[2025] Ngành robot và trí tuệ nhân tạo học trường nào? Ra trường làm gì?

Cùng Sĩ Tử tìm hiểu Ngành robot và trí tuệ nhân tạo học trường nào? Ra trường làm gì? để có kế hoạch ôn luyện tốt nhất vào ngành đang rất hot này nhé!

1. Ngành robot và trí tuệ nhân tạo học trường nào? thi khối gì?

Ngành Robot và Trí tuệ nhân tạo (AI & Robotics) là một ngành học liên quan đến các công nghệ tiên tiến về robot, máy học, trí tuệ nhân tạo và tự động hóa. Ngành này đang trở thành một trong những lĩnh vực phát triển mạnh mẽ, không chỉ trong sản xuất mà còn trong nhiều ngành công nghiệp khác như y tế, giao thông vận tải, giáo dục và thương mại.

1. Ngành Robot và Trí tuệ nhân tạo học trường nào?
Một số trường đại học ở Việt Nam và quốc tế đào tạo ngành Robot và Trí tuệ nhân tạo hoặc các ngành gần với nó như Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa, Công nghệ thông tin có các chuyên ngành liên quan đến AI và Robotics. Một số trường đại học ở Việt Nam đào tạo ngành này bao gồm:

Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội (HUST): Trường có các chuyên ngành liên quan đến Công nghệ Robot và Trí tuệ nhân tạo trong các chương trình Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa và Công nghệ thông tin.
Trường Đại học Công nghệ TP.HCM (HUTECH): Có các chuyên ngành như Kỹ thuật cơ điện tử, Kỹ thuật điều khiển tự động, và Công nghệ thông tin liên quan đến AI và Robotics.
Trường Đại học FPT: Trường có chương trình đào tạo về Khoa học máy tính và các chuyên ngành ứng dụng AI.
Trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội (USTH): Đây cũng là một trường đào tạo các chuyên ngành liên quan đến Robot và Trí tuệ nhân tạo.
Ngoài ra, một số trường quốc tế nổi tiếng trong lĩnh vực này bao gồm:

Massachusetts Institute of Technology (MIT) (Mỹ)
Stanford University (Mỹ)
Carnegie Mellon University (Mỹ)
University of Oxford (Anh)
2. Ngành Robot và Trí tuệ nhân tạo thi khối gì?
Thông thường, các trường đại học ở Việt Nam sẽ yêu cầu thi theo các khối sau đối với ngành Robot và Trí tuệ nhân tạo hoặc các ngành liên quan:

Khối A00 (Toán, Lý, Hóa): Đây là khối thi phổ biến đối với ngành Robot và Trí tuệ nhân tạo, vì các môn thi này cung cấp nền tảng vững vàng về toán học và vật lý, những yếu tố cần thiết trong lập trình và thiết kế robot.
Khối A01 (Toán, Lý, Anh): Khối A01 cũng có thể được áp dụng đối với các chuyên ngành có liên quan đến công nghệ thông tin và lập trình, vì môn Anh Văn giúp sinh viên học và hiểu tài liệu chuyên ngành quốc tế.
Khối D01 (Toán, Văn, Anh): Một số trường có thể áp dụng khối D01 nếu ngành học của bạn có các môn xã hội hoặc yêu cầu khả năng tiếng Anh tốt.
Các môn học thi của các khối này chủ yếu là Toán, Vật lý và Hóa học, trong đó Toán và Vật lý đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc học các kiến thức kỹ thuật về robot và trí tuệ nhân tạo.

Tổng kết:
Trường học: Ngành Robot và Trí tuệ nhân tạo có thể được học tại các trường như Đại học Bách Khoa Hà Nội, Đại học FPT, Đại học Công nghệ TP.HCM, và các trường quốc tế như MIT, Stanford.
Khối thi: Ngành này chủ yếu thi khối A00 (Toán, Lý, Hóa) hoặc A01 (Toán, Lý, Anh), tuỳ vào yêu cầu của từng trường.

