A-Z những điều bạn cần biết về lập trình AI


Trí tuệ nhân tạo (AI) là xu hướng của tương lai. Từ giao dịch ví điện tử đến AI phụ trách chăm sóc sức khỏe định kỳ. Cùng với sự phát triển của công nghệ, việc ứng dụng AI ngày càng trở nên phổ biến hơn trong cuộc sống của chúng ta.

Vì vậy, cụ thể lập trình AI Đó là gì? Các loại và ứng dụng thực tế của lập trình AI là gì? Hãy cùng Glints tìm hiểu chủ đề thú vị này qua bài viết dưới đây nhé!

Lập trình AI là gì?

Trước hết, lập trình AI Đó là gì? Lập trình AI hay lập trình trí tuệ nhân tạo là việc xây dựng các chương trình máy tính có thể bắt chước các tác vụ liên quan đến trí tuệ con người. AI giải quyết các vấn đề bằng lập trình máy tính và tập dữ liệu lớn. Lĩnh vực AI bao gồm Học máy, Học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép máy tính “học hỏi” từ kinh nghiệm và thực hiện các tác vụ giống như con người và thường hiệu quả hơn nhiều so với con người.

Loại AI này được gọi là AI hẹp hoặc AI yếu. Trong những trường hợp này, máy tính hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể bằng cách nhận dạng các mẫu trong tập dữ liệu lớn. Một số ví dụ về AI hẹp bao gồm các đề xuất từ ​​nền tảng phát trực tuyến, bot cờ vua và loa thông minh của bạn.

lập trình trí tuệ nhân tạo
Lập trình trí tuệ nhân tạo

Mặc dù AI thu hẹp có thể thích ứng với các yếu tố đầu vào, nhưng nó không thể hoạt động ngoài các thông số đã cho. Tuy nhiên, nó có công dụng của nó. Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư và cách tiếp cận ưu tiên kỹ thuật số của các doanh nghiệp hiện đại tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ có thể thúc đẩy các ứng dụng AI đang bị thu hẹp.

Strong AI hay còn gọi là trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI) là một loại trí tuệ nhân tạo gắn liền với người máy thường thấy trong các bộ phim khoa học viễn tưởng. Loại AI này sẽ không sớm xuất hiện, mặc dù các nhà phát triển đang nỗ lực để vượt qua những thách thức liên quan đến AGI, chẳng hạn như các mô hình dự đoán và có thể kiểm soát.

Các loại lập trình AI chính

  • lò phản ứng: Công nghệ có khả năng phản ứng với các kích thích bên ngoài trong thời gian thực, nhưng không thể xây dựng cơ sở bộ nhớ và lưu trữ thông tin để sử dụng trong tương lai.
  • Bộ nhớ hạn chế: Máy móc có thể lưu trữ kiến ​​thức và sử dụng nó để học và huấn luyện cho các nhiệm vụ trong tương lai.
  • Lý thuyết tâm lý: Khái niệm về AI có thể cảm nhận và phản ứng với cảm xúc của con người và thực hiện các tác vụ của máy móc có bộ nhớ hạn chế.
  • Tự nhận thức: Giai đoạn cuối cùng của AI, nơi máy móc không chỉ có thể nhận ra cảm xúc của người khác mà còn nhận ra chính mình và trí thông minh ở cấp độ con người.

Tầm quan trọng của lập trình AI

Lập trình trí tuệ nhân tạo rất quan trọng vì nó có thể cung cấp cho doanh nghiệp những hiểu biết sâu sắc về hoạt động mà trước đây họ có thể chưa biết. Trong một số trường hợp, AI có thể thực hiện các nhiệm vụ tốt hơn con người. Đặc biệt khi nói đến các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, định hướng chi tiết như phân tích số lượng lớn tài liệu pháp lý để đảm bảo các trường liên quan được điền chính xác, các công cụ AI thường hoàn thành công việc. nhanh chóng và tương đối ít sai sót.

Điều này đã giúp thúc đẩy sự bùng nổ về hiệu quả và mở ra những cơ hội kinh doanh hoàn toàn mới cho một số doanh nghiệp lớn. Trước làn sóng lập trình trí tuệ nhân tạo như hiện nay, thật khó hình dung việc sử dụng phần mềm máy tính để kết nối tài xế taxi với tài xế taxi. Nhưng ngày nay, Grab và GoJeck đã trở thành một trong những công ty lớn nhất thế giới nhờ làm được điều đó. Họ đã sử dụng các thuật toán máy học tinh vi để dự đoán thời điểm mọi người có thể cần đi nhờ xe ở một số khu vực nhất định, giúp chủ động đưa người lái xe lên đường trước khi họ cần.

