Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hiện đại. Từ các ứng dụng cơ bản đến những dự báo tương lai đầy mê hoặc, AI hứa hẹn thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Bài viết này sẽ giúp bạn khám phá từ nguồn gốc, sự phát triển, các trường phái và những sự kiện quan trọng trong lịch sử AI.
Trong thời đại công nghệ số, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống và công việc. Việc nắm vững AI không chỉ mang lại nhiều lợi ích cá nhân mà còn mở ra vô số cơ hội nghề nghiệp. Bài viết này sẽ dẫn dắt bạn khám phá sâu hơn về lý do nên học AI, các lợi ích, và lộ trình học hiệu quả.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa nhiều lĩnh vực của cuộc sống và sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ đến năm 2026. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những dự đoán và xu hướng lớn trong AI, từ việc ứng dụng AI trong giáo dục và pháp lý đến tầm nhìn mới như AI siêu cá nhân hóa và hội thoại thời gian thực mà không cần prompt.
DeepSeek đang nổi lên như một tên tuổi hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiệu suất cao và chi phí đào tạo thấp. Hãy cùng khám phá chi tiết về công ty này, từ lịch sử hình thành, những điểm mạnh kỹ thuật cho đến những ưu nhược điểm và so sánh với các đối thủ khác như GPT-4 và Grok.
Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa khả năng tư duy và hiệu suất cá nhân. Thông qua việc áp dụng AI trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ việc lập kế hoạch thông minh đến tự học và sáng tạo nội dung, con người có thể trở nên thông minh và hiệu quả hơn trong cuộc sống hàng ngày.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp trên toàn cầu bằng khả năng hoạt động 24/7. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách AI không chỉ cải thiện quy trình, mà còn hỗ trợ trong nhiều lĩnh vực như chăm sóc khách hàng và marketing, đem lại hiệu suất vượt trội và tính liên tục trong công việc.
Năm 2025 hứa hẹn là một cột mốc quan trọng của công nghệ trí tuệ nhân tạo với những đột phá mới đầy bất ngờ. Từ AI generative đến quantum AI, mỗi xu hướng mới không chỉ định hình công nghệ mà còn tác động sâu sắc tới kinh tế và hành vi xã hội. Bài viết này sẽ đi sâu vào từng xu hướng và phân tích tiềm năng cùng thách thức mà chúng mang đến.
Random Forest, Bagging và Ensemble Learning là các kỹ thuật được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực học máy hiện nay. Những kỹ thuật này giúp cải thiện độ chính xác của mô hình bằng cách kết hợp nhiều thuật toán học lại với nhau. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về nguyên lý hoạt động, so sánh với cây quyết định và những ứng dụng thú vị của chúng.
Cây quyết định là một công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và machine learning, giúp đơn giản hóa các vấn đề phức tạp thành các quyết định có thể quản lý được. Bài viết này sẽ khám phá cách cây quyết định hoạt động, cách nó phân lớp và dự đoán, cũng như các ưu điểm và hạn chế khi sử dụng.
Ilya Sutskever là một nhà khoa học máy tính nổi tiếng thế giới, được biết đến với những đóng góp quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy. Bài viết này sẽ dẫn dắt bạn qua cuộc đời và sự nghiệp của ông, khám phá các công trình nghiên cứu nổi bật và vai trò của ông trong các tổ chức hàng đầu như OpenAI.