Xem thêm: [2025] Công nghệ kỹ thuật ô tô học trường nào? Thi khối gì? Lương bao nhiêu?

2. Ngành robot và trí tuệ nhân tạo ra trường làm gì?

Ngành Robot và Trí tuệ nhân tạo (AI & Robotics) cung cấp cho sinh viên kiến thức về các hệ thống tự động, robot và ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thực tế. Sau khi ra trường, sinh viên ngành này có thể làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ sản xuất, công nghiệp, đến y tế, giao thông, và nhiều ngành công nghệ khác. Dưới đây là một số công việc mà bạn có thể làm sau khi tốt nghiệp ngành Robot và Trí tuệ nhân tạo:

1. Kỹ sư Robot (Robotics Engineer)
Mô tả công việc: Thiết kế, phát triển, lắp ráp và bảo trì các robot tự động. Kỹ sư robot làm việc trong các lĩnh vực sản xuất tự động, nghiên cứu và phát triển (R&D), và ứng dụng robot vào các ngành công nghiệp như ô tô, điện tử, và y tế.
Nơi làm việc: Các công ty sản xuất robot, công ty tự động hóa, các viện nghiên cứu và các công ty R&D.
2. Kỹ sư AI (AI Engineer)
Mô tả công việc: Phát triển và triển khai các hệ thống trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như học máy (machine learning), học sâu (deep learning), và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Các kỹ sư AI xây dựng các mô hình học máy để giải quyết các vấn đề cụ thể, chẳng hạn như nhận diện hình ảnh, dự báo, và phân tích dữ liệu lớn.
Nơi làm việc: Các công ty công nghệ, startups về AI, các tổ chức nghiên cứu và các tập đoàn đa quốc gia như Google, Microsoft, Facebook, Amazon.
3. Kỹ sư Hệ thống Tự động (Automation Systems Engineer)
Mô tả công việc: Thiết kế và triển khai các hệ thống tự động, thường được sử dụng trong các nhà máy sản xuất, hệ thống điều khiển và các ứng dụng công nghiệp. Họ làm việc với phần mềm và phần cứng để phát triển các giải pháp tự động hóa.
Nơi làm việc: Các công ty tự động hóa công nghiệp, công ty sản xuất máy móc, và các tổ chức nghiên cứu.
4. Chuyên gia Machine Learning (Machine Learning Specialist)
Mô tả công việc: Phát triển các thuật toán học máy giúp hệ thống tự động học từ dữ liệu và cải thiện hiệu quả công việc. Công việc này yêu cầu kiến thức vững về toán học, lập trình và các thuật toán học máy.
Nơi làm việc: Các công ty công nghệ, tổ chức nghiên cứu, các công ty startup chuyên về AI và Machine Learning.
5. Chuyên gia Tư vấn AI và Robotics
Mô tả công việc: Cung cấp các giải pháp và tư vấn cho các doanh nghiệp về cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo và robot vào quá trình sản xuất và kinh doanh. Chuyên gia tư vấn AI giúp các công ty chuyển đổi số và tối ưu hóa quy trình làm việc.
Nơi làm việc: Các công ty tư vấn, công ty phần mềm, các tổ chức nghiên cứu.
6. Kỹ sư Vision AI (Computer Vision Engineer)
Mô tả công việc: Phát triển các hệ thống nhận diện hình ảnh và video bằng trí tuệ nhân tạo, giúp các robot có thể “nhìn” và hiểu được thế giới xung quanh. Công việc này rất quan trọng trong các ứng dụng tự động như xe tự lái, nhận diện khuôn mặt và phân tích video.
Nơi làm việc: Các công ty công nghệ lớn, startups AI, công ty phát triển sản phẩm robot.
7. Kỹ sư Phát triển phần mềm Robot (Robotics Software Engineer)
Mô tả công việc: Lập trình phần mềm điều khiển robot và các hệ thống trí tuệ nhân tạo, giúp robot có thể thực hiện các nhiệm vụ tự động và tương tác với môi trường.
Nơi làm việc: Các công ty phát triển robot, công ty sản xuất tự động hóa, các tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ.
8. Kỹ sư Kỹ thuật Y tế Robot (Medical Robotics Engineer)
Mô tả công việc: Thiết kế và phát triển các robot y tế dùng trong các thủ thuật phẫu thuật, chẩn đoán, và điều trị bệnh. Các hệ thống này sử dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện chính xác và hiệu quả của các can thiệp y tế.
Nơi làm việc: Các bệnh viện, công ty sản xuất thiết bị y tế, viện nghiên cứu y khoa.
9. Nghiên cứu viên về Robot và AI
Mô tả công việc: Làm việc tại các viện nghiên cứu hoặc các công ty R&D để phát triển các công nghệ mới trong lĩnh vực robot và AI. Công việc này có thể liên quan đến việc nghiên cứu và thử nghiệm các công nghệ tiên tiến như robot tự học, robot hợp tác, hoặc ứng dụng AI vào các ngành nghề mới.
Nơi làm việc: Các viện nghiên cứu, trường đại học, các công ty R&D trong ngành công nghệ.

