນຍາປະດິດ (AI) ໄດ້ເຫັນການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງເງິນເດືອນທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ສຸດ. ການຄົ້ນຄວ້າຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ Stanford ແລະທະນາຄານໂລກສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຕຳແໜ່ງງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການກໍ່ສ້າງ, ການດຳເນີນງານ ແລະ ການພັດທະນາລະບົບ AI ປະຈຸບັນແມ່ນຢູ່ໃນບັນດາອາຊີບທີ່ມີການເຕີບໂຕໄວທີ່ສຸດໃນ ເສດຖະກິດ , ໂດຍມີເງິນເດືອນສະເລ່ຍເກີນ 135,000 ໂດລາຕໍ່ປີ.

ສິ່ງນີ້ໄດ້ນຳພານັກສຶກສາຫຼາຍຂຶ້ນເລື້ອຍໆ, ລວມທັງຜູ້ທີ່ຊອກຫາການປ່ຽນອາຊີບ, ໃຫ້ຊອກຫາສາຂາວິຊາທີ່ສາມາດປູທາງເຂົ້າສູ່ຂະແໜງການ AI. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ອີງຕາມຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ບໍ່ມີສິ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າ "ປະລິນຍາ AI ທີ່ສົມບູນແບບ" ທີ່ສາມາດຮັບປະກັນຄວາມສຳເລັດຢ່າງແທ້ຈິງ.

ສາດສະດາຈານ Eugene Vinitsky, ນັກຄົ້ນຄວ້າ AI ຢູ່ໂຮງຮຽນວິສະວະກຳ Tandon ທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລນິວຢອກ, ໂຕ້ຖຽງວ່າພື້ນຖານທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນຄະນິດສາດ ແລະ ວິທະຍາສາດ ຄອມພິວເຕີຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ.

ທ່ານກ່າວວ່າ "ໃນອະນາຄົດ, ການປະສົມປະສານທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດຄືການມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບ AI ເພື່ອຫຼີກເວັ້ນຄວາມຜິດພາດພື້ນຖານ, ໃນຂະນະດຽວກັນກໍມີຄວາມຊ່ຽວຊານຢ່າງແທ້ຈິງໃນຂົງເຂດອື່ນ."

ບໍ່ມີສິ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າ "ປະລິນຍາ AI ທີ່ສົມບູນແບບ".

ອີງຕາມຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ນັກສຶກສາບໍ່ຄວນຄາດຫວັງວ່າໂຄງການຝຶກອົບຮົມ AI ດຽວຈະຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການດ້ານອາຊີບທັງໝົດ. ແທນທີ່ຈະ, ມັນເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ຈະສ້າງພື້ນຖານດ້ານວິຊາການທີ່ແຂງແກ່ນໃນ AI ຄຽງຄູ່ກັບຄວາມຊ່ຽວຊານໃນຂົງເຂດທີ່ເຂົາເຈົ້າສົນໃຈ, ເຊັ່ນ: ຫຸ່ນຍົນ, ການອອກແບບ, ເສດຖະສາດ, ຫຼື ປັດຊະຍາ.

ໃນຍຸກຂອງ AI, ນັກສຶກສາບາງສາຂາວິຊາຈະເຫັນອັດຕາສ່ວນສູງຂຶ້ນຂອງນັກສຶກສາທີ່ຊອກຫາວຽກທີ່ມີລາຍໄດ້ສູງກວ່າ. ຮູບພາບ: ATHVisions

ປັດຈຸບັນ, ຕະຫຼາດມີໂຄງການຝຶກອົບຮົມ AI ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ຕັ້ງແຕ່ປະລິນຍາທາງການຈົນເຖິງໃບຢັ້ງຢືນໄລຍະສັ້ນ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ນັກຮຽນມັດທະຍົມຕອນປາຍ, ພໍ່ແມ່, ແລະຜູ້ທີ່ຊອກຫາການປ່ຽນແປງອາຊີບຮູ້ສຶກສັບສົນກັບທາງເລືອກຕ່າງໆໄດ້ງ່າຍ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ອີງຕາມ ນັກການສຶກສາ , ນາຍຈ້າງຍັງໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບບາງຂົງເຂດພື້ນຖານ, ລວມທັງ:

• ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ

• ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ

• ຄະນິດສາດ ແລະ ສະຖິຕິ

• ວິສະວະກຳຊອບແວ

• ວິທະຍາສາດດ້ານສະຕິປັນຍາ

• ພາສາສາດ

• ການອອກແບບ

ປັດຊະຍາ

ການເກີດຂຶ້ນຂອງສາຂາຕ່າງໆເຊັ່ນ: ພາສາສາດ, ການອອກແບບ ແລະ ປັດຊະຍາ ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ເປັນສາຂາວິຊາທີ່ມີຫຼາຍສາຂາວິຊາ, ບໍ່ພຽງແຕ່ສຳລັບວິສະວະກອນຊອບແວເທົ່ານັ້ນ.

ອີງຕາມ Vinitsky, ສິ່ງທີ່ສຳຄັນບໍ່ແມ່ນຊື່ຂອງປະລິນຍາແຕ່ເປັນຊຸດທັກສະທີ່ນັກສຶກສາໄດ້ຮັບ. ເສັ້ນທາງສ່ວນໃຫຍ່ສູ່ຄວາມສຳເລັດໃນຂົງເຂດ AI ແມ່ນອີງໃສ່ສາມເສົາຄໍ້າຫຼັກຄື:

• ມີຄວາມຮູ້ຢ່າງໜັກແໜ້ນກ່ຽວກັບຄະນິດສາດ, ສະຖິຕິ ແລະ ການຂຽນໂປຣແກຣມ.

