SỰ HỘI TỤ CỦA AI VÀ IOTs
Nguyễn Quốc Thanh
Khoa Công nghệ Thơng tin. Trường Đại học Tài chính - Marketing
Email:

Tóm tắt: Cuộc cách mạng cơng nghiệp lần thứ 4 đang diễn ra mà dẫn đầu là công cuộc
chuyển đổi số dựa trên các cơng nghệ như trí tuệ nhân tạo, kết nối vạn vật, dữ liệu lớn, … Bài viết
giới thiệu về các cơng nghệ trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI), vạn vật kết nối (Internet
of Things – IoTs) cũng như sự giao thoa của các công nghệ, vấn đề ứng dụng công nghệ trong sản
xuất, kinh doanh.
Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, Kết nối vạn vật, Artificial Intelligence, Internet of Things, AI,
IoTs, AIoTs

1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Kinh doanh 4.0 là mơi trường kinh doanh tồn cầu được tạo ra bởi cuộc cách mạng
công nghiệp lần thứ tư. Dưới sự phát triển bùng nổ của thời đại Internet, công nghiệp 4.0
trong thời đại này đã tạo ra những phát minh thay đổi hoàn toàn cách các doanh nghiệp vận
hành thông qua các công nghệ. Bên cạnh sự phát triển của điện toán đám mây (Cloud
Computing) và dữ liệu lớn (Big Data), công nghệ vạn vật kết nối (Internet of Things) và trí
tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) đang ngày càng thay đổi mơi trường kinh doanh tồn
cầu. Từ các lý thuyết ban đầu, các cơng nghệ này dần có sự phát triển, giao thoa, kết hợp
với nhau để phục vụ ngày càng tốt hơn cho môi trường kinh doanh. Khi AI kết hợp với IoTs
sẽ hỗ trợ môi trường kinh doanh như thế nào? Ngành Hệ thống thông tin quản lý (HTTTQL)
cần cập nhật những gì để có thể bắt kịp nhu cầu của xã hội?
2. KHÁI NIỆM
a. Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (Artificial Intelligence – viết tắt là AI)
là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính. Là trí tuệ do con người lập trình tạo nên
với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thơng minh như con người. Trí
tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngơn ngữ lập trình là ở việc ứng dụng
các hệ thống học máy (machine learning) để mơ phỏng trí tuệ của con người trong các xử

lý mà con người làm tốt hơn máy tính. Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được những
24


trí tuệ của con người như: biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do
hiểu ngơn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi, … Tuy rằng trí thơng minh nhân tạo có
nghĩa rộng như là trí thơng minh trong các tác phẩm khoa học viễn tưởng, nó là một trong
những ngành trọng yếu của tin học. Trí thơng minh nhân tạo liên quan đến cách cư xử, sự
học hỏi và khả năng thích ứng thơng minh của máy móc.
Cơng nghệ AI được chia làm nhiều loại: Công nghệ AI phản ứng, Công nghệ AI với
bộ nhớ hạn chế, Lý thuyết trí tuệ nhân tạo, Tự nhận thức
Cơng nghệ AI phản ứng có khả năng phân tích những động thái khả thi nhất của
chính mình và của đối thủ, từ đó, đưa ra được giải pháp tối ưu nhất. Một ví dụ điển hình
của cơng nghệ AI phản ứng là Deep Blue. Đây là một chương trình chơi cờ vua tự động,
được tạo ra bởi IBM, với khả năng xác định các nước cờ đồng thời dự đoán những bước đi
tiếp theo của đối thủ. Thơng qua đó, Deep Blue đưa ra những nước đi thích hợp nhất.
Đặc điểm của cơng nghệ AI với bộ nhớ hạn chế là khả năng sử dụng những kinh
nghiệm trong quá khứ để đưa ra những quyết định trong tương lai. Công nghệ AI này thường
kết hợp với cảm biến mơi trường xung quanh nhằm mục đích dự đốn những trường hợp
có thể xảy ra và đưa ra quyết định tốt nhất cho thiết bị. Ví dụ như đối với xe không người
lái, nhiều cảm biến được trang bị xung quanh xe và ở đầu xe để tính tốn khoảng cách với
các xe phía trước, cơng nghệ AI sẽ dự đoán khả năng xảy ra va chạm, từ đó điều chỉnh tốc
độ xe phù hợp để giữ an tồn cho xe.
Cơng nghệ AI với bộ nhớ hạn chế có thể học hỏi cũng như tự suy nghĩ, sau đó áp
dụng những gì học được để thực hiện một việc cụ thể. Hiện nay, công nghệ AI này vẫn
chưa trở thành một phương án khả thi. Công nghệ AI này có khả năng tự nhận thức về bản
thân, có ý thức và hành xử như con người. Thậm chí, chúng cịn có thể bộc lộ cảm xúc cũng
như hiểu được những cảm xúc của con người. Đây được xem là bước phát triển cao nhất
của công nghệ AI và đến thời điểm hiện tại, công nghệ này vẫn chưa khả thi.
b. Vạn vật kết nối là gì?

