Nguyên lý hoạt động và nền tảng cơ bản của cách tạo trí tuệ nhân tạo

• Trí tuệ nhân tạo học trường nào? Tổng hợp các trường hot nhất hiện nay
• Xu hướng học trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam: Vì sao ngành này ngày càng hot?
• Trí tuệ nhân tạo là gì? Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong các ngành

Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo AI được nhiều người biết đến và cách tạo trí tuệ nhân tạo cũng trở thành một chủ đề nóng hổi được mọi người quan tâm. Để hiểu rõ hơn về nguyên lý hoạt động và nền tảng cơ bản của cách tạo trí tuệ nhân tạo, bạn hãy cùng FUNiX khám phá ngay trong bài viết này.

1. Nguyên lý hoạt động của AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động bằng cách hợp nhất các bộ dữ liệu lớn với các thuật toán, trải qua quá trình xử lý lặp đi lặp lại một cách thông minh để tiếp thu thông tin từ các mẫu và tính năng mà chúng phân tích.

Mỗi khi AI thực hiện một chu kỳ xử lý dữ liệu, nó tự động kiểm tra và đánh giá hiệu suất của mình, từ đó mở rộng kiến thức chuyên sâu. Điều này tạo ra một quy trình tự động, nơi mà AI không chỉ cập nhật thông tin từ dữ liệu mà còn liên tục cải thiện và mở rộng khả năng hiểu biết của mình thông qua các chu trình học tập tiếp theo.

>>> Xem thêm: xTalk 68: CEO Founder Cohost AI chia sẻ con đường khởi nghiệp với trí tuệ

2. Nền tảng cơ bản cách tạo trí tuệ nhân tạo

Quá trình tạo ra trí tuệ nhân tạo bắt đầu với việc kết hợp hoạt động của hai nền tảng quan trọng: Deep Learning và Machine Learning. Cả hai nền tảng này đều được xây dựng từ sự kết hợp nhiều thuật toán học máy và dữ liệu phức tạp.

Cách tạo trí tuệ nhân tạo bằng Machine Learning hay Máy học tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để mô phỏng cách con người học. Qua thời gian, nó ngày càng cải thiện độ chính xác của các hành động khi tiếp xúc với dữ liệu mới. Ví dụ như công cụ tìm kiếm Google cập nhật thông tin ngày càng chính xác hơn theo thời gian dựa trên tương tác và phản hồi của người dùng.

Deep Learning hoặc Học sâu tập trung vào việc sử dụng mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo với nhiều lớp để học và cải thiện khả năng đưa ra kết luận tương tự như não người. Điển hình là công nghệ nhận diện hình ảnh của Facebook, sử dụng Deep Learning để tự động nhận diện khuôn mặt và thông báo khi có ảnh chứa khuôn mặt của bạn. Điều này là kết quả của việc liên tục phân tích dữ liệu để xây dựng kiến thức chuyên sâu và đưa ra dự đoán chính xác.

2.1 Các kỹ thuật toán học được ứng dụng để tạo AI

Có nhiều kỹ thuật và thuật toán học máy được ứng dụng trong cách tạo trí tuệ nhân tạo như:

• Heuristics: Là cách hỗ trợ giải quyết vấn đề nhanh chóng và hiệu quả, vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, Heuristics được áp dụng để đối mặt với những thách thức khó khăn, mang lại sự linh hoạt và tốc độ trong quá trình giải quyết vấn đề.
• Support Vector Machines (SVM): SVM là một thuật toán giám sát mạnh mẽ, sử dụng cho việc phân loại và hồi quy thược được dùng trong cách tạo trí tuệ nhân tạo. Trong lĩnh vực AI, SVM nổi bật trong các ứng dụng như nhận dạng khuôn mặt, văn bản và xử lý hình ảnh, mang lại khả năng đối mặt với các thách thức phức tạp.
• Artificial Neural Networks: Đây là kỹ thuật mô phỏng cấu trúc của não người, giúp máy tính hiểu và học từ dữ liệu. Được ứng dụng rộng rãi trong Machine Learning và Deep Learning, các mạng nơ-ron nhân tạo đem lại khả năng đào tạo mô hình với hiệu suất cao và khả năng xử lý thông tin phức tạp.
• Markov Decision Process (MDP): MDP cung cấp một cấu trúc mô hình hóa quyết định, hỗ trợ người ra quyết định trong việc xác định các hành động tối ưu tại các trạng thái khác nhau. Kỹ thuật này có ứng dụng sâu rộng trong việc quản lý quyết định và lập kế hoạch.
• Natural Language Processing (NLP): Kỹ thuật chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành thông tin có thể xử lý được bởi máy tính. Được sử dụng trong nhận dạng giọng nói và tổng hợp giọng nói, NLP mang lại khả năng tương tác và hiểu biết ngôn ngữ con người cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

