Học ai như thế nào

với nhiều chế độ hấp dẫn tại ItnaviTrí tuệ nhân tạo có nhiều loại khác nhau

Những ứng dụng tiêu biểu của lập trình AI trong cuộc sống 

Tìm kiếm trên Google

Hầu hết, các công cụ tìm kiếm đều không có khả năng quét hết được toàn bộ internet cũng như cung cấp cho bạn những gì bạn muốn nếu như không có sự giúp đỡ từ trí tuệ nhân tạo. Bạn có thể thấy, những  quảng cáo xuất hiện xung quanh bạn đều đã được AI kích hoạt, dựa vào lịch sử tìm kiếm và được cá nhân hóa sao cho phù hợp với mục tiêu bạn hướng đến để đưa ra quảng cáo mà bạn coi trọng.

Mở điện thoại bằng Face ID

Hiện nay, các thiết bị điện thoại di động đều được  trang bị tính năng mở khóa bằng mật mã hoặc vân tay đã được cập nhật trên Face ID. Vì thế, người dùng chỉ cần giơ  điện thoại lên trước mặt thì nó sẽ tự động mở khóa. Nếu như thiết bị của bạn đã được mở khóa bằng sinh trắc học như Face ID thìFace ID được thiết  kế bởi Apple đều có thể nhìn thấy dưới dạng 3D và nó chiếu sáng vào khuôn mặt rồi đặt 30.000 điểm hồng ngoại vô tuyến trên đó rồi thực hiện chụp ảnh. Tiếp đó, nó sẽ thực hiện tính toán các thuật toán  để có thể so sánh từ việc quét khuôn mặt của bạn với khuôn mặt đã được lưu trên thiết bị. Từ đó, xác định xem người mở khóa có phải là bạn hay không. Nếu như nhận dạng trùng khớp thì điện thoại sẽ được mở khóa tự động. 

Ứng dụng của AI trên điện  thoại

Gửi email hoặc tin nhắn

Hiện nay, gửi email đang dần được xem là một công việc được hầu hết người dùng coi trọng và cần phải làm thường xuyên trong công việc. Thông thường, việc soạn thảo email cũng có thể xảy ra sai sót. Chính vì vậy, công cụ kiếm trả lỗi chính tả Grammarly sẽ được kích hoạt để quá trình soạn thư của bạn không gặp lỗi. Công cụ này sử dụng trí tuệ nhân tạo với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Ngoài ra, bên trong  email còn có một mục thư rác với bộ lọc thư rác sử dụng trí tuệ thông minh để chặn những email mà nó nghi ngờ  là thư rác hoặc xác định là email từ người mà bạn không muốn nhận. Tiếp theo, phần mềm chống virus cũng được sử dụng để có thể bảo vệ tối đa cho tài khoản email của bạn. 

Ứng dụng với Netflix

Netflix là một trong những công cụ xem phim giải trí được sử dụng rất ưa chuộng trong thời gian gần đây. Công cụ này đề xuất được cung cấp bởi trí tuệ nhân tạo và ứng dụng lịch sử bạn đã xem để đưa ra đề xuất cho những gì bạn đang tìm kiếm. Những đề xuất này có thể dựa vào: diễn viên, thời gian, thể loại phim,... Theo kết quả thực tế thì khoảng 80% những gì chúng ta đang xem sẽ được thúc đẩy xuất hiện các đề xuất của Netflix. Bạn đọc tham khảo thêm:

Devops là gì? Tìm hiểu tổng quan công việc của Devops là gì?

CTO là gì? Tố chất cần có để trở thành một CTO chuyên nghiệp

Mô hình Agile là gì? Bật mí công cụ quản lý dự án theo Agile

Một số bước quan trọng để học lập trình AI

Bước 1: Tìm hiểu về Python và SQLNgôn ngữ lập trình được xem là một trong những yếu  tố cốt lõi để bạn có thể học được những gì liên quan đến ngành công nghệ thông tin. Hiện tại, đang có rất nhiều ngôn ngữ mà chính bạn có thể bắt đầu nhưng nếu bạn chọn Machine Learning thì nên tập trung học kỹ hơn về ngôn ngữ Python. Bởi đây là loại ngôn ngữ có các thư  viện phù hợp hơn so với nhiều loại ngôn ngữ khác. Trong khi đó, học về mã Python thì bạn có thể thực hành sử dụng các công cụ khoa học dữ liệu Jupyer và Anaconda vô cùng dễ dàng. 

