Mấy thằng lồn lập trình AI dễ vãi cặc lại còn lương cao

[sffl]

Có 3 vấn đề chính về AI hay gặp trên mạng xã hội hay các cuộc nói chuyện của những thằng mới làm, hoặc tầm mid-senior trở lại.

1. Cãi nhau chuyện xe phải có xăng dầu mới chạy được (ví dụ AI phải có data mới train được, phải có DA, ML....)
2. AI thay thế lập trình viên. Thường những người nhận xét như này là những người level mid-senior đổ lại (dưới 10 năm), hoặc được giao những công việc đơn giản. Tầm senior level trở lên ít ai nhận xét AI thay thế được dev cả. Senior level không chỉ có kĩ thuật (điều kiện cần), mà còn rất nhiều thứ khác từ làm việc nhóm, cách tiếp cận vấn đề, problem solving blah blah mà AI không thể làm được.
3. AI là cái gì đó khủng khiếp, là trend, là thứ mới mẻ. Tìm hiểu thêm Prolog (ngôn ngữ này có từ thời có thằng trong này chưa được đẻ ra)

T ko biết gì về AI
Nhưng t nghĩ AI hiện tại giúp dev code nhanh hơn, hiệu suất hơn
Tuy nhiên t nghĩ nếu con AGI hoàn thiện thì nó sẽ thay thế đc dev
Dù sao thì comment của m giống như liều thuốc trấn an với mấy thằng gà như t

 

[14cmcongxuong]

Dễ thì theo luôn kiếm tiền tỷ thôi tml

 

[edges15]

T ko biết gì về AI
Nhưng t nghĩ AI hiện tại giúp dev code nhanh hơn, hiệu suất hơn
Tuy nhiên t nghĩ nếu con AGI hoàn thiện thì nó sẽ thay thế đc dev
Dù sao thì comment của m giống như liều thuốc trấn an với mấy thằng gà như t

Tao có nói ở trên, quan trọng mày đang làm dự án như thế nào, mức độ và tính chất quan trọng như thế nào. Ví dụ làm 1 product startup cho FinTech, cần senior level để làm thì không thể đưa AI vào được. Hoặc ví dụ một thằng junior dev vào hỏi AI cách viết theo pattern A rồi AI nó gen ra cho 1 đoạn code. Có 2 vấn đề trong này: (1) đoạn code đó ráp vào thằng khác được hay không (2) về vấn đề bản quyền (tùy dự án, có những dự án người ta sẽ có tool để kiểm tra code IP có được sử dụng ở 1 sản phẩm khác hay không).

Quay lại vấn đề trấn an là tao không trấn an ai cả. Tao chỉ muốn chia sẻ là ở level senior (tao lấy baseline từ big tech chứ không phải mấy cái title Senior hay Architect ở VN tự phong) có nhiều thứ skill khác phải học và làm hơn là kĩ thuật để có thể hoàn thành được công việc được giao hoặc 1 project.

 

[khoaprovips5]

tao đéo biết lồn j về AI đâu
Mà t sure vs m dev AI ở vn gọi cho sang chứ sử dụng ở mức end users. Xài mấy thư viện xung quanh. Tích hợp nó vào chứ đéo có thằng lồn nào viết đc cái core NLP nữa là
Mấy cái kiểu như deep learning, máy học, … viết kiểu đéo j đc. T vẫn hy vọng cao thủ AI nào ở đây mở mắt cho t chứ t nghĩ lập trình AI ở vn chém gió cho sang mồm chứ đéo có vẹo j
Trừ những ae ở VIN hoặc big tech nào đó ở vn

Đúng y, trước nghe ngành trí tuệ nhân tạo kinh vãi Lồn. Xong thấy mấy thằng lồn trên Youtube import cái này cái kia làm con AI mẹ luôn thì khác đéo gì lập trình Web/App.
Làm AI theo tao là phải lấy giấy bút ra, build lí thuyết hoàn chỉnh, xong code dựa trên lí thuyết. Đó mới là AI.

 

[basilthehacker]

Dễ thì làm thôi chờ đợi Lồn gì nữa, cơ hội đến rồi

 

[xeros84]

Câu hỏi của mày sẽ như kiểu này:
Giờ mày học AI hả thế mày học xong có dự đoán được lô đề không.

