Diễn Đàn SEO - vnseo.edu.vn - Gần đây, có rất nhiều cuộc trò chuyện về tất cả các khả năng của AI để làm những việc mà con người hiện đang làm ở nhà máy, nhà kho, văn phòng và tại nhà. Trong khi công nghệ đang phát triển nhanh chóng — cùng với nỗi sợ hãi và sự phấn khích, các thuật ngữ như trí não nhân tạo, AI và Deep learning có thể khiến bạn bối rối. Tôi hy vọng rằng chỉ dẫn đơn giản này sẽ giúp loại bỏ sự lầm lẫn xung vòng vo AI và 8 mô hình thực tại giúp bạn hiểu sâu hơn về Artificial intelligence. Deep learning là gì? Lĩnh vực trí não nhân tạo căn bản là khi máy tính hoặc các thiết bị có thể làm những việc đòi hỏi sự trí óc từ con người. Nó bao gồm AI, nơi máy móc có thể học bằng kinh nghiệm và đạt được các kỹ năng mà không cần sự tham gia của con người. Deep learning là một tụ tập con của AI trong đó các mạng tâm thần nhân tạo, các thuật toán lấy cảm hứng từ não người, học từ một lượng lớn dữ liệu được cung cấp từ hành động của con người. Tương tự như cách chúng ta học hỏi kinh nghiệm, thuật toán Deep learning sẽ thực hành một nhiệm vụ lặp đi lặp lại, mỗi lần điều chỉnh sẽ cho kết quả cải thiện hơn lần trước. Lượng dữ liệu chúng ta tạo ra hàng ngày thật đáng ngạc nhiên — hiện tại được ước lượng là 2.6 quintillion bytes — và đó là tài nguyên giúp cho deep learning trở nên khả thi. Vì các thuật toán AI đề xuất rất nhiều dữ liệu để học, nên sự gia tăng trong việc tạo dữ liệu này là một lý do khiến khả năng học sâu đã phát triển trong những năm gần đây. Ngoài việc tạo ra nhiều dữ liệu hơn, các thuật toán học sâu được hưởng lợi từ sức mạnh tính toán mạnh mẽ hơn hiện có cũng như sự gia tăng của trí não nhân tạo (AI) như một Dịch vụ. AI với nhân cách là một Dịch vụ đã cung cấp cho các đơn vị nhỏ hơn quyền truy nã cập vào công nghệ trí tuệ nhân tạo và cụ thể là các thuật toán AI cấp thiết cho deep learning mà không cần đầu tư ban đầu lớn. Học sâu cho phép máy móc giải quyết các vấn đề phức tạp ngay cả khi sử dụng tập dữ liệu rất đa dạng, không có cấu trúc và kết liên với nhau. Các thuật toán học sâu càng học được nhiều, chúng càng hoạt động tốt hơn. >>> Xem thêm: mua maychu dell t340 8 ví dụ thực tại về học sâu bây giờ chúng ta đang ở trong thời kỳ mà máy móc có thể học cách giải quyết các vấn đề phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người, chuẩn xác thì những vấn đề chúng đang giải quyết là gì? Dưới đây chỉ là một số tác vụ mà học sâu tương trợ hiện tại và danh sách sẽ tiếp tục phát triển khi các thuật toán tiếp tục học duyệt y việc truyền dữ liệu. Trợ lý ảo Cho dù đó là Alexa hay Siri hoặc Cortana, trợ lý ảo của các nhà cung cấp dịch vụ trực tuyến sử dụng học sâu để giúp hiểu giọng nói của bạn và ngôn ngữ mà con người sử dụng khi liên quan với họ. Dịch thuật. Theo cách na ná, các thuật toán AI có thể tự động dịch giữa các ngôn ngữ. Điều này hỗ trợ mạnh mẽ đối với ngành du lịch, thương buôn và những người trong chính phủ. Thiết bị không người lái và tự hành. Cách một dụng cụ hiểu được tình trạng con đường và cách phản ứng với chúng cho dù đó có biển báo dừng hay một phương tiện khác, là thông qua các thuật toán học sâu. Các thuật toán nhận được càng nhiều dữ liệu, chúng càng có khả năng hoạt động giống như con người trong việc xử lý thông báo của mình tốt hơn — biết một biển báo dừng bị mờ vẫn là một biển báo dừng. >>> Xem thêm: mua server dell t140 Chatbots dịch vụ Chatbots và bot dịch vụ cung cấp dịch vụ khách hàng cho nhiều tổ chức có thể giải đáp một cách sáng ý và hữu ích cho số lượng ngày một tăng các câu hỏi về thính giác và văn bản nhờ deep learning. Màu sắc hình ảnh Chuyển hình ảnh đen trắng thành màu trước đây là một công tác được thực hiện một cách tận tường bởi bàn tay con người. Hiện tại, các thuật toán học sâu có thể sử dụng bối cảnh và các đối tượng trong hình ảnh để tô màu chúng nhằm tạo lại căn bản hình ảnh đen trắng bằng màu sắc đẹp. Kết quả rất ấn tượng và chuẩn xác. Nhận dạng khuôn mặt Deep learning đang được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt không chỉ vì mục đích bảo mật mà còn để gắn thẻ mọi người trên các bài đăng trên Facebook và chúng ta có thể tính sổ các mặt hàng trong cửa hàng chỉ bằng cách sử dụng khuôn mặt của mình trong mai sau gần. Những thách thức đối với các thuật toán AI để nhận dạng khuôn mặt là biết đó là cùng một người ngay cả khi họ đã thay đổi kiểu tóc, mọc hoặc cạo râu hoặc nếu hình ảnh được chụp kém do ánh sáng xấu hoặc vật cản. Thuốc và dược phẩm Từ chẩn đoán bệnh và khối u đến các loại thuốc được cá nhân hóa được tạo ra đặc biệt cho bộ gen của một cá nhân, học sâu trong lĩnh vực y tế đã thu hút sự chú ý của nhiều công ty dược phẩm và y tế lớn nhất. Mua sắm và giải trí được cá nhân hóa Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào Netflix đưa ra các đề nghị cho những gì bạn nên xem tiếp theo? Hay nơi Amazon đưa ra những ý tưởng về thứ bạn nên mua tiếp theo và những gợi ý đó chuẩn xác là thứ bạn cần nhưng chưa bao giờ biết trước? Đúng, đó là các thuật toán học sâu đang hoạt động. >>> Xem thêm: bán server dell t30
