Tổng quan về Trí tuệ nhân tạo
24 Questions
0 Views

Choose a study mode

Play Quiz
Study Flashcards
Spaced Repetition
Chat to Lesson

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Feature trong học máy được định nghĩa là gì?

  • Đầu vào cho mô hình của chúng ta (correct)
  • Kết quả đầu ra của mô hình
  • Một ví dụ đầu vào/đầu ra dùng để huấn luyện
  • Mô hình đại diện cho mạng nơ-ron

Điều nào sau đây không phải là một yếu tố đã thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo?

  • Sự giảm thiểu nhu cầu công việc của con người (correct)
  • Sự tiến bộ trong công nghệ phần cứng
  • Sự phát triển của phần mềm tự động
  • Sự gia tăng dữ liệu lớn

Mô hình trong học sâu thường đại diện cho điều gì?

  • Một tệp lưu trữ dữ liệu lớn
  • Một thuật toán chuyển đổi dữ liệu
  • Sự đại diện cho mạng nơ-ron nhân tạo (correct)
  • Cách tiếp cận truyền thống trong lập trình

Định nghĩa nào sau đây đúng nhất với thuật toán machine learning?

<p>Có thể học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian (B)</p> Signup and view all the answers

Một nơ-ron trong mạng nơ-ron nhân tạo được mô tả như thế nào?

<p>Là một đơn vị cơ bản có khả năng thực hiện tính toán đơn giản (D)</p> Signup and view all the answers

Tensor trong học sâu là gì?

<p>Một đối tượng toán học đại diện cho dữ liệu (B)</p> Signup and view all the answers

Điều nào sau đây là một ứng dụng quan trọng của học máy?

<p>Phát hiện gian lận trong tài chính (B)</p> Signup and view all the answers

Các bước cần thực hiện trong một bài toán AI bao gồm nội dung nào?

<p>Gán nhãn dữ liệu và thực hiện huấn luyện mô hình (B)</p> Signup and view all the answers

Epoch là gì trong quá trình huấn luyện mô hình máy học?

<p>Là một lần sử dụng tất cả dữ liệu huấn luyện. (B)</p> Signup and view all the answers

Thuật ngữ nào sau đây mô tả kích thước của nhóm mẫu trong máy học?

<p>Batch (A)</p> Signup and view all the answers

Hàm mất mát là gì trong mạng nơ ron?

<p>Là cách đo lường độ tốt của một mạng nơ ron dựa trên giá trị dự đoán so với giá trị thực tế. (D)</p> Signup and view all the answers

Forward Propagation trong học sâu có vai trò gì?

<p>Là quá trình truyền dữ liệu đầu vào qua các lớp để tạo ra đầu ra. (B)</p> Signup and view all the answers

Hàm kích hoạt trong mạng nơ ron có chức năng gì?

<p>Quyết định xem một nơ ron có được kích hoạt hay không. (C)</p> Signup and view all the answers

Backpropagation có mục tiêu gì trong quá trình huấn luyện?

<p>Giảm giá trị của hàm mất mát. (A)</p> Signup and view all the answers

Tuning siêu tham số là gì trong mô hình máy học?

<p>Là quá trình xác định các tham số không thể học được từ dữ liệu. (D)</p> Signup and view all the answers

Cross-Validation trong máy học được sử dụng làm gì?

<p>Để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa thấy. (C)</p> Signup and view all the answers

Overfitting xảy ra khi điều gì xảy ra với mô hình học máy?

<p>Mô hình quá chính xác với dữ liệu huấn luyện và không hoạt động tốt với dữ liệu mới. (C)</p> Signup and view all the answers

Điều nào sau đây mô tả hiện tượng underfitting?

<p>Mô hình không đủ khả năng để học các mẫu trong dữ liệu. (C)</p> Signup and view all the answers

Một trong những công cụ lập trình phổ biến cho AI là gì?

<p>Google Colab (B)</p> Signup and view all the answers

Dropout là phương pháp gì trong học sâu?