Vạn vật kết nối (Internet of Things hay IoTs) đề cập đến hàng tỷ thiết bị vật lý trên
khắp thế giới hiện được kết nối với internet, thu thập và chia sẻ dữ liệu. Nhờ bộ xử lý bên
trong cùng mạng không dây, bạn có thể biến mọi thứ trở nên chủ động và thơng minh hơn.
Ta có thể bắt gặp IoTs từ hệ thống cửa tự động cho tới máy bay, xe tự lái đã trở thành một
phần phổ biến của IoTs. Điều này bổ sung một mức độ thông minh kỹ thuật số cho các thiết
25


bị thụ động, cho phép chúng giao tiếp dữ liệu thời gian thực mà không cần con người tham
gia, hợp nhất hiệu quả thế giới kỹ thuật số và vật lý.
Khi bất cứ vật gì đó được kết nối với internet, điều đó có nghĩa là nó có thể gửi thông
tin hoặc nhận thông tin, hoặc cả hai. Với IoTs khả năng gửi hoặc nhận thông tin làm cho
mọi thứ trở nên thông minh, và thông minh luôn là điều hướng đến. Sử dụng điện thoại
thơng minh làm ví dụ. Ngay bây giờ bạn có thể nghe bất kỳ bài hát nào trên thế giới, khơng
phải vì điện thoại của bạn thực sự có mọi bài hát trên thế giới được lưu trữ trong nó. Nó có
nghĩa là vì mọi bài hát trên thế giới đều được lưu trữ ở một nơi khác, nhưng điện thoại của
bạn có thể gửi thơng tin (u cầu bài hát đó) và sau đó nhận thơng tin (phát trực tuyến bài
hát đó trên điện thoại của bạn). Để trở nên thông minh, một thứ khơng cần phải có siêu lưu
trữ hoặc siêu máy tính bên trong nó. Tất cả những gì phải làm là kết nối với siêu lưu trữ
hoặc với một siêu máy tính
Trong IoTs, tất cả những thứ đang được kết nối với internet có thể được chia thành
ba loại: thu thập thông tin, nhận thông tin và hành động hoặc cả hai.
Loại thu thập thơng tin và sau đó gửi nó. Ví dụ: các thiết bị mang tính cảm biến, có
thể là cảm biến nhiệt độ, cảm biến chuyển động, cảm biến độ ẩm, ánh sáng, … Những cảm
biến này cùng với một kết nối, cho phép chúng ta tự động thu thập thơng tin từ mơi trường.
Do đó, cho phép chúng ta đưa ra quyết định thông minh hơn.
Loại nhận được thơng tin và sau đó hành động. Ví dụ: máy in của bạn nhận được
một tài liệu và in nó. Xe của bạn nhận được tín hiệu từ chìa khóa xe và mở cửa.
Thực hiện cả hai. Lấy ví dụ hiện đang được sử dụng rộng rãi trong ngành nơng
nghiệp. Các cảm biến có thể thu thập thơng tin về độ ẩm của đất để cho nông dân biết cần

