Em chào các cô chú/ anh chị trong Cộng đồng, em là sinh viên năm nhất ngành CS của HCMUT. Một chút về bản thân, em là một người khá thích Toán( đặc biệt là các ứng dụng của nó trong thực tế) và rất muốn trở thành một nhà nghiên cứu chuyên sâu về lĩnh vực AI/ML. Tuy nhiên, có một sự thật là trường em là trường theo hướng kỹ thuật, và đặc biệt là có rất nhiều chuyên ngành, nên cách học Toán không chú trọng về lý thuyết như các chuyên ngành Tổng hợp mà chỉ tập trung vào các công thức mang tính ứng dụng, scratch cho có các cơ sở lý thuyết(không hoàn toàn nhưng đa phần). Nói 1 cách dễ hiểu, nó giống như học để biết Toán đại học nó như thế nào thôi ấy ạ, và chỉ để thi thôi( nhìn đề cuối kỳ GT1 của HK1 vừa rồi thì sẽ hiểu ạ 
) và em thật sự không thích cách học này tí nào, vì em nhận thức được con đường mình đi sau này có thể sẽ rất cần tới nó. Nên em lên đây muốn hỏi các bậc cô chú/ anh chị tiền bối trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học về AI/ML về sự quan trọng của việc học một cách bài bản( ví dụ như học thuộc và hiểu bản chất các định nghĩa, luôn tìm cách chứng minh các định nghĩa, định lý, đọc thêm nhiều giáo trình) các môn Toán, thay vì chỉ học theo cách học của trường ạ. Liệu cách học ấy của em có vấn đề gì không ạ? Do ngành CS vốn dĩ cũng khá bù đầu với những môn chuyên ngành ạ. Rất mong nhận được những lời khuyên của Cộng đồng ạ! Em xin cảm ơn mọi người vì đã dành thời gian cho câu hỏi của em ạ!
Có nên học sâu vào các môn Toán (Calculus, Linear Algebra, Number Theory) cho lĩnh vực AI/ML sau này (theo hướng nghiên cứu chuyên sâu)?
Nếu bạn yêu thích toán thuần thì nên học toán chuyên nghiệp-khoa học tự nhiên thay vì lập trình.Chỉ sợ lúc đó lại quá nặng so với bạn.Thứ hai đó là am hiểu đại số sâu sắc là tốt để ứng dụng,nhưng cố gắng chứng minh nó là việc của nhà toán học chuyên nghiệp(định lí chứng minh rất khó,tốn thời gian,thậm chí bất khả thi),việc của lập trình đó là dùng ứng dụng thực tế để chứng minh tính hiệu quả thay vì tính tuyệt đối.Giải một bài toán có sẵn thực ra là vô dụng trong việc ứng dụng nó,vì mọi biến số đời thực là bất kể mọi sự vật hiện tượng chứ ko đơn thuần là các con số trên giấy.Cuối cùng,đừng lạm dụng toán cao cấp vào mọi trường hợp(trừ khi cải thiện hiệu suất).Ví dụ thay vì dùng ma trận(đại số tuyến tính) để giải hệ phương trình,thì chỉ cần giải dạng đại số phổ thông sẽ dễ hiểu hơn,tất cả là cùng một sự vật mà thôi.
tl;dr trả lời nhanh câu hỏi ở title: CÓ.
Ở trường chỉ dạy đại cương cho tất cả các sinh viên đều nắm được cơ bản, không ai cấm bạn tự học sâu vào Toán cả.
AI and ML are fields that require a lot of abstract imagination based on mathematics and logical thinking to materialize these abstractions. For example, the alpha-beta pruning search algorithm is nothing but numerous trials before making the best move. That is the abstract imagination. To materialize the alpha-beta pruning algorithm, you need mathematics to formulate the moves and logical analysis to apply them in practice like in chess or like in the navigation system.
You can study AI and ML meaningfully if you have the gifts of how to understand the theoretical algorithms (e.g. star or alpha-beta search) and how to formulate them in a practical way so that they can be materialized and reusable. The whole process is called “AI training”, just like ChatGPT is “trained” to think and formulate. In low-tech jargon: storing data in the repository and how to access and assemble data in a meaningful way.
Một người viết bài văn nghị luận, chỉ nói suông, không dẫn chứng, kêu là ừa vì t thấy như vậy nên nó sẽ như vậy.
So với 1 người viết văn nghị luận, dẫn chứng, số liệu múa máy đầy đủ rồi đưa ra kết luận.
Thì bên nào sẽ dễ tin hơn?
Map văn nghị luận sang research papers, thì nó cũng y chang.
Nghiên cứu là 1 chuyện, nhưng sao chứng minh nghiên cứu đó đúng, hợp tình hợp lý thì mới khó.
Biết càng nhiều toán thi càng có nhiều theorems, proofed theories để backup cái giả thuyết đưa ra. Càng có nhiều công cụ và phương pháp giúp tinh giảm quy trình nghiên cứu. Thế thôi.
Tất nhiên nếu xui rủi không theo con đường research được, thì ít nhất với kinh nghiệm dày về toán, đọc papers của người khác cũng chả sợ bị dắt mũi. Thích thi bóc phốt luôn cho nóng. Cho chừa mấy đứa researchers bố láo.
Bonus: Một video vui về việc tại sao nên học toán
https://www.youtube.com/shorts/uxmEKRYH4qI
Cơ bản bác sĩ này nghĩ mình đã “phát minh” ra nguyên hàm 
bạn xem trong trường bạn có câu lạc bộ nào liên quan đến toán - tin, hoặc clb nào đó định hướng AI/ML,… join vào học hỏi với các bạn sv khóa trên, như vậy sẽ tiếp cận nhanh và biết phải làm gì để tiếp cận nó 
Muốn gì thì cứ trải nghiệm đi bạn, sai thì mình làm lại từ đấu mới năm 1 mà chứ lên năm 3-4 đi thử này nọ thì hơi mệt mỏi để định hướng lại lắm.
83% thành viên diễn đàn không hỏi bài tập, còn bạn thì sao?