<p>Giảm thiểu hiện tượng overfitting bằng cách ngăn không cho một số nút hoạt động trong quá trình huấn luyện. (A)</p> Signup and view all the answers

Batch normalization được sử dụng để làm gì trong học sâu?

<p>Giúp ổn định và tăng tốc quá trình huấn luyện bằng cách chuẩn hóa đầu vào của các lớp. (B)</p> Signup and view all the answers

Generative Adversarial Network (GAN) là gì?

<p>Một phương pháp học sâu mà trong đó hai mạng đối kháng, một tạo ra và một phân biệt. (B)</p> Signup and view all the answers

Trong các ứng dụng của AI, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) chủ yếu nghiên cứu về điều gì?

<p>Tương tác giữa con người với máy tính thông qua ngôn ngữ tự nhiên. (B)</p> Signup and view all the answers

Transfer learning thường được áp dụng trong trường hợp nào?

<p>Khi sử dụng mô hình đã được huấn luyện cho một nhiệm vụ để cải thiện hiệu suất trên nhiệm vụ khác. (A)</p> Signup and view all the answers

Flashcards

Học máy (Machine Learning)

Là một tập hợp các thuật toán cho phép máy tính tự học từ dữ liệu, không cần được lập trình rõ ràng.

Học sâu (Deep Learning)

Là một nhánh con của học máy sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo để tự học từ dữ liệu.

Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN)

Là một mô hình toán học được tạo ra để mô phỏng cách hoạt động của não người.

Nơ-ron nhân tạo (Neuron)

Là một đơn vị cơ bản của mạng nơ-ron, tương tự như một nơ-ron trong não người.

Signup and view all the flashcards

Ví dụ (Example)

Là một dạng dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình AI.

Signup and view all the flashcards

Đặc trưng (Feature)

Là đầu vào của mô hình AI.

Signup and view all the flashcards

Nhãn (Label)

Là đầu ra mong muốn của mô hình AI.

Signup and view all the flashcards

Dữ liệu (Data)

Là tập hợp các thông tin được thu thập và xử lý để huấn luyện mô hình AI.

Signup and view all the flashcards

Chia tập dữ liệu (Data Splitting)

Là việc chia bộ dữ liệu thành hai phần: tập huấn luyện và tập kiểm tra. Mô hình được huấn luyện trên tập huấn luyện và sau đó được đánh giá trên tập kiểm tra.

Signup and view all the flashcards

Overfitting

Xảy ra khi mô hình học quá tốt trên tập huấn luyện và trở nên quá đặc thù cho tập dữ liệu đó. Kết quả là nó sẽ không hoạt động tốt trên dữ liệu mới chưa từng thấy.

Signup and view all the flashcards

Underfitting

Ngược lại với overfitting, xảy ra khi mô hình quá đơn giản và không có đủ năng lực để học các quy luật trong dữ liệu.

Signup and view all the flashcards

Học chuyển giao (Transfer Learning)

Là việc sử dụng một mô hình đã được huấn luyện trên một nhiệm vụ để giải quyết một nhiệm vụ khác.

Signup and view all the flashcards

Học trực tuyến (Online Learning)

Là việc huấn luyện mô hình trên dữ liệu mới liên tục để cập nhật kiến thức.

Signup and view all the flashcards

Weight Decay

Là một kỹ thuật điều chỉnh mạng nơ-ron bằng cách thêm một thuật ngữ vào hàm mất mát để hạn chế việc học quá tốt.

Signup and view all the flashcards

Epoch

Một thuật ngữ dùng để chỉ một vòng lặp đầy đủ của quá trình huấn luyện, trong đó toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện được sử dụng một lần.

Signup and view all the flashcards

Iteration

Số lượng batch cần thiết để hoàn thành một Epoch. Số lượng batch bằng với số lượng lần lặp cho một Epoch.

Signup and view all the flashcards

Batch

Số lượng mẫu được lấy để xử lý qua mô hình học máy trước khi cập nhật các tham số mô hình.

