Từ bài toán nông nghiệp đến trải nghiệm doanh nghiệp: Hành trình nghiên cứu của sinh viên Trí tuệ Nhân tạo

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng mở rộng phạm vi ứng dụng sang nhiều lĩnh vực như nông nghiệp, y tế và sản xuất, việc sinh viên tiếp cận nghiên cứu từ sớm đang trở thành yếu tố quan trọng giúp hình thành năng lực liên ngành và tư duy giải quyết vấn đề thực tiễn. Tại Trường Đại học FPT, các dự án nghiên cứu ứng dụng được xem là môi trường để sinh viên từng bước chuyển hóa kiến thức học thuật thành giải pháp công nghệ cụ thể.

Hồ Hữu Tường, sinh viên ngành Trí tuệ Nhân tạo khóa K17, Đại học FPT Đà Nẵng

Hồ Hữu Tường, sinh viên ngành Trí tuệ Nhân tạo khóa K17, bắt đầu hành trình nghiên cứu của mình từ một bài toán xử lý ảnh trong nông nghiệp – phân loại hạt lúa. Dưới sự hướng dẫn của giảng viên bộ môn, dự án không chỉ giúp Tường tiếp cận kỹ thuật xây dựng mô hình AI mà còn mở ra góc nhìn về khả năng ứng dụng công nghệ vào những vấn đề gần gũi với đời sống sản xuất.

Những bước đầu làm quen với nghiên cứu ứng dụng

Trong dự án đầu tiên, Tường đảm nhận vai trò xử lý dữ liệu và xây dựng mô hình học máy. Công việc bao gồm thu thập, tiền xử lý dữ liệu ảnh, sau đó sử dụng các công cụ như Python, OpenCV và PyTorch để huấn luyện mô hình phân loại. Song song với đó, cậu cùng nhóm thực hiện các thí nghiệm và đánh giá kết quả nhằm cải thiện hiệu suất mô hình.

Theo Tường, thách thức lớn nhất khi bắt đầu nghiên cứu là nền tảng kiến thức còn hạn chế, đặc biệt trong việc đọc và hiểu các bài báo khoa học chuyên ngành. “Có những lúc cảm thấy khá ‘ngợp’ vì không theo kịp phương pháp và thuật toán được đề xuất”, cậu chia sẻ. Tuy nhiên, thông qua quá trình trao đổi thường xuyên với giảng viên và làm việc nhóm, khả năng đọc hiểu tài liệu học thuật của Tường dần được cải thiện.

Xây dựng thói quen học tập và tư duy liên ngành

Để vượt qua giai đoạn ban đầu, Tường chủ động thiết lập thói quen học tập đều đặn mỗi ngày, tập trung củng cố kiến thức nền tảng về toán học và các lý thuyết liên quan đến AI. Việc kết hợp giữa học lý thuyết và thực hành giúp cậu hiểu sâu hơn về cách một mô hình được xây dựng và tối ưu. Đồng thời, việc tham gia các cộng đồng học thuật và AI cả trực tuyến lẫn tại địa phương cũng tạo cơ hội mở rộng góc nhìn nghiên cứu.

Trải nghiệm nghiên cứu không dừng lại trong môi trường học thuật. Khi có cơ hội tham gia dự án cùng các doanh nghiệp công nghệ, Tường nhận ra sự khác biệt rõ rệt giữa nghiên cứu tại trường và triển khai giải pháp trong thực tế. Cậu học được cách quản lý tiến độ công việc, tuân thủ quy trình dự án và phối hợp hiệu quả với các thành viên trong nhóm.

Thách thức từ kiến thức chuyên ngành ứng dụng

Theo Tường, khó khăn lớn nhất khi tham gia các dự án thực tế không nằm ở thuật toán mà ở việc hiểu sâu bài toán thuộc các lĩnh vực khác nhau. AI có thể ứng dụng rộng rãi, nhưng nếu thiếu kiến thức về đặc thù ngành như nông nghiệp, y tế hay kiến trúc, việc xây dựng giải pháp phù hợp sẽ gặp nhiều trở ngại. Điều này đòi hỏi người học phải liên tục mở rộng hiểu biết liên ngành – một quá trình vừa thách thức vừa cần thiết trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh.

Nghiên cứu như một hành trình trưởng thành

Nhìn lại chặng đường đã qua, Tường cho rằng điều quan trọng nhất với sinh viên là dám bắt đầu. “Đừng sợ sai, chỉ sợ mình không bắt đầu. Chính quá trình trải nghiệm mới giúp mình tiến bộ”, cậu nhắn gửi.

Những câu chuyện như của Tường phản ánh định hướng đào tạo tại Đại học FPT, nơi sinh viên được khuyến khích tham gia nghiên cứu ứng dụng và kết nối với doanh nghiệp ngay trong quá trình học. Cách tiếp cận này góp phần hình thành nguồn nhân lực công nghệ có khả năng thích ứng nhanh, tư duy liên ngành và sẵn sàng tham gia vào các hoạt động đổi mới sáng tạo trong tương lai.

Trong dài hạn, việc tích lũy trải nghiệm nghiên cứu và làm việc thực tiễn được xem là nền tảng quan trọng để sinh viên công nghệ phát triển năng lực chuyên môn, đóng góp vào các giải pháp công nghệ phục vụ sản xuất và đời sống.