Xem thêm: [2025] Kỹ thuật hàng không học trường nào? Có dễ xin việc không?

3. Chương trình đào cơ bản của ngành robot và trí tuệ nhân tạo

Chương trình đào tạo ngành Robot và Trí tuệ nhân tạo (AI & Robotics) thường kết hợp giữa lý thuyết và thực hành, nhằm giúp sinh viên phát triển cả kiến thức cơ bản về kỹ thuật và khả năng áp dụng các công nghệ hiện đại trong thực tế. Dưới đây là một chương trình đào tạo cơ bản của ngành này, bao gồm các môn học và kỹ năng cần thiết:

1. Kiến thức Cơ bản và Toán học
Toán cao cấp: Các phương pháp toán học phục vụ cho mô hình hóa và giải quyết các bài toán trong lĩnh vực robot và AI, bao gồm đại số tuyến tính, giải tích, xác suất, và lý thuyết đồ thị.
Lý thuyết đồ thị: Áp dụng trong việc thiết kế và phân tích các thuật toán liên quan đến các mạng và đồ thị trong robot và AI.
Xác suất và thống kê: Được sử dụng trong việc phát triển các mô hình dự báo và học máy (machine learning).
2. Lý thuyết và Công nghệ cơ bản trong Robot
Cơ học cơ bản: Các khái niệm về lực, chuyển động, và động lực học của robot.
Cơ điện tử: Sự kết hợp giữa cơ khí và điện tử trong thiết kế robot, bao gồm cảm biến, động cơ, và bộ điều khiển.
Kỹ thuật điều khiển: Các phương pháp điều khiển robot để thực hiện các nhiệm vụ tự động, bao gồm điều khiển PID, điều khiển tối ưu, và điều khiển thích nghi.
Hệ thống cơ điện tử và thiết kế robot: Học về các thành phần cơ bản của robot, từ phần cứng đến phần mềm.
3. Kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo
Học máy (Machine Learning): Cung cấp kiến thức về các thuật toán học máy cơ bản, chẳng hạn như hồi quy, phân loại, cây quyết định, và máy vector hỗ trợ (SVM).
Học sâu (Deep Learning): Nghiên cứu về các mô hình học sâu (neural networks), bao gồm các loại mạng nơ-ron, như mạng CNN, RNN, GAN, và cách chúng được áp dụng trong nhận diện hình ảnh, âm thanh, và các bài toán phức tạp.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP): Làm việc với ngôn ngữ tự nhiên để robot có thể giao tiếp và hiểu ngữ cảnh, ví dụ như chatbot, phân tích cảm xúc, và dịch tự động.
Hệ thống nhận thức và học tăng cường: Các hệ thống có khả năng học hỏi và cải thiện hành vi của robot thông qua việc tương tác với môi trường (Reinforcement Learning).
4. Kỹ thuật Hệ thống Robot và Tự động hóa
Robot di động: Cung cấp kiến thức về robot di động, bao gồm các loại robot bánh xe, robot bay (drone), robot bipedal (robot đi bộ), v.v.
Cảm biến và hệ thống nhận thức: Các loại cảm biến được sử dụng trong robot (cảm biến hình ảnh, cảm biến khoảng cách, cảm biến lực) và cách xử lý tín hiệu từ chúng.
Thuật toán lập kế hoạch và điều hướng: Các thuật toán giúp robot định vị và di chuyển trong môi trường một cách hiệu quả, bao gồm thuật toán A*, Dijkstra, SLAM (Simultaneous Localization and Mapping).
