# AI

By [Jim](https://paragraph.com/@jim-12) · 2023-09-12

---

Hôm nay tôi tìm hiểu về AI từ Andrew Ng , khoá học của anh ấy được thiết kế rất dễ hiểu

Thị trường AI theo dự báo sẽ tạo ra thêm 13000 tỷ $ cho nước Mỹ , và hầu như tất cả các ngành nghề lĩnh vực thì AI đều có thể tác động tích cực đến nó , AI có 2 loại chính là ANI ( Trí tuệ nhân tạo hẹp ) xử lý một tác vụ như loa thông minh , xe tự lái , ứng dụng nông nghiệp và AGI ( Trí tuệ chung ) được mô tả làm bất cứ điều gì con người có thể làm nhưng anh ấy nói răng AGI cần vài chục năm hoặc lâu hơn để có thể thành hiện thực

Trong AI một mảng rộng lớn là Machine Learning và chủ yếu là Supervised Learning ( học có giám sát ) đó là việc học ánh xạ A ( đầu vào ) → B ( đầu ra ) , ví dụ như

1.  Một thông báo email được lọc ra xem có phải là spam hay không ( lọc thư rác )
    
2.  Audio được chuyển đổi sang text ( nhận dạng giọng nói )
    
3.  Tiếng Anh được chuyển sang ngôn ngữ khác như Trung Quốc ( thông dịch máy )
    
4.  Quảng cáo trực tuyến
    
5.  Hình ảnh , Radar và đầu ra là vị trí xe khác ( xe tự lái )
    

Muốn hiệu xuất của ML tốt cần có 2 yếu tố là Big Data và Mạng Noron lớn

Trong AI có 3 mảng chính đó là ML + DS + DL

ML là lĩnh việc nghiên cứu mang lại cho máy tính khả năng học mà không cần lập trình rõ ràng

DS yêu cầu nhóm phân tích dữ liệu để có được những dữ liệu tổng hợp tốt để ra quyết định

Kiến trúc của ML bao gồm

1.  Data đầu vào
    
2.  Mô hình đào tạo
    
3.  Triển khai

---

*Originally published on [Jim](https://paragraph.com/@jim-12/ai)*