• ປະສົບການຕົວຈິງທີ່ໄດ້ຮັບຜ່ານການຄົ້ນຄວ້າ ຫຼື ການຝຶກງານ

• ຄວາມກັງວົນຕໍ່ຜົນກະທົບຂອງເຕັກໂນໂລຊີຕໍ່ຜູ້ຄົນ ແລະ ສັງຄົມ

ການປັບຕົວຈະກຳນົດຂໍ້ໄດ້ປຽບໃນໄລຍະຍາວ.

ໜຶ່ງໃນລັກສະນະທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງ AI ແມ່ນຈັງຫວະການປ່ຽນແປງທີ່ວ່ອງໄວຢ່າງບໍ່ໜ້າເຊື່ອ. ເຄື່ອງມື ແລະ ທັກສະ "ທີ່ນິຍົມ" ໃນປະຈຸບັນສາມາດກາຍເປັນລ້າສະໄໝໄດ້ຢ່າງໄວວາພາຍໃນເວລາພຽງບໍ່ເທົ່າໃດປີ.

ໃນສະພາບການນີ້, ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊື່ອວ່າຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ ແລະ ປັບຕົວຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແມ່ນປັດໄຈຕັດສິນໃນການແຂ່ງຂັນໃນໄລຍະຍາວຂອງກຳລັງແຮງງານ.

ນັກສຶກສາໄດ້ຮັບການຊຸກຍູ້ໃຫ້ສຸມໃສ່ພື້ນຖານຫຼັກເຊັ່ນ: ຄະນິດສາດ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ການຄິດຢ່າງມີເຫດຜົນ, ແລະ ການຂຽນໂປຣແກຣມ ແທນທີ່ຈະຮຽນຫຼັກສູດໄລຍະສັ້ນທີ່ທັນສະໄໝ.

ຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ ແລະ ປັບຕົວຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແມ່ນປັດໄຈຕັດສິນໃນການແຂ່ງຂັນໃນໄລຍະຍາວຂອງຜູ້ອອກແຮງງານ.

ນອກເໜືອໄປຈາກທັກສະດ້ານວິຊາການແລ້ວ, ຕະຫຼາດວຽກເຮັດງານທຳ AI ໃນອະນາຄົດຍັງຄາດວ່າຈະຕ້ອງການຄວາມຕ້ອງການທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນສຳລັບຄວາມສາມາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການອອກແບບ, ການສື່ສານ, ການປົກຄອງ ແລະ ການວາງແຜນນະໂຍບາຍ.

ບຸກຄົນຜູ້ທີ່ສາມາດອະທິບາຍວິທີການເຮັດວຽກຂອງຮູບແບບ AI, ເຊື່ອມຕໍ່ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງວິສະວະກອນ ແລະ ຜູ້ຈັດການ, ຫຼື ລະບຸຄວາມສ່ຽງດ້ານຈັນຍາບັນ ແລະ ສັງຄົມແຕ່ຫົວທີຈະມີປະໂຫຍດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນສະພາບແວດລ້ອມການເຮັດວຽກແບບໃໝ່.

ຈົ່ງລະວັງໂປຣແກຣມ AI ທີ່ "ປະຕິບັດຕາມແນວໂນ້ມ."

ຄວາມສົນໃຈທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໃນ AI ຍັງໄດ້ນໍາໄປສູ່ຄື້ນຂອງສາຂາວິຊາໃຫມ່ໆ ແລະ ການສົ່ງເສີມໂຄງການຝຶກອົບຮົມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບເຕັກໂນໂລຢີນີ້ຢູ່ໃນມະຫາວິທະຍາໄລ ແລະ ສູນຝຶກອົບຮົມຫຼາຍແຫ່ງ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານແນະນຳໃຫ້ຜູ້ຮຽນປະເມີນຄຸນນະພາບຂອງໂຄງການຢ່າງລະມັດລະວັງແທນທີ່ຈະຖືກດຶງດູດໂດຍຊື່ທີ່ທັນສະໄໝເຊັ່ນ "ການສ້າງແອັບພລິເຄຊັນ AI" ຫຼື "ການກະຕຸ້ນຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານ".

ອີງຕາມນັກຄົ້ນຄວ້າ, ເມື່ອເລືອກໂຮງຮຽນ, ນັກສຶກສາຄວນເອົາໃຈໃສ່ກັບໂອກາດການຄົ້ນຄວ້າ, ການຝຶກງານ, ຄຸນນະພາບຂອງຄະນະວິຊາ, ແລະອັດຕາການຈ້າງງານຈົບການສຶກສາ, ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ເບິ່ງການຈັດອັນດັບ ຫຼື ການໂຄສະນາຫາສຽງ.

ໃນເສດຖະກິດທີ່ກຳລັງຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໂດຍ AI, ລະດັບການສຶກສາໃນມະຫາວິທະຍາໄລຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນ, ແຕ່ຄຸນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງຂອງມັນຈະຢູ່ທີ່ຄວາມສາມາດຂອງນັກສຶກສາແຕ່ລະຄົນໃນການລວມຄວາມຮູ້ດ້ານເຕັກໂນໂລຊີເຂົ້າກັບຄວາມຊ່ຽວຊານດ້ານພາກປະຕິບັດ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການປັບຕົວໃນໄລຍະຍາວຂອງເຂົາເຈົ້າ.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: https://daibieunhandan.vn/chon-dung-nganh-hoc-de-buoc-vao-mo-vang-ai-10417768.html