Trí tuệ nhân tạo và tiền mã hóa đang dẫn đầu cuộc cách mạng công nghệ, thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá ứng dụng, tiềm năng và thách thức của AI cùng với sự phát triển của tiền mã hóa trong nền kinh tế số toàn cầu.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Đi từ con số 0 đến làm chủ AI trong vòng một năm là điều hoàn toàn khả thi với một kế hoạch rõ ràng. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước, từ việc học cơ bản đến thực hành và xây dựng dự án AI thực tiễn.
Năm 2026 được dự đoán là thời điểm bùng nổ của trí tuệ nhân tạo với nhiều thay đổi lớn lao trên toàn cầu. Bài viết này sẽ khám phá sâu hơn về các xu hướng mới nhất của AI, vai trò của AI trong doanh nghiệp và đời sống hàng ngày, cũng như những cơ hội và thách thức mà công nghệ này mang lại.
AI Automation và RPA là hai khái niệm quan trọng trong tự động hóa công nghệ. Dù có nhiều điểm tương đồng, nhưng chúng phục vụ mục tiêu và ứng dụng khác nhau trong doanh nghiệp. Bài viết này sẽ đi sâu vào từng khái niệm, so sánh và chỉ ra khi nào nên áp dụng AI hay RPA, và cách kết hợp hai công nghệ này để tối ưu hóa hoạt động doanh nghiệp.
Trong thời đại kỹ thuật số, các công cụ hỗ trợ công việc ngày càng đóng vai trò quan trọng. NotebookLM, một sản phẩm của Google, đã nổi lên như một công cụ hỗ trợ nghiên cứu và ghi chú mạnh mẽ cho các chuyên gia trong nhiều lĩnh vực như marketing, lập trình, và phân tích dữ liệu.
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, hiệu suất là yếu tố then chốt để vận hành các mô hình một cách hiệu quả. Các công nghệ như ONNX và kỹ thuật quantization đóng một vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi và tối ưu hóa mô hình. Bài viết này sẽ lần lượt khám phá từng bước trong quá trình tối ưu hóa từ chuyển đổi mô hình đến tối ưu I/O.
Trong bối cảnh công nghệ thông tin phát triển, các phương pháp gán nhãn thực thể (NER) trở nên thiết yếu cho việc trích xuất thông tin từ văn bản. Bài viết này sẽ hướng dẫn chi tiết cách sử dụng spaCy, một thư viện mạnh mẽ cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cùng với Label Studio để thực hiện NER.
Nhận dạng thực thể có tên (NER) là một phần của trí tuệ nhân tạo, giúp xác định và phân loại các thực thể trong văn bản không cấu trúc. Bài viết này sẽ đi sâu vào NER, so sánh mô hình CRF với Transformer, và khám phá các ứng dụng thực tiễn trong thế giới công nghệ ngày nay.
Trong thời đại số hóa, công nghệ OCR (Nhận diện ký tự quang học) đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi hình ảnh có văn bản thành dữ liệu số có thể chỉnh sửa. Đặc biệt, công cụ Tesseract nổi bật nhờ khả năng nhận diện chính xác và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, bao gồm cả tiếng Việt. Bài viết này sẽ đi sâu vào tìm hiểu OCR và công cụ Tesseract.
Nhận diện đối tượng là một công nghệ quan trọng trong lĩnh vực xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo. Các mô hình như YOLO và SSD đã cách mạng hóa cách chúng ta tiếp cận vấn đề này. Bài viết này sẽ giới thiệu về công nghệ nhận diện đối tượng, đi sâu vào từng mô hình cụ thể, và khám phá ứng dụng của chúng trong thực tế.