tưới bao nhiêu cho cây trồng, nhưng bạn không thực sự cần người nơng dân. Thay vào đó,
hệ thống tưới có thể tự động bật khi cần thiết, dựa trên độ ẩm của đất. Thêm vào đó, các
nhà nơng nghiệp đã phát minh thêm một bước tiến nữa. Nếu hệ thống thủy lợi nhận được
thông tin về thời tiết từ kết nối internet, thì nó cũng biết khi nào trời sẽ mưa và quyết định
không tưới nước cho các loại cây trồng ngày hơm nay vì tận dụng được nguồn nước mưa.
c. Sự khác biệt cơ bản giữa AI và IoTs
Tiếp theo hãy cùng tìm hiểu sự khác biệt của hai xu hướng cơng nghệ này nhé. Về
cơ bản, có 4 yếu tố chính mà bạn cần nắm đó là: điện toán đám mây (Cloud Computing),
học hỏi từ dữ liệu, giá cả và độ phủ.
26


Điện toán đám mây (Cloud Computing)
AI được trang bị bởi hệ thống điện toán đám mây cực mạnh. Điều này cho phép cỗ
máy có khả năng học, suy nghĩ, hành động và phản hồi như con người. Ngoài ra, hệ thống
này cịn giúp cho các cỗ máy phân tích thơng tin dữ liệu trong quá khứ, nhận dạng được
các quy luật và đưa ra các quyết định phù hợp với thời đại. Chính nhờ sự điều chỉnh tự động
này mà công nghệ AI sẽ loại bỏ được những lỗi do sơ suất do con người gây ra.
Trong khi đó, IoTs và Điện toán đám mây đều được dùng để cải thiện năng suất và
cả hai đều là thành phần phụ trợ cho nhau. Với IoTs, chúng sẽ tạo ra một số lượng số liệu
khổng lồ và điện toán đám mây sẽ vạch ra đường đi cho những số liệu này đến được nơi
cần đến.
Học hỏi từ dữ liệu
Trong trí tuệ nhân tạo, hệ thống sẽ tự học từ những lỗi hoặc những hoạt động được
thực hiện trong quá khứ, sau đó sẽ tự động cải tiến bản thân để hoạt động được tốt hơn vào
những lần sau. Một ví dụ điển hình là Facebook, khi bạn đã từng tag một người bạn vào
những tấm hình được đăng trước đây, khi đăng một tấm hình mới cũng có mặt người bạn
này, hệ thống sẽ hỏi rằng bạn có muốn tag lại người bạn này hay không. Điều này chứng tỏ
rằng, hệ thống đã học được những đặc điểm hay nhận dạng ra những người bạn của bạn.
Còn trong trường hợp của IoTs, do có rất nhiều cảm biến ở xung quanh chúng ta và

mỗi cảm biến này đều có nhiều thơng tin được truyền qua lại, thế nên các thông tin thuộc
loại nhận diện như ví dụ trên, thường đã được truyền đến rộng khắp trong mạng lưới. Cho
nên đối với IoTs, những thông tin đã được truyền đi trong mạng lưới vẫn sẽ được trữ lại
trong một vùng và sẵn sàng để được chia sẻ.
Độ phủ
Do đặc điểm dựa trên cấu trúc nền tảng đám mây nên IoTs có độ phủ tốt nhiều hơn
so với AI. Nền tảng đám mây đã thiết kế để hồn tồn loại bỏ những khó khăn trong việc
kết nối những hệ thống phức tạp, làm giảm áp lực cho liên kết.
3. SỰ KẾT HỢP CỦA AI VÀ IOTS TRONG THẾ GIỚI KINH DOANH
Tại sao IoTs và AI lại cần nhau?
Mark Jaffe, Giám đốc điều hành của cơng ty phát hiện bất thường Prelert, giải thích
điều này trong một bài báo được xuất bản trong Wired. Jaffe nói rằng khi mà IoTs tiếp tục
27


