Duyệt tất cả nội dung trong danh mục Glossary
SciPy là một thư viện Python mã nguồn mở mạnh mẽ dành cho tính toán khoa học và kỹ thuật. Dựa trên NumPy, nó cung cấp các thuật toán toán học nâng cao, tối ưu hóa, tích phân, thao tác dữ liệu, trực quan hóa và khả năng tương tác với các thư viện như Matplotlib và Pandas, khiến nó trở thành công cụ thiết yếu cho tính toán khoa học và phân tích dữ liệu.
Khám phá seed là gì trong nghệ thuật AI, cách nó ảnh hưởng đến quá trình tạo ra hình ảnh và cách các nghệ sĩ sử dụng seed để giữ sự nhất quán hoặc khám phá sáng tạo trên các nền tảng nghệ thuật sinh sinh.
Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI) là một dạng AI lý thuyết vượt qua trí tuệ con người trong mọi lĩnh vực, với khả năng tự cải thiện và xử lý đa phương tiện. Khám phá các đặc điểm, nền tảng xây dựng, ứng dụng, lợi ích và rủi ro đạo đức của nó.
Cache Augmented Generation (CAG) là một phương pháp mới nhằm nâng cao các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách nạp trước tri thức dưới dạng bộ nhớ đệm key-value đã tính toán sẵn, mang lại hiệu suất AI chính xác, hiệu quả và độ trễ thấp cho các nhiệm vụ tri thức tĩnh.
Sinh văn bản với các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đề cập đến việc sử dụng các mô hình học máy tiên tiến để tạo ra văn bản giống như con người từ các gợi ý. Khám phá cách LLM, được hỗ trợ bởi kiến trúc transformer, đang cách mạng hóa việc sáng tạo nội dung, chatbot, dịch thuật và nhiều lĩnh vực khác.
So khớp mờ là một kỹ thuật tìm kiếm được sử dụng để tìm các kết quả gần đúng với truy vấn, cho phép có sự khác biệt, lỗi hoặc không nhất quán trong dữ liệu. Thường được áp dụng trong làm sạch dữ liệu, liên kết bản ghi và truy xuất văn bản, nó sử dụng các thuật toán như khoảng cách Levenshtein và Soundex để xác định các mục tương tự nhưng không hoàn toàn giống nhau.
Sổ Thành Tích Cá Nhân là bộ sưu tập cá nhân về những thành tựu nghề nghiệp, giải thưởng và bằng chứng cụ thể về kỹ năng cũng như thành tích của bạn. Nó đóng vai trò như một công cụ mạnh mẽ để thể hiện chuyên môn, theo dõi tiến trình sự nghiệp và cung cấp minh chứng xác thực về giá trị của bạn trong môi trường chuyên nghiệp.
spaCy là một thư viện Python mã nguồn mở mạnh mẽ dành cho Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) nâng cao, nổi tiếng với tốc độ, hiệu quả và các tính năng sẵn sàng cho sản xuất như tách từ (tokenization), gán nhãn từ loại (POS tagging) và nhận diện thực thể có tên (named entity recognition).
Stable Diffusion là một mô hình tạo ảnh từ văn bản tiên tiến sử dụng học sâu để tạo ra những hình ảnh chất lượng cao, giống thật từ mô tả bằng văn bản. Là một mô hình khuếch tán tiềm ẩn, nó đại diện cho một bước đột phá lớn trong AI sinh dữ liệu, kết hợp hiệu quả giữa mô hình khuếch tán và học máy để tạo ra hình ảnh sát với yêu cầu.
Startup vận hành bởi AI là doanh nghiệp tập trung hoạt động, sản phẩm hoặc dịch vụ xoay quanh các công nghệ trí tuệ nhân tạo nhằm đổi mới, tự động hóa và tạo lợi thế cạnh tranh.
Suy luận đa bước là quá trình trong AI, đặc biệt trong NLP và đồ thị tri thức, nơi các hệ thống kết nối nhiều mảnh thông tin để trả lời các câu hỏi phức tạp hoặc đưa ra quyết định. Nó cho phép kết nối logic giữa các nguồn dữ liệu, hỗ trợ trả lời câu hỏi nâng cao, hoàn thiện đồ thị tri thức và chatbot thông minh hơn.
Suy luận nhân quả là một phương pháp luận dùng để xác định các mối quan hệ nhân quả giữa các biến số, đóng vai trò quan trọng trong khoa học nhằm hiểu rõ các cơ chế nhân quả vượt lên trên các mối tương quan và đối mặt với các thách thức như biến nhiễu.