Giao tiếp không dây và IoT trong Robot: Học về kết nối robot với các thiết bị khác qua mạng không dây, Internet of Things (IoT), và giao tiếp thông minh.
5. Thực hành và Dự án
Lập trình Robot: Lập trình robot để thực hiện các nhiệm vụ như di chuyển, nhận diện đối tượng, tương tác với môi trường, v.v. Học các ngôn ngữ lập trình như C++, Python, và ROS (Robot Operating System).
Dự án cuối khóa: Sinh viên thực hiện các dự án nghiên cứu, phát triển các giải pháp thực tế cho các vấn đề liên quan đến robot và trí tuệ nhân tạo, như robot tự lái, robot hỗ trợ trong y tế, hoặc các ứng dụng AI trong sản xuất.
Thực tập tại các công ty: Một số chương trình đào tạo yêu cầu sinh viên tham gia các kỳ thực tập tại các công ty, viện nghiên cứu hoặc tổ chức phát triển robot và AI để nâng cao kỹ năng thực tế.
6. Các môn học chuyên sâu và tự chọn
Robot tự lái và xe tự hành: Nghiên cứu về các hệ thống robot có khả năng di chuyển và hoạt động một cách tự động mà không cần sự can thiệp của con người, như xe tự lái.
Robot công nghiệp: Các loại robot được sử dụng trong dây chuyền sản xuất và tự động hóa công nghiệp, bao gồm robot cộng tác (cobots) và các ứng dụng trong các ngành sản xuất.
Ứng dụng AI trong robot: Các kỹ thuật và ứng dụng AI trong việc làm cho robot thông minh hơn, chẳng hạn như nhận diện vật thể, học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hành vi của robot.
7. Kỹ năng mềm và kiến thức bổ trợ
Lập kế hoạch và quản lý dự án: Các kỹ năng quản lý dự án giúp sinh viên có thể triển khai các dự án robot và AI hiệu quả.
Kỹ năng làm việc nhóm: Làm việc trong nhóm để phát triển các giải pháp robot và AI phức tạp.
Đạo đức và pháp lý trong AI: Cung cấp hiểu biết về các vấn đề đạo đức và pháp lý khi phát triển và triển khai trí tuệ nhân tạo và robot trong xã hội.

4. Cách ôn thi vào ngành robot và trí tuệ nhân tạo

Để ôn thi vào ngành Robot và Trí tuệ nhân tạo (AI & Robotics), bạn cần chuẩn bị kỹ lưỡng về các kiến thức cơ bản và chuyên sâu trong các môn học liên quan đến kỹ thuật, toán học và công nghệ. Dưới đây là một số bước và lời khuyên giúp bạn ôn thi hiệu quả vào ngành này:

1. Ôn thi các môn cơ bản: Toán, Vật lý, và Tin học
Các trường đại học yêu cầu thi các môn Toán, Vật lý, và Tin học đối với ngành Robot và Trí tuệ nhân tạo (hoặc các ngành liên quan như Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa, Công nghệ thông tin). Bạn cần nắm vững kiến thức cơ bản trong những môn này.

Toán học: Kiến thức về Đại số tuyến tính, Giải tích, Xác suất thống kê là cực kỳ quan trọng. Những môn này sẽ giúp bạn giải quyết các bài toán về thuật toán và mô hình hóa trong robot và AI.

