Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) và các ứng dụng

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)

• Là lĩnh vực nghiên cứu về AI nhằm tạo ra một hệ thống thông minh có khả năng tự học và tự hiểu một cách nhân thức.
• Vượt trội hơn so với AI hẹp hiện tại.

Học máy (Machine Learning)

• Bao gồm các công cụ và thuật toán để học từ dữ liệu và đưa ra các dự đoán hoặc quyết định.
• Někter些 ví dụ bao gồm TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch.

Học sâu (Deep Learning)

• Là một lĩnh vực của học máy, dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo sâu để nhận dạng mẫu phức tạp từ dữ liệu không cấu trúc.
• Ví dụ như các framework như TensorFlow, Keras, PyTorch.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

• Là công cụ và thư viện để xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
• Ví dụ như spaCy, NLTK, Transformers.

Thị giác máy tính (Computer Vision)

• Là các công cụ để xử lý và hiểu hình ảnh và video.
• Ví dụ như OpenCV, TensorFlow Object Detection API.

Robotics và tự động hóa

• Sử dụng AI để điều khiển và cải thiện hiệu suất của robot và hệ thống tự động hóa.

Công cụ phát triển AI (AI Development Tools)

• Là các nền tảng và công cụ để phát triển ứng dụng AI.
• Ví dụ như Jupyter Notebook, Google Colab.

Dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu

• AI được áp dụng rộng rãi trong các công cụ phân tích dữ liệu và big data.
• Ví dụ như Apache Spark, Hadoop.

Hệ thống khuyến nghị

• Sử dụng AI để dự đoán và đề xuất nội dung hoặc sản phẩm cho người dùng.
• Ví dụ như các hệ thống khuyến nghị của Netflix, Amazon.

Tự động phát hiện gian lận và an ninh mạng

• Các công cụ AI được sử dụng để phát hiện các hoạt động gian lận và bảo mật mạng.

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là lĩnh vực nghiên cứu về AI nhằm tạo ra một hệ thống thông minh. Học máy và học sâu là các lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo.