Gone with the wind...

Dành cho những người mới tìm hiểu về Trí tuệ nhân tạo/Machine Learning – Bài viết giải thích một cách đơn giản bằng toán, code, và các ví dụ từ thế giới thực Nội dung: 1.                   Tại sao Machine Learning lại có chuyện để nói? – Bức tranh lớn về trí tuệ nhân tạo và machine learning – quá khứ, hiện tại, và tương lai. 2.                   Học có giám sát (Supervised Learning). I - Học tập với từ khóa trả lời. Giới thiệu các hàm hồi quy tuyến tính, hàm lỗi, overfitting, và phương pháp xuống đồi theo hướng vector đạo hàm (gradient descent) II – Hai phương pháp phân loại: Hồi qui logistic và SVM. III- Học không biến: k láng giềng gần nhất, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên. Giới thiệu các mô hình kiểm chứng chéo, điều chỉnh siêu tham số (hyperparameter tuning) và tập biến chung. 3.    ...

Nếu chúng ta muốn đạt tới AI thời gian thực, chúng ta sẽ phải tạo ra một nền công nghiệp iPhone khác. Lớn hơn 5 lần. Được liên kết sản xuất với NewCo Shift Tháng 10 năm 2016, Tesla ra thông báo về một thay đổi lớn trong gói Advanced Driver Assistance System. Đây là sự kết hợp giữa các sensor và sức mạnh của máy tính cho phép Tesla hoàn thành lời hứa hẹn của Elon Musk vào cuối năm 2017: “lái xe từ bãi đỗ xe ở California tới bãi đỗ xe ở New York mà không cần điều khiển trên toàn bộ hành trình”. Trong số rất nhiều thay đổi của gói sensor, có một chuyển đổi trong bộ não hệ thống. Trước đây sử dụng bộ vi xử lý từ Mobileye (gần đây đã được Intel mua lại), hiện giờ gói này đang xài Nvidia Drive PX 2. Tại sao thế? Họ chỉ ra rằng, để an toàn, các xe tự lái cần một lượng dữ liệu cực lớn từ các hệ thống sensor. Và nếu chỉ là để tìm hiểu tất cả những gì các sensor đang nói, chiếc xe cần một lượng xử lý chưa từng có. Một khi nó biết điều gì sắp xảy ra trong môi trường, cần phải có ...

Tôi đã từng nói trước đây: chỉ cần nhìn 3 giờ đầu tiên trong ngày có thể đọc ra được cuộc đời bạn sẽ thế nào. Và điều đó thường bắt đầu với thứ đầu tiên bạn quyết định đưa vào bộ não mình. Bạn có thể bắt đầu một ngày của mình bằng đồ ăn vặt cho bộ não (như internet, các ứng dụng làm phiền,…) hoặc bạn có thể bắt đầu bằng những món ăn lành mạnh cho não (như đọc sách, ngồi thiền, ghi chép, tập thể dục,…). Khi bạn bắt đầu một ngày bằng những món ăn vặt như vừa kể, bạn đã tự đặt mình vào trạng thái bất lợi do chính bản thân bạn tự lạm dụng, nó ngăn cản khả năng bạn hòa nhập và đẩy bạn tránh khỏi phải làm những công việc có tính sâu sắc. Khi bắt đầu một ngày bằng thức ăn lành mạnh, tốt cho bộ não, điều ngược lại sẽ xảy ra. Bất cứ lúc nào tôi bắt đầu một ngày của mình bằng đồ ăn vặt cho não, chất lượng của ngày đó sẽ đi xuống. Tôi ít vui vẻ, ít tập trung và hiệu suất thấp hơn. Tôi dùng cả tấn thời gian trên internet và chẳng thực sự làm được việc gì ra hồn. Nhưng nếu tôi bắt đầu ngày của ...

Cách chúng ta thu nhận kiến thức và kỹ năng sắp sửa phải thay đổi một cách căn bản vì có sự ra đời của những công nghệ mới hỗ trợ các mô hình học tập linh hoạt và cá nhân hóa hơn. Trí tuệ nhân tạo và machine learning đang đóng vai trò là yếu tố biến đổi trong thế giới giáo dục cũng như nhiều lĩnh vực công nghiệp khác. Lựa chọn của chúng hứa hẹn mang lại hiệu quả cho việc dạy học một – một với qui mô chưa từng thấy và trong bối cảnh kinh nghiệm học tập cởi mở, hợp tác, và kéo dài suốt đời. Cùng với sự nổi lên của tự động hóa tiên tiến, kéo theo những thay đổi kinh tế xã hội cấp tiến, sư phạm sẽ chủ yếu tập trung vào các kỹ năng nhận thức, sáng tạo và xã hội không thể thiếu trong nơi làm việc thế kỷ 21. Gần đây, Diễn đàn Kinh tế Thế giới đã ước tính 65% trẻ em vào tiểu học hôm nay sau này sẽ làm những việc mà hiện giờ chưa tồn tại. Chúng ta có thể giả thiết rằng những công việc đó đòi hỏi nhiều về mặt nhận thức và yêu cầu những kỹ năng bậc cao như khả năng hiểu ngữ cảnh chứ không chỉ...