Sự sụp đổ mô hình là một hiện tượng trong trí tuệ nhân tạo khi một mô hình đã được huấn luyện bị suy giảm theo thời gian, đặc biệt khi dựa vào dữ liệu tổng hợp hoặc do AI tạo ra. Điều này dẫn đến sự đa dạng đầu ra giảm, các phản hồi an toàn và khả năng tạo ra nội dung sáng tạo hoặc nguyên bản bị suy yếu.
Sự xuất hiện trong AI đề cập đến các mô hình và hành vi phức tạp, mang tính toàn hệ thống không được lập trình rõ ràng, phát sinh từ sự tương tác giữa các thành phần trong hệ thống. Những hành vi nổi lên này đặt ra thách thức về tính dự đoán và đạo đức, đòi hỏi các biện pháp bảo vệ và hướng dẫn để quản lý tác động của chúng.
Tác động kinh tế do AI điều khiển đề cập đến cách trí tuệ nhân tạo chuyển đổi năng suất lao động, việc làm, phân phối thu nhập và tăng trưởng kinh tế thông qua tự động hóa công việc, hỗ trợ ra quyết định tốt hơn và tạo ra các thị trường mới. Tác động này có thể mang lại cả mặt tích cực như tăng hiệu quả, và mặt tiêu cực như mất việc làm hoặc gia tăng bất bình đẳng.
Agentic AI (Trí tuệ nhân tạo có tính tác nhân) là một nhánh tiên tiến của trí tuệ nhân tạo, cho phép các hệ thống tự chủ động hành động, đưa ra quyết định và hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp với sự giám sát tối thiểu từ con người. Khác với AI truyền thống, các hệ thống tác nhân có khả năng phân tích dữ liệu, thích nghi với môi trường năng động và thực hiện các quy trình nhiều bước một cách tự chủ và hiệu quả.
Các tác nhân AI Dọc là các giải pháp trí tuệ nhân tạo chuyên biệt theo từng ngành, được thiết kế để giải quyết các thách thức đặc thù và tối ưu hóa quy trình trong các lĩnh vực riêng biệt. Khám phá cách các tác nhân AI Dọc đang chuyển đổi phần mềm doanh nghiệp với các ứng dụng chuyên ngành, tác động cao.
Một tác nhân AI hiện thân là hệ thống thông minh có khả năng nhận biết, diễn giải và tương tác với môi trường thông qua thân xác vật lý hoặc ảo. Tìm hiểu cách các tác nhân này hoạt động trong lĩnh vực robot và mô phỏng số, thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi nhận thức, suy luận và hành động.
Tác nhân thông minh là một thực thể tự động, được thiết kế để cảm nhận môi trường của mình thông qua các cảm biến và tác động lên môi trường đó bằng các cơ cấu chấp hành, được trang bị các khả năng trí tuệ nhân tạo cho việc ra quyết định và giải quyết vấn đề.
Khám phá Tái tạo 3D: Tìm hiểu cách quy trình tiên tiến này ghi lại các đối tượng hoặc môi trường thực và chuyển đổi chúng thành các mô hình 3D chi tiết bằng các kỹ thuật như trắc quang, quét laser và thuật toán dựa trên AI. Khám phá các khái niệm chính, ứng dụng, thách thức và xu hướng tương lai.
Tạo Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLG) là một lĩnh vực con của AI tập trung vào việc chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc thành văn bản giống như con người. NLG cung cấp năng lực cho các ứng dụng như chatbot, trợ lý giọng nói, tạo nội dung và nhiều hơn nữa bằng cách tạo ra các tường thuật mạch lạc, phù hợp với ngữ cảnh và đúng ngữ pháp.
Tạo Nội Dung Bằng AI tận dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa và nâng cao quá trình tạo, quản lý và cá nhân hóa nội dung số trên văn bản, hình ảnh và âm thanh. Khám phá các công cụ, lợi ích và hướng dẫn từng bước để tối ưu quy trình sản xuất nội dung hiệu quả, dễ mở rộng.
Tạo sinh kết hợp truy xuất (RAG) là một khuôn khổ AI tiên tiến kết hợp các hệ thống truy xuất thông tin truyền thống với các mô hình ngôn ngữ lớn sinh sinh (LLMs), cho phép AI tạo ra văn bản chính xác hơn, cập nhật hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn nhờ tích hợp tri thức bên ngoài.
Corpus (số nhiều: corpora) trong AI đề cập đến một tập hợp lớn, có cấu trúc của các văn bản hoặc dữ liệu âm thanh được sử dụng để huấn luyện và đánh giá các mô hình AI. Corpora rất quan trọng để dạy cho hệ thống AI cách hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người.
TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở được phát triển bởi nhóm Google Brain, được thiết kế cho tính toán số học và học máy quy mô lớn. Nó hỗ trợ học sâu, mạng nơ-ron và chạy trên CPU, GPU, cũng như TPU, giúp đơn giản hóa việc thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình và triển khai.
Thị giác máy tính là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc giúp máy tính diễn giải và hiểu thế giới hình ảnh. Bằng cách tận dụng hình ảnh kỹ thuật số từ camera, video và các mô hình học sâu, máy móc có thể xác định và phân loại đối tượng một cách chính xác, sau đó phản ứng với những gì chúng "nhìn thấy".
Khám phá thiên vị trong AI: hiểu nguồn gốc, tác động đến học máy, ví dụ thực tế và các chiến lược giảm thiểu để xây dựng hệ thống AI công bằng và đáng tin cậy.
Thiếu dữ liệu đề cập đến tình trạng không đủ dữ liệu để huấn luyện các mô hình học máy hoặc phân tích toàn diện, gây cản trở việc phát triển các hệ thống AI chính xác. Tìm hiểu nguyên nhân, tác động và kỹ thuật vượt qua thiếu dữ liệu trong AI và tự động hóa.
Anaconda là một bản phân phối mã nguồn mở toàn diện của Python và R, được thiết kế để đơn giản hóa việc quản lý gói và triển khai cho tính toán khoa học, khoa học dữ liệu và học máy. Được phát triển bởi Anaconda, Inc., nó cung cấp một nền tảng mạnh mẽ với các công cụ dành cho nhà khoa học dữ liệu, lập trình viên và đội ngũ CNTT.
Tiếp thị cá nhân hóa với AI tận dụng trí tuệ nhân tạo để điều chỉnh các chiến lược và thông điệp tiếp thị phù hợp với từng khách hàng dựa trên hành vi, sở thích và tương tác của họ, từ đó nâng cao sự tương tác, hài lòng và tỷ lệ chuyển đổi.
Tìm kiếm AI là phương pháp tìm kiếm dựa trên ngữ nghĩa hoặc vector, sử dụng các mô hình học máy để hiểu ý định và ý nghĩa ngữ cảnh đằng sau các truy vấn tìm kiếm, mang lại kết quả liên quan và chính xác hơn so với tìm kiếm dựa trên từ khóa truyền thống.
Tìm kiếm Tài liệu Nâng cao với NLP tích hợp các kỹ thuật Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên tiên tiến vào hệ thống truy xuất tài liệu, nâng cao độ chính xác, sự liên quan và hiệu quả khi tìm kiếm khối lượng lớn dữ liệu văn bản bằng các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên.
Tìm kiếm theo khía cạnh là một kỹ thuật nâng cao cho phép người dùng tinh chỉnh và điều hướng qua lượng dữ liệu lớn bằng cách áp dụng nhiều bộ lọc dựa trên các danh mục được xác định trước, gọi là khía cạnh. Được sử dụng rộng rãi trong thương mại điện tử, thư viện và tìm kiếm doanh nghiệp, nó nâng cao trải nghiệm người dùng bằng cách giúp việc tìm kiếm thông tin phù hợp trở nên hiệu quả hơn.
Tinh chỉnh hiệu quả tham số (PEFT) là một phương pháp đổi mới trong AI và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), cho phép điều chỉnh các mô hình lớn đã huấn luyện trước cho các nhiệm vụ cụ thể bằng cách cập nhật chỉ một phần nhỏ tham số, từ đó giảm chi phí tính toán và thời gian huấn luyện để triển khai hiệu quả.
Một token trong ngữ cảnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) là một chuỗi ký tự mà mô hình chuyển đổi thành các biểu diễn số để xử lý hiệu quả. Token là các đơn vị cơ bản của văn bản được LLMs như GPT-3 và ChatGPT sử dụng để hiểu và tạo sinh ngôn ngữ.
Tóm tắt văn bản là một quy trình AI thiết yếu giúp chắt lọc các tài liệu dài thành các bản tóm tắt ngắn gọn, đồng thời vẫn giữ được các thông tin và ý nghĩa quan trọng. Ứng dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn như GPT-4 và BERT, nó cho phép quản lý và hiểu hiệu quả lượng nội dung số khổng lồ thông qua các phương pháp tóm tắt trừu tượng, trích xuất và kết hợp.
