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.
Trong thời đại công nghệ 4.0, thuật ngữ Trí tuệ Nhân tạo (AI) không còn xa lạ. Tuy nhiên, có mấy loại AI và mỗi loại có đặc điểm riêng gì? Bài viết này sẽ đi sâu vào ba loại AI chính: Narrow AI, General AI và Super AI, giúp bạn hiểu rõ hơn về sự khác biệt và tiềm năng của từng loại.
Máy học đang trở thành một phần không thể thiếu trong công nghệ hiện đại, từ trí tuệ nhân tạo đến các ứng dụng hàng ngày. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các khái niệm cơ bản của máy học, các hình thức phổ biến cũng như quy trình hoạt động của nó.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trải qua một hành trình dài từ những khái niệm ban đầu đến vai trò quan trọng trong thế giới hiện đại. Từ những bước đi đầu tiên của Alan Turing đến sự hồi sinh của deep learning, chúng ta sẽ khám phá những cột mốc quan trọng trong lịch sử AI và tác động của nó đến tương lai.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trải qua một hành trình phát triển dài và phức tạp kể từ khi ra đời. Từ những đóng góp nền tảng của Alan Turing, qua những thời kỳ 'AI Winter' bất định, đến sự trỗi dậy hiện nay của Deep Learning, mỗi giai đoạn đều mang dấu ấn riêng, thúc đẩy sự phát triển không ngừng của công nghệ này.
Trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning và Deep Learning đại diện cho các khía cạnh khác nhau của cách máy tính và hệ thống học từ dữ liệu để thực hiện tác vụ thông minh. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về định nghĩa, sự khác biệt và ứng dụng thực tế của từng công nghệ này.