Một ví dụ khác, Google đã trở thành một trong những người chơi lớn nhất trong nhiều loại dịch vụ trực tuyến bằng cách sử dụng máy học để hiểu cách mọi người sử dụng dịch vụ của họ và sau đó cải thiện chúng. Vào năm 2017, Giám đốc điều hành của công ty, Sundar Pichai, đã tuyên bố rằng Google sẽ hoạt động như một công ty “AI đầu tiên”. Các doanh nghiệp lớn nhất và thành công nhất hiện nay đã sử dụng AI để cải thiện hoạt động của họ và đạt được lợi thế so với các đối thủ cạnh tranh.

Ứng dụng của lập trình AI trong đời sống

Lập trình AI được tích hợp vào nhiều loại công nghệ khác nhau. Dưới đây là một vài ví dụ điển hình:

tự động hóa

Khi được kết hợp với công nghệ trí tuệ nhân tạo và lập trình, các công cụ tự động hóa có thể mở rộng khối lượng và loại nhiệm vụ được thực hiện. Một ví dụ là tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA), một loại phần mềm tự động hóa các tác vụ xử lý dữ liệu dựa trên quy tắc, lặp đi lặp lại do con người thực hiện theo cách truyền thống.

Khi được kết hợp với máy học và các công cụ AI mới nổi, RPA có thể tự động hóa phần lớn công việc của doanh nghiệp, cho phép các bot chiến thuật của RPA truyền trí thông minh từ AI và phản ứng với các thay đổi. quá trình thay đổi.

Học Máy – Machine Learning

Đây là khoa học làm cho máy tính hoạt động mà không cần lập trình. Deep Learning là một tập hợp con của Machine Learning. Nói một cách rất đơn giản, có thể được coi là tự động hóa các phân tích dự đoán. Có ba loại thuật toán học máy:

  • Học có giám sát: Các tập dữ liệu được gắn nhãn để có thể phát hiện và sử dụng các mẫu để gắn nhãn cho các tập dữ liệu mới.
  • Học không giám sát: Tập dữ liệu không được gắn nhãn và được sắp xếp theo điểm tương đồng hoặc khác biệt.
  • Reinforcement Learning: Các tập dữ liệu không được gắn nhãn, nhưng sau khi thực hiện một hành động hoặc một số hành động, hệ thống AI sẽ nhận được phản hồi.

Thị giác máy

Công nghệ này mang đến cho máy khả năng nhìn xa trông rộng. Thị giác máy nắm bắt và phân tích thông tin hình ảnh bằng máy ảnh, chuyển đổi tín hiệu tương tự sang kỹ thuật số và xử lý tín hiệu kỹ thuật số. Nó thường được so sánh với tầm nhìn của con người, nhưng tầm nhìn của máy không bị ràng buộc bởi sinh học và có thể được lập trình để nhìn xuyên tường.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Đây là quá trình xử lý ngôn ngữ của con người bằng một chương trình máy tính. Một trong những ví dụ lâu đời nhất và nổi tiếng nhất của NLP là phát hiện thư rác, xem xét dòng tiêu đề và văn bản của email và quyết định xem đó có phải là thư rác hay không. Các phương pháp tiếp cận NLP hiện tại dựa trên học máy. Các nhiệm vụ NLP bao gồm dịch văn bản, phân tích tình cảm và nhận dạng giọng nói.

Đọc thêm: Công nghệ AI thay đổi công việc Operations Manager như thế nào?

Các vấn đề đạo đức trong lập trình AI

Trong khi các công cụ lập trình AI cung cấp một loạt chức năng mới cho doanh nghiệp, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo cũng đặt ra những câu hỏi về đạo đức.

Đây có thể là một vấn đề vì các thuật toán máy học, nền tảng của nhiều công cụ AI tiên tiến nhất, chỉ thông minh như dữ liệu mà chúng được cung cấp trong quá trình đào tạo. Bởi vì con người có quyền lựa chọn dữ liệu được sử dụng để đào tạo một chương trình AI, nên khả năng sai lệch trong học máy là có và phải được theo dõi chặt chẽ.

Bất kỳ ai muốn sử dụng máy học như một phần của hệ thống trong sản xuất, trong thế giới thực cần phải coi trọng đạo đức trong quá trình đào tạo AI của họ và cố gắng tránh thiên vị. Điều này đặc biệt đúng khi sử dụng các thuật toán lập trình trí tuệ nhân tạo vốn không thể giải thích được trong các ứng dụng Deep Learning và mạng đối thủ chung (GAN).

Lập trình là ai?
Vấn đề đạo đức

Khả năng giải thích là một trở ngại tiềm ẩn đối với việc sử dụng AI trong các ngành hoạt động theo các yêu cầu và tuân thủ quy định nghiêm ngặt. Ví dụ, các tổ chức tài chính ở Hoa Kỳ hoạt động theo các quy định yêu cầu họ phải chịu trách nhiệm về các quyết định tín dụng. Tuy nhiên, khi quyết định từ chối tín dụng được đưa ra bởi lập trình AI, có thể khó giải thích quyết định này được đưa ra như thế nào vì các công cụ AI được sử dụng để đưa ra các quyết định như vậy hoạt động bằng cách tạo ra các mối tương quan tinh tế giữa hàng nghìn biến số. Khi không thể giải thích được quá trình ra quyết định, chương trình có thể được gọi là hộp đen AI.

