Tạp chí Thợ Code

Dạo này phong trào AI phát triển mạnh mẽ lan tỏa đến tận từng ngõ ngách thôn xóm, ảnh hưởng sâu rộng đến đời sống nhân dân. Khắp nơi nơi, từ mạng xã hội cho đến báo đài, những buổi trà đá vỉa hè câu chuyện luôn xoay quanh về AI, GenAI, một số học giả đường phố uyên bác còn nhắc đến thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo tạo sinh” nghe rất bí ẩn ghê gớm.

Phần đông chúng sanh thì thấy vậy, còn những vị cao nhân ẩn cư trong các nơi thâm sơn cùng cốc, nơi hầu như không nhìn thấy ánh mặt trời, chỉ có ánh sáng leo lắt hắt ra từ chiếc bàn phím cơ led RGB switch Gateron Box. Ngày ngủ, đêm luyện công, hít khí công nghệ nano, uống tăng lực và chờ một ngày mang những tuyệt học Machine Learning hay còn gọi là Mờ-Lờ (ML) để giúp đời giúp người.

Nhưng ít ai biết rằng, trong bóng tối, một cuộc chiến tranh lạnh về trí tuệ đang âm thầm diễn ra. Những cao thủ AI từ khắp nơi trên thế giới đang âm thầm tập trung lực lượng, chờ đợi thời cơ để tung ra những đòn công kích trí tuệ tàn khốc nhất. Họ đã luyện tập không ngừng nghỉ, từ những thuật toán phức tạp cho đến việc huấn luyện mô hình trên những núi dữ liệu khổng lồ.

Khi thời cơ chín muồi, những vị cao nhân này sẽ xuất hiện, mang theo những tuyệt kỹ như Generative Adversarial Networks (GANs) và Transformer Models, sẵn sàng chinh phục thế giới bằng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo. Liệu rằng, những người bình thường có thể chống lại được sức mạnh này, hay sẽ phải khuất phục trước sự phát triển không ngừng của GenAI? Chỉ có thời gian mới có thể trả lời.

Trong lúc chờ đợi, ngoài việc học AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) thì để hoàn thiện hơn bộ kỹ năng tránh bị bỏ lại phía sau trong làn sóng Cách mạng công nghiệp 4.0 chúng ta có thể cân nhắc học thêm AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01).

Nhớ sao lớp học i tờ

Ðồng khuya đuốc sáng những giờ liên hoan

Nhớ sao ngày tháng cơ quan

Gian nan đời vẫn ca vang núi đèo

Việt Bắc - Tố Hữu

Theo thông tin từ https://aws.amazon.com/blogs/training-and-certification/become-an-ai-ml-early-adopter-with-aws-certification/ thì từ nay cho đến ngày 15 tháng hai 2025, các bạn thi một trong hai chứng chỉ AWS Certified AI Practitioner hoặc AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate sẽ có các ưu tiên sau:

• Ngoài badge truyền thống thì bạn được sở hữu thêm Early Adopter badge như hình.
• [Chỉ áp dụng với 2 chứng chỉ AWS Certified AI Practitioner hoặc AWS Certified Cloud Practitioner] Code miễn phí thi lại nếu lỡ rớt: AWSRetake2025!

Nên có kiến thức về các dịch vụ nền tảng của AWS, cũng như có hiểu biết về các dịch vụ liên quan đến domain Data Ingenstion & Transformation và Data Security & Governance.

Cần phải có thời gian để thực hành qua SageMaker và một số dịch vụ có liên quan, bởi vì sâu hơn so với AWS Certified AI Practitioner, MLA sẽ có những câu hỏi liên quan đến một tính năng cụ thể của một subservice trong service SageMaker.

Có một lưu ý nhỏ là trong quá trình học nếu ta quá sa đà vào các thuật toán ML đến khi nhìn thấy công thức toán học thì có nghĩa lúc đó ta đã đi quá xa, tốn nhiều thời gian để quay lại nên nói dễ thì cũng không dễ mà thực ra khó thì cũng không quá khó. Nhưng nhất định cần phải biết được thuật toán đó dùng cho trường hợp cụ thể nào, tuy rằng chúng có thể cùng một nhóm nhưng lại cho kết quả khác nhau.

Tài liệu học thì tui luyện chính vẫn là khóa AWS Certified Machine Learning Engineer Associate: Hands On! của Stephane Maarek & Frank Kane. Nội dung cover khá đầy đủ, lên đến 24 giờ video, kèm theo 20 câu Practice. Nếu bạn nào đã học khóa [NEW] Ultimate AWS Certified AI Practitioner AIF-C01 cũng của Stephane Maarek thì sẽ tiết kiệm khá nhiều thời gian.

Pactice thì luyện chính vẫn là khóa Practice Exams: AWS Machine Learning Engineer Associate Cert của Stephane Maarek, nhưng khóa này khá ít chỉ tổng cộng 100 câu hỏi nên còn lo không đủ đô sau đó mình có luyện thêm Practice Exams | AWS Machine Learning Engineer - Associate của Nikolai Schuler, khóa này có đến 4 Practice với tổng cộng 260 câu hỏi, nhưng mà tui luyện được chừng hai chục câu đầu thì đuối quá nên thôi trăm sự nhờ ông địa ổng phù hộ tiếp 😂

Vẽ mindmap, có thể vẽ theo các domain kiến thức trong Exam Guide hoặc theo các service.

Vẫn đăng ký thi tại trung tâm SmartPro Training and Consulting vì mấy chỗ khác hết slot. Nếu bạn muốn xem thêm thông tin về trung tâm thì có thể xem cảm nhận cá nhân của tui.

Tại sao lại thi offline trong khi có thể thi online quá tiện lợi, mỗi người sẽ có một số lựa chọn phù hợp, với tui là:

• Chỉ cần đúng giờ đến nơi, mọi thứ còn lại để trung tâm lo.
• Có thể gặp được các anh chị em cùng hội cùng thuyền. Đợt này gặp luôn hai anh nhìn còn lớn tuổi hơn mình đi thi cert của hãng Phần Mềm Siêu Nhỏ, không biết mấy ảnh thi cert gì mà thấy làm tầm 60 phút là xong, trong khi mình toàn phải gấp đôi thời gian quá đúi!

Ok, tui ko có nhiều kinh nghiệm thi online nên sẽ kể những khó khăn gặp phải ở lần đầu tiên thi và cũng lần đầu chọn hình thức online. Nghe có vẻ hơi mắc cười, nhưng đơn giản lần đầu tiên tui đăng ký thi trải qua nhiều khó khăn như dọn dẹp bàn làm việc, dọn dẹp phòng ốc, dọn dẹp cả máy tính vì đụng quá nhiều background process xong tới ngày thi thì hệ thống của họ sập 😂

Chuyện cũng khá dông dài và nhiều tình tiết cười ra nước mắt, bạn nào có thời gian thì có thể xem tại: https://anhdung.me/2022/01/09/trai-nghiem-dang-ky-pearson-vue-online-proctor-thi-aws/

• Có câu hỏi dạng tình huống Practice Set: 4-5 câu hỏi cho cùng một tình huống triển khai. Phong cách này mới mới, hồi xưa thì SAA, CIF, AIF, DEA… không thấy kiểu nguyên một lèo vầy.
• Có câu hỏi với phần trả lời là lựa chọn dropdown list: cần lựa chọn đúng 3 tiêu chí trong 5-6 tiêu chí đã cho.
• Có 2-3 câu liên quan đến các dịch vụ dùng cho data như Redshift, Athena Create a table from query results (CTAS).
• Hỏi đến chi tiết một subservice, ví dụ như: tính năng Model Group, Model Package liên quan đến tình huống triển khai nhiều phiên bản của model. Cũng may mắn là lúc mình thi không thấy hỏi đến mấy chục cái metric để dánh giá bias trong SageMaker Clarity, chắc do ông địa ổng phù hộ thật 😂
• Các phương pháp đánh giá model xuất hiện nhiều: F1, Recall, Precision, Accuracy, AUC-ROC, MAE…
• Các thuật toán: XGBoost, Random Cut Forest (RCF), K-Mean, Blazing Text, Factoziation Machine, MXNext, TensorFlow… Nói chung là toàn bộ các nhóm Supervised Learning, UnSupervised Learning, Textual Analysis, Image Processing, thậm chí Ensemble Learning cũng xuất hiện. Nên cần phải nắm được các Built-in algorithm của SageMaker cụ thể dùng cho những trường hợp nào.
• Những từ khóa còn nhớ được: Turk, Autopilot, scale_pos_weight

Nếu bạn nào hay lo lắng về kết quả thi thì có thể ưu tiên đăng ký thi ca chiều để thời gian chờ đợi ngắn hơn, tầm 2 tiếng sau là có kết quả thay vì ca sáng cũng phải đợi đến tối mới có kết quả gửi về mail.

Cảm ơn và chúc các bạn cũng may mắn như tui.