mở rộng, thì khối lượng dữ liệu sẽ thu thập được đồng nghĩa cũng được tăng theo. Việc mở
rộng này có thể sẽ tăng lên đến mức áp đảo và việc phân tích đống dữ liệu lớn này có thể
trở thành một vấn đề nếu như khơng có một hệ thống AI hiệu quả.
Đó chính xác là lý do tại sao, như Jaffe giải thích, chúng ta cần phải cải thiện tốc độ
và độ chính xác của việc phân tích dữ liệu với AI để thấy IoTs đạt được như mong đợi.
Nhưng ông ta cũng thấy rằng việc phát triển phân tích dữ liệu lớn một cách chính xác có
thể nhờ vào việc học máy mà nó đã được sử dụng như chúng ta đã thấy trong công nghệ trợ
lý ảo thông minh và những thứ tương tự.
Vấn đề với khối lượng dữ liệu.
Thu thập dữ liệu là một việc và chúng ta thấy việc này trong các ứng dụng, thiết bị
gia dụng, ô tô và thiết bị y tế. Nhưng sắp xếp, phân tích và hiểu được những dữ liệu đó là
một việc hồn tồn khác. AI đang tiếp tục nâng cao và chúng ta cũng đang thấy các mơ
hình AI đang ngày càng vượt trội trong việc sắp xếp dữ liệu, gần giống như bộ não con
người vậy. Chỉ cần nghĩ rằng cơng nghệ Neuron Network có thể tự học và giải quyết các
vấn đề phức tạp mà không cần con người. Nhưng chúng ta sẽ cần phát triển các AI nhanh

hơn và chính xác hơn để theo kịp khối lượng dữ liệu được thu thập như IoTs bắt đầu thâm
nhập vào hầu hết tất cả các khía cạnh cuộc sống của con người.
Một số lo ngại về cơng nghệ mới này
Ngày nay, trí tuệ nhân tạo và cơng nghệ IoTs liên tục thu thập và phân tích dữ liệu
cá nhân của chúng ta. Nó dẫn tới những câu hỏi về vấn đề bảo mật, quyền riêng tư của
người dùng và sự an toàn được đặt ra. Nhưng đây là điều bình thường với bất kỳ cơng nghệ
mới nào đang nổi lên. Những mối quan tâm tương tự khác cũng được xuất hiện. Một trong
số đó là phần mềm độc hại. Đây là một mối quan tâm bảo mật chính và nó đã được giải
quyết thành cơng bằng công nghệ chống phần mềm độc hại. Điều tương tự xảy ra với IoTs
như là việc các nhà nghiên cứu đang tìm cách giải quyết các vấn đề được nêu trên khi cố
gắng triển khai cơng nghệ nó một cách an tồn.
Tất cả điều này mang lại lợi ích gì?
Xét về mặt tích cực, chúng ta có thể thấy những điều tuyệt vời xảy ra khi chiếc xe
đạp đôi IoTs-AI tiếp tục phát triển. Cho tới nay thì lượng nghiên cứu về AI và IoTs khá lớn
và đang ngày càng gia tăng. Hầu hết các nghiên cứu tập trung vào việc ứng dụng thực tế
28