Ôn tập phương trình vi phân, hàm số, ma trận, và đạo hàm.
Làm các bài tập về xác suất, thống kê để áp dụng vào việc học các thuật toán AI.
Vật lý: Cung cấp nền tảng về cơ học, động lực học, và tĩnh học, các kiến thức này sẽ giúp bạn hiểu các hệ thống cơ học trong robot và quá trình điều khiển.

Ôn tập các bài tập về lực, chuyển động, cơ học chất rắn và các khái niệm liên quan.
Tin học: Đối với ngành này, bạn sẽ cần khả năng lập trình và hiểu về các hệ thống máy tính.

Ôn tập các ngôn ngữ lập trình như C++, Python, và Java.
Làm các bài tập liên quan đến cấu trúc dữ liệu, giải thuật, và lập trình hướng đối tượng.
2. Học về trí tuệ nhân tạo và robot
Dù không phải ngành học chuyên biệt để thi tuyển vào, nhưng nếu bạn có kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo và robot, sẽ rất có lợi khi thi vào ngành này.

Trí tuệ nhân tạo (AI): Bạn có thể tự học hoặc tìm hiểu về các kiến thức cơ bản như học máy (Machine Learning), học sâu (Deep Learning), và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Học các khái niệm như hồi quy, phân loại, học tăng cường (Reinforcement Learning).
Đọc sách và tài liệu cơ bản về học máy và các ứng dụng của AI trong robot.
Robot và Điều khiển tự động: Tìm hiểu về các nguyên lý cơ bản của robot, bao gồm cơ học, điện tử, cảm biến, và điều khiển tự động.

Học về các loại robot như robot công nghiệp, robot di động, robot tự lái và các thuật toán điều khiển như PID, LQR.
3. Luyện tập giải bài tập và đề thi mẫu
Giải bài tập: Để ôn thi hiệu quả, bạn cần luyện tập giải các bài tập từ sách giáo khoa và các đề thi cũ. Làm nhiều bài tập sẽ giúp bạn nắm vững lý thuyết và áp dụng kiến thức vào thực tế.
Đề thi mẫu: Tìm các đề thi mẫu hoặc đề thi thử của các trường có ngành học này. Thực hành giải đề thi sẽ giúp bạn làm quen với cấu trúc đề thi và các câu hỏi thường gặp.
4. Tham gia các khóa học trực tuyến
Các khóa học trực tuyến về Trí tuệ nhân tạo, Robot, và Lập trình sẽ giúp bạn củng cố kiến thức và cập nhật các công nghệ mới. Một số nền tảng có thể tham khảo:

Coursera: Các khóa học từ Stanford, MIT về AI và Robotics.
edX: Cung cấp các khóa học từ các trường đại học nổi tiếng như Harvard, UC Berkeley.
Udemy: Các khóa học lập trình và AI cho người mới bắt đầu.
5. Thực hành lập trình và các dự án nhỏ
Nếu có thời gian, bạn có thể tham gia các dự án lập trình hoặc nghiên cứu về robot và AI, thậm chí là các dự án cá nhân nhỏ. Điều này sẽ giúp bạn nâng cao kỹ năng lập trình và hiểu sâu hơn về các ứng dụng thực tế của robot và trí tuệ nhân tạo.

Lập trình Robot: Làm quen với các công cụ lập trình như Arduino, Raspberry Pi hoặc Robot Operating System (ROS).
Ứng dụng AI: Thực hành viết các chương trình AI đơn giản như nhận diện hình ảnh (image recognition) hoặc phân tích văn bản (text analysis).
6. Đọc tài liệu chuyên sâu
Bên cạnh sách giáo khoa, bạn cũng nên tham khảo các tài liệu chuyên sâu về AI và Robot, từ các sách học thuật đến các bài báo nghiên cứu. Điều này sẽ giúp bạn có cái nhìn sâu sắc hơn về ngành và các xu hướng phát triển trong tương lai.

Trên đây Sĩ Tử đã gửi tới Ngành robot và trí tuệ nhân tạo học trường nào? Ra trường làm gì? Comment ngay nhé!