“Giải ngố” thuật ngữ ngành Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) vốn vẫn là lĩnh vực gợi nhiều tò mò thích thú cho các bạn trẻ bởi sự mới mẻ và tốc độ phát triển chóng mặt trong thời gian gần đây. AI  đã và đang khẳng định vai trò then chốt trong tương lai đồng thời mở ra lĩnh vực học tập, cơ hội nghề nghiệp với mức lương “trong mơ” cho nhân sự có chuyên môn. 

Chắc hẳn các bạn cũng đã nhiều lần nghe đến máy học, big data,…liệu những thuật ngữ ấy có làm bạn thấy hứng thú với ngành học này. Hôm nay cùng nhau “nhập môn” Trí tuệ nhân tạo với một vài thuật ngữ chuyên ngành nhé.

Machine Learning

Machine Learning hay máy học là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), đây là một lĩnh vực nghiên cứu cho phép máy tính có khả năng cải thiện chính bản thân chúng dựa trên dữ liệu mẫu hoặc dựa vào những gì đã được học. Machine Learning có thể tự dự đoán hoặc đưa ra quyết định mà không cần được lập trình cụ thể.

Deep Learning

Deep Learning là một nhánh của Machine Learning, sử dụng mạng lưới thần kinh nhiều lớp. Đây là thuật toán được lấy cảm hứng từ bộ não con người. Trong Machine Learning truyền thống, thuật toán được cung cấp một tập hợp các tính năng có liên quan để phân tích. Tuy nhiên, trong Deep Learning, thuật toán được cung cấp dữ liệu thô và tự quyết định các tính năng có liên quan. Mạng Deep Learning thường sẽ cải thiện khi bạn tăng lượng dữ liệu được sử dụng để đào tạo chúng.

Big Data

Big Data là các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp. Độ lớn của dữ liệu này đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý. Những tập dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập có thể được khai thác để tìm hiểu insights.

Mạng nơ ron nhân tạo (ANN)

Mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN) là mô hình xử lý thông tin được mô phỏng dựa trên hoạt động của hệ thống thần kinh của sinh vật, bao gồm số lượng lớn các Nơron được gắn kết để xử lý thông tin. ANN giống như bộ não con người, được học bởi kinh nghiệm (thông qua huấn luyện), có khả năng lưu giữ những kinh nghiệm hiểu biết (tri thức) và sử dụng những tri thức đó trong việc dự đoán các dữ liệu chưa biết (unseen data).

Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN)

Mạng thần kinh chuyển đổi (Convolutional Neural Network – CNN) được thiết kế để xử lý dữ liệu thông qua nhiều lớp mảng. Loại mạng thần kinh này được sử dụng trong các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh hoặc nhận dạng khuôn mặt.

Sự khác biệt cơ bản giữa CNN và bất kỳ mạng nơ-ron thông thường nào khác là CNN nhận đầu vào là một mảng hai chiều và hoạt động trực tiếp trên hình ảnh thay vì tập trung vào việc trích xuất tính năng mà các mạng nơ-ron khác tập trung vào.

Bài viết cùng chủ đề:

ĐĂNG KÝ NHẬN THÔNG TIN

Vui lòng để lại thông tin liên hệ để nhận được thông báo về các tin tức và tài liệu mới nhất từ website Hướng nghiệp 4.0

    XEM THÊM CÁC EBOOK KHÁC