nên nó sẽ góp phần làm cho cuộc sống của chúng ta trở nên tốt hơn. Ví dụ, một nghiên cứu
được cơng bố trên tạp chí Advances in Internet of Things giải thích rằng cơng nghệ IoTs
ứng dụng trong các nhà thông minh là tốt cho môi trường của chúng ta. Chúng ta có thể
thấy những lợi ích tương tự xảy ra trong ứng dụng phát triển thành phố thông minh như đã
được nêu trong một bài báo nghiên cứu được cơng bố trên tạp chí Open of Internet of
Things.
Internet of Things là cơng nghệ giúp chúng ta hình dung lại cuộc sống hàng ngày,
nhưng trí tuệ nhân tạo (AI) mới là động lực thực sự đằng sau tiềm năng đầy đủ của IoT.
Vậy AI và IoTs đang cùng nhau hướng đến đâu?
Có bốn phân khúc chính mà AIoTs đang tạo ra tác động: thiết bị đeo thông minh,
nhà thông minh, thành phố thông minh và công nghiệp thông minh.
Các thiết bị đeo thông minh như đồng hồ thông minh liên tục giám sát và theo dõi

sở thích và thói quen của người dùng. Không chỉ điều này đã dẫn đến các ứng dụng ảnh
hưởng lớn trong ngành chăm sóc sức khỏe, nó cũng hoạt động tốt cho thể thao và thể dục.
Theo công ty nghiên cứu công nghệ hàng đầu Gartner, thị trường thiết bị đeo trên toàn cầu
ước tính đạt doanh thu hơn 87 tỷ USD vào năm 2023.
Những ngôi nhà đáp ứng mọi yêu cầu của bạn khơng cịn bị giới hạn bởi khoa học
viễn tưởng. Nhà thơng minh có thể tận dụng các thiết bị, ánh sáng, thiết bị điện tử và hơn
thế nữa, học hỏi thói quen của chủ nhà và phát triển cơ chế “hỗ trợ” tự động. Truy cập liền
mạch này cũng mang lại các đặc quyền bổ sung về hiệu quả năng lượng được cải thiện. Do
đó, thị trường nhà thơng minh có thể đạt tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 25%
trong giai đoạn 2020-2025, đạt 246 tỷ USD .
Thành phố thơng minh, khi ngày càng có nhiều người đổ xô từ nông thôn ra thành
thị, các thành phố đang phát triển thành những nơi an toàn hơn, thuận tiện hơn để sống. Các
đổi mới của thành phố thông minh đang theo kịp tốc độ, với các khoản đầu tư hướng tới cải
thiện an tồn cơng cộng, giao thơng và hiệu quả năng lượng. Các ứng dụng thực tế của AI
trong điều khiển giao thông đã trở nên rõ ràng. Tại New Delhi, nơi có một số tuyến đường
tắc nghẽn giao thông nhất thế giới, Hệ thống Quản lý Giao thông Thông minh (ITMS ) đang
được sử dụng để đưa ra ‘các quyết định năng động theo thời gian thực về luồng giao thông’.

29


Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, các ngành từ sản xuất đến khai thác
đều dựa vào chuyển đổi kỹ thuật số để trở nên hiệu quả hơn và giảm thiểu sai sót của con
người. Từ phân tích dữ liệu thời gian thực đến cảm biến chuỗi cung ứng, các thiết bị thông
minh giúp ngăn ngừa các lỗi tốn kém trong ngành. Trên thực tế, Gartner cũng ước tính rằng
hơn 80% các dự án IoT doanh nghiệp sẽ kết hợp AI vào năm 2022.
Sự đổi mới của AIoTs chỉ đang tăng tốc và hứa hẹn đưa chúng ta đến một tương lai
kết nối hơn.
Theo kết quả từ cuộc khảo sát thường niên 2021 CEO Study do Viện Giá trị doanh
nghiệp (IBV, IBM Business Value) của Tập đoàn IBM (Mỹ) thực hiện, các giám đốc điều

