Vượt ra ngoài tiếng Anh, AI Study Buddy hỗ trợ học nhiều ngôn ngữ và kỹ năng. Khởi đầu từ Việt Nam để tối ưu chi phí, ASB hướng tới bứt phá toàn cầu với kế hoạch học tự động, nhiệm vụ, test và voice module. Tự học Trí tuệ Nhân tạo cho người mới Xem khóa học: https://khoa-hoc.aistudybuddy.net/tu-hoc-tri-tue-nhan-tao-cho-nguoi-moi Trang chủ ASB: https://aistudybuddy.net/ Mục tiêu học tập: Nắm vững các khái niệm cơ bản về Trí tuệ Nhân tạo (AI) và các ứng dụng thực tế thông qua chuỗi video hướng dẫn cho người mới bắt đầu. Người tạocontent hunger Ngôn ngữvi Cấp độ2 Giờ học/ngày1 Tổng số ngày21 Thời lượng (ngày)21 Cập nhật15/10/2025 11:04 Video giới thiệu: Xem tại đây Ngày 1 – Nội dung khởi đầu ### Giới thiệu Chào mừng bạn đến với ngày đầu tiên của khóa học! Hôm nay, chúng ta sẽ xây dựng nền tảng vững chắc bằng cách tìm hiểu các khái niệm cốt lõi của Trí tuệ Nhân tạo. ### 1. AI là gì? Trí tuệ Nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là một lĩnh vực rộng lớn của khoa học máy tính, tập trung vào việc tạo ra các cỗ máy thông minh có khả năng thực hiện các tác vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Ví dụ: nhận dạng giọng nói, ra quyết định, dịch thuật, và nhận dạng hình ảnh. ### 2. Các loại AI * **AI Hẹp (Artificial Narrow Intelligence - ANI)* Chuyên thực hiện một tác vụ cụ thể. Hầu hết AI hiện nay đều là ANI. Ví dụ: Siri, Google Assistant, xe tự lái. * **AI Tổng quát (Artificial General Intelligence - AGI)* Có khả năng hiểu, học và áp dụng kiến thức cho nhiều lĩnh vực khác nhau, tương tự như con người. Đây vẫn là mục tiêu nghiên cứu. * **Siêu AI (Artificial Superintelligence - ASI)* Trí tuệ vượt xa con người ở mọi lĩnh vực. Đây là một khái niệm giả định. ### 3. Các lĩnh vực con quan trọng * **Học Máy (Machine Learning - ML)* Là một tập hợp con của AI, cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình tường minh. Thay vì viết code cho mọi quy tắc, bạn 'dạy' máy tính bằng cách cho nó xem rất nhiều ví dụ. * **Học Sâu (Deep Learning - DL)* Là một tập hợp con của ML, sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp (layers) để học các mẫu phức tạp từ lượng lớn dữ liệu. Đây là công nghệ đằng sau nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện đại. **Ví dụ* - **AI* Ý tưởng tạo ra một chiếc xe có thể tự lái. - **ML* Thuật toán cho phép xe học cách nhận biết các biển báo giao thông từ hàng ngàn hình ảnh. - **DL* Một mạng nơ-ron sâu giúp xe phân biệt giữa người đi bộ và cột đèn trong các điều kiện ánh sáng khác nhau. ### Bài tập thực hành - Liệt kê 3 ứng dụng AI bạn sử dụng hàng ngày (ví dụ: gợi ý phim trên Netflix, bộ lọc spam trong email, nhận dạng khuôn mặt trên điện thoại). Đăng tự động từ AI Study Buddy • 06/11/2025 02:20
