Tiêu đề Buổi 01 Ứng dụng Gen AI vào công việc và cuộc sống ✅

Chương 1: Trí tuệ nhân tạo là gì và không phải là gì Bài 1.1: Định nghĩa và phân loại trí tuệ nhân tạo Mục tiêu bài học ● Hiểu chính xác trí tuệ nhân tạo là gì (với giải thích chi tiết từ các nguồn như IBM và MIT Sloan). ● Phân biệt được các loại trí tuệ nhân tạo ● Nhận biết trí tuệ nhân tạo trong cuộc sống hàng ngày . Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là công nghệ cho phép máy tính thực hiện những công việc thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Giải thích kỹ: AI không phải "máy móc thông minh như con người" mà là hệ thống học từ dữ liệu để dự đoán, phân loại, hoặc tạo ra kết quả. Hãy tưởng tượng trí tuệ nhân tạo giống như một học sinh đặc biệt: ● Học từ hàng triệu ví dụ thay vì từ sách giáo khoa (ví dụ: AI học nhận diện hình ảnh từ hàng tỷ ảnh trên internet). ● Nhớ mọi thứ đã học và không bao giờ quên (nhờ bộ nhớ dữ liệu lớn, khác con người có thể quên). ● Áp dụng kiến thức nhanh hơn con người hàng nghìn lần (xử lý dữ liệu tốc độ cao, ví dụ: Chat GPT trả lời câu hỏi trong giây). ● Nhưng chỉ giỏi trong lĩnh vực cụ thể được huấn luyện (ví dụ: AI chơi cờ vua giỏi nhưng không nấu ăn). Theo MIT Sloan (2025), AI là "khả năng của máy học mà không cần lập trình rõ ràng", với ứng dụng từ dự báo thời tiết đến chẩn đoán bệnh. Ba cấp độ của trí tuệ nhân tạo: Cấp độ Khả năng Ví dụ trong thực tế Tình trạng hiện tại (2025) Trí tuệ nhân tạo hẹp (Narrow AI) Thực hiện một nhiệm vụ cụ thể rất giỏi Chat GPT viết văn bản, Face ID mở khóa điện thoại, Google Dịch, AI chẩn đoán ung thư từ ảnh X-quang (Google Health 2025), tự lái xe Tesla Đang được sử dụng rộng rãi, chiếm 99% AI hiện nay Trí tuệ nhân tạo tổng quát (General AI) Thực hiện mọi công việc trí tuệ như con người Giống trợ lý Jarvis trong phim Người Sắt, hoặc AI agents như Grok từ xAI xử lý đa nhiệm (2025) Đang trong giai đoạn nghiên cứu, với mô hình như GPT-5 thử nghiệm Trí tuệ nhân tạo siêu việt (Super AI) Vượt trội con người ở mọi khía cạnh Như Skynet trong phim Kẻ Hủy Diệt, AI tự cải thiện bản thân (theo dự đoán OpenAI 2025) Chỉ tồn tại trong lý thuyết, có thể đạt vào 2030-2040
Narrow AI (ANI) chỉ giỏi một việc, như Siri trả lời câu hỏi nhưng không lái xe. General AI (AGI) có thể học bất kỳ nhiệm vụ nào như con người. Super AI (ASI) vượt con người, có thể giải quyết vấn đề toàn cầu như biến đổi khí hậu nhanh hơn. Theo IBM (2025), AGI là thách thức lớn nhất, với rủi ro đạo đức cao. Các thuật ngữ quan trọng được giải thích đơn giản: 1. Học máy (Machine Learning): Cách máy tính tự học từ dữ liệu giống như trẻ em học từ kinh nghiệm. Giải thích kỹ: ML sử dụng thuật toán để tìm mẫu trong dữ liệu lớn, không cần lập trình từng bước. Ví dụ: Ứng dụng ngân hàng học cách phát hiện giao dịch lừa đảo từ hàng triệu giao dịch trước đó (phân loại gian lận và hợp lệ). Theo GeeksforGeeks (2025), ML bao gồm supervised (có nhãn), unsupervised (không nhãn), và reinforcement (học từ phần thưởng). Ứng dụng 2025: Netflix gợi ý phim dựa trên lịch sử xem. 2. Học sâu (Deep Learning): Phương pháp học máy nâng cao, bắt chước cách não người hoạt động với nhiều lớp xử lý (neural networks). Giải thích kỹ: DL sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo với hàng triệu tham số để xử lý dữ liệu phức tạp như hình ảnh hoặc giọng nói. Ví dụ: Xe tự lái "nhìn" đường và tránh chướng ngại vật (sử dụng convolutional neural networks - CNN). Theo AWS (2025), DL cần dữ liệu lớn và GPU mạnh, ứng dụng trong y tế như phát hiện ung thư từ MRI chính xác 95%. 3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing): Giúp máy tính hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người. Giải thích kỹ: NLP kết hợp ML để phân tích văn bản, sentiment, dịch thuật. Ví dụ: Siri hiểu câu hỏi của bạn và trả lời bằng giọng nói (sử dụng transformer models như BERT). Theo Domo (2025), NLP ứng dụng trong chatbots, phân tích review khách hàng, với ví dụ ChatGPT 2025 xử lý tiếng Việt tự nhiên hơn. 4. Thị giác máy tính (Computer Vision): Giúp máy tính "nhìn" và hiểu hình ảnh. Giải thích kỹ: CV sử dụng DL để nhận diện đối tượng, theo dõi chuyển động. Ví dụ: Camera an ninh tự động phát hiện người lạ (sử dụng YOLO algorithm). Theo Simplilearn (2025), ứng dụng trong tự lái xe (Tesla), y tế (chẩn đoán bệnh từ X-quang), với ví dụ Google Lens nhận diện vật thể qua camera. 1
GeeksforGeeks và IBM (2025): Machine Learning là subset của AI, tập trung vào algorithms học từ data. Các loại: ● Supervised Learning: Học từ data có nhãn, ví dụ dự đoán giá nhà từ diện tích, vị trí (regression). ● Unsupervised Learning: Tìm mẫu trong data không nhãn, ví dụ phân nhóm khách hàng (clustering). ● Reinforcement Learning: Học từ thử sai, ví dụ AI chơi game như AlphaGo. Ví dụ thực tế 2025: ML trong nông nghiệp Việt Nam dự báo năng suất lúa từ dữ liệu thời tiết. Hoạt động thực hành Thử nghiệm trí tuệ nhân tạo đơn giản Bước 1: Truy cập trang web chat.openai.com Bước 2: Đăng ký tài khoản miễn phí bằng email Bước 3: Thực hiện 5 yêu cầu sau và quan sát kết quả: Tạo một hình ảnh của một thành phố vào năm 2500. 2