Torch là một thư viện học máy mã nguồn mở và khung tính toán khoa học dựa trên Lua, tối ưu hóa cho các tác vụ học sâu và trí tuệ nhân tạo. Nó cung cấp các công cụ xây dựng mạng nơ-ron, hỗ trợ tăng tốc GPU và là tiền thân của PyTorch.
Tối ưu hóa Công cụ Sinh sinh (GEO) là chiến lược tối ưu hóa nội dung dành cho các nền tảng AI như ChatGPT và Bard, đảm bảo khả năng hiển thị và đại diện chính xác trong các phản hồi do AI tạo ra.
Khám phá phạm vi và các chiến lược của Tối Ưu Hóa Công Cụ Trả Lời (AEO), tập trung vào việc cung cấp câu trả lời trực tiếp cho truy vấn của người dùng thông qua tìm kiếm bằng giọng nói, tích hợp AI và dữ liệu có cấu trúc. Tìm hiểu cách AEO khác với SEO truyền thống và vai trò của nó trong việc tăng cường tương tác và hiển thị với người dùng.
Mô hình transformer là một loại mạng nơ-ron được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như văn bản, giọng nói hoặc dữ liệu chuỗi thời gian. Không giống như các mô hình truyền thống như RNN và CNN, transformers sử dụng cơ chế attention để cân nhắc tầm quan trọng của các phần tử trong chuỗi đầu vào, từ đó mang lại hiệu suất vượt trội trong các ứng dụng như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhận diện giọng nói, tin học gen, và nhiều lĩnh vực khác.
Transformers là một kiến trúc mạng nơ-ron mang tính cách mạng đã thay đổi trí tuệ nhân tạo, đặc biệt trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Được giới thiệu trong bài báo 'Attention is All You Need' năm 2017, chúng cho phép xử lý song song hiệu quả và đã trở thành nền tảng cho các mô hình như BERT và GPT, có tác động lớn đến NLP, thị giác máy tính và nhiều lĩnh vực khác.
Open Neural Network Exchange (ONNX) là một định dạng mã nguồn mở cho phép trao đổi liền mạch các mô hình học máy giữa các framework khác nhau, tăng tính linh hoạt khi triển khai, chuẩn hóa và tối ưu hóa phần cứng.
Trí tuệ nhân tạo hội thoại đề cập đến các công nghệ cho phép máy tính mô phỏng các cuộc trò chuyện của con người bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học máy và các công nghệ ngôn ngữ khác. Nó cung cấp sức mạnh cho chatbot, trợ lý ảo và trợ lý giọng nói trong các lĩnh vực như hỗ trợ khách hàng, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ và nhiều hơn nữa, giúp nâng cao hiệu quả và cá nhân hóa.
Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là một dạng AI lý thuyết có khả năng hiểu, học và áp dụng kiến thức trên nhiều nhiệm vụ khác nhau ở mức độ tương tự con người, khác với AI hẹp. Khám phá định nghĩa, đặc điểm, tình trạng hiện tại và hướng nghiên cứu của AGI.
Khám phá cách Trí tuệ Nhân tạo ảnh hưởng đến nhân quyền, cân bằng giữa lợi ích như cải thiện khả năng tiếp cận dịch vụ với các rủi ro như vi phạm quyền riêng tư và thiên vị. Tìm hiểu về các khuôn khổ quốc tế, thách thức pháp lý, và tầm quan trọng của việc triển khai AI có trách nhiệm để bảo vệ các quyền cơ bản.
Trích xuất đặc trưng chuyển đổi dữ liệu thô thành tập hợp các đặc trưng thông tin đã được rút gọn, nâng cao hiệu quả học máy bằng cách đơn giản hóa dữ liệu, cải thiện hiệu suất mô hình và giảm chi phí tính toán. Khám phá các kỹ thuật, ứng dụng, công cụ, và những hiểu biết khoa học trong hướng dẫn toàn diện này.
Khám phá ý nghĩa của trình độ đọc, cách đo lường và tầm quan trọng của nó. Tìm hiểu về các hệ thống đánh giá khác nhau, các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng đọc và các chiến lược nâng cao trình độ đọc, bao gồm vai trò của AI trong học tập cá nhân hóa.
Một công cụ tạo website bằng AI với khả năng xuất mã là một phần mềm sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa quá trình tạo website, đồng thời cho phép người dùng xuất và tùy chỉnh mã nguồn ở các ngôn ngữ như HTML, CSS, JavaScript hoặc các framework phổ biến.