Signup and view all the flashcards

SGD (Stochastic Gradient Descent)

Một thuật toán tối ưu hóa được sử dụng để cập nhật trọng số của mô hình học sâu nhằm giảm thiểu hàm mất mát.

Signup and view all the flashcards

Hàm mất mát (Cost Function)

Hàm đánh giá mức độ 'tốt' của một mạng nơ-ron dựa trên khả năng dự đoán của nó so với giá trị thực tế.

Signup and view all the flashcards

Hàm hoạt hóa (Activation Function)

Hàm hoạt hóa xác định xem một nơ-ron có nên được kích hoạt hay không, giống như một công tắc bật tắt.

Signup and view all the flashcards

Truyền xuôi (Forward Propagation)

Quá trình truyền dữ liệu đầu vào qua các lớp của mạng nơ-ron để tạo ra đầu ra.

Signup and view all the flashcards

Truyền ngược (Backward Propagation)

Quá trình tính toán gradient của hàm mất mát so với trọng số mạng. Mục tiêu của truyền ngược là cập nhật trọng số để giảm giá trị của hàm mất mát.

Signup and view all the flashcards

Study Notes

Tổng quan về Trí tuệ nhân tạo

  • Bài thuyết trình trình bày tổng quan về Trí tuệ nhân tạo (AI).
  • Người trình bày là TS. Lương Văn Thiện, phòng nghiên cứu AI, khoa DS&AI, Đại học Khoa học tự nhiên.
  • Trang web của tác giả: www.tvluong.wordpress.com

Nội dung

  • Các khái niệm cơ bản về Machine learning và Deep Learning.
  • Nền tảng của mạng nơ-ron (DNN) và Học sâu.
  • Ứng dụng quan trọng của Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL).
  • Công cụ và kỹ năng cần thiết để làm việc với ML và DL.

Khởi đầu của AI

  • Phân loại hình ảnh: Một nhiệm vụ cốt lõi trong thị giác máy tính.
  • Ví dụ, hình ảnh con mèo được phân loại là "mèo".

Cho đến những tác vụ phức tạp hơn

  • Phân loại (Classification)
  • Phân đoạn ngữ nghĩa (Semantic Segmentation)
  • Phát hiện đối tượng (Object Detection)
  • Phân đoạn theo ví dụ (Instance Segmentation)

Ba nhân tố khiến AI bùng nổ

  • Tính toán (Computational)
  • Thuật toán (Algorithms)
  • Dữ liệu (Data)

Thuật toán truyền thống vs Trí tuệ nhân tạo

  • So sánh cách thức hoạt động của thuật toán truyền thống và trí tuệ nhân tạo.
  • Thuật toán truyền thống: Biết đầu vào và thuật toán, xác định đầu ra.
  • Trí tuệ nhân tạo: Biết đầu vào và đầu ra, tìm thuật toán.

Thuật toán truyền thống vs Học máy

  • Phát triển phần mềm truyền thống: Biết đầu vào và thuật toán => Đầu ra
  • Học máy: Cho đầu vào và đầu ra => Tìm thuật toán

Ví dụ chuyển nhiệt độ

  • Đầu vào (độ C): 0, 8, 15, 22, 38
  • Đầu ra (độ F): 32, 46.4, 59, 71.6, ?
  • Hỏi: Giá trị đầu ra cho đầu vào 38?

Lời giải truyền thống

  • Công thức chuyển đổi: F = C * 1.8 + 32
  • F: độ F, C: độ C

Học máy

  • Thuật toán tìm ra mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra dựa trên dữ liệu.

Hiểu về dữ liệu

  • Dữ liệu về các loại động vật, có các thuộc tính như có trứng, có vảy, độc, có máu lạnh, số chân, loài bò sát.

Hiểu về dữ liệu (Attributes)

  • Dữ liệu về các loại loài hoa, bao gồm các thuộc tính như chiều dài đài hoa, chiều rộng đài hoa, chiều dài cánh hoa, chiều rộng cánh hoa, phân loại loài hoa.

