Giải mã thuật toán và hệ thống AI

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Bài tập này là một phần của khóa học

Hiểu về Trí tuệ Nhân tạo

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Hãy bắt đầu hành trình khám phá Trí tuệ Nhân tạo (AI) của bạn! AI đã nhanh chóng chuyển mình từ một lĩnh vực thuần khoa học trở thành một lĩnh vực bao trùm với vô số ứng dụng trong kinh doanh, công nghiệp và cả đời sống hằng ngày. Trong khoá học này, bạn sẽ tìm hiểu AI là gì, những loại vấn đề có thể giải quyết nhờ AI và những hạn chế hiện tại của nó. Bạn cũng sẽ có cái nhìn tổng quan về các phân nhánh trong AI và các lĩnh vực liên quan.

Exercise 1: Trí tuệ nhân tạo là gì?Exercise 2: Có đúng theo định nghĩa AI không?Exercise 3: Hẹp hôm nay, tổng quát ngày mai?Exercise 4: AI làm được những gì?Exercise 5: Bộ lập kế hoạch đang dùng năng lực nào?Exercise 6: Hệ thống nào sử dụng dự đoán và suy luận?Exercise 7: Các lĩnh vực và các ngành liên quan AI Exercise 8: Lĩnh vực nào giúp robot "nhìn thấy"?Exercise 9: Lắng nghe và học hỏi

Những chức năng cốt lõi của hệ thống AI là gì và mỗi lĩnh vực AI mang lại những khả năng nào? Dữ liệu nuôi dưỡng các hệ thống AI đến từ đâu, và các kỹ thuật như machine learning sử dụng dữ liệu đó như thế nào để giải quyết nhiều loại bài toán khác nhau? Chương này sẽ giải đáp những câu hỏi trên và hơn thế nữa, sẽ hé lộ cách các loại AI thu nhận dữ liệu, học từ dữ liệu, và tương tác với môi trường xung quanh - dù là môi trường vật lý hay môi trường số theo cách khác nhau như thế nào.

Exercise 1: Giải mã thuật toán và hệ thống AI

Bài tập hiện tại

Exercise 2: Hệ thống tạo ra gì?Exercise 3: Bóc tách hệ thống AI định giá đặt phòng khách sạn Exercise 4: Thu thập dữ liệu Exercise 5: Thiết lập nào là vòng lặp cảm nhận-và-hành động thực sự?Exercise 6: Có cấu trúc hay phi cấu trúc?Exercise 7: Học từ dữ liệu Exercise 8: Huấn luyện và phân loại với chim cánh cụt Exercise 9: Nhiệm vụ nào cần unsupervised learning?Exercise 10: Deep Learning sẽ còn phát triển lâu dài Exercise 11: Tương tác với môi trường Exercise 12: Tác vụ NLP nào tìm ra khách hàng nghĩ gì?Exercise 13: Nhầm lẫn giữa robot, thị giác và ngôn ngữ tự nhiên

Hãy sẵn sàng bước vào thế giới đầy hứng khởi của AI trong kinh doanh và doanh nghiệp! Chương này làm rõ các khái niệm nền tảng, nguyên tắc hướng dẫn và những phương pháp tốt nhất để xây dựng - hoặc trở thành - một tổ chức vận hành dựa trên AI. Dù là tích hợp AI vào sản phẩm, dịch vụ và dự án, hay cách mạng hóa các quy trình vận hành trong doanh nghiệp, đến cuối chương bạn sẽ hiểu những yếu tố cốt lõi để ứng dụng công nghệ này một cách hiệu quả: từ văn hoá tổ chức, dữ liệu hạ tầng công nghệ đến xây dựng đội ngũ nhân sự tài năng. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về những thách thức có thể gặp khi triển khai, cùng với các câu chuyện thành công từ những tập đoàn lớn đã biến AI thành yếu tố trung tâm trong thương hiệu và chiến lược phát triển của họ.

Exercise 1: Xây dựng văn hóa AI Exercise 2: Bốn thành tố của tổ chức vận hành bằng AI Exercise 3: Chuẩn bị cho tổ chức sẵn sàng Exercise 4: Chiến lược dữ liệu, nguồn lực và con người Exercise 5: Chọn hạ tầng phù hợp Exercise 6: Mô hình MLOps của "Zen"Exercise 7: Xây dựng đội ngũ!Exercise 8: Hệ thống AI đã triển khai của bạn có thành công không?Exercise 9: Chuyện gì đang xảy ra với mô hình này?Exercise 10: Bằng chứng về tính khả thi (PoC) trong học thuật Exercise 11: Những thách thức và những câu chuyện thành công Exercise 12: Cách nuôi dưỡng văn hóa AI Exercise 13: Paola và dự án thời trang

Khi hành trình AI đầy hứng khởi sắp khép lại, chúng ta sẽ đi sâu vào mối liên hệ giữa AI và tác động của nó lên con người và xã hội. Chúng ta sẽ khám phá các chủ đề như phổ cập AI và AI có trách nhiệm, bao gồm đạo đức, khả năng giải thích, tính công bằng và an toàn - những khía cạnh then chốt để xây dựng các hệ thống AI tạo ảnh hưởng tích cực đến cuộc sống. Cuối cùng, chúng ta cùng nhìn về tương lai, phác họa những cơ hội và thách thức mà AI mang đến trong việc định hình một tương lai bền vững.

Exercise 1: Phổ cập Trí tuệ nhân tạo Exercise 2: Thực tiễn tốt nhất để phổ cập AI Exercise 3: Mở cánh cửa Dữ liệu Mở Exercise 4: Khả năng giải thích và khả năng diễn giải Exercise 5: Lần theo đường đi của chim cánh cụt Exercise 6: Đọc các giải thích SHAP Exercise 7: Thách thức xã hội: đạo đức, tính công bằng và quyền riêng tư Exercise 8: Chia sẻ dữ liệu để thúc đẩy AI Exercise 9: Hành vi thiên lệch hay không thiên lệch?Exercise 10: Chiếc xe thiên lệch Exercise 11: Thách thức xã hội: tương lai của AI Exercise 12: Muôn mặt của AI vì phát triển bền vững Exercise 13: Paola và khía cạnh con người của AI Exercise 14: Hành trình này khép lại, hành trình khác mở ra