Học lập trình AI tương đối khó khăn

Một số tài liệu tham khảo dành cho bạn: 

• Python cho mọi người trên Coursera – học Python ngay từ những bước đầu.
• Tìm hiểu Python bằng freeCodeCamp – bài học sẽ bao gồm tất cả các khái niệm về Python được tổng hợp trong chính một video.
• Hướng dẫn về Anaconda của Corey Schafer –  bạn sẽ được học sử dụng để thiết lập cho máy tính của mình dành cho khoa học dữ liệu và học máy chỉ trong 1 video. 

Bước 2: Tìm hiểu, thực hiện phân tích dữ liệu, thao tác và thực hiện trực quan hóa đối với Pandas, NumPy MatplotlibPandas có thể giúp bạn làm việc được với dataframes, nó chính là bảng thông tin mà bạn sẽ được thấy tương tự như trong tệp Excel. Đây là loại dữ liệu được gọi là các dữ liệu có cấu trúc. Numpy có thể hỗ trợ cho bạn thực hiện được những thao tác số nằm trên dữ liệu của bạn. Học máy có thể hỗ trợ cho bạn nghĩ thành số rồi tìm kiếm các mẫu bên trong các số đó. Matplotlib có khả năng giúp bạn tạo được biểu đồ và thực hiện trực quan hóa dữ liệu của mình. Làm cho trực quan hóa sẽ trở thành một phần  lớn của việc truyền đạt được những  kết quả cao cho chính bạn. Các tài liệu học tập tham khảo:

• Khoa học dữ liệu ứng dụng với Python trên Coursera – Bài học này sẽ giúp bạn bắt đầu điều chỉnh các  kỹ năng của Python dựa theo hướng khoa học dữ liệu. 
• Python Pandas Tutorial by Codebasics – Một loại video youtube sẽ giúp bạn trải qua những khả năng chính của gấu trúc. 

Bước 3: Học máy học với scikit-learnSau khi có kỹ năng liên quan đến thao tác và trực quan hóa dữ liệu; thì bạn sẽ được tìm hiểu các mẫu. Trong  số đó, thì .scikit-learn được xem là một trong những thư viện Python sở hữu nhiều thuật toán học máy hữu ích đã được tích hợp sẵn với nhiều chức năng khác nhau. Chính vì vậy, bạn có thể sử dụng nó để tìm ra thuật toán học tập của bạn. 

• Học máy bằng Python với scikit-learn của Data School – Đây là một trong những danh sách phát hành của Youtube dạy cho bạn những chức năng chính bên trong scikit-learn. 
• Giới thiệu nhẹ nhàng về phân tích dữ liệu khám phá của Daniel Bourke – Bài học này sẽ giúp bạn kết hợp với những gì bạn đang ở trên bước vào của một dự án. Nó sẽ đi kèm với mã và video để có thể giúp cho bạn tham gia cuộc thi Kaggle ngay lần đầu tiên của bạn. 

Nỗ lực, tham khảo tài  liệu để hiểu rõ về AI

Bước 4: Học sâu mạng lưới thần kinhSau khi đã học sâu và mạng lưới thần kinh có thể hoạt động tốt nhất dựa trên dữ liệu mà không cần quá nhiều cấu trúc. Giới thiệu một số tài liệu học tập:

• Deeplearning.ai của Andrew Ng trên Coursera – nó sẽ giúp bạn học sâu cũng như được dạy bởi những người giỏi nhất trong lĩnh vực kinh  doanh. 

Bước 5: Thực hànhTrong quá trình học tập, nếu như bạn được thực hành những gì mình học vào các dự án riêng của mình thì mọi thứ sẽ dễ được tiếp thu hơn. Các tài liệu học tập dành cho bạn:

• Fast.ai học sâu từ các nền tảng của Jeremy Howard – Nếu như bạn đã đi từ trên xuống thì khóa học này sẽ giúp cho bạn điền vào khoảng trống theo thứ tự từ dưới lên. 

Lời kết: 

Để có thể bắt đầu cũng như trở thành một chuyên gia lập trình AI thì không hề dễ dàng. Tuy nhiên, nếu như bạn không ngừng học tập, tìm hiểu thì nó sẽ giúp bạn mang lại những thành công có chọn lọc và hiệu quả nhất.