hành (CEO) được khảo sát cho biết Cloud (đám mây), AI và IoT là những cơng nghệ hàng
đầu sẽ mang lại lợi ích cho người dùng, doanh nghiệp. 74% CEO Việt Nam tham gia khảo
sát nhận thấy tầm quan trọng của IoT đối với lợi ích kinh doanh của họ. Tương ứng, 70%
cho biết Cloud và 42% cho biết AI được khai thác để mang lại hiệu quả kinh doanh trong
2-3 năm tới. Hiện ngày càng có thêm nhiều hãng sản xuất thiết bị IoT nâng cấp lên thành
AIoT. Khái niệm thiết bị thông minh (smart) khơng cịn chỉ là về tính tự động và có kết nối
internet mà là có khả năng xử lý thơng minh nhờ tích hợp AI. Trong tiến trình phát triển
công nghệ, IoTs và AI đã kết hợp thành AIoT để chuyển đổi dữ liệu IoTs thành thơng tin
hữu ích để cải thiện q trình ra quyết định.
Tập đồn cơng nghệ Xiaomi bên cạnh sản xuất smartphone còn là nhà sản xuất thiết
bị IoT hàng đầu trên thế giới. Vào tháng 1-2019, Xiaomi công bố chiến lược cốt lõi kép
"Smartphone + AIoT" trong 5 năm với vốn đầu tư vào AIoT lên đến 10 tỉ nhân dân tệ. Và
tới tháng 8-2020, CEO Lei Jun của Xiaomi thông báo hãng nâng cấp chiến lược cốt lõi của
hãng từ "Smartphone + AIoT" thành "Smartphone x AIoT", cho thấy sự kết nối toàn diện
hơn và trao quyền lẫn nhau giữa AIoTs và smartphone. Tính đến hết năm 2020, tổng số
thiết bị IoT được kết nối với nền tảng AIoTs của Xiaomi đã lên tới 324,8 triệu thiết bị. Có
tới 6,2 triệu người dùng có từ 5 thiết bị AIoTs Xiaomi trở lên.
Câu chuyện của Xiaomi cho thấy đó là "cuộc chơi AIoTs" mà các hãng cơng nghệ
khơng có sự lựa chọn nào khác hơn là tham gia và cạnh tranh.
Đài Loan (Trung Quốc), một trong những trung tâm sản xuất hàng hóa lớn của thế
giới, đã có nhiều kinh nghiệm trong việc xây dựng những nhà máy thông minh dựa trên các

30


thiết bị IoTs. Giờ đây, nền kinh tế này đã ứng dụng AIoT để tăng cường hiệu suất cho các
doanh nghiệp nhỏ và vừa.
KPMG, hãng kiểm tốn tồn cầu của Hà Lan thuộc nhóm Big Four về kiểm tốn thế
giới, đã vận dụng công nghệ AIoTs để giúp các doanh nghiệp nhỏ và vừa cải tiến tỉ lệ sử
dụng thiết bị, tăng năng suất, xây dựng bảo trì dự đốn và chuyển sang đám mây với mục