Các loại định dạng dữ liệu

  • Dữ liệu có cấu trúc (Structured Data): Cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu, ERP, CRM.
  • Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-Structured Data): CSV, XML, JSON.
  • Dữ liệu không cấu trúc (Unstructured Data): Video, âm thanh, hình ảnh, dữ liệu cảm biến.

Gán nhãn dữ liệu

  • Nhiệm vụ: Gán nhãn cho hình ảnh
  • Công thức: F(imag) = nhãn

5 bước thực hiện một bài toán AI

  • Đặt vấn đề (Problem setting)
  • Thu thập dữ liệu (Data collection)
  • Mô hình hóa và đào tạo mô hình (Modeling and Training Models)
  • Chọn mô hình (Model selection)
  • Triển khai mô hình phù hợp (Deploy suitable model)

Quá trình học máy

  • Chuẩn bị dữ liệu (Preprocessing)
  • Học (Learning)
  • Đánh giá (Evaluation)
  • Dự đoán (Prediction)

Một số khái niệm cơ bản

  • Feature: Đầu vào của mô hình
  • Ví dụ: Cặp đầu vào/đầu ra dùng để đào tạo
  • Nhãn: Đầu ra của mô hình
  • Mô hình: Biểu diễn mạng thần kinh của bạn

Phân biệt AI, học máy và học sâu

  • AI, Data Mining, Data Science
  • Statistics
  • Machine Learning
  • Deep Learning

Phân loại các thuật toán học máy

  • Học không giám sát (Unsupervised Learning): Dự đoán, phân cụm, khuyến nghị.
  • Học có giám sát (Supervised Learning): Phân loại, hồi quy, dự đoán.
  • Học tăng cường (Reinforcement Learning): Quyết định, dẫn đường cho robot.

Phân loại và hồi quy

  • Phân loại: Đầu ra rời rạc (discreate).
  • Hồi quy: Đầu ra liên tục (continuous).

Một số khái niệm quan trọng trong Deep Learning

  • Mạng thần kinh nhân tạo (ANN): Nhóm các nút được kết nối, lấy cảm hứng từ tế bào thần kinh trong não.
  • Neuron/Đơn vị: Khối xây dựng cơ bản của mạng thần kinh, như một máy tính nhỏ có thể thực hiện các phép tính đơn giản và đưa ra quyết định dựa trên đầu vào.
  • Tensor: Đối tượng toán học đại diện cho dữ liệu, giống như một khối lập phương được tạo thành từ các khối lập phương nhỏ hơn.

Một số khái niệm quan trọng trong Deep Learning

  • Epoch: Tổng số lần lặp qua toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện.
  • Iteration: Tổng số batch cần thiết để hoàn thành một Epoch.
  • Batch: Kích thước batch là tham số siêu điều chỉnh xác định số mẫu được lấy để xử lý qua một mô hình học máy cụ thể trước khi cập nhật tham số bên trong mô hình.
  • SGD: Thuật toán tối ưu hóa dùng để cập nhật trọng số của mô hình học sâu để giảm thiểu hàm mất mát.

Phân biệt Epoch và Batch

  • Epoch: Quá trình lặp qua tất cả tập dữ liệu huấn luyện một lần.
  • Batch: Tập dữ liệu được chia nhỏ và đưa vào thuật toán.

Một số khái niệm quan trọng trong Deep Learning

  • Hàm chi phí/hàm mất mát: Đo lường mức độ "tốt" của mạng thần kinh, tỷ lệ nghịch với chất lượng của mô hình.
  • Hàm kích hoạt: Giống như công tắc bật/tắt của neuron.

Một số hàm mất mát quan trọng

  • Mean Squared Error (MSE): Sai số bình phương trung bình
  • Root Mean Squared Error (RMSE): Sai số bình phương trung bình căn bậc hai
  • Cross Entropy (CE): Entropy chéo

Một số khái niệm quan trọng trong Deep Learning

  • Phổ biến truyền: Quá trình truyền dữ liệu đầu vào qua các lớp mạng thần kinh để tạo ra đầu ra.
  • Lan truyền ngược: Tính toán gradient của hàm mất mát đối với trọng số của mạng thần kinh. Mục tiêu của lan truyền ngược là cập nhật trọng số để giảm giá trị của hàm mất mát.

