Khi lựa chọn lớp học này vào tháng 11/2023, mục tiêu của mình là làm quen với PyTorch để chuẩn bị đi học Thạc sĩ ngành Trí Tuệ Nhân Tạo đầu 2024. Thời gian học Đại học ở Mĩ, mình đã từng chuyển ngành từ Mỹ Thuật sang Khoa Học Máy Tính dù khi đó không hề có một chút kiến thức nào về lập trình nên mình đã có những năm tháng Đại học rất khó khăn, vật vã và không có phương hướng khi theo đuổi chuyên ngành này. Sau khi đã ra trường và xoay sở để trở thành Full-stack Developer, mình nhận thấy xu hướng phát triển nhanh như vũ bão của AI cũng như tự nhận thức được bản thân còn trẻ và còn nhiều thiếu sót, yếu kém, nếu không chăm chỉ “dùi mài kinh sử“, không ngừng trau dồi, học hỏi và tích luỹ, cập nhật thêm kiến thức mới, mình sẽ rất dễ bị đào thải, đặc biệt là trong thời kì AI phát triển như hiện nay. Vì thế mình đã quyết định đi học Thạc sĩ song song với quá trình đi làm.

Sau khi đã được nhận vào trường, mình có vài tháng cuối năm 2023 trước khi chính thức bắt đầu nhập học. Thế là mình dành thời gian tìm hiểu thật kĩ chương trình học tập và đọc review của từng môn do các sinh viên khoá trước chi sẻ. Mình thấy là rất nhiều môn, bọn mình sẽ dùng Python và PyTorch. Python mình đã biết, nhưng PyTorch thì mình chưa từng sử dụng bao giờ. Vì đã có kinh nghiệm “quay xe” trước đây, nên lần này tránh để bản thân rơi vào “khủng hoảng” cũng như không muốn công việc chính bị đảo lộn bởi việc học Thạc sĩ, mình quyết định “bắt đầu sớm” bằng việc học trước thư viện PyTorch để làm quen với nó.

Như 1 “tín hiệu từ vũ trụ“, sau khi dự định này nảy ra trong đầu mình, 1 tuần sau, mình nhận được promotional email về lớp học PyTorch Thực Chiến của ProtonX do anh Minh và anh Ngọc giảng dạy. Mình cũng đọc thật kĩ email và tìm hiểu thông tin về giảng viên trên social media. Anh Ngọc thì mình đã biết từ trước qua lớp Leetcode 02 và mình rất ấn tượng cách giảng dạy nhiệt tình và hài hước của anh. Anh cũng là một người rất chăm chỉ chia sẻ các bài viết chất lượng về AI trong group Vietnam AI Community với rất nhiều kiến thức và kinh nghiệm hay ho tích lũy từ nhiều năm làm việc trong lĩnh vực này và giải quyết rất nhiều bài toán khó và thú vị, anh cũng có một GitHub Profile “siêu” sao cùng rất nhiều project AI mã nguồn mở, v.v. Nên mình đã có một sự tin tưởng nhất định. Qua tìm hiểu, mình cũng được biết anh Minh là Data Scientist/AI Researcher/AI Engineer với hơn 5 năm kinh nghiệm trong ngành, đặc biệt là về Computer Vision và MLOps, anh cũng từng có kinh nghiệm giảng dạy Data Science, Machine Learning và Deep Learning. Không chần chừ gì nữa, mình đã đăng kí học ngay và luôn.

Khoảng thời gian tham gia lớp học, mình thấy rất tận hưởng và có rất nhiều động lực. Mỗi tuần 2 buổi Zoom vào 7h tối theo giờ VN, vì ở Mĩ, nên mình thường dậy từ 6h kém để kịp tham gia lớp học trực tuyến, nhưng nó đáng mọi người ạ. Xem profile của các giảng viên thì mình đã nể rồi, trong quá trình học, mình lại càng “tâm phục, khẩu phục” hơn vì các giảng viên chia sẻ kiến thức rất tận tình, rất cặn kẽ, và luôn sẵn sàng giải đáp mọi thắc mắc của học viên trong quá trình học. Mỗi buổi học đúng ra chỉ có 2 tiếng thôi, nhưng bọn mình chưa bao giờ được cho “về sớm”, toàn “được” tan học muộn tầm 15’ đến 30’. Vì là lớp học thực chiến, nên lớp học này không đi quá sâu vào những lí thuyết về Toán, tuy nhiên vẫn cung cấp cho học viên đủ những kiến thức cơ bản cần thiết phục vụ cho mục đích chính của lớp học là sử dụng thư viện PyTorch để xây dựng và huấn luyện mô hình học máy. Lớp học có rất nhiều chủ đề từ những class của PyTorch như Dataset và DataLoader (thuộc module torch.utils.data) hay những package thường dùng của PyTorch như TorchVision và TorchText, đến mô hình hồi quy tuyến tính, mạng nơ-ron, mạng tích chập, transformer rồi ngay cả những topic rất thiết thực cho người đi làm chẳng hạn như giải nén mô hình, API, đào tạo phân tán (distributed training) cũng được giới thiệu đến học viên. Đối với mình, đây đúng là một “bầu trời tri thức” Vì là lớp học thực chiến, nên không thể không nhắc đến “đặc sản” là bài tập về nhà. Lớp học có rất nhiều notebook với code hoàn chỉnh cho học viên tham khảo và rất nhiều bài tập thực hành khác nhau, bám sát những chủ đề của lớp học để học viên thực hành những gì được dạy. Ngoài giờ học, mình cũng có thể trao đổi bài với giảng viên qua Slack và luôn được hướng dẫn rất tận tình. Vì mới học AI/ML nên mình cũng khá chật vật và mình rất hay hỏi nhưng mà học vẫn “dính” quá. Hồi đó, vì chưa đi học trên trường nên mình có nhiều thời gian hơn và mình làm không sót một bài tập nào vì … quá mê.

Và sau khi hoàn thành lớp học PyTorch thực chiến của ProtonX, mình thấy tự tin đi học Thạc sĩ hơn hẳn. Cơn ác mộng “sợ code” một thời đại học của mình đã được thay thế bằng sự vui thích và ham mê. Hè 2024 là học kì thứ 2 của mình ở trường và mình tự tin lấy lớp Deep Learning mà không cần đắn đo cân nhắc quá nhiều. Trên trường thầy giáo cũng giao cho mình vài project thực hành và đều sử dụng PyTorch. May mắn là với những kiến thức đã được trang bị từ trước, mình không mất quá nhiều thời gian để phải “vọc” thêm và làm quen với PyTorch từ đầu nên việc học trên trường giờ đây trở nên hết sức thú vị và vui vẻ, enjoyable. Vì thế, tuy vừa làm vừa học với một lịch trình kín mít từ sáng tới tối, mình vẫn cân đối được thời gian và hoàn thành môn học trên trường với điểm số như ý.

Review của mình hơn dài, nên nếu bạn đọc đến đây thì mình vô cùng cảm ơn, hy vọng đã góp thêm cho bạn những thông tin hữu ích để cân nhắc lựa chọn lớp học. Cảm ơn anh Ngọc, anh Minh và team ProtonX đã mang đến một lớp học vui nhộn, bổ ích và rất thiết thực. Hơn thế nữa, qua lớp học này, tuy online, nhưng mình cũng kết thêm được nhiều người bạn mới đồng chí hướng, nên mình rất vui.