đích nâng cao lợi tức đầu tư (ROI). KPMG cho biết họ đã dùng AIoT để cải thiện hiệu suất
tổng thể thiết bị (OEE) từ 70% lên 83% và dùng AIoT để tăng năng suất sản xuất. Trong
công cuộc chuyển đổi số, người ta phải quan tâm đầu tư vào lĩnh vực AIoT để bảo đảm các
hệ thống số hóa đều hỗ trợ mượt mà các thiết bị AIoT. Chẳng hạn, hệ thống khám sức khỏe
từ xa sẽ tốt hơn nếu tận dụng được thế mạnh của các thiết bị đeo chăm sóc sức khỏe thông
minh chứ không chỉ thu thập dữ liệu đo đạc từ các thiết bị IoTs báo về. AIoTs cũng hỗ trợ
hiệu quả cho các dịch vụ hành chính cơng.
Theo Tổ chức Diễn đàn Kinh tế thế giới (WEF) dẫn lời nhà phân tích cơng nghệ
Jared Newman, hệ sinh thái AIoT trong vài năm tới sẽ phát triển mạnh, tập trung vào 4
nhóm chính. Đó là các thiết bị đeo (wearables): đồng hồ thơng minh, kính AR/VR, tai nghe
khơng dây…; theo hãng nghiên cứu công nghệ Gartner, thị trường các thiết bị đeo tồn cầu
có thể đạt doanh số hơn 87 tỉ USD vào năm 2023. Ngôi nhà thông minh (smart home) với
các thiết bị gia dụng thông minh…; theo dự báo, thị trường nhà thơng minh tồn cầu có thể
đạt tốc độ tăng trưởng hằng năm kép (CAGR) 25% trong giai đoạn 2020-2025 để đạt doanh
số tới 246 tỉ USD. Thành phố thông minh (smart city): lưới điện thông minh, hệ thống đèn
đường, hệ thống vận tải công cộng thông minh…; các ứng dụng thực tế của AI trong điều
khiển giao thông công cộng đã trở nên rõ nét. Chẳng hạn, tại TP New Delhi (Ấn Độ), một
trong những nơi đường sá bị tắc nghẽn giao thông kinh khủng nhất thế giới, hệ thống quản
lý giao thông thông minh (ITMS) với AI đã có thể đưa ra những quyết định tức thì theo thời
gian thực để điều phối các luồng giao thông. Công nghiệp thông minh (smart industry):
người máy sản xuất tự động, hệ thống quản lý chuỗi cung ứng tự động, các cảm biến bảo
trì thiết bị có tính năng dự đốn trước…; theo ước tính của hãng Gartner, hơn 80% dự án
IoT doanh nghiệp sẽ được tích hợp AI vào năm 2022.
5. CẬP NHẬT CHƯƠNG TRÌNH GIẢNG DẠY HTTT
Từ năm 2018, khoa Công nghệ thông tin cũng đã thay đổi chương trình đào tạo, xây
dựng chương trình đào tạo mới áp dụng cơ chế đào tạo đặc thù cho ngành Công nghệ thông
31


tin, trong đó bám sát nhu cầu thực tiễn, coi trọng và đẩy mạnh quan hệ hợp tác với doanh

nghiệp, liên kết chặt chẽ để dự báo nhu cầu, xu hướng công nghệ, liên kết đào tạo, tạo nhiều
cơ hội kiến tập, thực tập cho sinh viên của khoa. Tuy chương trình sẽ được thay đổi, cập
nhật định kỳ 2 năm một lần, nhưng do công nghệ thay đổi rất nhanh, trong lúc chờ chương
trình dạy được cập nhật, nên chăng ở các mơn học có liên quan hoặc liên quan gần, cũng
nên cập nhật xu hướng công nghệ mới thơng qua các hình thức bổ sung đã có như bài tập
lớn, đồ án. Tác giả cũng mạnh dạn đề nghị các nhóm mơn học, học phần như ngơn ngữ lập
trình, có thể bổ sung bài tập, đồ án tìm hiểu các ngơn ngữ lập trình mới như Python, .NET
Core, … kiến thức về AI, IoTs. Về dữ liệu, có thể tìm hiểu thêm các ngơn ngữ hoặc phần
mềm xử lý dữ liệu lớn như Python, R, Tableau, SAS, ….
5. KẾT LUẬN
Sự ra đời và phát triển của nhiều công nghệ mới đang được cộng đồng đón nhận,
nghiên cứu và phát triển, hứa hẹn nhiều thành công trong tương lai. Việc tìm hiểu, cập nhật,
đưa vào giảng dạy các nội dung này là cần thiết cho việc xây dựng nguồn nhân lực công
nghệ thông tin chất lượng cao cho cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 và rất cần sự chung tay
của các Thầy Cô đồng nghiệp, các doanh nghiệp cùng các nhà nghiên cứu có quan tâm.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] />[2] />[3] LeeNguyen, 6 cách mà AI và IoTs đang thay đổi thế giới kinh doanh, 2020

32