Một số khái niệm quan trọng trong Deep Learning

  • Điều chỉnh tham số siêu: Quá trình chọn tập hợp các tham số siêu tốt nhất cho mô hình học máy.
  • Chứng thực chéo: Kỹ thuật dùng để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa từng thấy. Chia dữ liệu thành hai phần: huấn luyện và kiểm tra.

Phân biệt Overfitting và Underfitting

  • Overfitting: Mô hình học quá tốt các mẫu trong dữ liệu huấn luyện.
  • Underfitting: Mô hình quá đơn giản, không có đủ khả năng học các mẫu trong dữ liệu.

Một số khái niệm khác

  • CNN, RNN
  • Batch normalization
  • Autoencoder
  • Mạng đối kháng sinh (GAN)
  • Học chuyển
  • Học trực tuyến
  • Giảm trọng số
  • Dropout
  • Tăng cường dữ liệu
  • Trí tuệ nhân tạo sinh

Một số ứng dụng của AI

  • Nhận diện khuôn mặt và ký tự quang học (OCR).
  • Xử lý ảnh và video (ví dụ: phân loại đối tượng trong hình ảnh, nhận diện khuôn mặt).
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
  • Hệ thống khuyến nghị sản phẩm.

Ứng dụng của Deep Learning

  • Phân tích mạng xã hội
  • Lái xe tự động
  • Phân loại cảm xúc
  • Trích xuất thực thể
  • Dịch thuật

Kiến thức toán học cần thiết cho ML/DL

  • Toán học
    • Đại số tuyến tính
    • Giới hạn nhiều biến
    • Xác suất thống kê
    • Phương pháp tối ưu hóa

Công cụ lập trình Anaconda

  • Công cụ lập trình Anaconda có sẵn các công cụ data science, các IDE như Jupyter, Spyder, PyCharm.

Google Colab

  • Google Colab là một môi trường lập trình trực tuyến dựa trên Jupyter Notebook.
  • Được dùng để huấn luyện và thực hiện các mô hình học máy.
  • Có thể chạy các đoạn code Python.

Các thư viện và công cụ cần thiết Python

  • Matplotlib, Seaborn: Việc hình dung
  • GeoPandas: Data hình học
  • SciPy, NumPy, pandas: Việc tính toán

Thư viện Python Seaborn

  • Thư viện hình dung dữ liệu trong Python giúp tạo ra các hình ảnh trực quan hóa dữ liệu thống kê.

Spyder IDE

  • Spyder IDE là một IDE hỗ trợ lập trình khoa học dữ liệu, máy tính và học máy.

Jupyter notebook

  • Jupyter notebook là một IDE trực tuyến và tệp để viết code Python, có nhiều loại tệp khác nhau.

Deep Learning frameworks

  • TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, mxnet, theano, Chainer, DL4J.

Top AI Companies

  • Các công ty hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

China vs US in AI Research

  • So sánh số lượng bài báo nghiên cứu về AI của Trung Quốc và Hoa Kỳ.

Câu hỏi thảo luận

  • Máy thua con người ở điểm gì?
  • AI có làm mất việc làm hay không?
  • Cần gì để học tốt AI?
  • Các thách thức và mối đe dọa của AI.
  • Chơi xổ số có phải là khoa học dữ liệu không?

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

Quiz Team

Related Documents

Chương 2. Tổng quan về Trí tuệ nhân tạo PDF

Description

Khám phá tổng quan về Trí tuệ nhân tạo (AI) với các khái niệm cơ bản của Machine Learning và Deep Learning. Bài thuyết trình còn đề cập đến các ứng dụng quan trọng, cùng với các công cụ và kỹ năng cần thiết để làm việc trong lĩnh vực này. Hãy tham gia để hiểu rõ hơn về tương lai của công nghệ AI.

More Like This

Use Quizgecko on...
Browser
Open
Browser
Browser