Machine learning -> học máy (máy học mô hình) địt mẹ mày nó chả là machine learning thì là cái lồn gì. Cái function fx = y nó học chả là machine learning là cái đéo gì.

AI nghe xa vời quá: xa vời cái địt mẹ mày -> AI là bố của thằng Machine learning thì tao gọi thằng hồi quy tuyến tính là AI thì sai cái lồn gì

Còn cái bài toán lớn hơn mày đặt ra cho tao thì tao đảm bảo tao làm được, ứng dụng thực tế làm được còn dự đoán để làm giàu tao cũng làm được nhưng mày bỏ tao ngân sách 100 củ, 1 tỉ đi thằng lồn.

Hồi quy này nó là 2 biến, thì bố nhân lên nhiều biến và tất nhiên có bí thuật tao đéo tiện nói ở đây thì sao tao không làm được hả thằng lồn.

thôi địt mẹ cái th đầu óc công nhân công nheo câm con mẹ m mồm vào ))))) nghe hài vl loại mày toán cao cấp chắc đéo học nổi chứ hồi quy vs chả tuyến tính đm tư duy oc vccc )

 

[basilthehacker]

Đúng y, trước nghe ngành trí tuệ nhân tạo kinh vãi lồn. Xong thấy mấy thằng lồn trên Youtube import cái này cái kia làm con AI mẹ luôn thì khác đéo gì lập trình Web/App.
Làm AI theo tao là phải lấy giấy bút ra, build lí thuyết hoàn chỉnh, xong code dựa trên lí thuyết. Đó mới là AI.

Một tỉ mô hình mày biết dùng thư viện nào phù hợp với bộ data không? Làm thế nào để build hàm loss, làm thế nào để tunning tham số? Fine-tune lại mô hình encoder decoder như nào để phù hợp với data? Cái đấy mới cần phải học, nếu vứt cho mày đống data để mày làm theo video youtube thì nó chỉ ra một đống phế thải thôi.

Chưa kể làm thế nào để mày phân loại + clean được đống data vài chục triệu dòng trong 1 ngày cũng là một vấn đề vĩ mô vãi Lồn mà chỉ cần làm được thôi mày đã deal lương 2k+ con mẹ mày rồi.

 

[Tin_Tin79]

Tao cũng đang học ML đây, học cái thuật toán đa số là thấy kiến thức nền từ cấp 3 , cày lại hết. Ko dễ ăn đâu tml ơi.

 

[LQDuy]

thôi địt mẹ cái th đầu óc công nhân công nheo câm con mẹ m mồm vào ))))) nghe hài vl loại mày toán cao cấp chắc đéo học nổi chứ hồi quy vs chả tuyến tính đm tư duy oc vccc )

tao công nhân mà, nhưng tao nói sai ở đâu mà phải câm và tại sao mày lại bắt tao câm bạn tao là anh vãi Lồn thật mod của xàm

tao còn chưa bị nhắc nhở lần nào sếp longtu thì kêu tao là đại tá dũng tóc dài tao cũng hết sức khiêm tốn nhận là cháu thôi @longtu @DNnewbie

 

[LQDuy]

@edges15 mảng Block-Chain, AI có nên theo không tao ở việt nam và không có ý định đi nước ngoài

chia sẻ rất hay đó cảm ơn

 

[koyla09]

Ăn thua j hoa hậu người mẫu

 

[basilthehacker]

@edges15 mảng Block-Chain, AI có nên theo không tao ở việt nam và không có ý định đi nước ngoài

chia sẻ rất hay đó cảm ơn

Hai mảng đó trend nên lương cao. Mày theo block-chain thì dễ hơn AI vì nó chỉ cần học code thôi chứ ít cần học toán, nhưng làm các thứ liên quan đến tiền cần tính cẩn thận cao. Còn lương thì AI cao hơn tí nhưng ngồi phân tích data rồi thử đi thử lại mệt vãi Lồn.

 

[LQDuy]

Một tỉ mô hình mày biết dùng thư viện nào phù hợp với bộ data không? Làm thế nào để build hàm loss, làm thế nào để tunning tham số? Fine-tune lại mô hình encoder decoder như nào để phù hợp với data? Cái đấy mới cần phải học, nếu vứt cho mày đống data để mày làm theo video youtube thì nó chỉ ra một đống phế thải thôi.

