Thế giới đang bước vào kỷ nguyên của Trí tuệ nhân tạo (AI). Nhưng AI không chỉ dành riêng cho các "ông lớn" công nghệ hay những lập trình viên thuần túy. Giá trị thực sự của AI nằm ở việc giải quyết các bài toán của các ngành nghề truyền thống: Y tế, Nông nghiệp, và đặc biệt là Xây dựng.
Đó chính là câu chuyện chuyển hướng sự nghiệp đầy ấn tượng của anh Hoàng Tuấn Anh – một Kỹ sư xây dựng với 8 năm kinh nghiệm "lăn lộn" trên các công trường. Sau khi hoàn thành xuất sắc khóa học AI / Machine Learning / Deep Learning K7 tại COLE, anh đã chính thức trở thành một AI Engineer (Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo) ngay trong chính công ty mình đang làm việc.
(Anh Hoàng Tuấn Anh - Tiên phong ứng dụng Trí tuệ nhân tạo vào ngành Xây dựng truyền thống)
1. Cảm Hứng Từ Nhu Cầu Thực Tế Của Một "Domain Expert"
Với 8 năm kinh nghiệm, anh Tuấn Anh là một "Domain Expert" (Chuyên gia trong ngành) đích thực. Anh hiểu rõ từng quy trình, từng khó khăn và những điểm mù trong quản lý thi công xây dựng. Mặc dù công việc hiện tại ổn định, anh vẫn luôn đau đáu một suy nghĩ: Làm thế nào để áp dụng công nghệ tự động hóa vào ngành công nghiệp còn nặng tính thủ công này?
Sự bùng nổ của Trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là các giải pháp về Computer Vision (Thị giác máy tính) và NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên), đã mang đến cho anh câu trả lời.
“Trong xây dựng, việc theo dõi tiến độ và đo lường an toàn bằng mắt thường rất kém hiệu quả. Mình luôn khao khát: Nếu có thể thu thập hình ảnh thực tế từ hiện trường, đưa vào một mô hình AI để nó tự động học và đưa ra các dự đoán rủi ro, dự đoán tiến độ... thì quá tuyệt vời!”
Khao khát đó đã thúc đẩy anh bắt đầu hành trình tự tìm hiểu. Nhưng AI là một biển kiến thức khổng lồ. Anh cần một môi trường đào tạo bài bản để biến những ý tưởng "viễn vông" đó thành các đoạn code có thể chạy được thực tế.
2. Bước Ngoặt: "Người Khác Làm Được, Tại Sao Mình Lại Không?"
Đang loay hoay tìm kiếm khóa học phù hợp, anh Tuấn Anh tình cờ xem được danh sách các Project (Dự án) cuối khóa của các học viên lớp AI/Machine Learning/Deep Learning tại COLE. Anh thực sự bị ấn tượng mạnh.
“Mình thấy các dự án làm rất chỉn chu, áp dụng vào cực kỳ đa dạng ngành nghề. Thậm chí các học viên sử dụng chính dữ liệu từ công việc hàng ngày của họ để đưa vào mô hình AI. Hơn nữa, mình nhận ra rất nhiều người trong lớp không xuất phát 100% từ dân chuyên Công nghệ thông tin (IT). Lúc đó mình nghĩ ngay: Tại sao họ làm được mà mình lại không?”
Với sự tự tin đó, anh đã liên hệ ngay với COLE để đăng ký lộ trình học từ Basic (Cơ bản) đến Advanced (Nâng cao). Dù không phải dân code chuyên nghiệp, nhưng với sự kèm cặp từ Tiến sĩ Đặng Tuấn Linh - Giảng viên Đại học Bách Khoa Hà Nội, anh đã nhanh chóng nắm bắt được kiến trúc của các mô hình học sâu (Deep Learning).
Machine Learning Core
Nắm vững các thuật toán cốt lõi để phân tích và dự đoán dữ liệu số liệu truyền thống.
Computer Vision
Ứng dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) để phân tích hình ảnh, video từ camera giám sát.
Triển Khai Mô Hình
Không chỉ huấn luyện (Train) mô hình, anh học cách đưa AI vào sử dụng thực tế (Deploy).
3. Thành Quả: Đem "AI" Ra Công Trường Xây Dựng
Kết thúc khóa học, anh Tuấn Anh không làm những bài tập mẫu khô khan. Bằng tư duy của một kỹ sư 8 năm trong nghề, anh đã tự tay xây dựng 2 dự án (Project) giải quyết đúng "nỗi đau" của ngành Xây dựng:
Cảnh Báo An Toàn Lao Động Bằng Computer Vision
Sử dụng camera hiện trường kết hợp mô hình thị giác máy tính để tự động nhận diện và cảnh báo các trường hợp công nhân không trang bị đồ bảo hộ (mũ, áo phản quang) khi đang thi công.
Dự Đoán Độ Lún Nền Đường Bằng Machine Learning
Thu thập dữ liệu địa chất và lịch sử đo đạc, sau đó huấn luyện mô hình (Training Model) để dự đoán mức độ lún của nền đường theo thời gian, giúp tối ưu chi phí bảo trì và đảm bảo chất lượng công trình.
Hai dự án này đã nhận được đánh giá "Xuất sắc" từ Tiến sĩ Đặng Tuấn Linh. Nhưng điều bất ngờ hơn còn nằm ở phía sau.
4. Cú Chuyển Mình Ngoạn Mục: Trở Thành AI Engineer Ngay Tại Công Ty
Do ban đầu anh Tuấn Anh có xin công ty hỗ trợ một phần học phí, nên khi khóa học kết thúc, anh đã mang 2 project thực tế của mình báo cáo lại với Ban Giám đốc.
“Anh sếp của mình xem xong thì cực kỳ thích thú và nhận thấy tiềm năng thương mại hóa, có thể triển khai ngay lập tức vào các dự án của công ty. Ngay sau đó, công ty quyết định chuyển mình sang hỗ trợ trực tiếp cho team Đổi Mới Sáng Tạo (R&D). Công việc của mình giờ đây vẫn gắn liền với Xây dựng, nhưng là đi tìm các giải pháp tối ưu bằng Trí tuệ nhân tạo (AI).”
Sự kết hợp hoàn hảo giữa Chuyên môn ngành (Domain Knowledge) và Công nghệ lõi (AI Skills) đã biến anh Tuấn Anh trở thành một nhân sự "độc bản", vô cùng giá trị và khó có thể thay thế trong tổ chức.
Mở Khóa Tiềm Năng Công Nghệ Của Bạn Cùng COLE
COLE vô cùng tự hào khi không chỉ giúp các bạn trẻ Gen Z tìm kiếm việc làm, mà còn mở ra những cơ hội phát triển đột phá cho những chuyên gia đã có nhiều năm kinh nghiệm như anh Hoàng Tuấn Anh. Sự thành công của anh là minh chứng sống động cho việc: AI không cướp đi công việc của bạn, AI phục vụ những người biết cách sử dụng nó.
Nếu bạn đang làm việc trong các lĩnh vực Y tế, Tài chính, Bán lẻ hay Nông nghiệp... và muốn tự tay xây dựng các ứng dụng AI tối ưu hóa công việc của mình, đừng ngần ngại tìm hiểu lộ trình ngay hôm nay!