Khám phá Trình Viết Lại Câu bằng AI là gì, cách hoạt động, các trường hợp sử dụng, và cách công cụ này giúp nhà văn, sinh viên, và marketer diễn đạt lại văn bản mà vẫn giữ nguyên ý nghĩa, đồng thời cải thiện độ rõ ràng.
Trôi dạt mô hình, hay còn gọi là suy giảm mô hình, đề cập đến sự suy giảm hiệu suất dự đoán của mô hình học máy theo thời gian do những thay đổi trong môi trường thực tế. Tìm hiểu về các loại, nguyên nhân, phương pháp phát hiện và giải pháp cho trôi dạt mô hình trong AI và học máy.
Truy xuất Thông tin tận dụng AI, Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và học máy để truy xuất dữ liệu đáp ứng yêu cầu của người dùng một cách hiệu quả và chính xác. Là nền tảng cho các công cụ tìm kiếm web, thư viện số và giải pháp doanh nghiệp, IR giải quyết các thách thức như mơ hồ, thiên vị thuật toán và khả năng mở rộng, với xu hướng tương lai tập trung vào AI sinh và học sâu.
Tự động hóa dịch vụ khách hàng tận dụng AI, chatbot, cổng tự phục vụ và các hệ thống tự động để quản lý các yêu cầu và công việc dịch vụ khách hàng với sự can thiệp tối thiểu của con người—giúp tinh giản tương tác, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả đồng thời duy trì sự cân bằng với hỗ trợ con người.
Từ đồng tự khác âm là gì? Đây là một hiện tượng ngôn ngữ độc đáo khi hai hoặc nhiều từ có cùng cách viết nhưng khác cách phát âm và nghĩa. Những từ này là từ đồng tự nhưng không phải từ đồng âm. Nói một cách đơn giản, các từ đồng tự khác âm giống hệt nhau về mặt chữ viết nhưng khi nói lại phát âm khác nhau, và chúng truyền đạt ý nghĩa riêng biệt tùy theo ngữ cảnh.
Tỷ lệ ứng dụng AI cho biết phần trăm các tổ chức đã tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hoạt động của mình. Những tỷ lệ này khác nhau giữa các ngành, khu vực và quy mô công ty, phản ánh các ứng dụng và tác động đa dạng của công nghệ AI. Theo khảo sát năm 2024 của McKinsey, tỷ lệ ứng dụng AI đã tăng vọt lên 72%, với sự đóng góp đáng kể từ AI tạo sinh.
Tỷ Suất Lợi Nhuận Trên Trí Tuệ Nhân Tạo (ROAI) đo lường tác động của các khoản đầu tư AI đến hoạt động, năng suất và lợi nhuận của doanh nghiệp. Tìm hiểu cách đánh giá, đo lường và tối đa hóa lợi nhuận từ các sáng kiến AI của bạn với các chiến lược, ví dụ thực tế và các nghiên cứu chuyên sâu.
Underfitting xảy ra khi một mô hình học máy quá đơn giản để nắm bắt các xu hướng cơ bản của dữ liệu mà nó được huấn luyện. Điều này dẫn đến hiệu suất kém cả trên dữ liệu chưa thấy và dữ liệu huấn luyện, thường do độ phức tạp của mô hình không đủ, huấn luyện chưa đầy đủ hoặc lựa chọn đặc trưng chưa phù hợp.
Ước lượng độ sâu là một nhiệm vụ then chốt trong thị giác máy tính, tập trung vào việc dự đoán khoảng cách của các đối tượng trong một hình ảnh so với máy ảnh. Nó chuyển đổi dữ liệu hình ảnh 2D thành thông tin không gian 3D và là nền tảng cho các ứng dụng như xe tự lái, thực tế tăng cường (AR), robot và mô hình 3D.
Ước lượng tư thế là một kỹ thuật thị giác máy tính dự đoán vị trí và hướng của con người hoặc vật thể trong hình ảnh hoặc video bằng cách xác định và theo dõi các điểm chính. Kỹ thuật này rất quan trọng cho các ứng dụng như phân tích thể thao, robot, trò chơi và lái xe tự động.
Vector nhúng là biểu diễn số dạng dày đặc của dữ liệu trong không gian đa chiều, nắm bắt các mối quan hệ ngữ nghĩa và ngữ cảnh. Tìm hiểu cách vector nhúng thúc đẩy các tác vụ AI như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), xử lý hình ảnh và hệ thống gợi ý.
Khám phá Edge Location của AWS là gì, cách chúng khác biệt với Regions và Availability Zones, cũng như cách chúng nâng cao việc phân phối nội dung với độ trễ thấp, hiệu suất được cải thiện và phạm vi toàn cầu.