Chưa kể làm thế nào để mày phân loại + clean được đống data vài chục triệu dòng trong 1 ngày cũng là một vấn đề vĩ mô vãi lồn mà chỉ cần làm được thôi mày đã deal lương 2k+ con mẹ mày rồi.

clean data chục triệu dòng trong 1 ngày ngoài kiến thức chuyên môn, thống kê, toán thì lập trình cần những kĩ thuật nào vậy

nhưng AI giờ vẫn kiểu thử nghiệm nhiều nếu làm việc với số, giọng nói, text, text logic

còn làm việc với ảnh chắc nó cụ thể ngon ăn hơn đúng không

 

[LQDuy]

Hai mảng đó trend nên lương cao. Mày theo block-chain thì dễ hơn AI vì nó chỉ cần học code thôi chứ ít cần học toán, nhưng làm các thứ liên quan đến tiền cần tính cẩn thận cao. Còn lương thì AI cao hơn tí nhưng ngồi phân tích data rồi thử đi thử lại mệt vãi lồn.

thì nó khác gì công nhân train model đâu, làm được việc ngon thì còn đỡ làm mấy chân sai vặt cho mấy thằng trên khéo cả mùa quý đéo học được gì mất nhỉ

 

[LQDuy]

Ăn thua j hoa hậu người mẫu

tao đang phải học đêm đéo có múi mít mà bú Lồn đây, dạ dày 3 phát thpt rồi chắc đh tao xác định 2 phát thôi

 

[sawasmura]

T thấy AI engineer đang overate quá

 

[basilthehacker]

clean data chục triệu dòng trong 1 ngày ngoài kiến thức chuyên môn, thống kê, toán thì lập trình cần những kĩ thuật nào vậy

nhưng AI giờ vẫn kiểu thử nghiệm nhiều nếu làm việc với số, giọng nói, text, text logic

còn làm việc với ảnh chắc nó cụ thể ngon ăn hơn đúng không

Cái clean data nó khó ở chỗ data của mày nó đéo liên quan đến nhau, vớ được các data được phân loại rõ ràng thì hơn vớ được mỏ vàng.
Thứ 2, vì tài nguyên máy tính mày có hạn nên mày đéo thể transform chục triệu data trên 1 máy được, mà phải xây một cluster. Cái này đòi hỏi hiểu biết về ops nữa. Nó mới đẻ ra nghề AI-Ops

Tùy bài toán thằng loz sếp đưa cho mày mà mày sẽ phải chọn 1 hoặc nhiều model phù hợp. Ví dụ ảnh thì có nhận dạng vật thể, nhận dạng chữ viết, phân loại vật thể,... nói chung nhiều vãi Lồn, mỗi cái lại có một tỉ model khác nhau với kiến trúc khác nhau. Data của mày như nào thì mày phải chọn model có kiến trúc phù hợp, rồi build hàm tính loss, chiến thuật học cho kiến trúc đó, sau đó mới train chứ đéo phải vứt data vào model rồi bảo là húp đi.

Thế mới nói nếu đéo học mà chỉ lên youtube làm theo tutorial thì nó sẽ thành nồi cám lợn chứ đéo thể nào thành AI được.

 

[edges15]

@edges15 mảng Block-Chain, AI có nên theo không tao ở việt nam và không có ý định đi nước ngoài

chia sẻ rất hay đó cảm ơn

Tao assume là mày có căn bản về Software Engineering và Computer Science. Mày có thể tiếp cận các công nghệ mới như trên. Nhưng nhớ rằng mày có ở nước nào đi chăng nữa thì mày sẽ phải làm với những nước tư bản phát triển, những nước công nghệ đang đi trước. Chứ mày ở VN và vẫn có định hướng sẽ làm AI hay BC cho công ty VN thì chắc còn lâu lắm.