>> Xem thêm: Điểm cộng của khóa học về Trí tuệ nhân tạo tại FUNiX

2.2 Ngôn ngữ nền tảng sử dụng trong cách tạo trí tuệ nhân tạo

Sau khi phát triển trí tuệ nhân tạo ở dạng tiềm năng thành công, bước tiếp theo sẽ chuyển đổi nó thành ứng dụng cụ thể. Quá trình này được thực hiện thông qua 4 ngôn ngữ lập trình cơ bản trên các nền tảng ứng dụng:

• C++: Đây là ngôn ngữ đa năng bậc trung với tính năng lập trình thủ tục, đa hình và tổng quát. Ngôn ngữ này có sự linh hoạt và thường được sử dụng để phát triển AI trong lĩnh vực sản xuất.
• Java: Ngôn ngữ này rất dễ sử dụng và được ưa chuộng trong phát triển trí tuệ nhân tạo. Nó chú trọng vào việc cung cấp tính năng cao cấp và khả năng tương thích với nhiều nền tảng.
• Python: Ngôn ngữ lập trình đa năng cấp cao với cú pháp đơn giản, rất thích hợp để phát triển AI do khả năng xử lý quy trình phức tạp cho nhiều loại tác vụ và nền tảng khác nhau.
• Lisp: Ngôn ngữ lập trình thông minh và linh hoạt, thích hợp cho giải quyết vấn đề và Machine Learning. Đối với cách tạo trí tuệ nhân tạo, ngôn ngữ này được sử dụng để tạo mã tự sửa đổi, tạo đối tượng tự động cũng như các mô hình nhanh.

>>> Xem thêm: Hé lộ hình ảnh mô phỏng Bảo tàng Robot và Trí tuệ nhân tạo Seoul

3. Khóa học Machine Learning tại FUNiX có tốt không?

FUNiX là tổ chức giáo dục cung cấp các khóa học về công nghệ thông tin, đặc biệt là khóa học về Machine Learning giúp học viên có nền tảng kiến thức tốt.

Bạn sẽ được học để hiểu rõ về Machine Learning trong các dự án thực tế. Khóa học cung cấp kiến thức chuyên sâu về bài toán hồi quy và các thuật toán liên quan, giúp bạn có cái nhìn sâu sắc về phân loại và phân lớp trong Supervised Learning. Học viên sẽ trải qua quá trình đào tạo về thuật toán học sâu trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Quy trình giải quyết các bài toán thực tế liên quan đến học máy sẽ được trình bày chi tiết, bao gồm cả kỹ năng xử lý và trích chọn đặc trưng, cũng như xử lý dữ liệu mất cân bằng. Khóa học Machine Learning của FUNiX được chia thành các môn học chính:

• Khám phá về học máy
• Kỹ thuật hồi quy
• Kỹ thuật phân loại
• Kỹ thuật phân cụm và thu hồi
• Kỹ thuật học sâu
• Đồ án cuối khóa
• Lập trình viên chuyên nghiệp

Đây là cơ hội để học viên không chỉ nắm bắt lý thuyết mà còn áp dụng kiến thức vào thực tế, với mục tiêu cuối cùng là trở thành những lập trình viên chuyên nghiệp trong lĩnh vực Machine Learning.

Bên cạnh đó, FUNiX thường xuyên cập nhật liên tục theo xu hướng thị trường, mang đến cho học viên những kiến thức mới và thể hiện thông tin chính xác nhất về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Đội ngũ Mentor và Hannah tại FUNiX luôn sẵn sàng hỗ trợ học viên, giải đáp mọi thắc mắc một cách nhanh chóng, giúp họ đạt được kết quả tốt nhất trong quá trình học.

• Với hình thức học trực tuyến 100%, FUNiX mang lại sự linh hoạt tuyệt vời, giúp học viên không bị ràng buộc bởi thời gian và địa điểm, tạo điều kiện thuận lợi nhất cho quá trình học tập.
• Lộ trình học tập do FUNiX cung cấp sẽ được cá nhân hóa để phù hợp với từng học viên, tài liệu học tập chuẩn theo tài liệu MOOC đảm bảo chất lượng và uy tín.
• Học viên sẽ không chỉ được truyền đạt kiến thức lý thuyết mà còn thực hành thông qua việc tham gia vào các dự án thực tế để tích lũy kinh nghiệm.
• Học viên có cơ hội trao đổi kiến thức, kinh nghiệm và thảo luận với các đồng học trong cộng đồng FUNiX rộng lớn.

Hi vọng rằng bài viết sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan về nguyên lý hoạt động và cách tạo trí tuệ nhân tạo. Nếu bạn cảm thấy hứng thú và muốn khám phá thêm về lĩnh vực này, hãy tham gia các khóa học tại FUNiX ngay.

>>> Xem thêm chuỗi bài viết liên quan:

PGS ĐH Deakin (Úc): Trí tuệ nhân tạo và cơ hội cho Việt Nam

Thách thức lớn nhất cho ứng viên trong ngành Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo “mô phỏng” giác quan của con người

Đưa trí tuệ nhân tạo vào quản lý rủi ro cho ngành Thuế

Dương Thị Ly A.