Vượt qua hơn một tháng ôn luyện gấp rút, cả 8 học sinh cấp ba được bồi dưỡng tham dự kỳ thi Olympic AI cấp quốc gia (VOAI) đầu tiên đều giành giải. Thành tích ấn tượng này không chỉ cho thấy tiềm năng vượt trội của thế hệ học sinh Việt Nam trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, mà còn đặt ra nhiều suy ngẫm về việc đào tạo AI ngay từ bậc phổ thông.

Đây là năm đầu tiên Bộ Giáo dục và Đào tạo tổ chức kỳ thi học sinh giỏi cấp quốc gia môn AI nhằm tuyển chọn đội tuyển dự thi Olympic AI quốc tế (IOAI) diễn ra vào tháng 8 tới. Nội dung kỳ thi xoay quanh ba lĩnh vực trọng yếu của trí tuệ nhân tạo: học máy (Machine Learning), thị giác máy tính (Computer Vision) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing).

Gấp rút nhưng không thiếu chiều sâu

Theo chia sẻ của anh Nguyễn Gia Hy hiện giảng dạy chuyên ngành AI và học sâu (Deep Learning) tại Đại học Swinburne, Úc – cũng là người trực tiếp huấn luyện nhóm học sinh – thời gian chuẩn bị cho kỳ thi rất ngắn. Từ lúc nhận được thông báo tới khi thi lý thuyết chỉ có hai tuần, sau đó thêm hai tuần nữa để bước vào phần thực hành.

Tuy nhiên, bất chấp quỹ thời gian eo hẹp, cả tám học sinh đều hoàn thành xuất sắc khối lượng kiến thức khổng lồ và giành giải. “Trình độ của các em vượt xa kỳ vọng. Lượng kiến thức mà các em nắm được vượt hơn khoảng 80% sinh viên chuyên ngành AI mà tôi từng tiếp xúc”, anh Nguyễn Gia Hy cho biết.

Kiến thức ngang tầm tuyển dụng

Các thí sinh không chỉ nắm chắc lý thuyết nền tảng về AI, mà còn thành thạo kỹ năng lập trình, huấn luyện mô hình, xử lý dữ liệu và tối ưu hóa thuật toán – những yêu cầu thường thấy trong các buổi phỏng vấn tuyển dụng vị trí kỹ sư AI hoặc ML tại doanh nghiệp.

Một số chủ đề các em phải làm chủ bao gồm:

• Thuật toán học máy có giám sát và không giám sát: Decision Trees, SVM, XGBoost, KNN, K-Means, t-SNE…
• Kỹ thuật huấn luyện và đánh giá mô hình: Transfer learning, self-supervised learning, xử lý underfit/overfit, cross-validation, các chỉ số đánh giá…
• Học sâu (Deep Learning): MLP, perceptron, hàm kích hoạt, lan truyền xuôi/ngược, hàm mất mát, tối ưu hóa, regularization…
• Thị giác máy tính (CV): CNN, YOLO, ResNet, UNet, VGG, ViT, các bài toán phân loại, nhận diện và phân đoạn hình ảnh, Visual QA…
• Đa mô thức và GenAI: cross-attention, CLIP, Stable Diffusion, GAN…
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Word embeddings, seq2seq, transformer, attention, dịch máy, phân loại văn bản, fine-tuning mô hình lớn (LLM)…

Định hướng đào tạo AI từ sớm

Trước những kết quả ấn tượng từ kỳ thi, nhiều chuyên gia giáo dục cho rằng việc đưa AI vào giảng dạy sớm tại trường học – thậm chí từ bậc mầm non – là điều nên được cân nhắc nghiêm túc. Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo ngày càng len lỏi vào mọi lĩnh vực của đời sống, việc tạo nền tảng sớm sẽ giúp thế hệ trẻ không chỉ tiếp cận công nghệ mà còn làm chủ công nghệ.

“Việc học sinh THPT có thể vượt qua khối lượng kiến thức mà nhiều sinh viên năm cuối còn gặp khó khăn cho thấy tiềm năng đào tạo AI trong chương trình phổ thông là hoàn toàn khả thi”, anh Nguyễn Gia Hy nhấn mạnh.

Hiện tại, các thí sinh đạt giải đang tiếp tục chuẩn bị cho vòng tuyển chọn đội tuyển quốc gia tham dự Olympic AI quốc tế vào tháng 8 tới. Kỳ vọng đặt ra không chỉ là thành tích thi đấu, mà còn là tiền đề để Việt Nam phát triển lực lượng nhân sự AI chất lượng cao trong tương lai.

Thông tin từ anh Nguyễn Gia Hy chia sẻ.