Nói thêm về vấn đề nhu cầu, đây là vấn đề con gà và quả trứng. Công ty nước ngoài sẽ cân nhắc rất kĩ, hoặc ít khi tuyển junior cho AI, BC mà chỉ tuyển mid > senior. Tao khuyên các em sinh viên hoặc những người đang có ý định đầu tư thời gian công sức vào những mảng mới này vẫn cứ phải có cơ bản như trên trước, đã từng đi làm SE bình thường, có kinh nghiệm về software rồi hãy nhảy chứ đừng ra trường rồi cố gắng tìm các công ty tuyển những mảng này. Sau khi đã có nền tảng rồi thì mới tìm hiểu xem ở công ty có PoC ứng dụng các công nghệ mới hay không rồi xin nhảy qua làm rồi từ từ gain kinh nghiệm rồi sau đó tiếp cận các công ty thuần về các domain này.

 

[sffl]

Nh

Một tỉ mô hình mày biết dùng thư viện nào phù hợp với bộ data không? Làm thế nào để build hàm loss, làm thế nào để tunning tham số? Fine-tune lại mô hình encoder decoder như nào để phù hợp với data? Cái đấy mới cần phải học, nếu vứt cho mày đống data để mày làm theo video youtube thì nó chỉ ra một đống phế thải thôi.

Chưa kể làm thế nào để mày phân loại + clean được đống data vài chục triệu dòng trong 1 ngày cũng là một vấn đề vĩ mô vãi lồn mà chỉ cần làm được thôi mày đã deal lương 2k+ con mẹ mày rồi.

sao những cái m nói t thấy dễ nhờ
Ko làm thì thôi chứ làm 1 năm 2 năm là làm đc. Chỉ cần đầu óc có tư duy tí

 

[basilthehacker]

Nh

sao những cái m nói t thấy dễ nhờ
Ko làm thì thôi chứ làm 1 năm 2 năm là làm đc. Chỉ cần đầu óc có tư duy tí

Thì mày làm đi, lương đang cao, để mấy năm nữa bọn nó làm hết rồi.

 

[sffl]

Cái clean data nó khó ở chỗ data của mày nó đéo liên quan đến nhau, vớ được các data được phân loại rõ ràng thì hơn vớ được mỏ vàng.
Thứ 2, vì tài nguyên máy tính mày có hạn nên mày đéo thể transform chục triệu data trên 1 máy được, mà phải xây một cluster. Cái này đòi hỏi hiểu biết về ops nữa. Nó mới đẻ ra nghề AI-Ops

Tùy bài toán thằng loz sếp đưa cho mày mà mày sẽ phải chọn 1 hoặc nhiều model phù hợp. Ví dụ ảnh thì có nhận dạng vật thể, nhận dạng chữ viết, phân loại vật thể,... nói chung nhiều vãi lồn, mỗi cái lại có một tỉ model khác nhau với kiến trúc khác nhau. Data của mày như nào thì mày phải chọn model có kiến trúc phù hợp, rồi build hàm tính loss, chiến thuật học cho kiến trúc đó, sau đó mới train chứ đéo phải vứt data vào model rồi bảo là húp đi.

Thế mới nói nếu đéo học mà chỉ lên youtube làm theo tutorial thì nó sẽ thành nồi cám lợn chứ đéo thể nào thành AI được.

Làm đc, có việc là làm đc
M nói thì nghe phức tạp nhưng t code 10 năm mặc dù ko liên quan j AI nhưng t nghĩ làm đc. Nó ko quá khó

 

[sffl]

Thì mày làm đi, lương đang cao, để mấy năm nữa bọn nó làm hết rồi.

Cảm ơn m đã khai sáng cho t biết AI ở vn là làm những cv gì. Good to know

 

[simon_stanford]

trừ khi mày tính ra nước ngoài làm thì học, còn không thì thôi, AI ở VN ko có nhiều đất diễn đâu, có bọn Vin AI mới giới thiệu PhởGPT, mà ko biết có lấy api từ ChatGPT ko nữa , cẩn thận chứ ko bị úp bô lên đầu, hồi trước là bọn IT, chuẩn bị tiếp theo là bọn vi mạch, AI đấy.

 

[Hssh]

như thợ code thôi

 

[basilthehacker]

Cảm ơn m đã khai sáng cho t biết AI ở vn là làm những cv gì. Good to know

Tao không làm ở VN. AI thì cũng là thuật toán thôi, công việc khó nhất là lên đọc paper rồi implement vào bài toán, còn bài toán có hướng giải quyết thì vấn đề chỉ là có data hay không. Thường là sẽ đéo có data và mày sẽ phải làm một cái nào ma giáo.