Mathematical and Computing Sciences for AI
Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách chúng ta nghiên cứu khoa học, phát triển công nghệ, điều hành doanh nghiệp và hiểu thế giới xung quanh. Tuy nhiên, những công cụ AI thành công nhất không xuất hiện từ các thư viện phần mềm hay các mô hình ngôn ngữ mới nhất. Chúng được xây dựng trên nền tảng của toán học, khoa học máy tính, mô hình hóa và khả năng diễn giải những hệ thống phức tạp.
Mathematical and Computing Sciences for Artificial Intelligence tại Bocconi được thiết kế từ chính triết lý đó. Thay vì tập trung vào việc học các công cụ AI hiện hành, chương trình đào tạo những nền tảng khoa học làm nên AI. Mục tiêu không chỉ là sử dụng công nghệ, mà là hiểu cách công nghệ hoạt động và có khả năng đóng góp vào sự phát triển của chính lĩnh vực này trong tương lai.
Điều gì tạo nên bản sắc của chương trình?
Đây là một trong những chương trình khác biệt nhất tại Bocconi. Trong khi phần lớn các chương trình AI hoặc Computer Science bắt đầu từ lập trình và phát triển phần mềm, Mathematical and Computing Sciences for Artificial Intelligence được xây dựng trên bốn trụ cột: toán học, khoa học máy tính, vật lý và kinh tế học. AI đóng vai trò là sợi dây kết nối các lĩnh vực này.
Bocconi xem AI như một lĩnh vực khoa học liên ngành. Để hiểu và phát triển các hệ thống AI, sinh viên cần nắm vững các công cụ toán học, thuật toán, phương pháp mô hình hóa và tư duy khoa học được sử dụng để nghiên cứu cả các hiện tượng tự nhiên lẫn xã hội. Chính vì vậy, chương trình không tập trung vào những công nghệ có thể nhanh chóng lỗi thời, mà chú trọng các nền tảng phương pháp luận có giá trị lâu dài.
Một điểm đáng chú ý khác là sự hiện diện của kinh tế học và khoa học xã hội trong chương trình. Sinh viên không chỉ học cách xây dựng mô hình cho các hệ thống vật lý hay dữ liệu kỹ thuật, mà còn học cách mô hình hóa hành vi con người, thị trường và các hệ thống kinh tế phức tạp. Đây là dấu ấn rất đặc trưng của Bocconi so với nhiều trường kỹ thuật truyền thống.
Học gì trong 3 năm?
Năm đầu tiên đặt nền móng cho toàn bộ chương trình thông qua bốn lĩnh vực cốt lõi:
- Mathematical Analysis
- Algebra and Geometry
- Probability
- Computer Science
Bên cạnh đó, sinh viên còn học Foundations of Physics và Foundations of Economic Sciences. Ngay từ năm đầu, chương trình đã thể hiện rõ định hướng liên ngành khi giới thiệu đồng thời các công cụ và cách tiếp cận của toán học, khoa học máy tính, vật lý và kinh tế học trong một khung tư duy thống nhất.
Trong năm thứ hai, sinh viên tiếp tục đào sâu vào các phương pháp toán học và tính toán hiện đại, đồng thời học cách sử dụng chúng để xây dựng mô hình cho các hệ thống phức tạp. Đây là giai đoạn chuyển tiếp từ kiến thức nền tảng sang các ứng dụng liên quan trực tiếp đến AI và khoa học dữ liệu.
Năm cuối là nơi các thành phần của chương trình hội tụ. Những học phần tiêu biểu gồm:
- Machine Learning and Artificial Intelligence
- Game Theory and Mechanism Design
- Mathematical Modelling for Finance
- Mathematical Modelling for Neuroscience
- Stochastic Processes and Simulations in Natural Sciences
- Statistical and Quantum Physics
Các môn học này cho thấy AI tại Bocconi không chỉ được nhìn nhận như một công nghệ, mà còn là công cụ để nghiên cứu trí tuệ, hành vi, thị trường và các hệ thống phức tạp trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Ngoài các môn học bắt buộc, sinh viên có thể lựa chọn môn tự chọn, thực tập hoặc tham gia chương trình trao đổi quốc tế trong năm cuối.
Trải nghiệm quốc tế
Sinh viên có thể tham gia chương trình trao đổi học thuật kéo dài một học kỳ tại các trường đối tác của Bocconi ngay từ bậc cử nhân. Đối với một ngành học có tính quốc tế cao như AI, việc tiếp cận những môi trường học thuật và nghiên cứu khác nhau là một phần quan trọng của trải nghiệm đào tạo.
Trang International Opportunities của chương trình hiện giới thiệu một số điểm đến tiêu biểu:
- University of Toronto (Canada)
- École Polytechnique (Pháp)
- National University of Singapore (Singapore)
- Tecnológico de Monterrey – ITESM (Mexico)
- University of Sydney (Úc)
Những trường đại học này đều có thế mạnh trong các lĩnh vực toán học, khoa học máy tính, kỹ thuật hoặc khoa học dữ liệu, tạo điều kiện để sinh viên mở rộng góc nhìn học thuật và tiếp cận những cộng đồng nghiên cứu hàng đầu thế giới.
Sau khi tốt nghiệp
Phần lớn sinh viên tiếp tục học lên bậc thạc sĩ. Nhờ nền tảng phương pháp luận rộng và chiều sâu toán học, chương trình mở ra nhiều lựa chọn hơn so với một bằng cử nhân AI thông thường. Các hướng học tập phổ biến gồm:
- Artificial Intelligence
- Applied Mathematics
- Statistics
- Data Science
- Computer Science
- Physics
- Economics
- Finance
- Business Analytics
Đối với những sinh viên gia nhập thị trường lao động ngay sau khi tốt nghiệp, vị trí khởi điểm thường xoay quanh việc ứng dụng các phương pháp toán học, tính toán và AI để phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình. Họ có thể làm việc tại doanh nghiệp, tổ chức nghiên cứu, công ty công nghệ, tổ chức tài chính hoặc các đơn vị tư vấn trong vai trò chuyên gia phân tích dữ liệu, mô hình hóa hoặc AI.
Điểm nổi bật của chương trình là khả năng thích ứng. Thay vì đào tạo cho một công nghệ hoặc một nghề nghiệp cụ thể, chương trình hướng đến việc xây dựng những kỹ năng nền tảng có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau khi công nghệ tiếp tục thay đổi.
Chương trình phù hợp với ai?
Mathematical and Computing Sciences for Artificial Intelligence phù hợp với những học sinh có nền tảng toán học tốt, yêu thích tư duy trừu tượng và muốn hiểu sâu các nguyên lý đằng sau AI thay vì chỉ học cách sử dụng công cụ.
Đây không phải là chương trình dành cho những người chỉ muốn học lập trình ứng dụng hoặc phát triển phần mềm. Khối lượng toán học, xác suất, mô hình hóa và lý thuyết tương đối lớn, đòi hỏi sự kiên trì và hứng thú với các vấn đề mang tính khoa học cơ bản.
Chương trình đặc biệt phù hợp với những học sinh muốn theo đuổi nghiên cứu, khoa học dữ liệu, AI, toán ứng dụng hoặc các lĩnh vực nơi việc xây dựng mô hình và phân tích dữ liệu đóng vai trò trung tâm.