Podcast
Questions and Answers
Feature trong học máy được định nghĩa là gì?
Feature trong học máy được định nghĩa là gì?
Điều nào sau đây không phải là một yếu tố đã thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo?
Điều nào sau đây không phải là một yếu tố đã thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo?
Mô hình trong học sâu thường đại diện cho điều gì?
Mô hình trong học sâu thường đại diện cho điều gì?
Định nghĩa nào sau đây đúng nhất với thuật toán machine learning?
Định nghĩa nào sau đây đúng nhất với thuật toán machine learning?
Signup and view all the answers
Một nơ-ron trong mạng nơ-ron nhân tạo được mô tả như thế nào?
Một nơ-ron trong mạng nơ-ron nhân tạo được mô tả như thế nào?
Signup and view all the answers
Tensor trong học sâu là gì?
Tensor trong học sâu là gì?
Signup and view all the answers
Điều nào sau đây là một ứng dụng quan trọng của học máy?
Điều nào sau đây là một ứng dụng quan trọng của học máy?
Signup and view all the answers
Các bước cần thực hiện trong một bài toán AI bao gồm nội dung nào?
Các bước cần thực hiện trong một bài toán AI bao gồm nội dung nào?
Signup and view all the answers
Epoch là gì trong quá trình huấn luyện mô hình máy học?
Epoch là gì trong quá trình huấn luyện mô hình máy học?
Signup and view all the answers
Thuật ngữ nào sau đây mô tả kích thước của nhóm mẫu trong máy học?
Thuật ngữ nào sau đây mô tả kích thước của nhóm mẫu trong máy học?
Signup and view all the answers
Hàm mất mát là gì trong mạng nơ ron?
Hàm mất mát là gì trong mạng nơ ron?
Signup and view all the answers
Forward Propagation trong học sâu có vai trò gì?
Forward Propagation trong học sâu có vai trò gì?
Signup and view all the answers
Hàm kích hoạt trong mạng nơ ron có chức năng gì?
Hàm kích hoạt trong mạng nơ ron có chức năng gì?
Signup and view all the answers
Backpropagation có mục tiêu gì trong quá trình huấn luyện?
Backpropagation có mục tiêu gì trong quá trình huấn luyện?
Signup and view all the answers
Tuning siêu tham số là gì trong mô hình máy học?
Tuning siêu tham số là gì trong mô hình máy học?
Signup and view all the answers
Cross-Validation trong máy học được sử dụng làm gì?
Cross-Validation trong máy học được sử dụng làm gì?
Signup and view all the answers
Overfitting xảy ra khi điều gì xảy ra với mô hình học máy?
Overfitting xảy ra khi điều gì xảy ra với mô hình học máy?
Signup and view all the answers
Điều nào sau đây mô tả hiện tượng underfitting?
Điều nào sau đây mô tả hiện tượng underfitting?
Signup and view all the answers
Một trong những công cụ lập trình phổ biến cho AI là gì?
Một trong những công cụ lập trình phổ biến cho AI là gì?
Signup and view all the answers
Dropout là phương pháp gì trong học sâu?
Dropout là phương pháp gì trong học sâu?
Signup and view all the answers
Batch normalization được sử dụng để làm gì trong học sâu?
Batch normalization được sử dụng để làm gì trong học sâu?
Signup and view all the answers
Generative Adversarial Network (GAN) là gì?
Generative Adversarial Network (GAN) là gì?
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?
Trong các ứng dụng của AI, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) chủ yếu nghiên cứu về điều gì?
Signup and view all the answers
Transfer learning thường được áp dụng trong trường hợp nào?
Transfer learning thường được áp dụng trong trường hợp nào?
Signup and view all the answers
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.
Related Documents
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.
