Nhóm học AI trên Zalo : https://zalo.me/g/vwxtgq183
Trang tải video tiktop chất lượng cao không hình nền
2.1. Thuật toán tìm kiếm (Search Algorithms)
Trong AI, thuật toán tìm kiếm là một trong những kỹ thuật cơ bản để giải quyết các bài toán phức tạp. Thuật toán tìm kiếm giúp AI tìm ra giải pháp tối ưu hoặc gần tối ưu trong không gian các lựa chọn có sẵn.
- Tìm kiếm mù (Blind Search): Là những thuật toán không sử dụng bất kỳ thông tin nào ngoài thông tin ban đầu và không có kế hoạch trước. Các thuật toán điển hình là:
- Tìm kiếm theo chiều sâu (Depth-First Search – DFS): Di chuyển từ một điểm bắt đầu đến điểm cuối, ưu tiên khám phá các nhánh sâu trước.
- Tìm kiếm theo chiều rộng (Breadth-First Search – BFS): Khám phá các nhánh theo chiều rộng trước, tiếp cận tất cả các điểm cùng mức độ trước khi chuyển sang các mức độ sâu hơn.
- Tìm kiếm có thông tin (Informed Search): Những thuật toán này sử dụng thông tin bổ sung để quyết định bước tiếp theo, giúp tối ưu hóa quá trình tìm kiếm.
- Tìm kiếm A (A Search)**: Là thuật toán tìm kiếm phổ biến nhất vì khả năng kết hợp thông tin về khoảng cách hiện tại và dự đoán khoảng cách từ điểm hiện tại đến mục tiêu. Thuật toán này rất hiệu quả trong các bài toán đồ thị.
Thuật toán tìm kiếm được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như giải đố, định tuyến và tối ưu hóa.
2.2. Học máy (Machine Learning)
Học máy là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ. Học máy có thể được phân loại thành ba loại chính:
- Học có giám sát (Supervised Learning):
- Là phương pháp học mà trong đó dữ liệu được gắn nhãn sẵn (có đầu ra xác định), và thuật toán học từ dữ liệu này để dự đoán kết quả cho các dữ liệu chưa có nhãn.
- Ví dụ: Học phân loại hình ảnh (nhận diện mèo, chó), dự đoán giá trị (hồi quy tuyến tính).
- Các thuật toán điển hình: Hồi quy tuyến tính (Linear Regression), K-Nearest Neighbors (KNN), Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM), Decision Trees.
- Học không giám sát (Unsupervised Learning):
- Dữ liệu không có nhãn và mục tiêu là tìm ra cấu trúc hoặc mẫu ẩn trong dữ liệu.
- Ví dụ: Phân nhóm khách hàng trong marketing, phân tích dữ liệu bất thường (anomaly detection).
- Các thuật toán điển hình: Phân cụm K-Means, phân tích thành phần chính (PCA), Hệ thống khuyến nghị.
- Học tăng cường (Reinforcement Learning):
- Là phương pháp học mà máy tính học cách tối ưu hóa các hành động thông qua quá trình thử và sai, nhận phản hồi qua các phần thưởng hoặc hình phạt.
- Ví dụ: Các ứng dụng trong robot tự động, game AI.
- Các thuật toán điển hình: Q-learning, Deep Q Networks (DQN).
2.3. Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN)
Mạng nơ-ron nhân tạo là mô phỏng quá trình xử lý thông tin trong bộ não con người và là một thành phần quan trọng trong học sâu (Deep Learning).
- Cấu trúc cơ bản của một mạng nơ-ron:
- Một mạng nơ-ron bao gồm nhiều lớp: lớp đầu vào (input layer), lớp ẩn (hidden layers), và lớp đầu ra (output layer).
- Mỗi lớp gồm các nơ-ron (neuron), là các đơn vị tính toán thực hiện các phép toán đơn giản như cộng và nhân.
- Thuật toán học:
- Thuật toán lan truyền ngược (Backpropagation): Là phương pháp học trong mạng nơ-ron, trong đó sai số giữa kết quả thực tế và dự đoán được lan truyền ngược qua các lớp để điều chỉnh trọng số của các kết nối.
- Ứng dụng: Mạng nơ-ron được sử dụng trong nhận diện hình ảnh (như nhận diện khuôn mặt), nhận dạng giọng nói, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
2.4. Các kỹ thuật học sâu (Deep Learning)
Học sâu là một nhánh con của học máy, tập trung vào các mạng nơ-ron với nhiều lớp ẩn, cho phép máy tính học các mô hình phức tạp từ dữ liệu lớn.
- Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks – CNN):
- Mạng CNN chủ yếu được sử dụng trong nhận diện hình ảnh và video, giúp phát hiện các đặc trưng quan trọng trong ảnh như cạnh, góc và hình dạng.
- Mạng nơ-ron hồi tiếp (Recurrent Neural Networks – RNN):
- Mạng RNN được sử dụng trong các tác vụ liên quan đến dữ liệu chuỗi, như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch máy, và phân tích chuỗi thời gian.
- Mạng GAN (Generative Adversarial Networks):
- Mạng GAN bao gồm hai mạng nơ-ron, một mạng sinh (generator) và một mạng phân biệt (discriminator), hoạt động đối kháng với nhau để tạo ra dữ liệu giả có chất lượng cao.
2.5. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP)
NLP là lĩnh vực của AI tập trung vào việc giúp máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người.
- Các kỹ thuật trong NLP:
- Tokenization: Chia văn bản thành các đơn vị nhỏ (từ, câu).
- Stemming và Lemmatization: Làm giảm các từ về gốc của chúng (ví dụ, “running” thành “run”).
- Mô hình ngôn ngữ: Làm cho máy tính có thể dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi từ. Các mô hình nổi bật như Word2Vec, BERT, và GPT giúp chuyển đổi từ thành các vector số để máy tính có thể hiểu được ngữ nghĩa.
- Ứng dụng của NLP: Dịch máy, nhận diện giọng nói, chatbot, phân tích cảm xúc từ văn bản.
2.6. Tóm tắt và kết luận
Trong buổi học này, chúng ta đã đi qua các thành phần cơ bản của AI, từ thuật toán tìm kiếm, học máy, mạng nơ-ron, học sâu đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các khái niệm này là nền tảng quan trọng giúp bạn tiếp cận và hiểu rõ hơn về các hệ thống AI phức tạp. Ở những buổi học tiếp theo, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào từng lĩnh vực và ứng dụng thực tế của AI, cũng như cách triển khai các thuật toán trong các bài toán cụ thể.
Buổi tiếp theo : https://dotplays.com/2025/03/19/buoi-3-hoc-co-giam-sat-supervised-learning/