Hướng dẫn tự học lập trình AI

Xây dựng cơ sở tri thức

Bất kể kiến ​​thức chuyên môn của bạn về lập trình AI là gì, điều cần thiết là phải xây dựng một nền tảng chung vững chắc. Dưới đây là một số kỹ năng cơ bản mà bạn cần thành thạo:

  • Python: Nó được coi là một trong những ngôn ngữ phổ biến trong lĩnh vực này và nó có lợi cho các tác vụ đơn giản.
  • Lý thuyết thống kê và xác suất: Kiến thức này sẽ có lợi cho việc xử lý các tập dữ liệu lớn.
  • Khái niệm cơ bản về học máy: Glints khuyên bạn nên học những điều cơ bản này trước khi học các thuật toán trong trí tuệ nhân tạo.
  • Giải tích: Giải tích có mặt trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác nhau. Ngoài ra, việc làm quen với đại số tuyến tính cũng được khuyến khích.

Dưới đây là những kỹ năng khác bạn cần xây dựng:

  • Xử lý một vấn đề trong thế giới thực
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  • Triển khai với dữ liệu hoặc cấu trúc dữ liệu mới
  • gỡ lỗi

Bạn cũng cần thành thạo các kỹ năng nhận thức sau được sử dụng trong AI:

  • Học tập: Nó liên quan đến việc tạo quy tắc và thu thập dữ liệu để chuyển đổi dữ liệu thành định dạng có thể thực hiện được.
  • Suy luận: Hỗ trợ suy luận logic và ra quyết định.
  • AutoCorrect: Xử lý các chỉnh sửa và thay đổi để nâng cao kết quả.

Đọc thêm: Hướng Dẫn Tự Học Lập Trình Căn Bản Cho Người Mới Bắt Đầu

tham gia các khóa học

Bằng cách tham gia một khóa học về lập trình AI, bạn sẽ có được nền tảng vững chắc hơn về trí tuệ nhân tạo. Họ sẽ dạy bạn các kỹ năng cho các dự án nâng cao hơn.

Thông qua các khóa học, bạn sẽ có cơ hội được giao lưu với những người có cùng đam mê và cùng bước trên con đường với mình.

Tận dụng các tài nguyên miễn phí

Nếu bạn mới bắt đầu sử dụng AI, việc bỏ ra vài triệu đồng cho các tài nguyên cao cấp là không cần thiết.

Thay vào đó, bạn có thể phát triển các kỹ năng cần thiết bằng cách tận dụng các nguồn tài nguyên miễn phí, chẳng hạn như sách điện tử hoặc video trên YouTube.

Bạn có thể sử dụng các hướng dẫn trực tuyến để tìm hiểu về ngôn ngữ lập trình. Google cũng cung cấp nhiều tài nguyên miễn phí khác nhau để giúp bạn tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo.

Các tài nguyên trên có giá trị cho cả người mới và người dùng dày dạn kinh nghiệm. Khi bạn đã sẵn sàng chuyển sang bước tiếp theo, bạn có thể trả tiền để tham gia một khóa học để có kiến ​​thức nâng cao về AI.

Luyện tập

Làm việc trên một vài dự án trong thời gian riêng của bạn sẽ cho phép bạn hiểu rõ hơn về các khái niệm bạn nhận được và nâng cao các kỹ năng hiện có của bạn.

Glints cũng khuyên bạn nên tham gia các cuộc thi cho phép bạn cải thiện kỹ năng lập trình AI của mình. Có một số sự kiện được tổ chức mỗi năm để thảo luận về triển vọng của lĩnh vực AI.

học lập trình
Học lập trình AI

Bạn có thể gặp gỡ các chuyên gia đầu ngành tại các hội nghị này. Họ có thể cung cấp cho bạn một số ý tưởng về những gì sẽ xảy ra trong lĩnh vực này trong những năm tới.

phần kết

Vậy là Glints đã cùng bạn tìm hiểu những định nghĩa cơ bản nhất về lập trình AI. Hi vọng những thông tin trên sẽ giúp bạn có những định hướng ban đầu trong lĩnh vực đầy triển vọng AI. Nếu bạn quan tâm đến các chủ đề tương tự, hãy theo dõi nội dung thú vị hơn từ Glints!

Tác giả

tải mẫu cv file word


Tham khảo: https://glints.com/vn/blog/lap-trinh-ai-la-gi/

Leave a Comment