#j2team_share #computer_science #career #advice #vmc
Hỏi: Là một sinh viên khoa học máy tính, bạn đã học được điều gì khi đã quá muộn trong đời mình hoặc vào năm thứ tư của trường đại học?
Trả lời: Ashish Kedia, Kỹ Sư Giải Pháp Web tại Google, Hyderabad
===================
• Thời gian của lập trình viên đáng giá hơn nhiều thời gian của CPU. Bạn không nên tốn quá nhiều thời gian vào việc tối ưu code khi không cần thiết.

• Nếu bạn không học cách dùng những công cụ hoặc công nghệ mới trong khoa học máy tính, thực sự bạn đang hạ thấp giá trị của chính bản thân mình. Sự thay đổi trong ngành công nghiệp này là điều thường xuyên. Cập nhật mọi thứ lắm lúc rất không thoải mái nhưng là điều cần thiết

• Những khóa học bạn ghét nhất khi còn ở trường đại học có lẽ lại là những môn bạn sẽ cần để làm việc sau này nếu muốn tránh sự bế tắc trong sự nghiệp của mình.

• Với tư cách một lập trình viên, thi thoảng tất cả những gì bạn cần là thêm vài đôi mắt ngó vào cùng. Khi còn đi học, cái tôi của bạn quá cao để có thể nhờ người khác giúp đỡ. Tôi đã nhận ra rằng mình đã có thể tiến xa hơn nếu tôi tiết kiệm được một chút thời gian tại đó.

• Bạn có thể nghĩ ra được những thiết kế và thuật toán để giải những vấn đề phức tạp, nhưng nếu những giải pháp đó không gây được ảnh hưởng lớn thì chúng đều vô dụng. Hãy chắc chắn rằng bạn đã chọn đúng vấn đề để bắt tay vào làm.

• Việc đầu tư vào hiệu suất của chính bản thân bạn – định nghĩa / học tập những lối đi ngắn gọn, tự động hóa những tác vụ nhỏ, tối ưu tư thế làm việc của mình có thể giúp bạn tạo ra được sự ảnh hưởng tổng thể rất lớn. Đương nhiên, bạn không được trả tiền để làm những điều này nhưng chúng sẽ giúp công việc được trả lương của bạn nhẹ nhàng hơn.

• Những mối quan hệ, sự liên kết và kỹ năng mềm đều quan trọng như kỹ năng lập trình của bạn. Nói chung, bạn sẽ không tiến xa được nếu bạn cực kỳ thông minh nhưng đồng thời cũng lại cực kỳ thô lỗ.

https://www.quora.com/As-a-computer-science-student-what-did-you-learn-too-late-in-life-or-in-the-fourth-year-of-college/answer/Ashish-Kedia

Ảnh: Jade Raymond - Kỹ Sư Sony, Ubisoft

#j2team_share #programming #computer_science #vmc
Hỏi: Tại sao trí thông minh nhân tạo lại bị Python chi phối chứ không phải C++?
Trả lời:Travis Addair, Thạc sĩ Khoa Học Máy Tinh & Trí Tuệ Nhân Tạo, Đại học Stanford (2018)
--------
Những người đang thực hiện nhiều nghiên cứu về AI nhất không phải là những kỹ sư phần mềm bình thường; họ không quan tâm đến quản lý bộ nhớ, những tham số và đa kế thừa. Họ muốn những công cụ cho phép họ hình dung được dữ liệu của mình, kết hợp cũng với một thử nghiệm chỉ qua vài dòng mã và tương tác/thay đổi dữ liệu và mô hình đó mà không cần phải biên dịch lại và chạy lại sau mỗi thay đổi nhỏ.

Python cho phép họ làm được điều này, C++ thì không.

Điều đó nói lên rằng, các mô hình học máy cũng sẽ dùng nhiều đến phần cứng, ví dụ như GPU để nhân nhanh ma trận. Cuối cùng thì, một ngôn ngữ như C hay C++ vẫn rất cần thiết. Và thực tế là, phần lớn các thư viện có giao diện Python như Tensorflow[1] đều có module con viết bằng C nhằm thực hiện những phần đòi hỏi về hiệu suất.

Vì thế, bạn cũng có thể tham gia cuộc chơi. Chúng ta đều có thể tận dụng ngôn ngữ dễ gần và đơn giản như Python, và ngôn ngữ bậc thấp hiệu năng cao như C++.

https://www.quora.com/Why-is-artificial-intelligence-driven-by-Python-and-not-C/answer/Travis-Addai