AI

Cuộc chiến nhân tài AI ở Thung lũng Silicon trở nên khốc liệt khi Elon Musk liên tiếp khởi kiện những chuyên gia rời xAI sang công ty đối thủ.

Với sự bùng nổ của công nghệ trí tuệ nhân tạo từ cuối thập niên 2010, AI đã bước vào giai đoạn vàng, hứa hẹn nhiều đột phá đến năm 2025. Trong số đó, thị giác máy tính đóng một vai trò quan trọng, từ việc nhận dạng hình ảnh đến tạo ảnh tư liệu. Bài viết này sẽ khám phá các xu hướng mới nhất, thách thức khi triển khai và dự đoán tương lai của thị giác máy tính.

Công nghệ AI Generative đang thay đổi cách chúng ta tạo và xem ảnh. Từ hai mô hình mạnh mẽ - GAN và Diffusion, các nhà khoa học đã tạo ra những phương pháp đột phá trong việc sinh ảnh. Bài viết này sẽ khám phá cách GAN và Diffusion thay đổi lĩnh vực này và ứng dụng của chúng trong việc sáng tạo nội dung.

Xe tự lái là một trong những tiến bộ lớn trong ngành công nghiệp ô tô, hứa hẹn mang lại nhiều thay đổi cho xã hội. Bài viết này khám phá qua những công nghệ cốt lõi như lidar và thị giác máy tính, các mô hình ứng dụng hiện nay, cũng như những thách thức đặt ra và triển vọng trong tương lai.

Trong thời đại số hóa, việc phát hiện các bất thường trong sản xuất là vô cùng quan trọng để đảm bảo chất lượng và hiệu suất. Bài viết này khám phá sự kết hợp giữa anomaly detection và computer vision, nhấn mạnh vai trò của AI và deep learning trong việc phát hiện và xử lý sự cố bất thường.

Phân đoạn ảnh là một lĩnh vực quan trọng trong xử lý ảnh kỹ thuật số và nhận diện máy tính, với ứng dụng lớn trong y tế và công nghệ xe tự lái. Bài viết này sẽ khám phá sâu về Mask R-CNN và các thuật toán tiên tiến giúp cải thiện hiệu suất phân đoạn ảnh, mang lại những bước đột phá trong nhiều ngành công nghiệp.

Nhận diện khuôn mặt và học sâu đang trở thành những công nghệ chủ chốt trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong xác thực danh tính. Sự phát triển này không chỉ mang lại tiện ích mà còn đặt ra nhiều thách thức về quyền riêng tư và độ chính xác. Bài viết này sẽ đi sâu vào các khía cạnh khác nhau của nhận diện khuôn mặt, từ cơ bản đến ứng dụng thực tiễn.

Trong kỷ nguyên kỹ thuật số, phân loại hình ảnh đã trở thành một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo và học máy. Các mô hình Mạng Nơ-Ron Tích Chập (CNN) là công cụ mạnh mẽ cho nhiệm vụ này. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách CNN hoạt động, phương pháp huấn luyện mô hình hiệu quả và ứng dụng thực tế.

Thị giác máy tính là một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ trong kỷ nguyên của trí tuệ nhân tạo, mang lại khả năng cho máy móc nhận biết và hiểu được hình ảnh như con người. Bài viết này sẽ đi sâu vào khái niệm thị giác máy tính, vai trò của nó trong AI và các ứng dụng trong cuộc sống hàng ngày.

Ethereum 2.0 đánh dấu một bước ngoặt lớn trong sự phát triển của blockchain. Bằng cách triển khai sharding và chuyển đổi từ Proof of Work (PoW) sang Proof of Stake (PoS), Ethereum 2.0 hứa hẹn cải thiện hiệu suất và khả năng mở rộng. Bài viết này sẽ khám phá chi tiết về những nâng cấp này, ứng dụng thực tế, và tác động của chúng đến công nghệ blockchain hiện nay.