Những ngày tháng 8 này, không khí chắc hẳn đang nóng hơn bao giờ hết khi các sĩ tử trên cả nước đang hồi hộp chờ đợi các trường đại học chính thức công bố điểm chuẩn. Trong lúc lướt newfeed ngóng tin, có bao giờ bạn dừng lại và thắc mắc về chặng đường sắp tới chưa?

Đặc biệt, với những ai đang đặt trọn hy vọng vào Trường Đại học Công nghệ Thông tin (UIT), hãy nghía qua sự khác nhau giữa những năm cấp 3 và Đại học từ một sinh viên năm 3 tại UIT nhé!

Môi Trường Học Tập: Từ "Cầm Tay Chỉ Việc" Đến Tinh Thần "Tự Bơi"

Ở cấp 3, bạn quen lớp học 30–40 người, thầy cô nhớ mặt gọi tên, nhắc bài, nhắc thi liên tục. Nhưng khi bước vào UIT, đặc biệt là các môn đại cương, sĩ số lớp có thể lên tới hơn 100 sinh viên đến từ nhiều ngành khác nhau. Thầy cô sẽ đóng vai trò là người hướng dẫn, gợi mở vấn đề, chứ không thể theo sát từng người như trước nữa. Tinh thần tự giác và khả năng tự học sẽ là kỹ năng sống còn. Bù lại, UIT có thư viện rất rộng, bàn ghế tự học thoải mái, máy lạnh chạy 24/7, đủ để bạn “đóng đô” cả ngày.

Chương Trình Học: Từ Phổ Thông Toàn Diện Đến Chuyên Sâu Tối Đa

Thay vì học dàn trải nhiều môn như cấp 3, bạn sẽ hoàn toàn tập trung vào ngành mà mình đã chọn. Bạn sẽ được đi sâu dần từ những môn đại cương, cơ sở ngành sau đó tới chuyên ngành - cố vấn học tập sẽ giúp bạn chọn môn phù hợp với sở thích, năng lực và định hướng cá nhân. Ngoài các môn bắt buộc, bạn còn có tín chỉ tự do để học theo sở thích hoặc bổ sung kỹ năng mong muốn. 

Sự Tự Do và Trách Nhiệm: Quyền Lực Đi Kèm Trách Nhiệm

Vào Đại học, thời khóa biểu cố định sáng chiều ở cấp 3 sẽ được thay thế bằng hệ thống tín chỉ linh hoạt. Bạn hoàn toàn có quyền tự đăng ký môn học và sắp xếp lịch trình cho riêng mình. Có thể có những ngày bạn chỉ cần lên lớp 2 tiếng, nhưng cũng có những ngày bận rộn từ sáng đến tối. Đồng phục cũng không còn là quy định bắt buộc, bạn có thể tự do thể hiện cá tính qua trang phục, miễn là lịch sự và phù hợp.

Tuy nhiên, tự do không có nghĩa là buông thả. Bạn phải tự mình quản lý thời gian, cân bằng giữa việc học, làm thêm, hoạt động ngoại khóa và nghỉ ngơi. 

Hoạt Động Ngoại Khóa: Nơi phát triển kỹ năng mềm

Nếu hoạt động ngoại khóa ở cấp 3 thường gói gọn trong các phong trào văn nghệ, báo tường của Đoàn trường thì Đại học - hay UIT, có nhiều lựa chọn hơn hẳn. Nếu mê công nghệ, bạn có thể tham gia các CLB như: CLB Webdev, CLB AI, CLB DSC,...Nếu muốn nâng trình ngoại ngữ, có CLB Open English, CLB Tiếng Nhật - Wakame. Ngoài ra còn có các CLB thể thao, âm nhạc, nhiếp ảnh…

Đặc biệt, các chiến dịch tình nguyện như Mùa hè xanh và Xuân tình nguyện luôn thu hút đông đảo sinh viên, mang lại những trải nghiệm quý giá và cơ hội kết nối bạn bè. Đây là cách tuyệt vời để rèn kỹ năng mềm, mở rộng mối quan hệ và “làm đẹp” CV.

Hành trình từ cấp 3 lên UIT là một bước nhảy vọt cả về tư duy lẫn cách học. Từ môi trường được dẫn dắt sát sao, bạn sẽ bước vào thế giới mà mọi thứ đòi hỏi sự chủ động từ chính mình. Đây vừa là thử thách, vừa là cơ hội vàng để trưởng thành. Chúc bạn may mắn và chinh phục được nguyện vọng mà mình hằng mong muốn.

Phạm Hồng Trà

Để giải quyết một bài toán khó, có thể áp dụng 10 nguyên lý chung sau:

Sáng 6-8, ngày khai mạc giải đấu cờ vua dành cho AI đã diễn ra và chứng kiến màn hủy diệt của bốn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) từ Mỹ khi đánh bại Trung Quốc với chiến thắng tuyệt đối 4-0.

 AI Kimi K2 đến từ Trung Quốc bị xử thua vì liên tục đi những nước cờ không hợp lệ - Ảnh: chess.com

Với chiến thắng tuyệt đối 4-0, Gemini 2.5 Pro, o4-mini, Grok 4 và o3 đã xuất sắc tiến thẳng vào bán kết tại giải đấu cờ vua dành cho AI, sau khi đánh bại lần lượt Claude 4 Opus, DeepSeek R1, Gemini 2.5 Flash và Kimi k2.

• 
  

   

   

Trong trận tứ kết đáng chú ý nhất, mô hình Kimi K2 của Công ty Moonshot AI (Trung Quốc) đã chịu thất bại thảm hại 0-4 trước o3, LLM của OpenAI - nhà phát triển ChatGPT. 

