Posts

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc cho phép máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người một cách có giá trị. NLP là cầu nối giữa ngôn ngữ của con người và ngôn ngữ của máy tính, giúp máy tính có thể tương tác với con người một cách tự nhiên hơn. Mục tiêu của NLP: Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: Phân tích cú pháp, ngữ nghĩa và ngữ cảnh của ngôn ngữ để hiểu ý nghĩa của văn bản hoặc lời nói. Tạo sinh ngôn ngữ tự nhiên: Tạo ra văn bản hoặc lời nói tự động, có cấu trúc và ý nghĩa tương tự như con người. Tương tác ngôn ngữ: Cho phép máy tính tương tác với con người thông qua ngôn ngữ, chẳng hạn như trả lời câu hỏi, dịch văn bản hoặc điều khiển thiết bị. Các thành phần chính của NLP: Phân tích cú pháp (Syntax Analysis): Xác định cấu trúc ngữ pháp của câu, bao gồm các thành phần như chủ ngữ, vị ngữ, tân ngữ. Giúp máy tính hiểu mối quan hệ giữa các từ trong câu. Phân tích ngữ nghĩa (Semanti...
Post a Comment
Read more

Mạng nơ-ron (Neural Networks)

Mạng nơ-ron (Neural Networks) là một thành phần cốt lõi của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong lĩnh vực Học sâu (Deep Learning). Chúng hoạt động bằng cách mô phỏng cấu trúc và chức năng của não bộ con người, cho phép AI xử lý thông tin phức tạp. Cấu trúc của Mạng nơ-ron Mạng nơ-ron được tạo thành từ các nút, hoặc nơ-ron, được tổ chức thành các lớp liên kết với nhau. Cấu trúc cơ bản bao gồm: Lớp đầu vào (Input Layer): Đây là lớp đầu tiên của mạng, nơi dữ liệu đầu vào được đưa vào. Mỗi nơ-ron trong lớp này tương ứng với một tính năng của dữ liệu đầu vào. Các lớp ẩn (Hidden Layers): Đây là các lớp nằm giữa lớp đầu vào và lớp đầu ra. Chúng thực hiện các phép biến đổi trung gian trên dữ liệu, giúp mạng học được các biểu diễn phức tạp của dữ liệu. Một mạng nơ-ron có nhiều lớp ẩn được gọi là mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Network), và quá trình học của nó được gọi là học sâu (Deep Learning). Lớp đầu ra (Output Layer): Đây là lớp cuối cùng của mạng, nơi đưa ra kết quả dự đoán hoặc...
Post a Comment
Read more

Học máy là gì?

Học máy (Machine Learning) sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu, tìm kiếm các mẫu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định, cho phép máy tính tự học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng. Học máy bao gồm học có giám sát (Supervised Learning), học không giám sát (Unsupervised Learning), Học tăng cường (Reinforcement Learning). Học máy tập trung vào việc cho phép máy tính tự học hỏi từ dữ liệu thay vì tuân theo các quy tắc được lập trình sẵn, máy tính sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu, tìm kiếm các mẫu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Các đặc điểm chính của Học máy: Học từ dữ liệu: Dữ liệu là yếu tố then chốt của học máy. Máy tính học cách phân tích và hiểu dữ liệu để đưa ra các quyết định hoặc dự đoán. Không cần lập trình rõ ràng: Thay vì viết từng dòng lệnh để máy tính thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, người ta cung cấp cho máy tính dữ liệu và các thuật toán học máy để nó tự học cách thực hiện nhiệm vụ đó. Khả năng khái quát hóa: Mục tiêu của học máy là máy t...
Post a Comment
Read more

Làm thế nào AI có thể mô phỏng trí thông minh của con người?

AI là máy tính có  khả năng mô phỏng trí thông minh của con người . Thông qua nhiều phương pháp và kỹ thuật khác nhau, AI có thể bắt chước các hoạt động khác nhau của trí thông minh con người.  AI tạo sinh (Generative AI) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc tạo ra các nội dung mới như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, thậm chí là code. Các mô hình AI tạo sinh được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ và có khả năng "học" các mẫu, quy luật từ dữ liệu đó để tạo ra những nội dung mới, mang tính sáng tạo. 1. Học máy (Machine Learning): Học máy (Machine Learning) sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu, tìm kiếm các mẫu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định, cho phép máy tính tự học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng.  Học có giám sát (Supervised Learning): AI được huấn luyện trên một tập dữ liệu được gắn nhãn (ví dụ: hình ảnh mèo và chó). Sau đó, AI có thể phân loại hoặc dự đoán các đối tượng mới dựa trên những gì đã học. Học không giám sá...
Post a Comment
Read more