20 posts tagged with "Machine Learning"

Nếu các bạn đã từng nghe đến những cái tên như Linear Regression, KNN, Random Forest, … nhưng vẫn chưa thực sự hiểu rõ tất cả chúng, hoặc các bạn là những người đang muốn bắt đầu tìm hiểu về Machine Learning - lĩnh vực con quan trọng nhất của AI, nhưng chưa biết nên bắt đầu từ đâu, thì tutorial dài 23 phút này là dành cho các bạn!

Theo gợi ý của admin Nguyễn Tiến Dũng và vài member, tớ chia sẻ 1 vài khái niệm thường gặp trong ML/AI. Qua 1 vài post rất viral và nhiều comment mấy ngày qua về đề tài này trong group, thấy có vẻ nhiều người quan tâm chứng tỏ các chủ đề kỹ thuật cũng khá hot. Lưu ý so sánh nôm na cho dễ hiểu nên có thể không chính xác 100%.

Tút trước ghi lại câu trả lời của tôi về lựa chọn hướng tiếp cận AI nói chung, theo hướng Toán và Vật lý nói riêng. Tút này tập trung vào tác động của AI đến các ngành lập trình và y tế.

A.I TÁC ĐỘNG ĐẾN NGHỀ LẬP TRÌNH THẾ NÀO​

Câu hỏi này của một bạn SV đang theo ngành phần mềm. Bạn lo lắng rằng nghề của bạn sẽ có nguy cơ biến mất do AI. Nói cho chính xác thì AI mà các bạn đang quan ngại là loại mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs - Large Language Models). Bây hầu hết ngôn ngữ viết và ngôn ngữ lập trình sử dụng chung bộ Unicode, nên việc LLMs học trên cả hai loại ngôn ngữ này là hoàn toàn bình thường. Khi được tinh chỉnh để tuân thủ lệnh bằng ngôn ngữ viết và sinh ra ngôn ngữ lập trình, và kết hợp nhuần nhuyễn theo trật tự nhất định (agentic flow), LLMs hiện đã viết được code khá ổn đối với những app thông dụng.

Buổi nói chuyện tại ĐH KHTN, TP HCM​

Ngày 19/8 vừa qua, tại trường ĐH KHTN, TP HCM mình có buổi nói chuyện với học sinh các trường chuyên Lê Hồng Phong, Phổ thông Năng khiếu và sinh viên ĐHQG HCM. Chủ đề về bối cảnh thay đổi của AI hiện đại. Tôi nhấn mạnh vào sự dịch chuyển bởi vì bản thân AI biến đổi rất nhanh, người học và làm AI giống như đá bóng một chạm, và hệ quả kinh tế, xã hội của nó cũng thế.

Bài nói chuyện nằm trong khuôn khổ giao lưu giữa New Turing Institute và ĐHQG HCM. Mình là diễn giả mời, cùng với GS Po-Shen Loh (ĐH CMU, Hoa Kỳ), Thang Luong (Google DeepMind) và Tay Yi (Reka AI).

Tại sao toán học sẽ được cách mạng hóa bởi AI?​

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng chứng tỏ khả năng đáng kinh ngạc trong việc hỗ trợ và thúc đẩy sự phát triển của nhiều lĩnh vực, và toán học cũng không phải là ngoại lệ. Mặc dù việc đưa ra các giả thuyết toán học vẫn đòi hỏi sự kết hợp độc đáo giữa thiên tài, trực giác và kinh nghiệm của con người, AI đang dần chứng minh rằng nó có thể trở thành một công cụ đắc lực trong quá trình này.

"Về số lượng, có lẽ sẽ có nhiều Kỹ sư AI hơn so với các kỹ sư ML/LLM. Một người có thể khá thành công trong vai trò này mà không cần train bất cứ mô hình nào," Andrej Karpathy, cựu đồng sáng lập OpenAI, nhận định.

Sơ đồ bên dưới minh họa các vai trò trong lĩnh vực học máy (machine learning) và kỹ thuật phần mềm dựa trên mức độ phụ thuộc vào dữ liệu/nghiên cứu hoặc sản phẩm/người dùng. Sơ đồ được chia thành hai phần chính: bên trái là phần phụ thuộc vào dữ liệu/nghiên cứu và bên phải là phần phụ thuộc vào sản phẩm/người dùng.

AI là 1 trong những lĩnh vực phát triển mạnh mẽ nhất trong những năm gần đây. Cùng với đó là sự gia tăng nhanh chóng của những người học AI cũng như sử dụng các công cụ AI trong công việc hàng ngày. Tuy nhiên, có 1 số những lầm tưởng cũng như là lạm dụng rất phổ biến của 1 bộ phận không nhỏ trong số chúng ta về AI, và trong bài viết này, mình xin điểm mặt gọi tên chúng.

Hi các bạn,

Nói về ngôn ngữ lập trình được sử dụng trong lĩnh vực AI, Data Science và Machine Learning thì Python là ông vua, nhờ vào cú pháp đơn giản và đặc biệt là hệ sinh thái vô cùng đa dạng, phong phú và mạnh mẽ, với rất nhiều các thư viện và framework hỗ trợ. Với những ai học và làm về AI, Data Science, Machine Learning, với mỗi một tác vụ, như xử lý dữ liệu, trực quan hóa, xây dựng mô hình, … chúng ta đều có rất nhiều sự lựa chọn đa dạng. Tuy nhiên 1 vài trong số chúng sẽ phổ biến và được sử dụng nhiều hơn những lựa chọn khác. Trong video này mình xin tổng hợp 7 thư viện Python quan trọng nhất mà gần như mọi Data Scientist hay AI engineer đều phải biết và sử dụng. Mình sẽ mô tả chi tiết, công dụng, sự phổ biến, và ưu nhược điểm của từng thư viện.

Đây cũng là những thư viện đã đồng hành cùng mình trong suốt gần 10 năm học và làm việc trong lĩnh vực AI 😎