Toàn bộ bốn ván đấu đều kết thúc chóng vánh trong vòng chưa đầy 8 nước đi, khi Kimi K2 liên tục đi những nước cờ không hợp lệ.

Đơn cử, ở ván thứ ba, dù nhận thức đúng về thế cờ khi o3 chiếu hậu, Kimi K2 vẫn không thể tìm ra một nước đi đúng luật nào trong cả bốn lần thử, và buộc phải chịu thua. Tỉ lệ nước đi trùng với công cụ Stockfish của o3 lên tới 100%, cho thấy sự chênh lệch trình độ là quá lớn.

Đại diện còn lại của Trung Quốc, DeepSeek, cũng không khá hơn khi thua 0-4 trước o4-mini của OpenAI. Dù làm tốt hơn đồng hương khi cầm cự được ở ván đầu, DeepSeek vẫn mắc sai lầm và bị chiếu hết ở những ván sau.

Tuy nhiên, nhân vật gây ấn tượng mạnh nhất vòng tứ kết lại là Grok 4, mô hình từ Công ty xAI của tỉ phú Elon Musk. Grok 4 đã dễ dàng đánh bại Gemini 2.5 Flash của Google với tỉ số 4-0. Với khả năng trừng phạt mọi sai lầm của đối thủ, tỉ lệ nước đi chính xác của Grok 4 đã đạt mức cao nhất vòng đấu, xấp xỉ 97,5%.

Bình luận về ván đấu, kỳ thủ số 2 thế giới Hikaru Nakamura không khỏi kinh ngạc: “Chắc chắn Grok 4 là LLM đánh cờ mạnh nhất giải này. Chênh lệch trình độ giữa nó và các mô hình khác không nhỏ đâu”. 

Lời nhận xét này càng được củng cố khi ông Musk nhanh chóng chia sẻ lại hình ảnh bình luận của Nakamura trên mạng xã hội X, kèm theo lời bình đầy tự tin: “Đây mới chỉ là tác dụng phụ thôi. xAI gần như không dành chút thời gian nào cho cờ vua”.

Kỳ thủ Nakamura cho rằng Grok 4 hoàn toàn "out trình" tại giải đấu dành cho AI - Ảnh: chụp màn hình

Về phía Google, dù Gemini 2.5 Flash đã bị loại nhưng đại diện còn lại của họ là Gemini 2.5 Pro đã có chiến thắng thuyết phục 4-0 trước Claude 4 Opus của Công ty Anthropic, khẳng định vị thế của mình tại giải đấu.

Vòng bán kết sẽ diễn ra vào 0h30 ngày 7-8 (giờ Việt Nam). Trận bán kết đầu tiên là cuộc đối đầu đỉnh cao giữa Grok 4 và Gemini 2.5 Pro. Trận đấu còn lại là một trận "derby OpenAI" đầy kịch tính giữa o3 và o4-mini.

Nguồn: https://tuoitre.vn/my-thang-tuyet-doi-tai-giai-co-vua-danh-cho-ai-20250806111234074.htm

Học sâu thực chất là một tập hợp con và là một kỹ thuật tiên tiến hơn của Học máy.

Học máy (Machine Learning)

Học máy là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép hệ thống học hỏi từ dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra quyết định hoặc dự đoán mà không cần được lập trình tường minh cho từng tác vụ.

• Định nghĩa: Sử dụng các thuật toán và mô hình thống kê để máy tính học từ dữ liệu.
• Trích xuất đặc trưng (Feature Engineering): Cần sự can thiệp của con người để xác định và trích xuất các đặc trưng (features) quan trọng từ dữ liệu thô để thuật toán học. Ví dụ: khi phân loại hình ảnh xe cộ, con người phải chỉ ra các đặc trưng như màu sắc, hình dạng bánh xe, cửa sổ, v.v.
• Dữ liệu: Hoạt động tốt với tập dữ liệu nhỏ hơn và thường là dữ liệu có cấu trúc (structured data).
• Yêu cầu tính toán: Thường ít phức tạp hơn, có thể chạy trên CPU thông thường.
• Mô hình: Sử dụng nhiều loại thuật toán khác nhau như Hồi quy tuyến tính, Cây quyết định (Decision Trees), Máy vectơ hỗ trợ (Support Vector Machines - SVM), và Mạng nơ-ron nông (Shallow Neural Networks).

Học sâu (Deep Learning)

Học sâu là một kỹ thuật của Học máy sử dụng Mạng nơ-ron nhân tạo sâu (Deep Neural Networks - mạng có nhiều lớp ẩn) để mô phỏng cách bộ não con người xử lý thông tin.

• Định nghĩa: Sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp để học.
• Tự động học đặc trưng: Tự động học các đặc trưng phức tạp và phân cấp (hierarchical features) trực tiếp từ dữ liệu thô (raw data) mà không cần sự can thiệp thủ công của con người. Ví dụ: trong phân loại hình ảnh, các lớp đầu tiên học các cạnh và hình dạng đơn giản, các lớp sau học các đối tượng phức tạp hơn.
• Dữ liệu: Yêu cầu tập dữ liệu rất lớn (Big Data) để huấn luyện hiệu quả và đặc biệt phù hợp với dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) như hình ảnh, âm thanh, văn bản.
• Yêu cầu tính toán: Cực kỳ phức tạp, yêu cầu phần cứng mạnh mẽ, đặc biệt là GPU (Bộ xử lý đồ họa) để xử lý song song các phép tính.
• Mô hình: Chủ yếu là các loại Mạng nơ-ron sâu như Mạng nơ-ron tích chập (CNN), Mạng nơ-ron hồi quy (RNN), Mạng nơ-ron biến áp (Transformer),...

 Bảng so sánh tóm tắt