The AI Institute

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...

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...